Articulo de referencia

Estudio geofísico

El estudio geofísico consiste en la recopilación sistemática de datos geofísicos para estudios espaciales. La detección y el análisis de las señales geofísicas constituyen la ba...

El estudio geofísico consiste en la recopilación sistemática de datos geofísicos para estudios espaciales. La detección y el análisis de las señales geofísicas constituyen la base del procesamiento de señales geofísicas. Los campos magnéticos y gravitacionales que emanan del interior de la Tierra contienen información esencial sobre la actividad sísmica y la estructura interna. Por lo tanto, la detección y el análisis de los campos eléctricos y magnéticos son cruciales. Dado que las ondas electromagnéticas y gravitacionales son señales multidimensionales, todas las técnicas de transformación unidimensional pueden extenderse al análisis de estas señales. Por consiguiente, este artículo también aborda las técnicas de procesamiento de señales multidimensionales.

Los estudios geofísicos pueden incluir una amplia gama de instrumentos de detección, con datos recopilados desde la superficie terrestre o desde plataformas como aeronaves, satélites o barcos . Estos estudios tienen numerosas aplicaciones en geología , arqueología , exploración de minerales y energía , oceanografía e ingeniería . Se utilizan tanto en la industria como en la investigación académica.

Los instrumentos de detección, como el gravímetro , el sensor de ondas gravitacionales y los magnetómetros, detectan fluctuaciones en los campos gravitacional y magnético. Los datos recopilados en un estudio geofísico se analizan para obtener conclusiones relevantes. El análisis de la densidad espectral y la localización tiempo-frecuencia de cualquier señal es fundamental en aplicaciones como la exploración petrolera y la sismografía.

Tipos de prospección geofísica

Existen muchos métodos y tipos de instrumentos utilizados en estudios geofísicos. Las tecnologías utilizadas para estudios geofísicos incluyen: [ 1 ]

  1. Métodos sísmicos , como la sismología de reflexión , la refracción sísmica y la tomografía sísmica . Este tipo de estudio se realiza para descubrir la estructura detallada de las formaciones rocosas bajo la superficie terrestre.
  2. Método sismoeléctrico
  3. Técnicas geodésicas y gravimétricas , incluyendo la gravimetría y la gradiometría gravimétrica . Este tipo de estudio se realiza para descubrir la estructura de las formaciones rocosas bajo la superficie terrestre.
  4. Técnicas magnéticas , incluyendo estudios aeromagnéticos y magnetómetros .
  5. Técnicas eléctricas , incluyendo tomografía de resistividad eléctrica , polarización inducida , potencial espontáneo y fuente de control electromagnético marino (mCSEM) o registro electromagnético del fondo marino. [ 2 ] Este tipo de estudio se lleva a cabo principalmente para estudiar la existencia de agua subterránea.
  6. Métodos electromagnéticos , como la magnetotelúrica , el radar de penetración terrestre y el electromagnetismo transitorio/de dominio temporal , la resonancia magnética nuclear superficial (también conocida como sondeo por resonancia magnética). [ 3 ]
  7. Geofísica de pozos, también llamada registro de pozos .
  8. Técnicas de teledetección , incluyendo la hiperespectral .

detección de señales geofísicas

Esta sección trata sobre los principios que rigen la medición de ondas geofísicas. Los campos magnético y gravitatorio son componentes importantes de las señales geofísicas.

El instrumento utilizado para medir el cambio en el campo gravitatorio es el gravímetro . Este instrumento mide la variación de la gravedad debida a las formaciones y depósitos del subsuelo. Para medir los cambios en el campo magnético se utiliza el magnetómetro . Existen dos tipos de magnetómetros: uno que mide únicamente la componente vertical del campo magnético y otro que mide el campo magnético total.

Con la ayuda de estos medidores, se miden los valores de gravedad en diferentes ubicaciones o los valores del campo magnético terrestre. Posteriormente, estos valores medidos se corrigen mediante diversos factores y se elabora un mapa de anomalías. El análisis de estos mapas permite obtener información sobre la estructura de las formaciones rocosas de la zona. Para ello, es necesario utilizar diversos filtros analógicos o digitales.

Medición de los campos magnéticos de la Tierra

Los magnetómetros se utilizan para medir los campos magnéticos y las anomalías magnéticas terrestres. La sensibilidad de los magnetómetros depende de los requisitos. Por ejemplo, las variaciones en los campos geomagnéticos pueden ser del orden de varios aT, donde 1 aT = 10⁻¹⁸ T. En estos casos, se utilizan magnetómetros especializados, como el dispositivo de interferencia cuántica superconductora (SQUID).

