Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica
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Browsing Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica by browse.metadata.advisor "Abreo Carrillo, Sergio Alberto"
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Item Evaluación de métricas en dominios transformados usadas en las metaheurísticas para generar un punto de partida favorable a la inversión de onda completa 2d(Universidad Industrial de Santander, 2017) Serrano Luna, Jheyston Omar; Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Ramírez Silva, Ana BeatrizLa industria del petr´oleo est´a interesada en la b´usqueda de mejores m´etodos para estimar los par´ametros del subsuelo a partir de los datos obtenidos durante una exploraci´on s´ısmica. Los par´ametros del subsuelo se utilizan para encontrar im´agenes de reflectividad de la tierra que indica la existencia de un yacimiento de petr´oleo o gas. Estos par´ametros del subsuelo deben estimarse correctamente de tal manera que la imagen resultante sea correcta. La t´ecnica de inversi´on de onda completa (FWI) es una herramienta que permite obtener una imagen de alta resoluci´on del subsuelo. Actualmente se est´a realizando un gran esfuerzo para industrializar esta t´ecnica, que tiene dos desventajas: su elevado costo computacional y su sensibilidad a la elecci´on del punto de partida. Algunas estrategias son usadas para establecer el punto de partida: m´etodos anal´ıticos, tomograf´ıas y m´etodos de optimizaci´on global. Los m´etodos de optimizaci´on global son t´ecnicas bioinspiradas que ofrecen muy buenos resultados cuando no es viable implementar el m´etodo ´optimo, son de f´acil implementaci´on y necesitan de alguna m´etrica para su avance en su b´usqueda sobre la funci´on objetivo. El objetivo principal de este trabajo de maestr´ıa es explorar distintos dominios transformados y generar una metodolog´ıa para la construcci´on de una m´etrica que junto con el m´etodo de optimizaci´on global genere un punto de partida favorable para la FWI. Con el fin de medir si el modelo obtenido por la metaheur´ısticas es favorable, nosotros estudiamos el cycle skipping (CS) en 3 dominios: tiempo, frecuencia y traza compleja.Item Inversión de onda completa 2D en el dominio del tiempo para datos de radar de penetración terrestre(Universidad Industrial de Santander, 2022-03-03) Serrano Luna, Jheyston Omar; Ramírez Silva, Ana Beatriz; Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Aguilera Bermúdez, Ernesto; Reyes Torres, Óscar Mauricio; Sanabria Gómez, José David; Agudelo Zambrano, William Mauricio; Lavoué, FrançoisEn esta tesis doctoral se presenta una metodología de inversión de onda completa para adquisiciones de offset-corto y un solo-canal. En este tipo de adquisiciones se tienen diferentes desafíos, pero sin lugar a duda la más importante de ellas es su falta de bajos números onda en el proceso de inversión. Las adquisiciones de offset-corto y un solo canal son más sensibles al punto de partida comparadas con adquisiciones multi-offset. Se utiliza este tipo de adquisición ya que permite portabilidad en zonas de difícil acceso así como una rápida recolección de datos permitiendo reducir los tiempos de procesamiento y costos. En esta tesis doctoral se ha propuesto una función de costo alternativa para compensar la diferencia de amplitud entre el dato recolectado y el dato modelado de forma automática. Tres restricciones son utilizadas en la función de costo, las cuales son: Gaussian , variación total y variación total modificada. Tanto los regularizadores como la función de costo alternativa han sido evaluadas en datos sintéticos y recolectados. Los regularizadores permiten converger a modelos más suaves que mantienen las principales estructuras y son más estables en escenarios ruidosos. Usando la regularización Gaussian se logra reducir el ruido incoherente en los datos cuando se aplica en la dirección de los scans. El software libre gprMax junto con la medición de campo y la técnica de optimización global permiten obtener los parámetros internos de la antena así como sus patrones de radiación. Finalmente, el patrón de radiación se tiene en cuenta en la propagación de un frente de onda bidimensional y se incluye en el proceso de inversión para datos sintéticos.