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Inversão de dados no método Mangnetotelúrico 1D utilizando o algoritmo de otimização global Particle Swarm Optimization
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-22) Gurgel, André Gouveia; Barboza, Francisco Márcio; Dantas, Renato Ramos da Silva; Santana, Jerbeson de Melo; Silva, Arthur Anthony da Cunha Romão
Este trabalho aborda a aplicação do método magnetotelúrico 1D para a inversão de dados geofísicos e propõe o uso do algoritmo de otimização global Particle Swarm Optimization (PSO) como uma abordagem eficiente para melhorar os resultados dessa inversão. O método magnetotelúrico é uma técnica amplamente utilizada para investigar a estrutura subsuperficial da Terra, estimando a condutividade elétrica dos materiais nessa região. A inversão de dados magnetotelúricos 1D consiste em modelar a estrutura subsuperficial como camadas horizontais de condutividade elétrica constante, visando encontrar os valores que melhor se ajustam aos dados observados. Neste trabalho, propõe-se a utilização do algoritmo PSO para otimizar a estimativa da distribuição de condutividade elétrica. O PSO, um método de otimização global inspirado em comportamentos de enxames, explora eficientemente o espaço de busca em busca da melhor solução. O presente estudo visa contribuir para a resolução e interpretação de problemas inversos 1D no método magnetotelúrico (MT), fornecendo uma abordagem alternativa baseada em otimização global.