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Tesis Doctoral

Innovaciones metodológicas enInnovaciones metodológicas enmétodos geofísicos con aplicación amétodos geofísicos con aplicación adiversas problemáticas ambientalesdiversas problemáticas ambientales

Robledo, Fabiana Elizabeth

2014-08-01

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Robledo, Fabiana Elizabeth. (2014-08-01). Innovaciones metodológicas en métodos geofísicoscon aplicación a diversas problemáticas ambientales. Facultad de Ciencias Exactas yNaturales. Universidad de Buenos Aires.

Cita tipo Chicago:

Robledo, Fabiana Elizabeth. "Innovaciones metodológicas en métodos geofísicos conaplicación a diversas problemáticas ambientales". Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.Universidad de Buenos Aires. 2014-08-01.

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Departamento de Física

Innovaciones metodológicas en métodos geofísicos con aplicación a diversas problemáticas ambientales

Trabajo de Tesis para optar por el título de Doctor

de la Universidad de Buenos Aires en el área Ciencias Físicas por la Lic. Fabiana Elizabeth Robledo

Directora de Tesis: Hilda Patricia Martinelli Consejera de Estudios: Ana María Osella

Lugar de Trabajo: Grupo de Geofísica Aplicada y Ambiental,

Departamento de Física, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires / IFIBA, CONICET

01 de Agosto de 2014

A mi papá, por su amor, acompañamiento, esfuerzo y entrega brindados a lo

largo de toda su vida

… siempre estás presente en mí, te amaré eternamente…

A mí mamá, por su amor, dedicación, esfuerzo y acompañamiento

… te amo ma…

A mi sobrino Ekel, el artista de la familia

A mis sobrinas Evelin, Agustina y Magali… a quien me gusta llamar Valentina

A mis hermanos

A Goya y Oscar

A toda mi familia…

AGRADECIMIENTOS

A mi Directora de Tesis, Patricia, quien con sus conocimientos supo guiarme a

través del desarrollo de esta tesis desde su comienzo hasta su culminación. Por

sus horas de continuo trabajo, dedicación y esfuerzo para llevar adelante este

trabajo. Por la paciencia, el cariño y el afecto brindados a lo largo de todos los

años que compartimos juntas.

A Ana, mi Directora de Beca y Consejera de Estudios, por escucharme,

aconsejarme y por brindarme su afecto y su cariño.

A todos los integrantes del Grupo de Geofísica Aplicada y Ambiental por

ofrecerme su cordial y agradable compañía.

Especialmente a Ernesto, además, por su incondicional ayuda durante estos

años de trabajo.

A Vivian, Matías, Néstor, Victoria y Lorena.

A Almendra, Darío, Ángel, Pablo y Luciano, quienes se incorporaron al grupo

este último tiempo. ¡¡Éxitos chicos!!

A la Universidad de Buenos Aires por el sostén económico recibido durante el

desarrollo de este trabajo, porque sin él no hubiese podido dedicarme tiempo

completo a su elaboración.

A la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y al Departamento de Física por

todos estos años de formación académica.

A mis compañeros y amigos de Física 1- Facultad de Ingeniería de la

Universidad de Buenos Aires, a M. Teresa, Viviana, Cristian y Celeste… por el

apoyo, los consejos, la comprensión y por todo el afecto que me brindan.

A todos los integrantes del grupo de trabajo de la Comisión de Energía Atómica,

por haberme dado un cálido y cordial recibimiento.

A mis amigas de hoy y de siempre, en orden de aparición: Mirtha, Claudia,

Sandra, Silvana, Gabriela, Celeste, Silvia, Patricia, Gladys, Viviana, Vivian y

Alejandra por su apoyo incondicional y amistad.

… A todos…

¡¡Muchas Gracias!!

Resumen

Los sistemas de inducción electromagnética portátiles espira-espira (EMI o SLEM) constituyen un método geofísico ampliamente utilizado para estudiar la conductividad eléctrica del subsuelo hasta unas decenas de metros de profundidad. En ocasiones, también permiten estudiar sus propiedades magnéticas.

El principal objetivo de este Trabajo de Tesis ha sido desarrollar innovaciones metodológicas en las técnicas de adquisición, procesamiento e interpretación de los datos EMI, para mejorar la información que puede obtenerse mediante este método. Los desarrollos se orientaron a aplicaciones relacionadas con diversas problemáticas medioambientales, las cuales incluyeron la detección y/o caracterización de tuberías y otros objetos enterrados, y el mapeo de plumas de contaminación por hidrocarburos en el subsuelo y las napas de agua. Se puso especial atención al caso de prospecciones realizadas en zonas urbanas y suburbanas, donde la aplicación del método suele ser dificultosa, debido a que el nivel de ruido electromagnético generalmente es elevado y a que la presencia de estructuras u objetos metálicos cercanos a las zonas estudiadas puede introducir distorsiones en los datos.

En particular, se desarrollaron metodologías de adquisición alternativas a las usuales, que permiten obtener estimaciones confiables de los errores de los datos (los cuales no son informados por los instrumentos), reducir las distorsiones e incrementar la relación señal-ruido. Las metodologías presentadas tienen una excelente relación costo-beneficio, ya que son relativamente sencillas de implementar en los trabajos de campo y brindan mejoras significativas tanto respecto de la sensibilidad de los datos a las anomalías de interés, como respecto de la precisión y la resolución de los modelos obtenidos al aplicar métodos de inversión. Asimismo, se desarrolló un método para determinar el grado de confiabilidad de los modelos inversos en función de la posición y la profundidad, y se investigó qué orientaciones del instrumento resultan óptimas para prospectar blancos de pequeñas dimensiones localizados a profundidades someras. La validez de las metodologías propuestas se comprobó mediante simulaciones numéricas, trabajos de campo y experimentos controlados. En las aplicaciones correspondientes a contaminación de suelos y acuíferos, además, se investigaron las ventajas ofrecidas por la utilización conjunta de los métodos EMI y Geoeléctrico.

Palabras claves: Inducción electromagnética, contaminación, hidrocarburos, ruido, urbano, tuberías

METHODOLOGICAL ADVANCES IN GEOPHYSICAL METHODS WITH APPLICATION TO VARIOUS

ENVIRONMENTAL PROBLEMS

Abstract

Small-loop electromagnetic induction systems (EMI or SLEM) are a geophysical method widely used for studying the electrical conductivity of the subsoil up to a few tens of meters deep. Sometimes, they also allow studying its magnetic properties.

The main objective of this PhD Thesis has been to develop methodological advances in the techniques of acquisition, processing and interpretation of EMI data, for improving the information that can be obtained using this method. The developments were oriented to applications related to various environmental problems, which included the detection and/or characterization of pipes and other underground objects, and the mapping of hydrocarbon contamination plumes in the subsoil and groundwater layers. Special attention was paid to the case of surveys carried out in urban and suburban areas, where the application of this method can be difficult, because the electromagnetic noise level is usually high, and the presence of metal objects or structures near the studied areas near can introduce distortions in the data.

In particular, acquisition methodologies were developed, alternative to the usual, which allow obtaining reliable estimates of the errors of the data (which are not reported by the instruments), reducing the distortions and increasing the signal to noise ratio. The proposed methodologies have an excellent cost-benefit ratio, since they are relatively simple to implement in field work, and provide significant improvements regarding both the sensitivity of the data to the target anomalies, and the accuracy and resolution of the models obtained when applying inversion methods. In addition, a method was developed for determining the degree of reliability of the inverse models as a function of the position and depth. Also, the optimal instrument orientations for prospecting objects of small size located at shallow depths were investigated. The validity of the proposed methodologies was ascertained by numerical simulations, field work and controlled experiments. In the applications corresponding to contamination of soils and aquifers, the advantages offered by the joint use of the EMI and Geoelectrical methods were also investigated.

