Título: | Autocorrelação de ondas de corpo como vínculo das propriedades crustais na Bacia dos Parecis e no cráton Amazônico |
Autor(es): | Costa, Melissa Rodrigues da |
Orientador(es): | França, George Sand Leão Araújo de |
Assunto: | Função do receptor (FR) - geofísica Bacia dos Parecis - geofísica Cráton Amazônico |
Data de apresentação: | 20-Dez-2023 |
Data de publicação: | 19-Jul-2024 |
Referência: | COSTA, Melissa Rodrigues da. Autocorrelação de ondas de corpo como vínculo das propriedades crustais na Bacia dos Parecis e no Cráton Amazônico. 2023. 54 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Geofísica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
Resumo: | A Função do Receptor (FR) é uma das técnicas de obtenção da estrutura crustal
utilizada ao longo dos tempos. Trata-se de uma abordagem que utiliza a incidência de uma
onda em uma estação associada, a partir de uma onda P irradiada de um telessismo, o qual
tenha idealmente um epicentro localizado entre 30º e 90º de distância em relação a respectiva
estação, de modo a obter um raio praticamente verticalizado sob a subsuperfície. Então,
através do processo de deconvolução, é possível isolar a resposta do meio abaixo de uma
estação, possibilitando o cálculo da profundidade em que se encontra a interface sob a
superfície. Para isso a FR baseia-se na recuperação de fases do traço sísmico relacionadas à
conversão da onda primária (P) em onda secundária (S) ao interagir com uma interface.
Porém, uma desvantagem do método é que apenas tais fases são recuperadas. A partir do uso
da autocorrelação entre o registro de componentes verticais e radiais, combinadas aos
resultados propostos pela FR, é possível recuperar a fase associada à reflexão na Moho (Pmp),
à qual é atenuada durante o processo de deconvolução. Para aplicabilidade da técnica uma das
premissas, além do pré-requisito da distância epicentral, é uma seleção de eventos
telessísmicos com magnitudes associadas à geração de um sinal de boa qualidade, isto é, com
chegadas suficientemente claras em detrimento de uma boa razão sinal-ruído. Nesse sentido,
este trabalho visa aplicar a técnica de autocorrelação de forma de onda perante duas estações
(PDRB, localizada na Bacia dos Parecis, e PTLB, localizada no Cráton Amazônico)
pertencentes à RSBR, em regiões geologicamente distintas quanto ao tipo de província
estrutural. Para isso um conjunto de eventos foi selecionado para cada estação, sendo aplicado
um pré-processamento prévio à autocorrelação envolvendo critérios pré-estabelecidos, tais
como aplicação de filtro e corte dos dados, com o auxílio de rotinas desenvolvidas em Python
e do Seismic Analysis Code (SAC). Por fim, o empilhamento dos traços autocorrelacionados
forneceu valores de espessura crustal, razão Vp/Vs e Vp média da camada. Os parâmetros
obtidos através do processamento foram comparados aos que os estudos prévios propõem sob
análises distintas para os mesmos meios. Ambas as estações demonstraram resultados na faixa
de aceitação de trabalhos anteriores, contribuindo e agregando, assim, para o entendimento da
estrutura crustal das regiões do estudo. Tendo em vista o exposto, conforme propõe a
bibliográfica, o trabalho demonstra a que a junção dos métodos de Função do Receptor e da
autocorrelação podem fornecer parâmetros relevantes como vínculos das propriedades
crustais. |
Abstract: | Receiver Function (RF) is one of the techniques used over time to obtain crustal
structure. It is an approach that utilizes the incidence of a wave at an associated station, based
on a P-wave radiated from a teleseism, ideally with an epicenter located between 30° and 90°
away from the respective station, in order to obtain a nearly vertically oriented ray beneath the
subsurface. RF allows, through the process of deconvolution, the isolation of the medium
response beneath a station, enabling the calculation of the depth at which the interface is
located beneath the surface. To achieve this, RF is based on the recovery of seismic trace
phases related to the conversion of the primary wave (P) into the secondary wave (S) upon
interaction with an interface. However, a disadvantage of the method is that only such phases
are recovered. By using autocorrelation between the vertical and radial components of the
record, combined with the results proposed by RF, it is possible to recover the phase
associated with the Moho reflection (Pmp), which is attenuated during the deconvolution
process. For the applicability of the technique, one of the premises, in addition to the
epicentral distance prerequisite, is a selection of teleseismic events with magnitudes
associated with the generation of a signal of good quality, that is, with sufficiently clear
arrivals, considering the good signal-to-noise ratio. In this context, this work aims to apply the
waveform autocorrelation technique to two stations (PDRB, located in the Parecis Basin, and
PTLB, located in the Amazon Craton) belonging to the RSBR, in geologically distinct regions
regarding the type of structural province. For this purpose, a set of events was selected for
each station, and a preprocessing was applied before autocorrelation involving pre-established
criteria, such as the application of filters and data cutting, with the assistance of routines
developed in Python and the Seismic Analysis Code (SAC). In the end, the stacking of
autocorrelated traces provided values for crustal thickness, Vp/Vs ratio, and average Vp of the
layer. The parameters obtained through the processing were compared to those proposed in
previous studies under different analyses for the same environments. Both stations
demonstrated results within the range of acceptance of previous works, contributing to and
adding to the understanding of the crustal structure in the study regions. Considering the
above, as suggested by the literature, the work demonstrates that the combination of Receiver
Function and autocorrelation methods can provide relevant parameters as ties to crustal
properties. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2023. |
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