GNGTS 2019 - Atti del 38° Convegno Nazionale

GNGTS 2019 S essione 3.1 591 Generalmente, vengono impiegati, per la simulazione in avanti, codici1D, anche se, algoritmi 2D (Wilson, et al. , 2006) e, persino, 3D (Cox et al. , 2010) sono utilizzati sempre più frequentemente. Ad ogni modo, vista: i) la dimensione del dataset considerato, e ii) la volontà di implementare un approccio realmente iterativo fra geologi e geofisici (tale, quindi, da tenere conto delle informazioni geologiche disponibili, sin dalle fasi iniziali di processing/inversione, e non meramente a posteriori, in fase di interpretazione geologica dell’output geofisico), si è proceduto con una Spatially Constrained Inversion (SCI) basata su un modello diretto 1D e sfruttando differenti scelte del termine di regolarizzazione (anche nell’ottica di una stima qualitativa dell’effettiva incertezza delle ricostruzioni geofisiche). La scelta di utilizzare direttamente i dati B-field è giustificata dall’intenzione di avere un confronto il più diretto possibile con i risultati originali di Fugro. Inoltre, rispetto ai dati dB/ dt, le misure del B-field garantiscono un migliore rapporto segnale-rumore e una più accurata ricostruzione della dinamica di resistività (Smith e Annan, 1998). Risultati. Le distribuzioni di resistività ottenute attraverso una vera e propria inversione - se confrontate con le CDI originali - forniscono un’immagine significativamente diversa della geologia investigata (Fig. 2). E possono essere considerate più affidabili per una successiva Fig. 1 - (a) Mappa geologica del bacino del Nasia (Carney et al. , 2010); (b) Modello concettuale della geologia lungo la sezione N-S nell’area di studio ed indicata con una linea blu nel pannello (a).