Key words: Electromagnetic induction, contamination, hydrocarbons, noise, urban, pipes.

Índice General Lista de publicaciones asociadas a este Trabajo i Listado de figuras ii 1 Introducción 1 1.1. ANTECEDENTES 1 1.2. OBJETIVOS GENERALES 5 1.3. SÍNTESIS DE LOS PRINCIPALES APORTES ORIGINALES REALIZADOS

5

1.4. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO 6 2 Marco teórico – práctico 8 2.1. INTRODUCCIÓN 8 2.2. PROPIEDADES ELÉCTRICAS Y MAGNÉTICAS DE LOS MEDIOS QUE COMPONEN EL SUBSUELO

9

2.3. MÉTODO EMI O SLEM 15 2.3.1. Descripción de los Equipos y Procedimientos de Medición 15 2.3.2. Validez de la Aproximación Cuasiestacionaria 17 2.3.3. Respuestas en Fase y en Cuadratura 18 2.3.4. Tipos de Subsuelos 21 2.3.5. Conductividad y Susceptibilidad Aparentes 22 2.3.6. Profundidad de Investigación 23 2.3.7. Equipo utilizado para este trabajo: GEM-2 27 2.3.8. Interpretación de los datos EMI 28 2.3.8.a Aspectos Generales 28 2.3.8.b Observación Directa de los Datos 28 2.3.8.c Método de Inversión 1D 29 2.3.8.d Filtrado de los datos 31 2.4. MÉTODO GEOELÉCTRICO 32 2.4.1. Conceptos Generales 32 2.4.2. Configuraciones Electródicas más Usuales 33 2.4.3. Procedimientos de Campo 34 2.4.4. Métodos de Inversión 36 3 Prospección geofísica en una zona contaminada por un derrame reciente de hidrocarburos

38

3.1. INTRODUCCIÓN 38 3.2. DESCRIPCIÓN DEL SITIO 40 3.3. METODOLOGÍA DE ADQUISICIÓN DE DATOS 41 3.4. RESULTADOS DEL PRIMER ESTUDIO GEOFÍSICO 42 3.4.1. Análisis de los Gráficos de los Datos EMI 42 3.4.2. Filtrado Lateral de los Datos EMI 44 3.4.3. Inversión 1D de los Datos EMI 46 3.4.4. Método Para Estimar la Profundidad de Investigación de las Prospecciones EMI

50

3.5. RESULTADOS DEL SEGUNDO ESTUDIO GEOFISICO 52 3.6. CONCLUSIONES 55 4 Reconocimiento de patrones de distorsión 3D en las respuestas 57

eléctricas y electromagnéticas de suelos contaminados por hidrocarburos 4.1. INTRODUCCIÓN 57 4.2. DESCRIPCIÓN DEL SITIO 59 4.3. ADQUISICIÓN Y PROCESAMIENTO DE LOS DATOS 61 4.4. RESULTADOS OBTENIDOS CON EL EQUIPO GEM-2 64 4.4.1. Líneas GEM-L1 y GEM-L2 64 4.4.2. Sector GEM-S1 65 4.4.3. Sector GEM-S2 67 4.5. RESULTADOS OBTENIDOS CON GEOELÉCTRICA 68 4.5.1. Sondeos Wenner 68 4.5.2. Perfiles dipolo-dipolo 69 4.6. EFECTOS 3D DE LA TUBERÍA Y DE LA EXCAVACIÓN, EN LAS IMÁGENES GEOELÉCTRICAS 2D

72

4.7. INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS GEOELÉCTRICOS CONSIDERANDO LOS EFECTOS 3D

75

4.8. CONCLUSIONES 76 5 Influencia de la orientación del instrumento EMI sobre la posibilidad de detectar y caracterizar adecuadamente objetos conductores 2D localizados

79

5.1. INTRODUCCIÓN 79 5.2. DESCRIPCIÓN DEL SITIO Y DE LA ADQUISICIÓN DE DATOS 80 5.3. ANÁLISIS DE LOS GRÁFICOS DE LOS DATOS EMI 81 5.4. FILTRADO LATERAL DE LOS DATOS EMI 88 5.5. INVERSIÓN 1D DE LOS DATOS EMI 88 5.6. RESULTADOS GEOELÉCTRICOS 92 5.7. CONCLUSIONES 94 6 Estimación de los errores de los datos EMI, y análisis de su influencia en las imágenes del subsuelo obtenidas mediante inversiones 1D

97

6.1. INTRODUCCIÓN 97 6.2. MODO DE MEDICIÓN CONTINUO 99 6.2.1. Metodología utilizada para la adquisición de Datos 99 6.2.2. Posicionamiento de los datos e interpolación para el cálculo de errores

100

6.2.3. Análisis de los niveles de error de los datos a partir de los gráficos de las respuestas IP y Q medidas a cada frecuencia

101

6.2.4. Análisis de los errores de los datos a partir de sus valores estimados numéricamente

106

6.2.5 Inversiones 1D 111 6.3 MODO DE MEDICIÓN PUNTO A PUNTO 116 6.3.1. Metodología de adquisición de Datos 116 6.3.2. Análisis de los niveles de error a partir de los gráficos de las respuestas IP y Q medidas a cada frecuencia

117

6.3.3. Inversiones 1D 124 6.4. CONCLUSIONES 130 7 Conclusiones 132 Bibliografía 135

i

Lista de publicaciones asociadas a este Trabajo

Robledo, F. E.; Martinelli, H. P.; Bonomo, N. E., 2011. Effects of instrument orientation on small-loop electromagnetic induction surveys of localized 2D conductive targets. Journal of Geophysics and Engineering, 8,

579–591.

Robledo, F. E., Martinelli, H. P., 2011. Caracterización de zonas contaminadas por derrames recientes de hidrocarburos mediante métodos

geofísicos. Geoacta, 36, 129-150.

Martinelli, H. P.; Robledo, F. E.; Osella, A. M.; de la Vega, M., 2012. Assessment of the distortions caused by a pipe and an excavation in the electric and electromagnetic responses of a hydrocarbon-contaminated soil.

Journal of Applied Geophysics, 77, 21-29.

Martinelli, H. P.; Robledo, F. E., 2012. Estimation of Data Errors for Small-loop EM Induction Systems and how Considering them Improves 1D Inversion Results. Libro del congreso: Near Surface Geoscience 2012. 18th European Meeting of Environmental and Engineering Geophysics (organizado por la European Association of Geoscientists and Engineers), 5 pág. ISBN 978-

90-73834-34-7.

ii

Listado de figuras

Figura 2.1: Foto del sistema EMI utilizado en este trabajo, un equipo GEM-2, fabricado por Geophex Ltd.

16

Figura 2.2: Vista en panta de dos configuraciones posibles de adquisición para sistemas EMI con espiras coplanares. En las dos configuraciones mostradas las espiras son horizontales (dipolos verticales). En (a) el eje del instrumento es paralelo a las líneas de adquisición (mostradas en gris), mientras que en (b) es perpendicular a las mismas.

16

Figura 2.3: Esquema del funcionamiento de los sistemas EMI. Como ejemplo se muestra el caso de espiras horizontales, con el eje del instrumento orientado en la dirección x.

17

Figura 2.4: El circuito formado por el sistema EMI y el subsuelo es análogo a un circuito RL en serie.

19

Figura 2.5: Gráficos de IP/ y Q/, en función de CC RLq / 21

Figura 2.6: Ejemplos de distintos tipos de suelos. (a) Homogéneo, (b) 1D, (c) 2D con simetría en y, (d) 3D. En los dos primeros casos, IP y Q sólo dependen de , en el tercero dependen de y de x, y en el último de , x, e y.

