Browsing by Author "Abreo Carrillo, Sergio Alberto"
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    Análisis estructural de la Mesa de Los Santos y redes neuronales para la estimación local de las propiedades físicas de la roca
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-06-28) García Arias, Sergio Andrés ; Velandia Patiño, Francisco Alberto ; Sanabria Gómez, José David ; Jiménez Díaz, Giovanny ; Abreo Carrillo, Sergio Alberto
    La Mesa de Los Santos es una planicie morfológica con una superficie aproximada de 430 km2 y una altitud media de 1.650 m.s.n.m., donde se han realizado diferentes estudios para dar posibles soluciones a la falta de recursos hídricos. Para ese trabajo se realizó el registro fotográfico, medición de planos de fractura y estrías de falla en 72 estaciones, posteriormente se realizó un análisis cinemático junto con una cuantificación de los patrones de fracturas para establecer las orientaciones preferenciales del sistema de fracturas y tensores de esfuerzo locales; la medición de las propiedades físicas de la roca se realizó a 358 muestras recolectadas en el área de estudio. El análisis de fracturas y tensores de esfuerzo para la Mesa de Los Santos permitió identificar una dirección NWW del máximo esfuerzo horizontal que causa movimientos de rumbo o tectónica transcurrente. Este régimen de esfuerzos se refleja en dos direcciones preferenciales de fracturamiento cercanas al NW-SE y SW-NE. La cuantificación de fracturas permitió definir que los valores de intensidad, densidad y conectividad de lineamientos son mayores en el sector sur respecto al sector norte de la Mesa de Los Santos, y que las direcciones de flujo se asocian a los trazos de falla principales y cercanos a las estaciones evaluadas. Se generaron diferentes topologías de redes neuronales usando Scikit-learn y considerando la localización, litología y la distancia a la falla más cercana para predecir valores de porosidad. El modelo de red neuronal con una estructura de capas ocultas de 25-8-5 y función de activación ReLu (Score = 0,32) estima la porosidad de manera coherente con lo observado en los ensayos de laboratorio que se realizaron a las muestras. Las áreas destacadas por el modelo para mayor potencial hidrogeológico corresponden a la Formación Los Santos (areniscas) y a la Formación Rosablanca (calizas), especialmente las ubicadas al sur de La Mesa de Los Santos. Aunque en este sector sur se evidencian condiciones algo mayores para la acumulación e infiltración de aguas, la precipitación es menor, lo que limita la recarga y el flujo del agua subterránea.
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    Desarrollo de una metodología para la captura y procesamiento de información sobre el estado de los bosques utilizando UAVs
    (Universidad Industrial de Santander, 2021) Guarín Ramírez, Arnold ; García Arenas, Hans Yecid ; Ortega Boada, Homero ; Abreo Carrillo, Sergio Alberto ; Argüello Fuentes, Henry
    Colombia es un pulmón para el mundo y eso representa un enorme compromiso para controlar la tala ilegal de bosques, para ello cuenta con una plataforma de monitoreo forestal llamada SMBYC que entrega reportes sobre el estado de los bosques trimestralmente. Sin embargo, zonas en Colombia requieren un seguimiento más frecuente para tomar acciones tempranas. Por esta razón, este trabajo se ha dedicado al desarrollo una metodología que permita entregar información forestal en cortos periodos de tiempo, usando como insumo datos capturados desde vehículos aéreos no tripulados (UAV). Para el estudio se eligió un bosque del departamento de Santander en el cual predomina la especie Quercus Humboldtii, también conocida como el roble blanco. Se realizó una expedición con el apoyo de expertos en estudios forestales que permitió caracterizar la biomasa del bosque, la cual refleja la capacidad del bosque para absorber carbono de la atmósfera. Adicionalmente se involucró el uso de un UAV dotado con cámaras espectrales de bandas R, G, B y NIR para capturar imágenes espectrales del bosque para obtener índices de vegetación. Finalmente se entrenó una red neuronal usando toda la información recopilada para construir un modelo para estimar la biomasa del bosque. Se pudo demostrar que la metodología desarrollada permite lograr una ganancia en las estimaciones representada no solo en tiempo sino también en una disminución de 11.21% del error de las estimaciones si se compara con la metodología que se apoya en información satelital.
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    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, François
    En 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.
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    Sistema basado en redes neuronales generativas adversarias (GAN) para la obtención de sismogramas acústicos a partir de sismogramas elásticos
    (Universidad Industrial de Santander, 2022-04-01) Ramírez Gómez, Danilo ; Abreo Carrillo, Sergio Alberto ; Reyes Torres, Óscar Mauricio ; Ramírez Silva, Ana Beatriz ; Salamanca Becerra, William Alexander
    El experimento sísmico se puede definir como el registro de la propagación de ondas sísmicas generadas de forma artificial a través de un medio, que luego pasan a ser registradas en geófonos; las ondas registradas, también conocidas como trazas sísmicas, contienen algunas características del subsuelo como densidad, velocidad, anisotropía, entre otras (Krohn, 1984). Así mismo, este experimento se puede recrear de forma sintética empleando la ecuación de onda para modelar la propagación de la perturbación generada por la fuente y su interacción con el subsuelo, hasta obtener las correspondientes trazas sísmicas (Stein y Wysession, 2009). Debido a que el subsuelo es un medio elástico, las trazas obtenidas del experimento sísmico son esencialmente el resultado de la propagación de ondas elásticas; sin embargo, en muchos casos se desea observar sólo los eventos acústicos, ya que éstos han sido la base para la interpretación de sismogramas (Yilmaz, 2001). Considerando lo anterior, este trabajo de investigación trata sobre la eliminación de algunos eventos elásticos (por ejemplo, fenómenos superficiales elásticos y ruido ground roll) presentes en ondas sísmicas generadas sintéticamente mediante una ecuación de onda elástica (traza elástica), transformándolas a su versión acústica por medio de una red neuronal. Para ello se hizo la implementación de una red neuronal generativa adversaria (GAN) 1-D, adoptando una estrategia de entrenamiento diferencial de las redes discriminadora (D) y generadora (G) G) (Goodfellow et al.,2014), con el fin de de que D sea capaz de aprender y ser selectivo con el conjunto de datos reales para que luego G pueda mejorar a través de la retropropagación del error (Gulrajani et al., 2017). El entrenamiento se hizo por lotes con el fin de optimizar el proceso de aprendizaje y se realizó una comparación del desempeño de la red en cuanto a dos formas de presentación de datos: presentación de datos de forma aleatoria y ordenada. Los criterios de selección fueron basados en la función de costo, métricas de rendimiento para la red discriminadora (D) y generadora (G), y finalmente la calidad de las trazas generadas por el generador de acuerdo a la métrica. El sistema definido está conformado por una topología de red U-Net para el modelo G, para D una red convolucional con conexiones densas que comprenden desde la salida de la ultima capa convolucional hasta la capa de salida y una arquitectura de entrenamiento condicional para el entrenamiento. El sistema propuesto tiene la capacidad de generar datos a nivel de trazas y sismogramas; a nivel de sismogramas se evidencia la reducción de algunos eventos del dominio elástico.