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Utilisation des corrélations de bruit micro-sismique pour l'analyse des propriétés du champ d'onde et l'imagerie crustale

Depuis 10 ans, l'imagerie de la croûte par corrélations de bruit a été utilisée dans différentes régions. Ces études sélectionnent les corrélations sur la base du rapport signal sur bruit des signaux utilisés. Selon la théorie, les corrélations convergent vers les fonctions de Green en temps positif et négatif si la distribution des sources est homogène. Seule la vérification de la parité des corrélations permet d'évaluer la qualité de la convergence. Un écart à la parité fournit des informations sur la synchronisation des horloges des stations et la distribution des sources de bruit. Ainsi, l'analyse des variations des temps de propagation des parties causale et acausale nous a permis d'identifier des erreurs d'horloge pour des stations du jeu de données SIMBAAD. Une analyse de polarisation et l'utilisation de la formation de voie sur les corrélations ont permis de localiser des sources de bruit d'ondes P en océan profond. Dans la région Egée-Anatolie, à 15 s de période la distribution des sources de bruit est homogène et elle devient hétérogène à plus longues périodes. Nous utilisons la propriété de symétrie pour sélectionner les temps de propagation des ondes de surface (Love et Rayleigh) les plus représentatifs des fonctions de Green. L'inversion de ces temps de propagation permet de reconstruire les variations latérales des vitesses de groupe à toutes les fréquences. Les courbes de dispersions locales obtenues sont inversées pour construire un modèle en 3D de la vitesse des ondes S de la croûte pour la région Egée-Anatolie. Les variations latérales de la vitesse et de l'épaisseur de la croûte sont cohérentes avec la structure géologique connue, avec les résultats d'autres études géophysiques et avec la déformation récente.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00564324
Date15 November 2010
CreatorsHubans, Fabien
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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