22

Figura 2.7. Gráfico que muestra la relación entre la frecuencia, la conductividad y la profundidad de penetración, tomado de Won (1980). Empleando frecuencias entre 100Hz y 100kHz, en un área de rocas ígneas típicas, de resistividad 1000 ohm-m, se tendrán profundidades de penetración entre 40 y 1500 metros. En cambio, en un suelo arcilloso, de resistividad 10 ohm-m, a esas mismas frecuencias las profundidades alcanzadas serán bastante menores, entre 5 y 150 metros.

24

Figura 2.8: Diagrama de los factores que afectan la profundidad de investigación (Huang, 2005)

25

Figura 2.9: Espectro del ruido electromagnético ambiental, tomado de Palacky y West (1991).

25

Figura 2.10: Esquema de los equipos de prospección geoeléctrica 32 Figura 2.11: Esquema de la disposición de los electrodos para diferentes configuraciones electródicas junto con sus respectivos factores geométricos.

34

Figura 2.12. Esquema de la secuencia de medición correspondiente a un mapeo lateral con la configuración electródica dipolo-dipolo.

35

Figura 2.13: Sistema geoeléctrico multielectródico. 36 Figura 3.1: Plano esquemático del sitio donde se muestran: a) el área de las prospecciones GEM-2 y la posición de las líneas geoeléctricas; b) la ubicación de los freatímetros.

41

Figura 3.2: Gráficos de las componentes en fase medidas a cada frecuencia, durante el primer estudio, en partes por millón del campo primario.

42

Figura 3.3: Gráficos de las componentes en cuadratura medidas a cada frecuencia, durante el primer estudio, en partes por millón del campo primario.

43

Figura 3.4: Componentes Q obtenidas luego de aplicar a las componentes Q medidas (ver Figura 3.3) el filtro espacial propuesto en

44

iii

Martinelli y Osella (2010), tres veces, con =2 y Nv=5 Figura 3.5: Componentes Q obtenidas luego de aplicar a las componentes Q medidas (Figura 3.3) el mismo filtro que en la Figura 3.4, seis veces, con =2 y Nv=5

45

Figura 3.6: Componentes Q obtenidas luego de aplicar a las componentes Q medidas (Figura 3.3) el mismo filtro que en la Figura 3.4, seis veces, con =2 y Nv=3, para el caso de las frecuencias 20175Hz y 13575Hz

46

Figura 3.7: Vistas a lo largo de las líneas de adquisición del modelo obtenido de la inversión 1D de la componente Q filtrada 6 veces (Figura 3.5), realizada utilizando el método EM1DFM (Farquharson y otros, 2003).

47

Figura 3.8: Cortes a distintas profundidades del modelo mostrado en la Figura 3.7.

48

Figura 3.9: Error del ajuste para el modelo mostrado en las Figuras 3.7 y 3.8, definido por la ecuación (3.1).

49

Figura 3.10: Vistas a lo largo de algunas líneas de adquisición, del modelo obtenido aplicando el mismo método de inversión, pero a las componentes Q medidas (Figura 3.3).

50

Figura 3.11: Valores del parámetro DOI correspondientes a las secciones mostradas en la Figura 3.8.

51

Figura 3.12: Componentes Q obtenidas luego de filtrar las componentes Q medidas durante el segundo estudio, 6 veces, con =2 y Nv=5

53

Figura 3.13: Cortes a las mismas profundidades que en la Figura 3.8 de la imagen del subsuelo obtenida de la inversión 1D de las componentes Q mostradas en la Figura 3.12.

54

Figura 3.14: Imágenes obtenidas de las inversiones 2D de las líneas geoeléctricas dipolo-dipolo realizadas empleando el método RES2DINV (Loke y Barker, 1996a).

55

Figura 4.1: Tubería expuesta luego del derrame. Se puede observar la contaminación del suelo.

59

Figura 4.2: Detalle de la foto anterior, muestra el impacto del derrame sobre la pared de la excavación realizada para exponer y reparar la pinchadura en la tubería.

60

Figura 4.3: Mapa del sitio que muestra la ubicación de los sectores prospectados utilizando GEM-2 y los perfiles dipolo-dipolo. Asimismo, se señala la posición de los dos pozos

61

Figura 4.4: Vistas del sector GEM-S1 desde el Oeste (origen de coordenadas). La dirección x va hacia el SE y la dirección y hacia el NE.

62

Figura 4.5: Vista del sector GEM-S2 desde el Oeste (origen de coordenadas). Nuevamente la dirección x va hacia el SE y la dirección y hacia el NE.

62

Figura 4.6: Línea geoeléctrica dipolo-dipolo GEO-L1. 63 Figura 4.7: Línea geoeléctrica dipolo-dipolo GEO-L5. 64 Figura 4.8: Modelo eléctrico obtenido de la inversión 1D de las componentes Q filtradas, correspondientes a parte de la línea GEM-L1.

65

Figura 4.9: Cortes a distintas profundidades de la imagen eléctrica del subsuelo obtenida de la inversión 1D de las componentes Q filtradas, correspondientes al sector GEM-S1 (ver Figura 4.3).

66

Figura 4.10, (a) y (b): Vistas más detalladas de los cortes mostrados en la Figura 4.9, (e) y (f). Se remarcó la zona con mayor nivel de

67

iv

contaminación. Figura 4.11: Cortes a distintas profundidades de la imagen eléctrica del subsuelo obtenida de la inversión 1D de las componentes Q filtradas, del sector GEM-S2.

68

Figura 4.12: Imágenes eléctricas obtenidas de la inversión 2D de los datos geoeléctricos dipolo-dipolo adquiridos en los perfiles paralelos a la tubería (ver Figura 4.3).

69

Figura 4.13: Imágenes eléctricas obtenidas de la inversión 2D de los datos geoeléctricos dipolo-dipolo adquiridos en los perfiles perpendiculares a la tubería (ver Figura 4.3).

70

Figura 4.14: Modelo 3D esquemático utilizado para hacer las simulaciones numéricas. Se pueden apreciar las principales estructuras presentes en el sitio de estudio, incluyendo el oleoducto, la estructura de capas y la zona excavada.

72

Figura 4.15: Imágenes eléctricas de los perfiles paralelos a la tubería, obtenidas de la inversión 2D de las respuestas geoeléctricas sintéticas 3D calculadas para el modelo que se muestra en la Figura 4.14.

73

Figura 4.16: Imágenes eléctricas de los perfiles perpendiculares a la tubería, obtenidas del mismo modo que las imágenes de los perfiles mostrados en la Figura 4.15.

75

Figura 4.17: Imágenes eléctricas de los perfiles paralelos a la tubería, obtenidas de la inversión 2D de la respuesta geoeléctrica sintética 3D de un modelo similar al mostrado en la Figura 4.15, excepto que ahora la tubería es conductora (2 ohm-m), y está enterrada en un semi-espacio de resistividad 40 ohm-metros.

76

Figura 4.18: Imágenes eléctricas para los perfiles perpendiculares a la tubería, obtenidos del mismo modo que las imágenes mostradas en la Figura 4.16.

77

Figura 5.1: Mapa esquemático del área de estudio. 80 Figura 5.2: Esquema de las diferentes configuraciones usadas para el estudio GEM-2. Las líneas discontinuas indican las direcciones de adquisición y las flechas pequeñas representan el momento dipolar del transmisor, Tx.

81

Figura 5.3: Resistividades aparentes medidas con la configuración HXIL, para cuatro frecuencias representativas.

82

Figura 5.4: Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración HYIL. 82 Figura 5.5: Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración VXIL. 83 Figura 5.6: Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración VYOL. 83 Figura 5.7. Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración VXOL. 84 Figura 5.8: Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración VYIL 84 Figura 5.9: Modelo esquemático de un cuerpo conductor 2D, localizado. 86 Figura 5.10: Componente en cuadratura calculada para el modelo mostrado en la Figura 5.9 usando el código de modelado directo 2D desarrollado por Martinelli y otros (2006).

