Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di codici numerici di integrazione di data set geofisici multivariati, per la creazione di modelli concettuali del sottosuolo e la predizione stratigrafica, attraverso l’utilizzo di algoritmi di machine learning |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Development of numerical integration codes for multivariate geophysical data sets, for the creation of underground conceptual models and stratigraphic prediction, by means of machine learning algorithms |
| Area CUN | 04 - Scienze della Terra |
| S.S.D | GEO/11 - GEOFISICA APPLICATA |
| Descrizione sintetica in italiano | La ricerca prevede di sviluppare dei codici di calcolo per ottenere modelli concettuali del sottosuolo robusti e con ridotta incertezza rispetto alle metodiche classiche univariate, a partire da data set geofisici tomografici multivariati. Come noto i differenti metodi geofisici presi singolarmente hanno dei limiti intrinseci legati alla limitata e differente sensitività a caratteristiche come granulometria, tessitura, mineralogia, porosità, contenuto dei pori, etc. L’obiettivo della ricerca è quello di superare tali limiti, attraverso l’uso di più parametri geofisici al fine di individuare differenti facies geofisiche del sottosuolo indagato. Inoltre, a partire da tale risultato, la ricerca prevede di esplorare la possibilità di individuare correlazioni tra dati stratigrafici e facies geofisiche, al fine di distribuire lungo dati tomografici 2D informazioni monodimensionali provenienti da eventuali sondaggi esplorativi. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research is aimed to the development of computational codes to obtain robust and low uncertainty conceptual models of underground rocks with respect to univariate classical methods, starting from multivariate tomographic geophysical data sets. As known the different geophysical methods taken individually have intrinsic limitations related to the limited and different sensitivity respect to granulometry, texture, mineralogy, porosity, pore content, etc. The aim of the research is to overcome these limits, through the use of several geophysical parameters in order to identify different geophysical facies of the rocks investigated. Furthermore, starting from this result, the research plans to explore the possibility of identifying correlations between stratigraphic data and geophysical facies, in order to distribute one-dimensional information from possible exploratory surveys along 2D tomographic data. |
| Data del bando | 24/10/2019 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.unisi.it/node/12841 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università di Siena - DSFTA |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Siena |
| Sito web | https://www.dsfta.unisi.it/it |
| amministrazione.dsfta@unisi.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 12/11/2019 |
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| Come candidarsi | amministrazione.dsfta@unisi.it |