Les méthodes d'induction électromagnétique permettent de caractériser la conductivité électrique des matériaux, dont les corps planétaires telluriques, depuis les couches superficielles de la croûte jusqu'aux zones les plus internes, dans le manteau inférieur. Pour une source de champ électromagnétique donnée, des courants sont induits dans les matériaux qui y sont soumis. Avec l'essor des données magnétiques satellitaires, de nouvelles méthodes d'analyse des données magnétiques permettent d'obtenir des image unidimensionnelles de la structure électrique de ces corps car la structure spatio-temporelle de la source électromagnétique en est bien connue. Les travaux de mon doctorat ont eu pour but de mettre en place une nouvelle méthode d'analyse permettant de déterminer des modèles de structure interne globaux pour n'importe quel corps du système solaire pour lequel on dispose de longues séries temporelles magnétiques satellitaires. Après avoir testé cette méthode sur des modèles synthétiques et l'avoir appliqué au cas de données réelles terrestre pour lesquelles des études d'induction électromagnétiques antérieurs permettent d'avoir un a priori sur le modèle de conductivité électrique attendu, nous avons obtenu les premiers modèles de conductivité électrique martien en utilisant les données magnétiques du satellite Mars Global Surveyor. Ces résultats nous ont permis de valider des modèles de structure interne antérieurs établis à partir d'analyses géochimiques et minéralogiques des météorites martiennes. Cette méthode innovante est aujourd'hui la seule capable d'obtenir une image électrique des manteaux telluriques à partir de données magnétiques satellitaires pour des corps autres que la Terre ou la Lune et pour lesquels aucun a priori sur la structure spatio-temporelles du champ électromagnétique inducteur externe n'est nécessaire.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00740386 |
| Date | 08 June 2012 |
| Creators | Civet, François |
| Publisher | Université de Bretagne occidentale - Brest |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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