86

Figura 5.11: (a) Objeto conductor 3D localizado en el espacio. (b) Componente en cuadratura de este modelo a lo largo del eje x, para la configuración HXIL. Estas figuras reproducen respectivamente las Figuras 50 (a) y 51 (b) en Frischknecht y otros (1991).

87

Figura 5.12: Resistividad aparente obtenida a la frecuencia 20175 Hz, después de aplicar el filtro espacial propuesto en Martinelli y Osella (2010), cinco veces, con =2 y Nv=5

88

Figura 5.13: Imagen eléctrica obtenida de la inversión 1D de la componente Q filtrada, correspondiente a la configuración HXIL,

90

v

realizada usando el método EM1DFM propuesto por Farquharson y otros (2003). Figura 5.14: Lo mismo que en la Figura 5.13, para la configuración HYIL.

90

Figura 5.15: Lo mismo que en la Figura 5.13, para la configuración VXIL.

91

Figura 5.16: Lo mismo que en la Figura 5.13, para la configuración VYIL.

91

Figura 5.17: Errores de los ajustes correspondientes a las inversiones mostradas en las Figuras 5.13–5.16.

92

Figura 5.18: Imagen eléctrica obtenida de la inversión 2D de los datos geoeléctricos dipolo-dipolo, realizada usando el código RES2DINV (Loke y Barker 1996a). El error cuadrático medio es de 1,02%.

92

Figura 5.19: Modelos esquemáticos 2D que representan objetos conductores cubiertos por revestimientos aislantes resistivos: a) conductor sólido, b) conductor hueco con un medio resistivo en su interior.

93

Figura 5.20: Imágenes eléctricas obtenidas de la inversión de las respuestas geoeléctricas dipolo-dipolo sintéticas, del modelo mostrado en la Figura 5.19 (a), para diferentes resistividades del recubrimiento. Nuevamente, los modelados directos e inversos fueron realizados con el código RES2DINV (Loke y Barker, 1996a).

94

Figura 6.1: Mapa esquemático del sector de prueba, cuyas características principales son conocidas, donde se muestra la ubicación de la línea de adquisición de datos GEM-2.

99

Figura 6.2: Componentes IP medidas con la configuración HIL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias utilizadas. La línea fue prospectada 9 veces; cada color corresponde a una pasada distinta sobre la misma.

101

Figura 6.3: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.2, para la componente Q.

102

Figura 6.4: Componentes IP medidas con la configuración VIL, a cada frecuencia, en cada una de las 9 pasadas sobre la línea.

102

Figura 6.5: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.4, para la componente Q

103

Figura 6.6: Componentes IP medidas con la configuración HOL, a cada frecuencia, en cada pasada sobre la línea.

103

Figura 6.7: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.6, para la componente Q.

104

Figura 6.8: Componentes IP medidas con la configuración VOL, a cada frecuencia, en cada pasada sobre la línea.

104

Figura 6.9: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.8, para la componente Q.

105

Figura 6.10: Desviaciones estándar relativas de las componentes IP y Q (εIP y εQ, respectivamente) para todas las configuraciones usadas, calculadas a cada frecuencia, fuera de la zona anómala, considerando todas las pasadas a lo largo de la línea.

107

Figura 6.11: Valores promedio de εIP y εQ entre x=0 y 9m (εIP,x=[0,9m] y εQ,x=[0,9m], respectivamente) calculados a cada frecuencia, para las diferentes configuraciones empleadas, considerando todas las pasadas sobre la línea estudiada.

108

Figura 6.12: Dependencia con el número de pasadas considerado de los valores promedio de εIP entre x=0 y 9m, calculados a cada frecuencia,

109

vi

para las diferentes configuraciones empleadas. Figura 6.13: Dependencia con el número de pasadas considerado de los valores promedio de εQ entre x = 0 y 9m, calculados a cada frecuencia, para las diferentes configuraciones empleadas

109

Figura 6.14: Comparación de los errores promedio de la componente IP entre x=0 y 9m, a cada frecuencia, obtenidos al medir simultáneamente las seis frecuencias, las tres mayores, las tres menores o sólo la menor. En todos los casos se consideraron 9 pasadas sobre la línea.

110

Figura 6.15: Lo mismo que en la Figura 6.14, para la componente Q. 111 Figura 6.16: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas de la inversión 1D de las componentes Q de la configuración VOL, considerando el mismo error relativo para todos los datos, 12%, que corresponde al promedio de los valores de εQ,X=[0,9m] calculados a cada frecuencia. (a) Inversión de Q1, (b) inversión de Q1int, (c) inversión de Qpro

112

Figura 6.17: Imagen de la resistividad del subsuelo obtenida de la inversión 1D de Qpro VOL, considerando un error relativo del 4.7% para todos los datos, que es el promedio de los εQ,X=[0,9m] correspondientes, excluyendo el valor de la frecuencia más baja

113

Figura 6.18: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas aplicando el método de inversión 1D a las componentes Q de la configuración VOL, considerando un error relativo constante a cada frecuencia igual al correspondiente valor de εQ,X=[0,9m]. (a) Inversión de Q1int, (b) inversión de Qpro, (c) inversión de Q1fil

114

Figura 6.19: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas aplicando el método de inversión 1D a las componentes Q de la configuración VOL, considerando el error relativo estimado para cada dato, a cada frecuencia. (a) Inversión de Q1int, (b) inversión de Qpro, (c) inversión de Q1fil

115

Figura 6.20: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas aplicando el método de inversión 1D a las componentes Q de la configuración VOL, obtenidas midiendo menos frecuencias simultáneamente. (a) Inversión de Q1int, considerando a cada frecuencia un error relativo constante, igual al correspondiente valor de εQ,X=[0,9m] mostrado en la Figura 6.15, (b) inversión de Q1int, considerando el error relativo estimado para cada dato a cada frecuencia, (c) inversión de Qpro, considerando los mismos errores relativos que en (a), (d) inversión de Qpro, considerando el error relativo estimado para cada dato a cada frecuencia

116

Figura 6.21: Componentes IP medidas con la configuración HIL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias medidas simultáneamente. Cada color corresponde a una de las nueve medidas realizadas en cada posición.

118

Figura 6.22: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.21, para la componente Q.

118

Figura 6.23: Componentes IP medidas con la configuración VIL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias medidas simultáneamente. Cada color corresponde a una de las nueve medidas realizadas en cada posición.

119

Figura 6.24: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.23, para la componente Q.

119

Figura 6.25: Componentes IP medidas con la configuración HOL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias medidas simultáneamente. Cada color corresponde a una de las nueve medidas realizadas en cada posición.

120

vii

Figura 6.26: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.25, para la componente Q.

120

Figura 6.27: Componentes IP medidas con la configuración VOL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias medidas simultáneamente. Cada color corresponde a una de las nueve medidas realizadas en cada posición.

121

Figura 6.28: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.27, para la componente Q.

121

Figura 6.29: Comparación entre los errores relativos promedio de IP, entre x=0 y 9m, a cada frecuencia, obtenidos para las distintas configuraciones, en los modos punto a punto y continuo.

122

Figura 6.30: Lo mismo que en la Figura 6.29, para la componente Q. 123 Figura 6.31: Comparación de los errores relativos promedio de la componente IP, entre x=0 y 9m, a cada frecuencia, obtenidos para las distintas configuraciones midiendo simultáneamente las seis frecuencias, las tres mayores, las tres menores o sólo la menor. En todos los casos se consideraron los 9 datos medidos en cada posición.

