Caracterización de Arenas y Gravas con Ondas Elásticas

Doctorado en Ingeniería – Facultad de Ingeniería – Universidad Nacional de Cuyo – Año 2007
Lic. Armando Luis Imhof
Las Figuras 6.11 y 6.12 representan las densidades espectrales para todos los registros obtenidos,
tanto para el caso SIN anomalía (Figura 6.11) como CON anomalía (Figura 6.12). Además se
indican las variaciones en las densidades máximas para cada par emisor receptor.
Se observa que los máximos de frecuencia se desplazan un poco hacia la izquierda a medida que
aumenta la distancia E-R; desde unos 4500Hz hasta 1500 Hz. aproximadamente. Además las
amplitudes de las señales recibidas tienden a disminuir; excepto por R3, que registra valores
mayores.
Por último la presencia de la inclusión no altera prácticamente los espectrogramas.
6.7 Inversión de Datos.
A continuación se utilizarán las rutinas de inversión desarrolladas en los capítulos 4 y 5; partiendo
de la base que los datos serán ruidosos por lo expuesto en los párrafos anteriores; se probará la
estabilidad de los mismos y se extraerán conclusiones sobre el funcionamiento de cada uno de ellos.
6.7.1 ART - SIRT - MART - FUZZY LOGIC
La Figura 6.13 a-d reproduce los resultados de las inversiones para los datos experimentales
obtenidos.
En general la convergencia de los algoritmos a resultados confiables no resultó eficiente, aún en
caso de ingresar estimaciones iniciales de velocidad muy cercanas a la realidad. Por una parte no se
logró solución con MART. Por otra solo SIRT (Figura 6.13.b) demostró arribar a resultados
coherentes en cuanto a la localización de la inclusión y contraste de velocidades. Además la
velocidad inicial en este caso no necesitó ser muy precisa.
Por último la Lógica difusa, más considerado como una técnica de pre-proceso que método de
inversión en sí (Santamarina & Fratta, 2005) permitió visualizar la anomalía (Figura 6.13.d) pero
por la limitación del método, no calcular la velocidad de la inclusión.
6.7.2 Método de Inversión Variacional
El método desarrollado en este trabajo demostró funcionar bien para invertir datos reales en casos
de presencia de ruidos de regular envergadura en los mismos.
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