Jim Zimmerman codesarrolló el dispositivo de interferencia cuántica superconductora de radiofrecuencia (SQUID) durante su estancia en el laboratorio de investigación de Ford. [ 4 ] Sin embargo, los eventos que llevaron a la invención del SQUID fueron, de hecho, fortuitos. John Lambe, [ 4 ] durante sus experimentos sobre resonancia magnética nuclear notó que las propiedades eléctricas del indio variaban debido a un cambio en el campo magnético del orden de unos pocos nT . Sin embargo, Lambe no pudo reconocer completamente la utilidad del SQUID.

Los SQUID tienen la capacidad de detectar campos magnéticos de magnitud extremadamente baja. Esto se debe a la unión Josephson . Jim Zimmerman fue pionero en el desarrollo de los SQUID al proponer un nuevo método para fabricar las uniones Josephson. Utilizó hilos y cintas de niobio para formar dos uniones Josephson conectadas en paralelo. Las cintas actúan como interrupciones de la corriente superconductora que fluye a través de los hilos. Las uniones son muy sensibles a los campos magnéticos y, por lo tanto, resultan muy útiles para medir campos del orden de 10⁻¹⁸ T.

Medición de ondas sísmicas mediante un sensor de ondas gravitacionales.

Los sensores de ondas gravitacionales pueden detectar incluso un cambio mínimo en los campos gravitacionales debido a la influencia de cuerpos más pesados. Las ondas sísmicas de gran amplitud pueden interferir con las ondas gravitacionales y provocar desplazamientos en los átomos. Por lo tanto, la magnitud de las ondas sísmicas puede detectarse mediante un desplazamiento relativo de las ondas gravitacionales. [ 5 ]

Medición de ondas sísmicas mediante interferómetro atómico

El movimiento de cualquier masa se ve afectado por el campo gravitatorio. [ 6 ] El movimiento de los planetas se ve afectado por el enorme campo gravitatorio del Sol. De igual modo, un objeto más pesado influirá en el movimiento de otros objetos de menor masa en su proximidad. Sin embargo, este cambio en el movimiento es muy pequeño en comparación con el movimiento de los cuerpos celestes. Por lo tanto, se requieren instrumentos especiales para medir un cambio tan minúsculo.

Describe el principio del interferómetro atómico.

Los interferómetros atómicos funcionan según el principio de difracción . Las rejillas de difracción son materiales nanofabricados con una separación equivalente a un cuarto de longitud de onda de la luz. Cuando un haz de átomos atraviesa una rejilla de difracción, debido a la naturaleza ondulatoria inherente de los átomos, estos se dividen y forman franjas de interferencia en la pantalla. Un interferómetro atómico es muy sensible a los cambios en la posición de los átomos. A medida que objetos más pesados ​​desplazan la posición de los átomos cercanos, el desplazamiento de estos puede medirse detectando un cambio en las franjas de interferencia.

Enfoques existentes en el reconocimiento de señales geofísicas

Esta sección aborda los métodos y las técnicas matemáticas que sustentan el reconocimiento y el análisis de señales. Considera el análisis de señales en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia. Asimismo, se analizan diversas transformadas y su utilidad en el análisis de ondas multidimensionales.

Muestreo 3D

Muestreo

El primer paso en cualquier enfoque de procesamiento de señales es la conversión de analógico a digital. Las señales geofísicas en el dominio analógico deben convertirse al dominio digital para su posterior procesamiento. La mayoría de los filtros están disponibles tanto en 1D como en 2D.

Conversión analógica a digital

Como su nombre indica, las ondas gravitacionales y electromagnéticas en el dominio analógico se detectan, muestrean y almacenan para su posterior análisis. Las señales pueden muestrearse tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia. El componente de la señal se mide en intervalos de tiempo y espacio. Por ejemplo, el muestreo en el dominio del tiempo consiste en medir un componente de la señal en varios instantes. De forma similar, el muestreo espacial consiste en medir la señal en diferentes ubicaciones del espacio.

El muestreo tradicional de señales unidimensionales variables en el tiempo se realiza midiendo la amplitud de la señal en cuestión en intervalos discretos de tiempo. De manera similar, el muestreo de señales espacio-temporales (señales que son funciones de cuatro variables: espacio tridimensional y tiempo) se realiza midiendo la amplitud de las señales en diferentes instantes de tiempo y en diferentes ubicaciones en el espacio. Por ejemplo, los datos gravitacionales de la Tierra se miden con la ayuda de un sensor de ondas gravitacionales o gradiómetro [ 7 ] colocándolo en diferentes ubicaciones en diferentes instantes de tiempo.