123

Figura 6.32: Lo mismo que en la Figura 6.31, para la componente Q. 124 Figura 6.33: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas de la

inversión 1D de las componentes (a) *1Q , (b) *

proQ y (c) *1filQ , de la

configuración VOL, considerando β=500, y el mismo error relativo para todos los datos, 9.3%, que es el promedio de los valores de εQ,X=[0,9m] calculados a cada frecuencia

125

Figura 6.34: Lo mismo que en la Figura 6.33, pero considerando un error relativo constante a cada frecuencia, igual al correspondiente valor de εQ,X=[0,9m]

126

Figura 6.35: Lo mismo que en la Figura 6.33, pero considerando el error relativo calculado para cada dato, en cada posición y a cada frecuencia.

126

Figura 6.36: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas de la

inversión 1D conjunta de las componentes (a) *1IP y *

1Q , (b) *proIP y *

proQ y

(c) *1filIP y *

1filQ , de la configuración VOL, considerando β=1000. Para cada componente se tomo un error relativo constante igual al correspondiente promedio de los valores de εIP,X=[0,9m] o εQ,X=[0,9m] , 15% y 9.3%, respectivamente

127

Figura 6.37: Lo mismo que en la Figura 6.36, pero considerando β=4000.

128

Figura 6.38: Lo mismo que en la Figura 6.36, pero considerando β=4000, y un error relativo constante para cada componente, a cada frecuencia, igual al correspondiente valor de εIP,X=[0,9m] o εQ,X=[0,9m]

129

Figura 6.39: Lo mismo que en la Figura 6.38, pero considerando el error relativo calculado para cada componente, en cada posición y a cada frecuencia.

129

1

Capítulo I

Introducción

1.1. ANTECEDENTES

La geofísica es una disciplina que realiza aportes importantes en

numerosas áreas del conocimiento, pues incluye una amplia variedad

de métodos que permiten caracterizar distintos parámetros físicos del

interior terrestre, en forma precisa y no invasiva, a partir de mediciones

realizadas en superficie. Estos métodos emplean tanto fuentes

naturales, como fuentes artificiales creadas por el hombre, y tienen

aplicaciones en áreas tales como hidrogeología, medio ambiente e

industria, exploración petrolera y minera, entre otras.

En particular, la geofísica somera o superficial (en inglés, “near

surface geophysics”) es la rama de la geofísica aplicada que se ocupa de

las aplicaciones donde se requiere conocer la estructura del subsuelo a

profundidades someras (desde metros hasta decenas de metros), las

cuales generalmente están relacionadas con problemáticas asociadas a

la actividad humana. Estas comprenden, entre otras, el mapeo y

monitoreo de sitios contaminados; estudios hidrogeológicos que

incluyen la evaluación de recursos de aguas subterráneas, el estudio de

contaminación y/o salinización de acuíferos, y la determinación de los

niveles de la capa freática para agricultura de precisión; la estimación

de riesgos de peligros naturales asociados a fallas y sistemas de

fracturación; investigaciones geotécnicas previas a las obras de construcción de edificios y rutas, estudios para determinar sitios adecuados para el emplazamiento de rellenos sanitarios, evaluación de

pasivos ambientales, localización de estructuras enterradas como

tanques, tuberías, túneles y minas, y la caracterización de estructuras arqueológicas (Pellerin, 2002; Pellerin y Wannamaker, 2005; Allred y

otros, 2006; Auken y otros, 2006; Brinon y otros, 2012; Everett, 2012).

Entre los métodos más utilizados para estas aplicaciones están el

Geoeléctrico, el Georradar (en inglés: “Ground Penetrating Radar” o GPR) y los sistemas de inducción electromagnética espira-espira, portátiles,

que emplean espiras de pequeñas dimensiones (denominados EMI o

SLEM, por “electromagnetic induction” o “small-loop electromagnetic

induction”, respectivamente) (Telford y otros, 2004; Reynolds, 1997).

Los georradares constan, básicamente, de un generador de

señales, una antena emisora y una receptora, y un sistema de registro.

Capítulo 1

2

Las señales emitidas son pulsos electromagnéticos que se transmiten

hacia el subsuelo y se propagan, reflejan y/o refractan en las

discontinuidades de permitividad dieléctrica del mismo. Las señales

resultantes son recibidas y grabadas como función del tiempo. Luego,

durante el análisis de las mismas, se determina el tiempo que tarda el

pulso desde que es emitido, reflejado y/o refractado en una

discontinuidad dada, hasta que es detectado. Conocidas las posiciones

de la fuente y del receptor, dicho tiempo da una medida de la

localización de la discontinuidad enterrada, cuando se conoce la

velocidad de propagación, o alternativamente, permite determinar la

velocidad de propagación cuando se conoce la posición del reflector o

transmisor. Las frecuencias centrales de los pulsos suelen estar entre

50 y 2000MHz y las profundidades de penetración obtenidas van desde

centímetros hasta algunos metros. Este método no es utilizado en la

presente Tesis.

En el caso del método Geoeléctrico, a través de un par de

electrodos se inyecta a la tierra corriente continua, se mide la diferencia

de potencial que se genera entre otro par de electrodos, y a partir de allí

se determina la resistividad eléctrica aparente, que es la resistividad

que debería tener un medio homogéneo para dar la misma respuesta.

Los datos se adquieren a lo largo de líneas o perfiles, empleando alguna

configuración de medición estándar, como por ejemplo, Schlumberger,

Wenner o dipolo-dipolo, que es la más utilizada para estudios

superficiales (Telford y otros, 2004). Estos datos usualmente se

interpretan aplicando métodos de inversión 2D (Oldenburg y Li, 1994;

Loke y Barker, 1996a), que brindan modelos, o imágenes, de la distribución de resistividad bajo cada línea medida, también

denominadas tomografías de resistividad eléctrica (en inglés, “electrical resistivity tomographies” o ERT). Existen métodos de inversión 3D (Loke y Barker, 1996b; Li y Oldenburg, 2000), pero éstos sólo se aplican en

casos particulares; fundamentalmente, porque para poder aplicarlos es

necesario cubrir el área de interés con una grilla densa de mediciones, y

eso requiere un trabajo de campo mucho más extenso. Las

profundidades de penetración alcanzadas con estos equipos van desde metros hasta varios cientos de metros, dependiendo de la potencia de la

fuente, de la separación entre electrodos, y la resistividad del subsuelo.

Entre los sistemas EMI o SLEM más usuales (McNeill, 1980; Won

y otros, 1996), están los equipos formados por dos espiras coplanares

de pequeñas dimensiones, separadas una distancia fija, las cuales

están contenidas en un único instrumento que se va desplazando sobre el terreno a una altura constante, a lo largo de líneas paralelas entre sí.

Capítulo 1

3

Una de las espiras genera un campo magnético inductor controlado,

que oscila a una o más frecuencias determinadas, y mediante la otra se

miden las componentes en fase (IP) y en cuadratura (Q) del campo

inducido a cada frecuencia, que contienen información sobre la

conductividad eléctrica del subsuelo y, en menor medida, sobre su

permeabilidad magnética. Al no requerir contacto directo con el suelo,

estos equipos permiten adquirir gran cantidad de datos en tiempos

relativamente breves. Son bastante más rápidos que el método

Geoeléctrico, e inclusive el Georradar, y por eso resultan ideales para

prospectar áreas extensas con buena resolución lateral. Las

penetraciones alcanzadas dependen de las características del subsuelo,

de la distancia entre las espiras y de las frecuencias utilizadas, entre

otros factores. Típicamente, esas frecuencias están entre 300Hz y

50kHz, y la distancia entre espiras entre 1 y 3.5m, aproximadamente.

Las penetraciones alcanzadas usualmente varían entre metros y

decenas de metros. Los equipos que permiten utilizar varias frecuencias

simultáneamente se denominan multifrecuenciales. Actualmente,

muchos de ellos poseen transmisores de banda ancha, cuyo rango de

frecuencias de operación suele extenderse alrededor de dos órdenes de

magnitud. De todos modos, el número de frecuencias medidas

simultáneamente típicamente no supera un número que varía entre 3 y

8, para mantener una buena relación señal-ruido.

