Mauricio Arboleda Zapata

• The electrical resistivity tomography (ERT) method is widely used to investigate geological, geotechnical, and hydrogeological problems in inland and aquatic environments (i.e., lakes, rivers, and seas). The objective of the ERT method is to obtain reliable resistivity models of the subsurface that can be interpreted in terms of the subsurface structure and petrophysical properties. The reliability of the resulting resistivity models depends not only on the quality of the acquired data, but also on the employed inversion strategy. Inversion of ERT data results in multiple solutions that explain the measured data equally well. Typical inversion approaches rely on different deterministic (local) strategies that consider different smoothing and damping strategies to stabilize the inversion. However, such strategies suffer from the trade-off of smearing possible sharp subsurface interfaces separating layers with resistivity contrasts of up to several orders of magnitude. When prior information (e.g., from outcrops, boreholes, or otherThe electrical resistivity tomography (ERT) method is widely used to investigate geological, geotechnical, and hydrogeological problems in inland and aquatic environments (i.e., lakes, rivers, and seas). The objective of the ERT method is to obtain reliable resistivity models of the subsurface that can be interpreted in terms of the subsurface structure and petrophysical properties. The reliability of the resulting resistivity models depends not only on the quality of the acquired data, but also on the employed inversion strategy. Inversion of ERT data results in multiple solutions that explain the measured data equally well. Typical inversion approaches rely on different deterministic (local) strategies that consider different smoothing and damping strategies to stabilize the inversion. However, such strategies suffer from the trade-off of smearing possible sharp subsurface interfaces separating layers with resistivity contrasts of up to several orders of magnitude. When prior information (e.g., from outcrops, boreholes, or other geophysical surveys) suggests sharp resistivity variations, it might be advantageous to adapt the parameterization and inversion strategies to obtain more stable and geologically reliable model solutions. Adaptations to traditional local inversions, for example, by using different structural and/or geostatistical constraints, may help to retrieve sharper model solutions. In addition, layer-based model parameterization in combination with local or global inversion approaches can be used to obtain models with sharp boundaries. In this thesis, I study three typical layered near-surface environments in which prior information is used to adapt 2D inversion strategies to favor layered model solutions. In cooperation with the coauthors of Chapters 2-4, I consider two general strategies. Our first approach uses a layer-based model parameterization and a well-established global inversion strategy to generate ensembles of model solutions and assess uncertainties related to the non-uniqueness of the inverse problem. We apply this method to invert ERT data sets collected in an inland coastal area of northern France (Chapter~2) and offshore of two Arctic regions (Chapter~3). Our second approach consists of using geostatistical regularizations with different correlation lengths. We apply this strategy to a more complex subsurface scenario on a local intermountain alluvial fan in southwestern Germany (Chapter~4). Overall, our inversion approaches allow us to obtain resistivity models that agree with the general geological understanding of the studied field sites. These strategies are rather general and can be applied to various geological environments where a layered subsurface structure is expected. The flexibility of our strategies allows adaptations to invert other kinds of geophysical data sets such as seismic refraction or electromagnetic induction methods, and could be considered for joint inversion approaches.…