Análisis espectral

Transformada de Fourier multidimensional

La expansión de Fourier de una señal en el dominio del tiempo representa dicha señal como la suma de sus componentes de frecuencia, específicamente la suma de senos y cosenos. Joseph Fourier desarrolló la representación de Fourier para estimar la distribución de calor de un cuerpo. Este mismo enfoque puede aplicarse al análisis de señales multidimensionales como las ondas gravitacionales y electromagnéticas.

La representación de Fourier 4D de dichas señales viene dada por

S(K,ω)=s(incógnita,t)mij(ωtkincógnita)dincógnitadt{\displaystyle S(K,\omega )=\iint s(x,t)e^{-j(\omega t-k'x)}\,dx\,dt}
  • ω representa la frecuencia temporal y k representa la frecuencia espacial.
  • s ( x , t ) es una señal espacio-temporal de 4 dimensiones que puede imaginarse como ondas planas viajeras. Para tales ondas planas, el plano de propagación es perpendicular a la dirección de propagación de la onda considerada. [ 8 ]

transformada wavelet

La motivación para el desarrollo de la transformada wavelet fue la transformada de Fourier de tiempo corto. La señal a analizar, digamos f ( t ), se multiplica por una función ventana w ( t ) en un instante de tiempo determinado. El análisis de los coeficientes de Fourier de esta señal nos proporciona información sobre los componentes de frecuencia de la señal en un instante de tiempo determinado. [ 9 ]

La STFT se escribe matemáticamente como:

{incógnita(t)}(τ,ω)incógnita(τ,ω)=incógnita(t)w(tτ)mijωtdt{\displaystyle \{x(t)\}(\tau ,\omega )\equiv X(\tau ,\omega )=\int _{-\infty }^{\infty }x(t)w(t-\tau )e^{-j\omega t}\,dt}

La transformada wavelet se define como

incógnita(a,b)=1a Ψ(tba)incógnita(t)dt{\displaystyle X(a,b)={\frac {1}{\sqrt {a}}}\int \limits _{\ }\Psi ({\frac {t-b}{a}})x(t)dt}

Se pueden utilizar diversas funciones de ventana para el análisis. Las funciones wavelet se emplean para la localización tanto temporal como frecuencial. Por ejemplo, una de las ventanas utilizadas para calcular los coeficientes de Fourier es la ventana gaussiana, que se concentra de forma óptima en el tiempo y la frecuencia. Esta naturaleza óptima se explica al considerar los parámetros de escalado y desplazamiento temporal a y b , respectivamente. Al elegir los valores adecuados de a y b , podemos determinar las frecuencias y el tiempo asociados a esa señal. Al representar cualquier señal como una combinación lineal de las funciones wavelet, podemos localizar las señales tanto en el dominio temporal como en el frecuencial. Por lo tanto, las transformadas wavelet son importantes en aplicaciones geofísicas donde la localización espacial y temporal de la frecuencia es crucial. [ 10 ]

Localización tiempo-frecuencia mediante ondículas

Las señales geofísicas son funciones que varían continuamente en función del espacio y el tiempo. Las técnicas de transformada wavelet permiten descomponer estas señales como una combinación lineal de versiones desplazadas y escaladas de funciones base. La magnitud del desplazamiento y la escala puede modificarse para localizar la señal en el tiempo y la frecuencia.

formación de haces

En pocas palabras, el problema del filtrado de señales espacio-temporales [ 11 ] puede entenderse como la localización de la velocidad y la dirección de una señal particular. [ 12 ] El diseño de filtros para señales espacio-temporales sigue un enfoque similar al de las señales unidimensionales. Los filtros para señales unidimensionales se diseñan de tal manera que, si el requisito del filtro es extraer componentes de frecuencia en un rango de frecuencias distinto de cero, se determina un filtro paso banda con frecuencias de banda de paso y banda de rechazo apropiadas. De manera similar, en el caso de sistemas multidimensionales, la respuesta número de onda-frecuencia de los filtros se diseña de tal manera que sea unitaria en la región de diseño de ( k , ω ), también conocida como número de onda-frecuencia, y cero en cualquier otro lugar. [ 12 ]

Distribución espacial de conjuntos de antenas en fase para filtrar señales geofísicas

