[Alumnes] HOY 10:30hs - Seminario FCAG - Dra. Constanza Manassero, Universidad de Macquarie, Australia.

[Secretaría de Ciencia y Técnica]

Estimados,

Les recordamos que en el día de hoy, a las 10:30 hs. en el Salón 
Meridiano, tendremos un Seminario a cargo de la Dra. Constanza Manassero 
(Universidad de Macquarie, Australia)*, el cual **se titula "**Método de 
Base-Reducida para incluir Magnetotelúrica 3D en Inversiones 
Probabilísticas Multi-Observables".**El **resumen del mismo lo pueden 
leer al final de este mensaje.*

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**Les recordamos, además, que los objetivos de estos seminarios son el 
de generar un espacio ameno y activo de intercambio de ideas, para 
exponer nuestros trabajos y temas de investigación, o bien el de 
aquellos que circunstancialmente nos visitan en nuestra casa de altos 
estudios. Teniendo en cuenta que nuestra institución nuclea una gran 
diversidad de temas de investigación, y distintos estamentos académicos, 
este espacio resulta de vital importancia para conocernos, acercarnos y 
hasta generar posibles colaboraciones. **

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**Quedan todos cordialmente invitados y los esperamos 15 minuto**s antes 
con café y galletitas.

**Atentamente,
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**Secyt-FCAG**
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Título: Método de Base-Reducida para incluir Magnetotelúrica 3D en 
Inversiones Probabilísticas Multi-Observables.

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Seminario: Dra. Constanza Manassero, Universidad de Macquarie, Australia.

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Resumen: La inversión probabilística multi-observable proporciona nuevos 
conocimientos sobre la estructura físicoquímica de la litósfera y de su 
compleja interacción con el manto superior sublitosférico. En este 
contexto, la inclusión de datos de magnetotelúrica (MT) en 3D es de 
particular relevancia ya que provee información complementaria de la 
estructura térmica y, en especial, del contenido de agua y presencia de 
fluidos en la litósfera. Esta información es fundamental para comprender 
y obtener imágenes de las complejas interacciones roca-fluidos 
responsables de los eventos de mineralización y tectonismo asistido por 
agua. Sin embargo, los datos MT deben estar informados por otros datos, 
como datos sísmicos y de gravedad con el fin de aislar el efecto de los 
fluidos de otros posibles efectos térmicos y composicionales de “fondo”.

Para incluir datos de MT en inversiones probabilísticas 
multi-observables para la obtención de imágenes en 3D de anomalías 
termoquímicas profundas y presencia de fluidos, primero debemos resolver 
el problema de la eficiencia

computacional para resolver las ecuaciones de MT en 3D de una manera 
probabilística. Para esto, hemos combinado métodos clásicos de inversión 
probabilística, algoritmos para resolver el problema directo de MT en 3D 
y técnicas de modelado con bases reducidas. El resultado son soluciones 
rápidas, pero precisas, tanto para la inversión de MT datos como para el 
problema de inversión probabilística 3D conjunta de MT con otros 
observables, que típicamente incluye la solución de problemas sísmicos, 
de gravedad, de transferencia de calor y de convección del manto. Este 
formalismo probabilístico ofrece un marco natural para evaluar la no 
unicidad y las incertidumbres que afectan la inversión, las cuales son 
difíciles de cuantificar usando métodos de inversión tradicionales.

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