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Caracterización de Arenas y Gravas con Ondas Elásticas

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Doctorado en Ingeniería – Facultad <strong>de</strong> Ingeniería – Universidad Nacional <strong>de</strong> Cuyo – Año 2007<br />

Lic. Armando Luis Imhof<br />

La precisión en la dirección <strong>de</strong>l eje x es elevada, no así según el eje y. Compárese <strong>con</strong> la ubicación y<br />

dimensiones reales <strong>de</strong> la anomalía (Figura 6.5). En eje x el radio calculado (semieje b=0.048m) es<br />

casi exacto a<strong>de</strong>más <strong>de</strong> la coor<strong>de</strong>nada xc=0.15 m. Sin embargo en dirección y se comete error por<br />

<strong>de</strong>fecto en el cálculo <strong>de</strong> la coor<strong>de</strong>nada yc=0.17m, y por exceso en la <strong>de</strong>terminación <strong>de</strong>l radio <strong>de</strong> la<br />

inclusión circular (a=0.12m.). Esto se <strong>de</strong>be, según fue <strong>de</strong>mostrado por Santamarina & Reed (1994)<br />

a la falta <strong>de</strong> cobertura espacial <strong>de</strong> emisores y receptores, propia <strong>de</strong>l arreglo cross-hole. La<br />

resolución en la ubicación <strong>de</strong> la anomalía es mayor en la dirección horizontal que la vertical. Esto<br />

estaría causado por la presencia <strong>de</strong> heterogeneidad vertical. Por en<strong>de</strong> se pue<strong>de</strong> <strong>con</strong>cluir que la<br />

resolución <strong>de</strong>l método <strong>de</strong>sarrollado, excelente en caso <strong>de</strong> datos sin ruidos (aún en arreglo cross hole,<br />

capítulo 4) <strong>con</strong>tinúa siendo aceptable en presencia <strong>de</strong> ruidos en los datos.<br />

Por último, se comete un error por exceso, según se comentó, <strong>de</strong>bido a la inserción <strong>de</strong> una inclusión<br />

<strong>de</strong> mayor velocidad que la <strong>de</strong>l medio base.<br />

6.7.3 Métodos Matriciales<br />

Los métodos matriciales presentan mayores dificulta<strong>de</strong>s para lograr inversiones <strong>con</strong>fiables en<br />

presencia <strong>de</strong> datos ruidosos. Esto resulta razonable porque se sabe que los métodos iterativos y <strong>de</strong><br />

aproximaciones sucesivas, aunque <strong>de</strong>mandan un costo computacional mayor; no obstante<br />

posibilitan mejores ajustes.<br />

Se probaron todos los métodos <strong>de</strong>l capítulo 5. La Figura 6.14 presenta un sumario <strong>de</strong> los resultados<br />

obtenidos.<br />

En ningún caso se <strong>con</strong>siguió ni aún visualizar la ubicación espacial <strong>de</strong> la anomalía en el medio<br />

mediante el uso <strong>de</strong> ipixeles, lo cual parece indicar que los mismos presentan una mayor sensibilidad<br />

a la presencia <strong>de</strong> ruidos en los datos.<br />

En el caso <strong>de</strong> pixeles regulares, solo se obtuvieron visos <strong>de</strong> la ubicación <strong>de</strong> la inclusión, excepto en<br />

RLSS. No obstante los valores <strong>de</strong> velocida<strong>de</strong>s (particularmente <strong>de</strong> la anomalía) se mantuvieron muy<br />

alejados <strong>de</strong> los reales. Tampoco se pudo estimar en ningún caso el tamaño <strong>de</strong> la inclusión por<br />

ninguno <strong>de</strong> los métodos.<br />

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