Traitement du champ magnétique et d'échantillons complexes dans le contexte paléomagnétique

Field Preprocessing and treatment of complex samples in the paleomagnetic context

• Auteur / Autrice : Mubasharah khalid Omer
• Direction : Juliette Leblond
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique traitement du signal et des images
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2023
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Analyse fonctionnelle pour la conception et l'analyse de systèmes

Mots clés

Mots clés libres

Extrapolation de données

Régularisation

Débruitage

Problèmes inverses

Field extrapolation

Regularisation

Denoising

Inverse problems

Optimisation

Résumé

Cette recherche porte sur le problème inverse d'aimantation, qui consiste à extraire des informations sur une source magnétique à partir de la connaissance partielle du champ magnétique qu'elle produit. Il est particulièrement adapté au contexte paléomagnétique, dans le but de comprendre l'évolution des champs magnétiques de la Terre ou d'autres corps célestes. L'aimantation rémanente dans les roches terrestres peut être analysée à l'aide d'appareils de microscopie à balayage comme SQUID ou QDM pour mesurer les champs magnétiques de faible intensité. Bien que le problème inverse d'aimantation soit généralement difficile, la reconstruction de l'aimantation nette d'un échantillon est possible et très utile, en particulier pour les géophysiciens. Ces travaux de recherche étudient la compréhension des limites posées par les données mesurées disponibles, par les niveaux de bruit élevés dans les mesures et par l'incapacité des methodologies actuelles à gérer des sources et des paramètres expérimentaux plus généraux. Les méthodes actuelles sont efficaces pour des échantillons à aimantation localisée par rapport à la zone de mesure, mais les techniques d'extension de champ, bien qu'en cours de développement, sont limitées aux échantillons planaires et aux distributions d'aimantation régulières. Ces techniques reposent également sur des procédures informatiques intensives qui doivent être améliorées pour les rendre plus universellement applicables et efficaces. Un autre aspect de cette recherche consiste à débruiter des données de terrain sous des hypothèses similaires à celles de la technique d'extension de champ. Cependant, un modèle de bruit plus complexe sera déduit et traité pour des mesures expérimentales. Ma thèse de doctorat impliquera la conception théorique, la mise en œuvre numérique et l'analyse des méthodes, des tests sur des données synthétiques et expérimentales et la comparaison avec des approches alternatives.

This research focuses on the inverse magnetization problem, which involves extracting information about the magnetic source from partial knowledge of the magnetic field it produces. It is specifically concerned with the paleomagnetic context, aiming to understand the evolution of Earth's or other celestial bodies' magnetic fields. remanent magnetization in georocks can be analyzed using scanning microscopy devices like SQUID or QDM to measure ultra-weak magnetic fields. While the inverse magnetization problem is generally challenging, recovering the net magnetization vector of a sample is possible and highly valuable, particularly for geophysicists. The research work focuses on advancing the understanding of limitations posed by the available measured data, high noise levels in measurements, and the current methodology's inability to handle more general sources and experimental settings. Current methods are effective for samples with localized magnetization compared to the measurement area, but field extension techniques, though under development, are limited to planar samples and regular magnetization distributions. These techniques also rely on computationally intensive procedures that need improvement to make them more universally applicable and efficient. Another aspect of the research is denoising the field data under similar assumptions as the field extension technique. However, a more complex noise model needs to be deduced and addressed for real-world measurements. The PhD thesis will involve theoretical design, numerical implementation, and analysis of methods, testing on synthetic and experimental data, and comparison with alternative approaches.