Physical Foundations and Their Application in Geophysics
DOI:
https://doi.org/10.65405/2tkn7765Keywords:
الجيوفيزياء، الجاذبية الأرضية، المغناطيسية الأرضية، الموجات الزلزالية، الكهرومغناطيسية.Abstract
يعتبر علم الجيوفيزياء من أهم العلوم التطبيقية التي تعتمد على استخدام القوانين والأسس الفيزيائية لدراسة الأرض وتركيبها وبنيتها الداخلية و العوامل الطبيعية المؤثرة فيها، ويهتم هذا العلم على فهم الخصائص الفيزيائية للصخور والتراكيب الجيولوجية عن طريق قياس وتحليل المجالات الجاذبية و المغناطيسية و الزلزالية و الكهرومغناطيسية و الحرارية.
في هذه الورقة يتم عرض وتوضيح الأسس الفيزيائية الرئيسية التي يعتمد ويقوم عليها علم الجيوفيزياء، بالإضافة إلى التركيز على المبادئ النظرية و التطبيقات العملية في استكشاف الموارد الطبيعية، وتهدف هذه الورقة إلى توضيح مدى أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي في معالجة البيانات وتفسيرها وأن التكامل بين الأسس الفيزيائية والتقنيات الرقمية الحديثة ساهم بشكل كبير في تحسين دقة البيانات والدراسات الجيوفيزيائية.
Downloads
References
1. Burger, H. R., Sheehan, A. F., & Jones, C. H. (2022). Introduction to Applied Geophysics: Exploring the Shallow Subsurface (3rd ed). Cambridge University Press.
2. Kearey, P., Brooks, M., & Hill, I. (2013). An Introduction to Geophysical Exploration (3rd ed.). Wiley-Blackwell.
3. Lowrie, W., & Fichtner, A. (2020). Fundamentals of Geophysics (3rd ed.). Cambridge University Press.
4. Mussett, A. E., & Khan, M. A. (2000). Looking into the Earth: An introduction to geological geophysics. Cambridge University Press.
5. Parasnis, D. S. (1997). Principles of Applied Geophysics (5th ed.). Chapman & Hall.
6. Reynolds, J. M. (2011). An Introduction to Applied and Environmental Geophysics (2nd ed.). Wiley-Blackwell.
7. Sheriff, R. E., & Geldart, L. P. (1995). Exploration Seismology (2nd ed.). Cambridge University Press.
8. Telford, W. M., Geldart, L. P., & Sheriff, R. E. (1990). Applied Geophysics (2nd ed.). Cambridge University Press.
9. Turcotte, D. L., & Schubert, G. (2014). Geodynamics (3rd ed.). Cambridge University Press.
10. Yilmaz, O. (2001). Seismic Data Analysis: Processing, Inversion, and Interpretation of Seismic Data (2nd ed.). Society of Exploration Geophysicists.
المراجع ( المقالات العلمية ) ذات الصلة:
1. Capurso, A., Morelli, G., Fischanger, F., & Santarelli, G. (2024). Detection of archaeological structure on the slope ground using geophysical methods. Journal of Applied Geophysics, 230, Article 105521.
2. Chen, W., Zhang, J., Li, C., & Ma, X. (2024). Exploring neuro-symbolic AI applications in geoscience: implications and future directions for mineral prediction. Earth Science Informatics, 17(2), 1-15.
3. Krichene, E., Hmadi, M. S. A., & Al-Gajamiya, S. K. (2026). A Fair Comparative Framework for Time-Series Forecasting Using ARIMAX, XGBoost, and LSTM: Evidence from Libya. Al-Farooq Journal of Sciences, 2(3), 69-85.
4. Kubo, H., Naoi, M., & Kano, M. (2024). Recent advances in earthquake seismology using machine learning. Earth, Planets and Space, 76(1), Article 36.
5. Sheng, H., Wu, X., Si, X., Li, J., Zhang, S., & Duan, X. (2023). Seismic Foundation Model (SFM): A new generation deep learning model in geophysics.
6. Tuia, D., Schindler, K., Demir, B., Zhu, X. X., Kochupillai, M., Džeroski, S., van Rijn, J. N., Hoos, H. H., Del Frate, F., Datcu, M., Markl, V., Le Saux, B., Schneider, R., & Camps-Valls, G. (2023). Artificial intelligence to advance Earth observation: A review of models, recent trends, and pathways forward.
7. Yu, S., & Ma, J. (2020). Data-driven geophysics: From dictionary learning to deep learning.
8. Zeng, L., Niu, Y., Ren, W., Tang, H., & Liu, X. (2024). A method for intelligent identification of faults in seismic using an attention-based ES-UNet network with model re-training learning. Journal of Applied Geophysics, 222, Article 105300.
9. Zerafa, C., Galea, P., & Sebu, C. (2025). Synergizing Deep Learning and Full-Waveform Inversion: Bridging Data-Driven and Theory-Guided Approaches for Enhanced Seismic Imaging.
