Argentina
Las técnicas matriciales de inversión tomográfica en tiempo de viaje se basan en la construcción de matrices de distancias que contienen la información de la geometría del dispositivo, así como de la forma del dominio discretizado y la distancia que recorren los rayos en el mismo en cada uno de sus elementos de área componentes. Los dominios considerados por lo general son rectangulares por la facilidad de resolución geométrica. En el caso de este trabajo es circular por la necesidad de tomografiar columnas. Las matrices de distancias se emplean para resolver el sistema lineal, que lleva a la determinación de los valores de velocidad en cada uno de los elementos del dominio. Teniendo en cuenta la discretización, existen varias posibilidades en cuanto a la construcción de las matrices de pixeles, pudiéndose definir los mismos en un cuadrante y por simetría obtener los restantes; construir matrices con pixeles uniformes con la estrategia anterior, y por último independizarse del cuadrante y generar cualquier disposición y tamaño individual de los mismos. Cada una de las opciones permitirá acceder a nuevas posibilidades de investigación. En este trabajo se desarrolló un procedimiento original para la construcción de matrices con elementos del último tipo. El procedimiento se validó con datos simulados utilizando el método de SVD, lo que demostró la eficiencia del algoritmo.
Tomographic matrix inversion techniques in travel time are based on the construction of distance matrices containing information of survey array geometry, the discretized domain shape and the distance traveled by rays in each area elements that compose it. The domain considered is generally rectangular for ease of geometric resolution. In this work is circular due to the need to carry out investigation in columns of this shape. Distance matrices are used to solve the linear system, which leads to the determination of velocity values in each element of the domain. Taking in mind discretization, there are several possibilities for the construction of arrays of pixels: may those be defined in one quadrant and obtaining the rest by symmetry; build arrays with uniform pixels using the previous strategy, and finally to be independent from quadrant and generate any distribution and individual size thereof. Each option will provide access to new research possibilities. In this work an original procedure was developed for the construction of matrices with elements of the last type. The procedure was validated with simulated data using the SVD method, which demonstrated the efficiency of the algorithm.
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