Mapas predictivos con redes neuronales a partir de propiedades físicas de las rocas: caso de estudio en la Mesa de Los Santos (Santander)
Predictive maps from neural networks based on rocks physical properties: case study in the Mesa de Los Santos (Santander)
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Resumen
La Mesa de Los Santos ha tenido un continuo desarrollo en su infraestructura, agricultura y turismo, especialmente en la zona norte, lo que ha generado una mayor demanda en el suministro de agua potable. Los estudios geológicos, hidrológicos y geofísicos previos han resaltado la importancia de comprender las propiedades físicas de las rocas, así como su estimación espacial, razón por la cual, en este trabajo se implementaron modelos de red neuronal. Los resultados de laboratorio obtenidos para las muestras asociadas a la Formación Los Santos presentan porosidades de hasta 25%, mientras que la Formación Rosa Blanca muestra valores inferiores al 5% en unidades carbonatadas y de hasta un 30% para las litologías arenosas. La velocidad de onda P para ambas formaciones de interés se encuentra en un rango entre los 1000 y 6000 . Los valores de resistividad se vieron influenciados por el fluido de poro (agua), obteniendo valores entre para las formaciones Los Santos y Rosa Blanca
Los mapas generados por la red neuronal proporcionaron una distribución geológica coherente y precisa en comparación con los métodos de interpolación tradicionales. Sin embargo, se advirtió incertidumbre en áreas con fracturamiento y meteorización intensa, lo que podría afectar los resultados en zonas cercanas a fallas geológicas. Estos hallazgos proporcionan información valiosa para estudios geológicos, hidrogeológicos e ingenieriles en la región.
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Referencias (VER)
Alarcón, C. M., Clavijo-Torres, J., Mantilla-Figueroa, L. C., & Rodríguez, J. G. (2020). Nueva propuesta de edades para el registro sedimentario de las formaciones Bocas y Jordán y su relación con el desarrollo de la actividad magmática del Grupo Plutónico de Santander (Cordillera Oriental, Colombia). Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 44(173), 1137–1151. https://doi.org/10.18257/raccefyn.1208
Alarcón, C. M., & Rodríguez, J. G. (2019). Estratigrafía, facies y paleoambiente de sedimentación de la Formación Jordán: un registro fluvio-lacustre con incidencia de actividad volcánica [Universidad Industrial de Santander]. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13047
Allo, F., Coulon, J.-P., Formento, J.-L., Reboul, R., Capar, L., Darnet, M., Issautier, B., Marc, S., & Stopin, A. (2021). Characterization of a carbonate geothermal reservoir using rock-physics-guided deep neural networks. The Leading Edge, 40(10), 751–758. https://doi.org/10.1190/tle40100751.1
Baneshi, M., Behzadijo, M., Schaffie, M., & Nezamabadi-Pour, H. (2013). Predicting Log Data by Using Artificial Neural Networks to Approximate Petrophysical Parameters of Formation. Petroleum Science and Technology, 31(12), 1238–1248. https://doi.org/10.1080/10916466.2010.540611
Becerra-Hernández, N. J., & Parra Estepa, C. G. (2016). Balance Hídrico Para Estimar Recarga Potencial en la Mesa de Los Santos y Dirección de Flujo de Aguas Subterraneas. Universidad Industrial de Santander.
Contreras Vásquez, N. M. (2008). Análisis Del Fracturamiento Presente en la Formación Los Santos al Norte y Centro de la Mesa de Los Santos, Departamento de Santander. Universidad Industrial de Santander.
Cracknell, M. J. (2014). Machine Learning For Geological Mapping: Algorithms And Applications [University of Tasmania]. https://doi.org/https://doi.org/10.25959/23236064.v1
De Julivert, Z. (1963). Estudio petrográfico de las calizas de la Formación Rosablanca de la región de la Mesa de Los Santos (Cordillera Oriental, Colombia). Boletín de Geología, 15, 5–34. https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistaboletindegeologia/article/view/5769
Díaz Duarte, A. J., & Duarte Tarazona, A. F. (2019). Evaluación Geofísica en Rocas Cretácicas Sedimentarias de Los Municipios de Barichara, Mogotes y el Sector Conocido Como la Mesa de Los Santos en el Departamento de Santander, Mediante Sondeos Electromagnéticos en el Dominio Del Tiempo (SEDT) y Sondeos El [Universidad Industrial de Santander]. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13021
Díaz, E. J., Contreras, N. M., Pinto, J. E., Velandia, F., Morales, C. J., & Hincapie, G. (2009). Evaluación Hidrogeológica Preliminar de Las Unidades Geológicas de la Mesa de Los Santos, Santander. Boletín de Geología, 31. https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistaboletindegeologia/article/view/167
Dramsch, J. S. (2020). 70 years of machine learning in geoscience in review. En Advances in Geophysics (pp. 1–55). Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/bs.agph.2020.08.002
FitzGerald, D. (2019). Artificial intelligence techniques to the interpretation of geophysical measurements. ASEG Extended Abstracts, 2019(1), 1–5. https://doi.org/10.1080/22020586.2019.12073000
Friedman, J. H. (1997). On bias, variance, 0/1-loss, and the curse-of-dimensionality. Data Mining and Knowledge Discovery, 1(1), 55–77. https://doi.org/10.1023/A:1009778005914
García Arias, S. A. (2022). 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]. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11267
García Arias, S. A., & Gómez García, E. A. (2015). Modelo Conceptual Hidrogeofísico para evaluar el Potencial Hidrogeológico de la Formación Los Santos en la Mesa de Los Santos-Santander, Colombia. Universidad Industrial de Santander.