A pesar de su rapidez, el uso principal de estos sistemas continúa

siendo, aún hoy en día, la mera detección de anomalías, especialmente

anomalías conductoras de la conductividad eléctrica, por visualización

directa de los gráficos en planta de los datos obtenidos a cada

frecuencia. Cuando los equipos son multifrecuenciales, al igual que en

el caso de geoeléctrica, pueden aplicarse métodos de inversión, pero en

este caso los métodos utilizados son 1D (Huang y Won, 2000;

Farquharson y otros, 2003). Existen algunos métodos directos e

inversos, 2D y 3D (Alumbaugh y otros 1996; Newman y Alumbaugh, 1995, 1997; Mitsuhata, 2000; Sasaki, 2001; Martinelli y otros, 2006;

Sasaki y Meju, 2006; Sasaki y otros, 2010), pero el gran tiempo de

cálculo que demanda su uso, aún con las PCs actuales, hace que los

mismos continúen resultando imprácticos. Esto tiene su origen, por un

lado, en la gran cantidad de datos a analizar y por el otro, en la complejidad que presenta calcular la respuesta de modelos de tierra 2D

o 3D, realistas, a dipolos magnéticos, con buena precisión y la rapidez

suficiente. Los métodos de inversión 1D en cambio, permiten obtener

modelos aproximados, en tiempos sumamente accesibles.

Capítulo 1

4

1.2. MOTIVACIÓN

Tanto la capacidad de detectar diversos tipos de estructuras de

interés a través de la visualización directa de los datos EMI, como la habilidad para obtener una adecuada caracterización de las mismas

empleando métodos de inversión 1D, dependen fuertemente de la

configuración de medición utilizada (en particular, de la orientación de

las espiras y del eje del instrumento, y de las frecuencias empleadas) y

de la magnitud de los errores de los datos. Respecto de este último

punto, es importante señalar que en zonas urbanas y suburbanas los

errores de los datos generalmente son altos, principalmente, porque los

niveles de ruido electromagnético ambiental suelen ser bastante

elevados.

Los equipos EMI usualmente trabajan realizando mediciones de

forma automática, mientras se los va desplazando sobre el área a

estudiar, a lo largo de líneas paralelas entre sí. En este modo,

denominado modo continuo, toman un dato cada 10cm,

aproximadamente, lo cual brinda una excelente cobertura lateral. El

problema radica en que, contrariamente a lo que sucede con otros

equipos de prospección geofísica, como por ejemplo los geoeléctricos, los

sistemas EMI no indican los errores de los datos. Conocer estos errores

es importante, tanto a la hora de determinar el grado de confiabilidad

de las anomalías observadas al visualizar los datos, como al aplicar

métodos de inversión, ya sean éstos 1D, 2D o 3D. Sin embargo, el

desarrollo de metodologías para obtener alguna estimación confiable de

los errores, y el posterior desarrollo de estrategias tanto de adquisición

como de procesamiento de datos que permitan mejorar la relación

señal-ruido, son temas que prácticamente no han sido tratados en la

literatura. La dependencia de la sensibilidad de las respuestas de

distintos tipos de estructuras y de las imágenes obtenidas mediante

inversiones 1D, respecto de la orientación del instrumento utilizada, es

otro tema relevante que ha sido muy poco estudiado por otros autores; y lo mismo ocurre en cuanto al desarrollo de métodos que permitan

determinar adecuadamente la profundidad de investigación

efectivamente alcanzada en cada prospección.

Por último, debe tenerse en cuenta que los métodos mencionados

aquí son indirectos, y que el problema de caracterizar las propiedades

de los medios a partir de los datos, en general, no tiene solución única.

Asimismo, como los medios tienen diferentes respuestas frente a

distintos tipos de excitación, en ocasiones, algunos métodos dan muy buenos resultados mientras que otros fracasan totalmente. Evaluar en

Capítulo 1

5

qué medida la utilización conjunta de dos o más de ellos puede mejorar

la resolución y disminuir la ambigüedad en las interpretaciones, es otra

interesante línea de investigación.

1.2. OBJETIVOS GENERALES

Durante el Trabajo de Tesis se abordaron los temas de

investigación descriptos, teniendo dos objetivos generales principales.

El primero: desarrollar innovaciones metodológicas para mejorar la

calidad de la información obtenida mediante el método EMI, en

distintas aplicaciones relacionadas a problemáticas medioambientales.

Se buscó eliminar o reducir varias de las desventajas y limitaciones del

mismo. El segundo objetivo general fue investigar las ventajas que

presenta el uso conjunto de los métodos EMI y Geoeléctrico, en esos

casos.

1.3. SÍNTESIS DE LOS PRINCIPALES APORTES ORIGINALES REALIZADOS

Los desarrollos se orientaron a aplicaciones medioambientales que

incluyeron desde la detección y/o caracterización de tuberías y otros

objetos enterrados, hasta el mapeo de plumas de contaminación por

hidrocarburos en el subsuelo y las napas de agua. Se puso especial

atención al caso de prospecciones realizadas en zonas urbanas y

suburbanas, donde, como se explicó, la aplicación del método suele ser dificultosa porque el nivel de ruido electromagnético generalmente suele

ser elevado y además, la presencia de estructuras cercanas a las áreas prospectadas como construcciones, maquinarias y estructuras

metálicas fijas, entre otras, puede introducir distorsiones adicionales en

los datos.

En particular, se desarrollaron metodologías de adquisición

alternativas a las usuales, que permiten obtener estimaciones confiables de los errores de los datos, reducir las distorsiones e

incrementar la relación señal-ruido. Las metodologías presentadas

tienen una excelente relación costo-beneficio, ya que son relativamente

sencillas de implementar en los trabajos de campo y brindan mejoras

significativas, tanto respecto de la sensibilidad de los datos a las anomalías de interés, como respecto de la precisión y la resolución de

los modelos obtenidos al aplicar métodos de inversión. Asimismo, se

desarrolló un método para determinar el grado de confiabilidad de los

modelos inversos, en función de la posición y la profundidad, y se

investigó qué orientaciones del instrumento resultan óptimas para prospectar blancos de pequeñas dimensiones localizados a

Capítulo 1

6

profundidades someras. La validez de las metodologías propuestas se

comprobó mediante simulaciones numéricas, trabajos de campo y

experimentos controlados. En las aplicaciones correspondientes a

contaminación de suelos y acuíferos, se investigaron las ventajas

ofrecidas por la utilización conjunta de los métodos EMI y Geoeléctrico.

1.4. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO

A continuación se resumen los contenidos principales del resto de

los capítulos que conforman el presente Trabajo de Tesis de Doctorado.

En el Capítulo 2 se presentan las bases teóricas y prácticas del

método EMI y los fundamentos del método geoeléctrico, además de una

breve descripción de las propiedades eléctricas y magnéticas de los

materiales que conforman el subsuelo.

En el Capítulo 3 se presenta el método desarrollado para

determinar el grado de confiabilidad de los modelos obtenidos de la

inversión 1D de datos EMI, en función de la posición y la profundidad, y

se muestran los resultados de su aplicación para el estudio de una

pluma de contaminación reciente, producida por un derrame accidental

de hidrocarburos.

En el Capítulo 4 se presentan los resultados del estudio de un

sitio contaminado por petróleo crudo, debido a la pinchadura de un

oleoducto troncal. Mediante el uso conjunto de los métodos EMI y

Geoeléctrico, y la realización de simulaciones numéricas geoeléctricas

3D, se logró una descripción adecuada de la pluma de contaminación,

aun cuando los datos obtenidos por ambos métodos presentaban

importantes distorsiones causadas por la presencia del ducto y de una

excavación.

En el Capítulo 5 se muestra cómo, mediante la utilización de

orientaciones del instrumento EMI alternativas a las más usuales, es

posible mejorar la posibilidad de detectar estructuras enterradas 2D, de pequeñas dimensiones, y la capacidad de caracterizarlas

adecuadamente a través de inversiones 1D.