Este enfoque se aplica para filtrar señales espacio-temporales. [ 12 ] Está diseñado para aislar señales que viajan en una dirección particular. Uno de los filtros más simples es el conformador de haces de retardo ponderado y suma. La salida es el promedio de la combinación lineal de señales retardadas. En otras palabras, la salida del conformador de haces se forma promediando versiones ponderadas y retardadas de las señales del receptor. El retardo se elige de manera que la banda de paso del conformador de haces se dirija a una dirección específica en el espacio. [ 12 ]

Teoría clásica de la estimación

Esta sección trata sobre la estimación de la densidad espectral de potencia de las señales multidimensionales. La función de densidad espectral se puede definir como una transformada de Fourier multidimensional de la función de autocorrelación de la señal aleatoria. [ 13 ]

PAG(Kincógnita,w)=φss(incógnita,t) mij(wtkincógnita)dincógnitadt{\displaystyle P\left(K_{x},w\right)=\int _{-\infty }^{\infty }\int _{-\infty }^{\infty }\varphi _{ss}\left(x,t\right)\ e^{-j\left(wt-k'x\right)}\,dx\,dt}
φss(incógnita,t)=s[(ξ,τ)s(ξincógnita,τt)]{\displaystyle \varphi _{ss}\left(x,t\right)=s\left[\left(\xi ,\tau \right)s*\left(\xi -x,\tau -t\right)\right]}

Las estimaciones espectrales se obtienen calculando el cuadrado de la magnitud de la transformada de Fourier, también conocida como periodograma. Las estimaciones espectrales obtenidas a partir del periodograma presentan una gran varianza en amplitud para muestras consecutivas del periodograma o en número de onda. Este problema se resuelve utilizando técnicas que conforman la teoría clásica de estimación. Estas son las siguientes:

1. Bartlett propuso un método que promedia las estimaciones espectrales para calcular el espectro de potencia. El promedio de las estimaciones espectrales en un intervalo de tiempo proporciona una mejor estimación. [ 14 ]

PAGB(w)=1dmitnortel|norte incógnita(norte+METROI) mij(wnorte)|2{\displaystyle P_{B}\left(w\right)={\frac {1}{\mathrm {det} \,N}}\sum _{l}|\sum _{n}\ x\left(n+MI\right)\ e^{-j\left(w'n\right)}|^{2}} El caso de Bartlett [ 13 ]

2. El método de Welch sugirió dividir las mediciones utilizando funciones de ventana de datos, calcular un periodograma, promediarlas para obtener una estimación espectral y calcular el espectro de potencia utilizando la Transformada Rápida de Fourier. Esto aumentó la velocidad de cálculo. [ 15 ]

PAGW(w)=1dmitnortel|norte gramo(norte) incógnita(norte+METROI) mij(wnorte)|2{\displaystyle P_{W}\left(w\right)={\frac {1}{\mathrm {det} \,N}}\sum _{l}|\sum _{n}\ g\left(n\right)\ x\left(n+MI\right)\ e^{-j\left(w'n\right)}|^{2}}El caso de Welch [ 13 ]

4. El periodograma en cuestión puede modificarse multiplicándolo por una función de ventana. La ventana de suavizado nos ayudará a suavizar la estimación. Cuanto más amplio sea el lóbulo principal del espectro suavizado, más suave será, a costa de la resolución de frecuencia. [ 13 ]

PAGMETRO(w)=1dmitnorte|norte gramo(norte) incógnita(norte) mij(wnorte)|2{\displaystyle P_{M}\left(w\right)={\frac {1}{detN}}|\sum _{n}\ g\left(n\right)\ x\left(n\right)\ e^{-j\left(w'n\right)}|^{2}}Periodograma modificado [ 13 ]

Para obtener más detalles sobre la estimación espectral, consulte el documento Análisis espectral de señales multidimensionales.

Aplicaciones

Estimación de la posición de objetos subterráneos

El método que se describe aquí asume que la distribución de masa de los objetos subterráneos de interés ya se conoce y, por lo tanto, el problema de estimar su ubicación se reduce a una localización paramétrica. Supongamos que los objetos subterráneos con centros de masa (CM 1 , CM 2 ...CM n ) se encuentran bajo la superficie y en las posiciones p 1 , p 2 ...p n . El gradiente de gravedad (componentes del campo gravitatorio) se mide utilizando una rueda giratoria con acelerómetros, también llamada gradiómetro de gravedad. [ 7 ] El instrumento se coloca en diferentes orientaciones para medir el componente respectivo del campo gravitatorio. Los valores de los tensores del gradiente gravitatorio se calculan y analizan. El análisis incluye la observación de la contribución de cada objeto en consideración. Se sigue un procedimiento de máxima verosimilitud y se calcula la cota de Cramér-Rao (CRB) para evaluar la calidad de la estimación de la ubicación.

