Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica

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https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9029

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Browsing Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica by browse.metadata.advisor "Agudelo Zambrano, William Mauricio"

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    Inversión del campo de ondas sísmicas PP y tiempos de llegada de ondas convertidas PS para la estimación de un modelo de velocidades P y S en el subsuelo: Un enfoque Level Set
    (Universidad Industrial de Santander, 2024-03-06) Niño Niño, Carlos Andrés; Sierra Bueno, Daniel Alfonso; Agudelo Zambrano, William Mauricio; Duarte Gualdrón, César Antonio; Ramírez Silva, Ana Beatriz; Aguilera Bermúdez, Ernesto; Meneses Fonseca, Jaime Enrique; Trad, Daniel; Cabrera Zambrano, Francisco Henry
    La velocidad de onda cortante (Vs) es una propiedad fundamental de los medios elásticos cuya estimación a partir de ondas convertidas PS es desafiante y requiere modelar la interfaz donde ocurre la conversión de P a S. Este artículo presenta una tomografía PS donde los puntos de conversión/reflexión de ondas sísmicas corresponden al reflector geológico modelado con la función Level set en su nivel cero (ϕ(x,z)=0). El método propuesto pretende una inversión estable de Vs en un entorno de adquisición sísmica utilizando receptores multicomponente. Se utilizan modelos sintéticos que simulan verdaderos Vs, Vp y la ubicación del reflector geológico. Los tiempos de viaje de las ondas PS convertidas y las ondas PP reflejadas, tanto para datos observados como modelados (problema directo), se calculan utilizando la metodología propuesta por Rawlinson y Sambridge. Este método utiliza los tiempos de llegada de las ondas P desde la fuente sísmica hasta cada punto en el reflector como tiempos iniciales, que originan los tiempos Tps y Tpp. Estos tiempos se determinan como soluciones a la ecuación eikonal mediante el método Fast Marching. La metodología plantea un funcional definido a partir de los residuales de los tiempos de viaje (modelados-observados), en función de las variables ϕ, Vs y Vp. Se propone minimizar el funcional utilizando el método de variaciones sobre el funcional aumentado, basado en el Lagrangiano asociado. La inversión toma los multiplicadores de Lagrange como variables adjuntas que actualizan las variables Vs, Vp, y ϕ(x,z), haciendo que los residuales de los tiempos se minimizen en cada iteración. El rendimiento del algoritmo se evalúa para modelos con geometrías de reflectores sinclinales, sinusoidales y monoclinas. La tomografía propuesta estima Vs y las posiciones de los reflectores, lo que puede contribuir a corregir las estáticas y mejorar la caracterización litológica de la superficie cercana.
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    Modelado y procesamiento de dispersión sísmica cercana a la superficie en datos multicomponente: Un enfoque basado en el modelado de ondas elásticas y filtrado de polarización
    (Universidad Industrial de Santander, 2024-01-22) Sánchez Galvis, Iván Javier; Sierra Bueno, Daniel Alfonso; Agudelo Zambrano, William Mauricio; Ramírez Silva, Ana Beatriz; Socco, Laura Valentina; Pérez Solano, Carlos Andrés; Bale, Richard; Stork, Christof
    Esta tesis presenta un conjunto de estrategias para modelar y procesar el ruido causado por la dispersión sísmica cercana a la superficie (NSS, Near-surface Seismic Scattering) en datos sísmicos multicomponente. Para lograr esto, se implementó un enfoque sistemático que incluyó el modelado numérico de la propagación de ondas elásticas 3D en medios heterogéneos cercanos a la superficie con topografías irregulares que emulan escenarios del mundo real. Para mitigar las complejidades computacionales y mejorar la precisión del modelado, se desarrolló un solucionador de ondas elásticas 3D acelerado por GPU. Utilizando dicho solucionador, se introdujo una estrategia para simular la separación NSS y comprender mejor el ruido sísmico terrestre y contribuir al avance de tal ruido. Se creó un filtro de polarización multiestación para la separación de tipos de ondas, mejorando la calidad de los datos sísmicos de tres componentes (3C) submuestreados, especialmente en presencia del ruido NSS. Finalmente, se aplicaron técnicas de aprendizaje automático para la atenuación automática de NSS, lo que mejoró la calidad de los datos sísmicos. El rendimiento de estas estrategias se probó a través de varios experimentos con datos reales y sintéticos, conduciendo a un progreso significativo en la atenuación del ruido NSS en datos sísmicos terrestres.