Pięćdziesiąt lat stosowania metody magnetotellurycznej do rozwiązywania różnorodnych zagadnień geologicznych potwierdziło jej prospekcyjną efektywność. Najczęściej magnetotelluryka jest wykorzystywana w zagadnieniach geologii strukturalnej, zwłaszcza w aspekcie poszukiwań złóż węglowodorów, oraz w badaniach podstawowych do oceny własności fizycznych skorupy ziemskiej i jej struktury. Rejestracja niskich częstotliwości wariacji pola elektromagnetycznego umożliwia uzyskanie informacji o własnościach górotworu na znacznych głębokościach. Dlatego też celowe jest włączenie badań magnetotellurycznych do programów sejsmicznych POLONAISE'97 i CELEBRATION'2000. Rejestrując wysokie częstotliwości, możemy metodą magnetotelluryczną kartować przypowierzchniowe struktury i anomalie opornościowe. Do tych celów stosuje się odmianę magnetotelluryki zwaną Controlled Source Audio Frequency Magnetotellurics (CSAMT). Wymagania w zakresie dokładności odtworzenia fizycznych i geometrycznych parametrów górotworu implikują rozwój nowych metod inwersji danych pomiarowych. Można tu wskazać na metodę sieci neuronowych ANN (Artificial Neural Networks).
EN
The effectiveness of the magnetotelluric metod in solving geological problems has been proven for fifty years of its applications. Most often, the magnetotelluric method is applied in structural geology, particularly in hydrocarbon prospecting, and in the basic researches to determine physical properties and the structure of the Earth's crust. Measurement of MT field components over a low-frequency range gives information on the geology at great depth. Therefore, it seems justified to include the magnetotelluric investigations to projects POLONAISE'97 and CELEBRATION'2000. The magnetotelluric measurements over a high-frequency range can be successfully applied to map resistivity anomalies from near-surface geological structures. The Controlled Source Audio Frequency Magnetotellurics (CSAMT) is advantageous in such studies. The needs for high-accuracy reproduction of physical and geometrical parameters of the earth gave risk to the development of new methods of data inversion such as the Artificial Neural Networks (ANN).
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.