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RESEARCH PRODUCT

Individuazione di cavità attraverso tomografie elettriche e sismiche

Carollo AlessandraCapizzi PatriziaMartorana RaffaeleVattano Marco

subject

Cluster analysisSettore GEO/11 - Geofisica ApplicataSettore GEO/04 - Geografia Fisica E GeomorfologiaSRTERTCavità

description

Le tecniche geofisiche sono i metodi più efficienti per ottenere informazioni sulle strutture presenti nel sottosuolo. Ad oggi, la tomografia di resistività elettrica (ERT) è il metodo più utilizzato per il rilevamento di vuoti sotterranei, tuttavia, la combinazione con dati derivanti da diversi metodi geofisici è l’approccio più adatto per la determinazione delle cavità. Negli ultimi anni, la ERT è stata sempre più spesso congiunta alla tomografia sismica a rifrazione (SRT) al fine di ottenere interpretazioni più robuste anche utilizzando un approccio di tipo statistico. La cluster analysis eseguita su unità statistiche definite da valori di resistività elettrica, velocità delle onde P e densità sismica, ha permesso di ottenere interpretazioni ottimali delle strutture del sottosuolo. In base al numero di cluster, le mappe di distribuzione sono state costruite in uno spazio multiparametrico, consentendo di definire determinati limiti di variabilità per i parametri selezionati. Geophysical techniques are the most efficient methods for obtaining information on the structures present in the subsoil. Today electrical resistivity tomography (ERT) is the most used method for the detection of underground voids, however, the combination of experimental data from different geophysical methods is the most suitable approach for the determination of cavities. In recent years, the ERT has been joined more and more often to the technique of seismic refraction tomography (SRT) in order to obtain more robust interpretations also using a clustering approach. The cluster analysis performed on static units defined by electrical resistivity values, P wave velocities, and seismic density on coincident sections, allowed to interpret the subsoil structures. Based on the number of clusters, cluster distribution maps have been constructed in the multi-parameter space, allowing to define certain variability limits for the selected parameters.

http://hdl.handle.net/10447/541800