En el Capítulo 6 se presentan las metodologías implementadas para estimar los errores de los datos EMI, y se muestra cómo su

utilización permite reducir las distorsiones, incrementar la relación

señal-ruido, y mejorar significativamente los resultados obtenidos con

métodos de inversión 1D.

Capítulo 1

7

Finalmente, en el Capítulo 7 se brindan las conclusiones más

relevantes del presente Trabajo.

8

Capítulo II Marco teórico – práctico

2.1. INTRODUCCIÓN

Los métodos electromagnéticos constituyen uno de los grupos de

mayor diversidad entre todos los métodos geofísicos existentes, tanto en

instrumentación, como en las metodologías de adquisición e

interpretación de datos, resultando conformar herramientas eficaces

para abordar una gran variedad de problemáticas. Se los clasifica de

distintas maneras. Por un lado, de acuerdo con las fuentes que utilizan

se los divide entre métodos pasivos, si emplean fuentes naturales, o

métodos activos, cuando utilizan fuentes artificiales controladas.

También se distingue entre aquellos que trabajan en el dominio del

tiempo (TDEM, por “time domain electromagnetics”) y el de la frecuencia (FDEM, por “frequency domain electromagnetics”). Un número importante de ellos son métodos de inducción electromagnética, que

trabajan en el régimen cuasi estacionario. Éstos, junto con el método

Geoeléctrico, se han venido utilizando para prospectar estructuras

presentes en el interior de la Tierra y localizar en ésta cuerpos o rasgos

delimitados por el contraste en su conductividad eléctrica (o su

inversa, la resistividad =1/), desde hace más de medio siglo (Pellerin y Wannamaker, 2005; Metje y otros, 2007). Entre las propiedades físicas

de los medios terrestres, la conductividad eléctrica es una de las que

presentan mayor rango de variación; esa es una de las razones por las

cuales esos métodos resultan tan útiles. Los métodos de inducción

electromagnética además, bajo ciertas condiciones, permiten detectar la

presencia de medios magnéticos.

Dentro de ese contexto, en los últimos años en particular, se ha

incrementado notablemente el uso de geoeléctrica y de sistemas EMI

para estudios ambientales y otras aplicaciones relacionadas con la actividad humana, que involucran profundidades someras, de hasta

decenas de metros. Cada uno de esos estudios presenta características

específicas que deben ser consideradas al momento de definir la metodología de trabajo, para obtener resultados de calidad. Entre esas

características, el tipo de estructuras de interés y las propiedades del

suelo tienen una importancia central, pues definen la resolución,

sensibilidad y profundidad de penetración requeridas. De similar

importancia son otros factores como el nivel de ruido electromagnético ambiental y las características de la superficie del suelo. Todo esto

influye en la elección de los métodos a utilizar, en el modo en que deben

Capítulo 2

9

implementarse las prospecciones (número de perfiles a realizar,

longitud y separación de los mismos, elección de las frecuencias a

utilizar en el caso del método EMI, o de la separación entre electrodos para Geoeléctrica, entre otras cosas), y en la determinación de los

métodos numéricos que se usarán para el análisis de los datos

adquiridos y su posterior interpretación. Se requiere del conocimiento

de las potencialidades y debilidades de cada método de prospección, y

del conocimiento y manejo adecuado de los métodos numéricos

asociados al mismo (Reppert y otros, 2000; Reynolds, 1997).

En este capítulo se da una breve descripción de las propiedades

eléctricas y magnéticas de los medios que conforman el subsuelo, se

presentan los fundamentos teórico-prácticos que sustentan la

aplicación del método EMI y finalmente, se hace una reseña del método

Geoeléctrico, considerando que se quiere investigar qué ventajas brinda

la utilización conjunta de ambos métodos.

2.2. PROPIEDADES ELÉCTRICAS Y MAGNÉTICAS DE LOS MEDIOS QUE COMPONEN EL SUBSUELO

En general, de acuerdo a su conductividad eléctrica, los medios materiales se clasifican en conductores, semiconductores y aislantes.

Existen, básicamente, tres formas de conducción de la corriente:

electrónica u óhmica, electrolítica y dieléctrica. La conducción

electrónica ocurre en materiales con electrones libres, como los metales.

La conducción electrolítica se produce por el movimiento relativamente

lento de iones dentro de un electrolito y depende del tipo de iones, la

concentración iónica y la movilidad. Por último la conducción dieléctrica

se origina cuando bajo la influencia de un campo eléctrico variable externo, las cargas a nivel atómico o molecular se desplazan levemente,

dando lugar a una corriente denominada corriente de desplazamiento.

Este tipo de conducción es la que prima en materiales muy pobremente

conductores o aislantes, que tienen poca o nula cantidad de portadores

libres de carga.

La mayoría de las rocas y sedimentos son muy poco conductores, por lo cual, sus resistividades deberían ser extremadamente altas, si no

fuera porque esos materiales tienen poros que contienen fluidos

(mayormente agua con sólidos disueltos) y presentan conducción electrolítica. En esos casos, la conductividad observada depende

principalmente, de la porosidad ( ), de la fracción de poros que

contienen agua (S) y de la resistividad de la misma (agua), que puede variar considerablemente dependiendo de la cantidad y conductividad

de los cloruros, sulfatos y otros minerales disueltos en ella. Archie

Capítulo 2

10

(1942) desarrolló una fórmula empírica ampliamente utilizada para

relacionar la resistividad con los factores mencionados, la ley de Archie:

aguanmSa (2.1)

a, m y n son constantes que cumplen 0.5a2.5, 1.3m2.5, y n2. El valor de n es en general cercano a 2 si más del 30% del espacio poral

está lleno de fluido, pero puede tener valores mayores para menor

contenido de agua. El valor de m que generalmente está vinculado con

la edad geológica de la roca, depende de su grado de cementación.

La ecuación (2.1) no es estrictamente válida cuando existe una

proporción importante de sulfuros metálicos o arcillas, porque estos

minerales, al ser conductores, participan directamente en el proceso de

conducción de corriente. En las rocas cristalinas, que tienen poca

porosidad, la conducción se produce principalmente a través de las

fallas y fracturas presentes en las mismas. De hecho, en esas rocas, el

grado de fisuras es, en la mayoría de los casos, el factor más importante

de control de la resistividad. Por el contrario, en las rocas porosas, el

parámetro más significativo es usualmente el grado de saturación,

especialmente en condiciones áridas y semi-áridas.

La resistividad en los materiales tiene uno de los mayores rangos

de variación en cuanto a los valores de una propiedad física: desde 10−8

ohm-m para la plata hasta 1016 ohm-m para el azufre en estado puro.

En líneas generales, las rocas ígneas tienden a presentar los valores

más altos y las sedimentarias los valores más bajos, debido

principalmente al alto contenido de fluidos presentes en los intersticios.

Por su parte, las rocas metamórficas tienen valores intermedios. No

obstante, existe un solapamiento entre los valores de resistividad para

diferentes tipos de rocas. La resistividad eléctrica de las distintas

formaciones varía en un amplio rango, no sólo de formación en formación, sino incluso en un depósito particular, especialmente en los

materiales superficiales poco consolidados. La edad de la roca también

es un factor importante para considerar, ya que las rocas más antiguas

tienen mayor tiempo de exposición al llenado de los intersticios

secundarios por mineralización, compactación, disminución de la porosidad y permeabilidad, etc. Si bien no hay una correlación directa

entre las características litológicas de las rocas y su resistividad, de

todas maneras se puede hacer un tipo de generalización, dando como

orden creciente en resistividad a las arcillas, arenas y gravas, calizas, y

valores aún más altos para las rocas cristalinas. Una lista de los rangos

de resistividad de algunos minerales y rocas se muestra en la Tabla 2.1;

para mayores detalles, ver Telford y otros (2004).

