Registro de resúmenes

Reunión Anual UGM 2022


MSG-13

 Resumen número: 0384  |  Resumen aceptado  
Presentación oral

Título:

ALGUNOS AVANCES EN METODOLOGÍAS PARA INVERSIÓN DE DATOS GEOFÍSICOS: MÉTODOS BAYESIANOS Y DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Autores:

1 Abel Palafox González ← Ponente
Universidad de Guadalajara, UdeG
abel.palafox@academicos.udg.mx

2 Emilia Fregoso Becerra
Universidad de Guadalajara, UdeG
emilia.fbecerra@academicos.udg.mx

3 Edgar Alejandro Guerrero Arroyo
Universidad de Guadalajara, UdeG
edgar.guerrero@academicos.udg.mx

Sesión:

MSG Modelación de sistemas geofísicos Sesión regular

Resumen:

La inversión de datos geofísicos conduce a problemas inversos mal planteados que frecuentemente tienen alta dimensión. Las metodologías de inversión tradicionales, basadas en esquemas de mínimos cuadrados regularizados con estrategias tipo Tikhonov o Laplaciano, logran aproximar posición y forma aparente de cuerpos fuente con buena precisión. No obstante, la regularidad que imponen estos regularizadores, genera estimaciones de los cuerpos fuentes con bordes suavizados. Adicionalmente, el parámetro que controla el balance entre el término de mínimos cuadrados y el de regularización a menudo debe ser ajustado manualmente. Esfuerzos recientes, están enfocados en explorar y proponer distintas metodologías compuestas por representaciones alternativas para el cuerpo fuente, junto con métodos numéricos para manejar tales representaciones. En este trabajo se presenta una breve descripción de los siguientes desarrollos: Formulación Bayesiana del problema de inversión datos Gravimétricos en tres dimensiones, utilizando una representación basada en Alpha-shapes ligada a un método Markov Chain Monte Carlo; Uso de una estrategia evolutiva, junto con una representación de bajo nivel, para identificación de estructuras en sitios arqueológicos a partir de datos magnéticos; y un método de Machine Learning para estimación de estructuras en sitios arqueológicos parcialmente excavados. Así mismo, se discuten algunas perspectivas a partir de estos trabajos.





Reunión Anual UGM 2022
30 de Octubre al 4 de Noviembre
Puerto Vallarta, Jalisco, México