Agenda Semanal de Ciencia y Técnica

Miércoles 18 de diciembre - 13:00hs

Salón Meridiano 

Seminario FCAG: Título y resumen a confirmar.

Dra. Victoria Reynaldi (FCAG)

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Jueves 19 de diciembre - 13:00hs a 14:00hs

 ASTRO-PH: Discusión semanal de papers.

 http://ialp-fcaglp.voxcharta.org/

 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 Viernes 20 de diciembre - 10:30hs

Salón Meridiano 

Seminario FCAG: "Método de Base-Reducida para incluir Magnetotelúrica 3D en Inversiones Probabilísticas Multi-Observables."

Dra. Constanza Manassero
Universidad Macquarie, Australia

La inversión probabilística multi-observable proporciona nuevos conocimientos sobre la estructura físicoquímica de la litósfera y de su compleja interacción con el manto superior sublitosférico. En este contexto, la inclusión de datos de magnetotelúrica (MT) en 3D es de particular relevancia ya que provee información complementaria de la estructura térmica y, en especial, del contenido de agua y presencia de fluidos en la litósfera. Esta información es fundamental para comprender y obtener imágenes de las complejas interacciones roca-fluidos responsables de los eventos de mineralización y tectonismo asistido por agua. Sin embargo, los datos MT deben estar informados por otros datos, como datos sísmicos y de gravedad con el fin de aislar el efecto de los fluidos de otros posibles efectos térmicos y composicionales de "fondo".
Para incluir datos de MT en inversiones probabilísticas multi-observables para la obtención de imágenes en 3D de anomalías termoquímicas profundas y presencia de fluidos, primero debemos resolver el problema de la eficiencia computacional para resolver las ecuaciones de MT en 3D de una manera probabilística. Para esto, hemos combinado métodos clásicos de inversión probabilística, algoritmos para resolver el problema directo de MT en 3D y técnicas de modelado con bases reducidas. El resultado son soluciones rápidas, pero precisas, tanto para la inversión de MT datos como para el problema de inversión probabilística 3D conjunta de MT con otros observables, que típicamente incluye la solución de problemas sísmicos, de gravedad, de transferencia de calor y de convección del manto. Este formalismo probabilístico ofrece un marco natural para evaluar la no unicidad y las incertidumbres que afectan la inversión, las cuales son difíciles de cuantificar usando métodos de inversión tradicionales.