Microgravimetria in ambito urbano

Lo studio affrontato in questo dottorato di ricerca concerne le tecniche di acquisizione, processing e post-processing di dati microgravimetrici. In particolare, l'interesse della ricerca ਠrivolto verso gli ambienti urbani, dove la tecnica ਠfrequentemente utilizzata per individuare e caratterizzare cavità  antropiche o naturali presenti nel sottosuolo. Per l'interpretazione dei dati, oltre all'utilizzo di metodi già  affermati di tipo multiscala, si ਠanche cercato di impostare un nuovo algoritmo di inversione, che tiene conto di specifiche informazioni a priori sulla forma della sorgente. Il lavoro ਠstato organizzato sulla base delle conoscenze conseguite grazie allo studio di alcuni lavori fondamentali per lo sviluppo della tecnica microgravimetrica e puಠessere cosଠschematizzato: - acquisizione, analisi e interpretazione di nuovi dati microgravimetrici misurati nelle aree urbane di Cardito (NA), Lesina Marina (FG) e Napoli (via San Carlo alle Mortelle); - formulazione di un nuovo algoritmo di inversione lineare 3D per l'interpretazione dei dati di campi di potenziale. La scelta di preferire, in ambito urbano, la tecnica di esplorazione microgravimetrica alle altre metodologie geofisiche si basa sui seguenti punti di forza: I) lo studio del campo microgravimetrico trova ampia applicazione nell'individuazione di anomalie di modesta estensione e intensità  generate dal contrasto di densità  tra le cavità  e le rocce circostanti; II) la microgravimetria ben si adatta all'ambiente urbano, laddove le intense fonti di disturbo elettromagnetico e sismico, tipiche di questi ambienti, limitano l'utilizzo degli altri metodi geofisici. Tutte le campagne microgravimetriche effettuate nell'ambito di questa tesi sono caratterizzate da: - uguali procedure di acquisizione e uguale strumentazione: autogravimetro Scintrex CG5 e livello Wild Na2, corredato di micrometro a lamina piano-parallela e stadia graduata su nastro Invar; - elevata precisione sia nelle misure gravimetriche (ripetibilità  = 5 µGal) che in quelle topografiche (ordine di precisione = 3 mm); - particolare cura nella rimozione dell'effetto gravimetrico dei numerosi edifici disposti nell'intorno dei luoghi esplorati. Questi effetti sono stati calcolati approssimando l'intero volume dei manufatti pi๠lontani con prismi aventi densità  pari al valore della media pesata tra i corpi murari e i vuoti. Gli edifici pi๠vicini sono stati, invece, modellizzati in maggior dettaglio con corpi prismatici rappresentativi delle principali strutture murarie che li costituiscono. Un aspetto innovativo riguarda una parte del processing dei dati, relativamente al calcolo dell'effetto gravimetrico delle masse interposte tra la superficie di misura e il livello di riferimento. Questo calcolo ਠstato effettuato attraverso un forward modelling, che include informazioni stratigrafiche provenienti da pozzi e la possibilità  di variare la densità  orizzontalmente. A questo scopo sono stati usati il metodo di Talwani (Talwani, 1959) per l'analisi lungo profilo e il metodo di Parker (Parker, 1972) per il calcolo su aree. Gli obiettivi dei rilievi microgravimetrici effettuati, differenti per ogni indagine, sono di seguito riassunti. Nel caso di Cardito l'indagine, svolta al di sopra di una cavità  nota, ਠstata sviluppata in due fasi: 1) acquisizione di un unico profilo gravimetrico nel mese di Settembre 2009; 2) acquisizione areale di dati microgravimetrici nel mese di Maggio 2010. La prospezione svolta lungo il profilo ha avuto lo scopo di testare l'efficacia delle procedure utilizzate per la residuazione del segnale gravimetrico misurato, verificandone l'efficienza tramite l'interpretazione dei dati con tecniche multiscala. L'esplorazione su area, invece, ha avuto lo scopo di verificare l'andamento delle principali anomalie rilevate lungo il profilo e, in particolare, di un minimo gravimetrico laterale alla cavità  nota, probabilmente attribuibile a un vuoto sconosciuto in prossimità  della chiesa di San Giuseppe e Santa Eufemia. Nel caso di Lesina Marina l'esplorazione ਠstata eseguita per individuare presunte cavità  non note nella formazione gessosa e nella copertura sabbiosa nel sottosuolo in prossimità  del Canale di Acquarotta, dove fenomeni di erosione carsica potrebbero implicare problemi di stabilità  per strutture sportive e palazzi a uso civile. Nel caso di San Carlo alle Mortelle l'indagine ਠstata realizzata successivamente al 23 Settembre 2009, quando l'apertura di tre voragini ha provocato il cedimento di una porzione di via San Carlo alle Mortelle, il crollo parziale del pavimento di fine †˜700 dell'omonima chiesa e il crollo del pavimento di un'abitazione a piano terra. Lo scopo ਠstato quello di individuare probabili vuoti non noti, rientrando in un discorso pi๠ampio di mitigazione del rischio connesso a sprofondamenti di origine antropica in aree densamente popolate. Nei casi di Cardito e di Lesina Marina, al segnale residuato sono state applicate tecniche di analisi e interpretazione dei dati basate sullo studio multiscala del campo gravitazionale. Sono state, quindi, studiate sezioni verticali del campo, generate mediante continuazione verso l'alto dei dati, ottenendo informazioni sulla posizione e il tipo di sorgente di anomalia presente in profondità . In entrambi i casi le stime di profondità  e indice strutturale sono in ottimo accordo con la reale ubicazione e forma delle sorgenti di anomalia. Come precedentemente accennato, parte del lavoro di ricerca ਠstato dedicato alla formulazione di un algoritmo di inversione lineare 3D per l'interpretazione dei dati di campi di potenziale. Questo algoritmo nasce dalla collaborazione tra il Department of Informatics and Mathematical Modelling della “Technical University of Denmark” e il Dipartimento di Scienze della Terra dell'Università  di Napoli “Federico II”. L'algoritmo pone le sue basi sul metodo proposto da Li e Oldenburg (1996, 1998) che hanno introdotto una funzione peso, W(z), nella formulazione di Tikhonov. A oggi la collaborazione ha prodotto un algoritmo di inversione, le cui caratteristiche principali sono: 1) rapidità  con cui ਠgenerato il kernel; 2) possibilità  di utilizzare differenti metodi di regolarizzazione (TSVD, Tikhonov regularization e CGLS); 3) possibilità  di introdurre informazioni a priori sottoforma di smoothing norm e derivative smoothing norm; 4) interazione con il software tramite un'interfaccia grafica di facile gestione. Attraverso tale algoritmo sono stati condotti due tipi di esperimenti: su dati sintetici, per stabilire le capacità  di ricostruzione del modello di distribuzione di densità  nel sottosuolo; sui dati reali, per confermare i risultati ottenuti con i metodi di interpretazione multiscala e, quindi, validare il corretto funzionamento del software.