• Die ERT-Methode (Electrical Resistivity Tomography) wird häufig zur Untersuchung geologischer, geotechnischer und hydrogeologischer Probleme im Binnenland und in Gewässern wie beispielsweise Seen, Flüssen oder dem Meer eingesetzt. Das Ziel der ERT-Methode ist es, zuverlässige Widerstandsmodelle des Untergrunds zu erhalten, die in Bezug auf die Struktur des Untergrundes und dessen petrophysikalischer Eigenschaften interpretiert werden können. Die Zuverlässigkeit der resultierenden Widerstandsmodelle hängt nicht nur von der Qualität der erfassten Daten ab, sondern auch von der angewendeten Inversionsstrategie. Die Inversion von ERT-Daten führt zu mehreren Lösungen, die die gemessenen Daten gleich gut erklären. Typische Inversionsansätze basieren auf verschiedenen deterministischen (lokalen) Strategien, die verschiedene Glättungs- und Dämpfungsstrategien berücksichtigen, um die Inversion zu stabilisieren. Diese Strategien haben jedoch den Nachteil, möglicherweise auftretende scharfe Grenzflächen zu verwischen. Es gibt jedoch Szenarien,Die ERT-Methode (Electrical Resistivity Tomography) wird häufig zur Untersuchung geologischer, geotechnischer und hydrogeologischer Probleme im Binnenland und in Gewässern wie beispielsweise Seen, Flüssen oder dem Meer eingesetzt. Das Ziel der ERT-Methode ist es, zuverlässige Widerstandsmodelle des Untergrunds zu erhalten, die in Bezug auf die Struktur des Untergrundes und dessen petrophysikalischer Eigenschaften interpretiert werden können. Die Zuverlässigkeit der resultierenden Widerstandsmodelle hängt nicht nur von der Qualität der erfassten Daten ab, sondern auch von der angewendeten Inversionsstrategie. Die Inversion von ERT-Daten führt zu mehreren Lösungen, die die gemessenen Daten gleich gut erklären. Typische Inversionsansätze basieren auf verschiedenen deterministischen (lokalen) Strategien, die verschiedene Glättungs- und Dämpfungsstrategien berücksichtigen, um die Inversion zu stabilisieren. Diese Strategien haben jedoch den Nachteil, möglicherweise auftretende scharfe Grenzflächen zu verwischen. Es gibt jedoch Szenarien, in denen der Untergrund durch Schichten mit scharfen Grenzflächen gekennzeichnet ist, die Schichten mit hohem Widerstandskontrast (z. B. bis zu mehreren Größenordnungen) voneinander trennen. Wenn Vorwissen (z. B. aus Aufschlüssen, Bohrungen oder anderen geophysikalischen Untersuchungen) auf scharfe Widerstandsvariationen hindeutet, kann es von Vorteil sein, die Parametrisierungs- und Inversionsstrategien anzupassen, um stabilere und geologisch zuverlässige Modelllösungen zu erhalten. Anpassungen traditioneller lokaler Inversionen, beispielweise durch die Verwendung verschiedener struktureller und/oder geostatistischer Bedingungen, können helfen, schärfere Modelllösungen zu erhalten. Zusätzlich kann eine schichtbasierte Modellparametrisierung in Kombination mit lokalen oder globalen Inversionsansätzen verwendet werden, um Modelle mit scharfen Grenzen zu erhalten. In dieser Arbeit habe ich drei typische geschichtete oberflächennahe Umgebungen untersucht, in denen Vorabinformationen verwendet werden, um 2D-Inversionsstrategien so anzupassen, dass geschichtete Untergrundlösungen bevorzugt werden. In Zusammenarbeit mit den Co-Autoren der Kapitel 2-4 habe ich zwei allgemeine Strategien in Betracht gezogen. Unser erster Ansatz verwendet eine schichtbasierte Modellparametrisierung und eine gut etablierte globale Inversionsstrategie. Diese Strategie erzeugt Ensembles von Modelllösungen mithilfe derer die Unsicherheiten im Zusammenhang der Nicht-Eindeutigkeit des inversen Problems bewertet werden können. Wir wenden diese Methode an, um ERT-Datensätze zu invertieren, die in einem Binnenküstengebiet in Nordfrankreich (Kapitel 2) und vor der Küste zweier arktischer Regionen (Kapitel 3) gesammelt wurden. Unser zweiter Ansatz besteht darin, geostatistische Regularisierungen mit unterschiedlichen Korrelationslängen zu verwenden. Wir wenden diese Strategie auf ein komplexeres Untergrundszenario an, das sich auf einen lokalen Schwemmfächer in einem Mittelgebirge im Südwesten Deutshclands umfasst (Kapitel 4). Insgesamt ermöglichen uns unsere Inversionsansätze, Widerstandsmodelle zu erhalten, die mit dem allgemeinen geologischen Verständnis der untersuchten Feldstandorte übereinstimmen. Diese Strategien sind allgemeingültig und können in verschiedenen geologischen Umgebungen angewandt werden, in denen eine geschichtete Struktur des Untergrunds zu erwarten ist. Zudem erlaubt es die Flexibilität unserer Strategien, dass diese an die Inversion anderer geophysikalischer Datensätze wie seismischer Refraktionsmessungen oder elektromagentischer Induktionsverfahren angepasst werden können. Außerdem könnten solche Strategien für gemeinsame Inversionsansätze in Betracht gezogen werden.…