Procesamiento de matrices para aplicaciones sismográficas

Diversos sensores ubicados en la superficie terrestre, espaciados equidistantemente, reciben las ondas sísmicas. Estas ondas viajan a través de las distintas capas terrestres y experimentan cambios en sus propiedades: amplitud, tiempo de llegada y desfase. Analizando estas propiedades de las señales, podemos modelar la actividad en el interior de la Tierra.

Visualización de datos 3D

El método de renderizado volumétrico es una herramienta importante para analizar campos escalares. Simplifica la representación del espacio 3D. Cada punto en un espacio 3D se denomina vóxel . Los datos del conjunto de datos 3D se proyectan al espacio 2D (pantalla) mediante diversas técnicas. Existen diferentes esquemas de codificación de datos para diversas aplicaciones, como resonancia magnética y aplicaciones sísmicas.

Referencias

  1. Mussett, AE; Khan, M. Aftab (2000). Mirando hacia la Tierra  : una introducción a la geofísica geológica . Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 9780521785747.
  2. Stéphane Sainson, Registro electromagnético del lecho marino: una nueva herramienta para geocientíficos . Ed. Springer, 2017
  3. "Sondeo por resonancia magnética (MRS)" . Información sobre aguas subterráneas del USGS: Rama de hidrogeofísica . Servicio Geológico de los Estados Unidos . Consultado el 15 de mayo de 2018 .
  4. 1 2 Kautz, RL (2001-03-01). "Jim Zimmerman y el SQUID" . IEEE Transactions on Applied Superconductivity . 11 (1): 1026– 1031. Bibcode : 2001ITAS...11.1026K . doi : 10.1109/77.919524 . S2CID 42202956 . 
  5. Chiba, J.; Obata, Tsunehiro (1992-10-01). «Sensor de campo gravitatorio para la predicción de grandes ondas sísmicas». Actas de la Conferencia Internacional Carnahan de 1992 sobre Tecnología de Seguridad: Medidas contra el Crimen . págs. 218–224 . doi : 10.1109/CCST.1992.253730 . ISBN  978-0-7803-0568-7. S2CID 61246172 . 
  6. Parker, Ann. "Un detector de gravedad aplica un pensamiento innovador para mostrar lo que hay dentro de la caja" . Science & Technology Review . Laboratorio Nacional Lawrence Livermore . Consultado el 15 de mayo de 2018 .
  7. 1 2 E.H. Metzger, "Experiencia en el desarrollo de un sistema de gradiómetro de gravedad", Reunión de planes del IEEE, 1982
  8. Kelly Jr., EJ (6 de marzo de 1964). La representación de ondas sísmicas en el espacio frecuencia-número de onda (PDF) (Informe). Centro de Información Técnica de Defensa. AD0433611. Archivado del original (PDF) el 17 de noviembre de 2015. Recuperado el 15 de mayo de 2018 .
  9. Daubechies, I. (1990-09-01). "La transformada wavelet, la localización tiempo-frecuencia y el análisis de señales". IEEE Transactions on Information Theory . 36 (5): 961– 1005. Bibcode : 1990ITIT...36..961D . doi : 10.1109/18.57199 . S2CID 15757500 . 
  10. Daubechies, I (1996). "¿De dónde vienen las ondículas? Un punto de vista personal". Actas del IEEE . 84 (4): 510– 513. doi : 10.1109/5.488696 .
  11. Halpeny, OS; Childers, Donald G. (1975-06-01). "Descomposición de frente de onda compuesto mediante filtrado digital multidimensional de datos de matriz". IEEE Transactions on Circuits and Systems . 22 (6): 552– 563. Bibcode : 1975ITCS...22..552H . doi : 10.1109/TCS.1975.1084081 .
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  14. Bartlett, MS,"Introducción a los procesos estocásticos, con especial referencia a métodos y aplicaciones", Archivo CUP, 1978, ISBN 0521215854, doi : 10.1109/ATC.2010.5672752
  15. JD Welch (1967). "El uso de la transformada rápida de Fourier para la estimación de espectros de potencia: un método basado en el promedio temporal sobre periodogramas cortos y modificados". IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics . 15 (2): 70– 73. Bibcode : 1967ITAE...15...70W . doi : 10.1109/TAU.1967.1161901 . S2CID 13900622 .