Inversión gravimétrica 3D con inicialización adaptativa y regularización secuencial: Un caso de estudio del Área Geotérmica de Cerro Machín

Abstract

La caracterización geofísica de áreas con potencial geotérmico mediante el análisis de anomalías en los datos y la inversión gravimétrica se enfrenta a retos importantes. La limitada información espacial sobre las estructuras subterráneas, combinada con los métodos convencionales que emplean la regularización de la norma L2, a menudo produce modelos de densidad con límites suavizados o difusos. Esto complica aún más la interpretación geológica y también conduce a la convergencia de cuerpos geológicamente sin sentido que se ajustan a los datos, lo que puede ocultar la verdadera naturaleza de las características geológicas. Para superar esto, presentamos un esquema de inversión gravitacional en 3D para el área geotérmica de Cerro Machín, Colombia. La metodología que proponemos integra conocimientos geológicos (límites físicos de densidad y rasgos regionales identificados en estudios anteriores) a priori para construir modelos iniciales robustos, lo que guía el proceso de inversión iterativo hacia un espacio de soluciones geológicamente plausible. Esto se complementa con una estrategia de regularización secuencial que aprovecha las normas Lp para promover la delineación de cuerpos compactos y lisos con límites nítidos y no difusos en profundidad. En este trabajo, demostramos que el enfoque de doble paso —utilizando un modelo inicial restringido y la regularización de la norma Lp— mejora significativamente la eficiencia y la precisión de la convergencia del modelo, a diferencia de los métodos tradicionales que se basan en la regularización de la norma L2 y en modelos iniciales homogéneos. Los resultados demuestran la eficacia de un método que combina la recuperación de estructuras subterráneas compactas en el subsuelo con la estimación de cuerpos suavizados y poco profundos, superando los enfoques convencionales al presentar soluciones geológicamente razonables en un proceso eficiente que implica modelos iniciales. Esto proporciona un marco de inversión adecuado para la exploración geotérmica en sistemas volcánicos análogos. El código está disponible en: https://github.com/GabrielMoreno09/3DGravityInversionCMGA.git