Inversión bayesiana unidimensional para el caso de la magnetotelúrica

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dc.contributor.advisorPinto Hernández, William
dc.contributor.advisorSanabria Gómez, José David
dc.contributor.authorAriza Serrano, Geraldine Andrea
dc.contributor.evaluatorPlata Gómez, Arturo
dc.contributor.evaluatorFlórez Torres, Manuel Alberto
dc.date.accessioned2023-05-26T14:47:36Z
dc.date.available2023-05-26T14:47:36Z
dc.date.created2023-05-25
dc.date.issued2023-05-25
dc.description.abstractLa inversión magnetotelúrica es una herramienta útil para la exploración del subsuelo ya que proporciona información sobre la composición mineral. Por ello, se realizó el estudio del método geofísico magnetotelúrico (MT), mediante campos electromagnéticos naturales para determinar la resistividad del subsuelo a diferentes profundidades. De esta manera, se empleó un proceso de inversión bayesiana haciendo uso del método de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) utilizando el algoritmo de Metropolis-Hastings (MH) para obtener información detallada sobre la distribución de la resistividad en el subsuelo. Posteriormente, se hizo el ejemplo para el modelo más sencillo con espesores variables para luego aplicar este análisis a un modelo de 25 capas con espesores constantes debido a las limitaciones que presenta el modelo al tener los espesores variables. Con base en estos resultados, se llevó a cabo un proceso de selección de modelos para estimar el número real de capas en estos ejemplos. Los resultados muestran la viabilidad del método y otorgan no solo un valor único sino una distribución de la densidad de probabilidad.
dc.description.abstractenglishMagnetotelluric inversion is a useful tool for subsurface exploration as it provides information on mineral composition. Therefore, a study of the magnetotelluric (MT) geophysical method was made by natural electromagnetic fields to determine the subsurface resistivity at different depths. Thus, a Bayesian inversion process was used using the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method using the Metropolis-Hastings (MH) algorithm to obtain detailed information on the resistivity distribution in the subsurface. Subsequently, the example was made for the simplest model with variable thicknesses to later apply this analysis to a 25-layer model with constant thicknesses due to the limitations that the model presents when having variable thicknesses. According to the results, a model selection process was carried out to estimate the actual number of layers in these examples. The results show the feasibility of the method and provide not only a single value but also a probability density distribution.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameFísico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14387
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programFísica
dc.publisher.schoolEscuela de Física
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectmagnetotelúrica
dc.subjectinversión
dc.subjectmodelo directo
dc.subjectresistividades
dc.subjectcapas
dc.subject.keywordmagnetotelluric
dc.subject.keywordinversion
dc.subject.keyworddirect model
dc.subject.keywordresistivities
dc.subject.keywordlayers
dc.titleInversión bayesiana unidimensional para el caso de la magnetotelúrica
dc.title.englishOne-dimensional Bayesian inversion for the case of magnetotelluric
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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