Garzón Hernández, Y. X., & Salcedo Rueda, H. D. (2022). Estimación de la recarga potencial mensual en La Mesa de Los Santos (Santander) [Universidad Industrial de Santander]. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9902
GCTS Testing Systems. (2018). Brochure. PLT-2W GCTS Wireless Point Load Test System.
Gómez Sánchez, C. F., Wandurraga Jiménez, L., Molina Narváez, M., & Sarmiento Romero, M. (2014). Análisis de la Situación Hidrogeológica de la Mesa de Los Santos, Departamento de Santander. Universidad Católica de Colombia.
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7
IDEAM. (2019). Estudio Nacional del Agua 2018. https://catalogo.sgc.gov.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=46410
IngeoExploraciones. (2016). Elaboración y Formulación Del Plan de Manejo de Aguas Subterráneas en el Sector de la Mesa, Municipio de Los Santos. Fase III.
Instrumentation GDD Inc. (2018). Manual del usuario. PROBADOR SCIP (Sample Core Induced Polarization) Modelo TDLV.
Kearey, P., Brooks, M., & Hill, I. (2002). An Introduction to Geophysical Exploration THIRD EDITION.
Kirsch, R. (2009). Groundwater Geophysics (R. Kirsch, Ed.). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-88405-7
Laverde Montano, F. (1985). La Formación Los Santos: un depósito continental anterior al ingreso marino del Cretácico < Proyecto Cretácico: Capitulo XX >. Publicaciones geológicas especiales del INGEOMINAS, 16, 1–24. https://biblat.unam.mx/es/revista/publicaciones-geologicas-especiales-del-ingeominas/articulo/la-formacion-los-santos-un-deposito-continental-anterior-al-ingreso-marino-del-cretacico-proyecto-cretacico-capitulo-xx
Lowrie, W. (2007). Fundamentals of Geophysics, second edition. En Cambridge University Press.
MacKay, D. J. C. (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press, Cambridge.
McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The Bulletin of Mathematical Biophysics, 5(4), 115–133. https://doi.org/10.1007/BF02478259
Milsom, J. (2003). Field Geophysics. The geological field guide series. (3er ed.). John Wiley & Sons Ltd.
Moreno Moreno, J. A., & Zárate Martínez, P. S. (2023). Caracterización de perfiles de meteorización del miembro superior de la Formación Los Santos y su correlación mediante modelamiento geoeléctrico y de georradar en La Mesa de Los Santos [Universidad Industrial de Santander]. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14345
Moyano Nieto, I. E. (2010). Prospección Geoeléctrica en La Mesa de Los Santos (Santander). Procesamiento e Interpretación de Sondeos Eléctricos verticales.
Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Müller, A., Nothman, J., Louppe, G., Prettenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos, A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M., & Duchesnay, É. (2012). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830. http://arxiv.org/abs/1201.0490
Pinto V., J. E., Clavijo Torres, J., Gómez Isidro, S., Gutiérrez Toledo, D., Mora Ortiz, J. P., Rojas Parra, N. R., Adarme, I. R., Aldana, S. C., Contreras, N. M., Díaz, E. J., Melo, L. F., Tarazona, G. R., Rincón, M. A., Vargas J., C. Y., Morales A., C. J., Velandia P., F., Hincapié V., G., Forero O., H., Duarte, R., … De Bermoudes, O. (2007). Proyecto de investigación geológica e hidrogeológica en la Mesa de Los Santos, sector noreste de Curití y borde occidental del Macizo de Santander, departamento de Santander. (Memoria explicativa de la investigación geológica e hidrogeológica en la Mesa d.
Rohwer, R., Wynne-Jones, M., & Wysotzki, F. (1994). Neural networks. En Machine Learning, Neural and Statistical Classification (pp. 84–106). Ellis Horwood.
Rojas, R. (1996). Neural Networks. Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-61068-4
van der Baan, M., & Jutten, C. (2000). Neural networks in geophysical applications. GEOPHYSICS, 65(4), 1032–1047. https://doi.org/10.1190/1.1444797
Vargas Cáceres, M. I. (2021). Comparación de la anisotropía de la resistividad del subsuelo fracturado en zonas aledañas a diferentes tipos de estructuras, e implicaciones hidrogeológicas para un área rural del municipio de Los Santos, Santander [Universidad Industrial de Santander]. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9400
Vargas Jerez, C. Y. (2008). Cartografía Geológica a Escala 1:25.000 de la Mesa de Los Santos, Departamento de Santander. Universidad Industrial de Santander.
Velandia, F., García-Delgado, H., Zuluaga, C. A., López, J. A., Bermúdez, M. A., & Audemard M, F. A. (2020). Present-day structural frame of the Santander Massif and Pamplona Wedge: The interaction of the Northern Andes. Journal of Structural Geology, 137, 104087. https://doi.org/10.1016/j.jsg.2020.104087
Vergel Navarro, S., & Remolina Rivero, B. Y. (2023). Estudio del nivel freático de la unidad acuífera del Miembro Superior de la Formación Los Santos, vereda La Fuente, municipio Los Santos del departamento de Santander, mediante los métodos geofísicos de Tomografía de Resistividad Eléctrica y Sísmica de Refracción [Universidad Industrial de Santander]. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14433
Ward, D., Goldsmith, R., Jimeno, A., Cruz Buenaventura, J., Restrepo, H., & Gomez, E. (1977). Geología de la Plancha 109 Rionegro.
Wilches Sánchez, L., & Corzo Farfán, A. F. (2015). Caracterización Geoelectrica en la Vereda “La Esperanza” Sector de la Mesa de Los Santos, Municipio de Piedecuesta, Santander. Universidad Industrial de Santander.