Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-02-02T12:43:27Z No. of bitstreams: 1 JerbesonDeMeloSantana_DISSERT.pdf: 783968 bytes, checksum: 867f9ad936c5adb69bb954b107ba3e2d (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-02-07T19:13:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JerbesonDeMeloSantana_DISSERT.pdf: 783968 bytes, checksum: 867f9ad936c5adb69bb954b107ba3e2d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-07T19:13:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JerbesonDeMeloSantana_DISSERT.pdf: 783968 bytes, checksum: 867f9ad936c5adb69bb954b107ba3e2d (MD5) Previous issue date: 2015-04-16 / ? apresentado um novo m?todo para o mapeamento aproximado da resistividade em subsuperf?cie usando uma abordagem geoestat?stica. S?o utilizados os pontos caracter?sticos (PCs) de uma sondagem de resistividade, que s?o os seus pontos de inflex?o e de extremos (m?ximos e m?nimos). O m?todo consiste basicamente de quatro etapas: i) suavizar ou interpolar as sondagens el?tricas, ii) obter os PCs usando as vers?es suavizadas das sondagens el?tricas, bem como obter as estimativas pontuais para a resistividade em subsuperf?cie usando rela??es emp?ricas entre os espa?amento de eletrodo e profundidade, iii) calcular os semivariogramas associados ?s estimativas pontuais de resistividade, e ajustar os mesmos a um modelo de semivariograma te?rico, e, finalmente, iv) estimar a distribui??o da resistividade em subsuperf?cie por krigagem utilizando as estimativas pontuais. N?o ? feita nenhuma hip?tese sobre a resistividade verdadeira e, como resultado, o m?todo ? robusto ? dimens?o do modelo e pode ser implementado para qualquer dimens?o. Computacionalmente, o m?todo ? muito r?pido porque nenhuma modelagem (direta ou inversa) ? realizada e o custo computacional ? apenas o da krigagem. Dada a sua robustez a erros de medi??o e ? dimens?o do modelo, o m?todo pode ser implementado como uma t?cnica r?pida e autom?tica de interpreta??o. A distribui??o de resistividade estimada tem valor tanto como um objeto de interpreta??o quanto como um modelo inicial de melhor qualidade para inicializar os algoritmos de invers?o. Neste ?ltimo uso, cerca de 30% a 40% das itera??es podem ser poupadas em compara??o com a inicializa??o com o semiespaco homog?neo, para o caso dos algoritmos de invers?o 2D que incorporam a restri??o de suavidade. O desempenho do m?todo ? demonstrado com aplica??es com dados 2D sint?ticos e reais no arranjo Schlumberger. A abordagem proposta pode ser generalizada para outras m?todos de resistividade DC e m?todos eletromagn?ticos que se baseiam em sondagens de resistividade. / It is presented a new method for the approximate mapping of the subsurface resistivity based on a geostatistical approach. It are used the characteristic points (CPs) of a resistivity sounding, which are their inflection and extreme (maximum and minimum) points. The methodology consists basically of four stages: i) smoothing the geoelectric soundings to assure robusteness to measurement errors, ii) determining the CPs from the smoothed versions of the geoelectric soundings, and obtaining from the CPs point estimates for the subsurface resistivity using empirical relations between electrode spacing and depth, iii) calculating semivariograms associated to the point estimates, and fitting them to a semivariogram model, and finally iv) estimating the subsurface resistivity distribution by kriging interpolation of the point estimates. No assumptions are made about the true subsurface resistivity and, as result, the method is robust to the model dimension and can be implemented for any dimension. Computationally, the method is very fast because no modeling (either direct or inverse) is demanded and the most intensive computer operation is just a kriging interpolation. Given its robustness to measurement errors and model dimension, it can be implemented as a fast automatic method of interpretation. The estimated resistivity distribution has value both as an object to interpret and as a better initial model for inversion algorithms. In the latter use, about 30%-40% of the iterations can be saved when compared with initializations with the homogeneous semispace, for 2D algorithms incorporating the classic smoothness constraint, for example. The method?s performance is demonstrated with applications with 2D Schlumberger array data both for synthetic and real cases. The proposed method might be generalized for other DC-resistivity arrays and electromagnetic techniques based on apparent resistivity soundings.