Capítulo 2

11

Mineral/Roca Rango de Resistividad (Ohm-m) Cuarzo 1010 - 1014 Calcita 1012 Muscovita 9 x 102 - 1014 Biotita 2 x 102 – 106 Galena 3 x 10-5 – 102 Granito 4.5 x 103 (húmedo) – 1.3 x 106 (seco) Pirita 2.9 x 10-5 – 1.5 Agua subterránea 10 – 100 Agua Mineral Natural 0.5 –150 Agua de Mar 0.2 Sulfato de Cobre 3 x 10-12 Óxido de Hierro 0.1 – 300 Basalto 10 – 1.3 x 107 (seco) Mármol 102 – 2.5 x 108 (seco) Arenisca 1 – 6.4 x 108 Limos 50 – 107 Arcilla 1 – 100 Gravas 100 (húmedo) – 1400 (seco) Conglomerado 2 x 103 – 104

Tabla 2.1: Resistividades eléctricas de varias rocas/minerales (Telford y otros, 2004).

En síntesis, las rocas, sedimentos y/o minerales con

resistividades menores que 1 ohm-m son considerados buenos

conductores; aquellos con resistividades entre 1 y 107 ohm-m

conductores intermedios y los que poseen resistividades por encima de

107 ohm-m se consideran malos conductores.

Se deben tener en cuenta también otros dos factores que influyen en la resistividad: la temperatura y la presión. Por ejemplo, las bajas

temperaturas que se registran en zonas de latitud muy alta

incrementan la resistividad de las rocas, pues en las proximidades de

0ºC se produce un aumento rápido de la resistividad del agua contenida

en los poros. Por otro lado, para temperaturas mayores a 0ºC la resistividad de las rocas decrece, porque aumenta la movilidad de los

iones responsables de la conducción eléctrica. En cuanto al efecto de la

presión éste es mucho menor que el de la temperatura pero resulta de interés, por ejemplo, en estudios de rocas ígneas que se encuentran a

profundidades de aproximadamente 150km (en este caso se registra un

decrecimiento de la resistividad con el aumento de la presión).

Respecto del suelo en particular, el mismo está constituido por

una mezcla compleja de medios sólidos, líquidos y gaseosos, que incluyen materia orgánica e inorgánica. De todos los factores

ambientales que influyen en su resistividad (temperatura, presión y

Capítulo 2

12

humedad) y pueden hacer que un mismo suelo presente resistividades

diferentes con el paso del tiempo, la humedad es el que se altera con

mayor facilidad mediante lluvia o riego, y es por esto el más importante a tener en consideración a la hora de prospectar el sitio de estudio.

Diferentes contenidos de humedad en un mismo terreno pueden dar

lugar a distintas resistividades; si eso no es tenido en cuenta, puede

llevar a interpretaciones incorrectas acerca de las propiedades de los

materiales que lo constituyen. La temperatura y la presión influyen en menor medida, principalmente, en las reacciones fisicoquímicas del

subsuelo. Ambos factores aumentan con la profundidad (Bouldoing,

2004).

Como ya se indicó, en presencia de un campo eléctrico aplicado,

los materiales usualmente se polarizan, de modo tal de reducir el campo

eléctrico total. Cuando el campo es variable en el tiempo, esa

polarización, que puede ser electrónica, iónica o molecular, origina la

llamada corriente de desplazamiento. En medios aislantes sólo existe

esta corriente. En otros medios, la importancia de la conducción

dieléctrica frente a la óhmica y electrolítica depende de la conductividad

del material, de su capacidad de polarizarse, y de las frecuencias de

variación de los campos.

Las polarizaciones electrónica e iónica se dan, respectivamente,

por desplazamiento de los electrones o los iones de los átomos. La

polarización electrónica es característica de los materiales aislantes,

mientras que la iónica se da en muchos minerales terrestres. Por otro

lado, la polarización molecular, que es el efecto más importante de los

tres, se presenta en medios como el agua y los hidrocarburos, cuyas

moléculas tienen momentos dipolares permanentes que en parte son

reorientados por el campo eléctrico.

En general, la capacidad de un material de polarizarse está

determinada por su susceptibilidad dieléctrica, e . La relación entre el

campo eléctrico E y el momento dipolar eléctrico adquirido por unidad

de volumen (o polarización eléctrica) P

es:

EP e

0 (2.2)

con e >0, mientras que la relación entre el desplazamiento

eléctrico D

y E es:

EEPED e

00 1 (2.3)

Capítulo 2

13

y 0/ son, respectivamente, la permitividad dieléctrica y la

constante dieléctrica del medio.

Roca / Mineral Constante dieléctrica

Hematita 25

Calcita 7.8-8.5

Granito seco 4.8-18.9

Gabro 8.5-40

Arenisca (seca a húmeda) 4.7-12

Suelo (seco a húmedo) 3.9-29.4

Basalto 12

Arcillas (secas a húmedas) 7-43

Petróleo 2.07-2.14

Hielo 3-4.3

Tabla 2.2: Constantes dieléctricas de varias rocas/minerales (Telford y otros, 2004).

En general, las constantes dieléctricas son máximas a frecuencias

bajas, y van disminuyendo al aumentar la frecuencia debido a que los

portadores de carga van perdiendo su capacidad de responder a las

variaciones del campo eléctrico. Cada uno de los mecanismos de

polarización tiene una frecuencia de relajación a partir de la cual deja

de funcionar. Es importante señalar que como la constante dieléctrica

del agua es bastante mayor que la de la mayoría de los minerales

terrestres, cercana a 80 a 20°C, la constante dieléctrica de los suelos y

rocas suele depender principalmente de su contenido de agua (Tabla

2.2).

Por su parte, los medios magnéticos son aquellos en los cuales la

presencia de un campo magnético aplicado, H

, ejerce una acción

orientadora de los momentos magnéticos de los átomos y moléculas, de

manera tal que a nivel macroscópico el material adquiere una densidad de momentos magnéticos por unidad de volumen M

, denominada

magnetización. Para campos magnéticos débiles, M

resulta

proporcional a H:

HM m

(2.4)

La constante de proporcionalidad m es la susceptibilidad

magnética, que es una medida de la habilidad del material de ser

magnetizado. La misma está relacionada con la permeabilidad

magnética mediante la ecuación:

m 10 (2.5)

Capítulo 2

14

Entonces, la inducción magnética B satisface: HH

mMHB

10

)(0

(2.6)

Esto constituye la base de uno de los métodos geofísicos más

tradicionales y más ampliamente utilizados: el método magnético. Este

método brinda información sobre las propiedades magnéticas (básicamente la susceptibilidad) de los medios que conforman el interior

terrestre, a través del análisis de las anomalías observadas en la parte

estática del campo B medido por sobre la superficie.

En general, dependiendo del signo de m , los materiales se

clasifican en diamagnéticos ( m <0) y paramagnéticos ( m >0). Los

efectos del diamagnetismo y paramagnetismo son relativamente débiles;

pero en ciertos elementos paramagnéticos, como el hierro, cobalto y

níquel, las interacciones son tan fuertes que los momentos magnéticos

se alinean en regiones denominadas dominios magnéticos. Este efecto,

denominado ferromagnetismo, es muchísimo más intenso. En este tipo

de materiales, que además pueden presentar histéresis, la relación

entre B y H

es mucho más compleja. En muchos casos, los dominios

contienen subdominios cuyos momentos se orientan en direcciones

opuestas. Si los momentos de los subdominios se cancelan, el material

es denominado antiferromagnético, y si no alcanzan a cancelarse,

ferrimagnético.

Los minerales magnéticos son una fracción relativamente

pequeña dentro del conjunto de minerales encontrados en la naturaleza,

y además, su presencia no es abundante. Ninguno de esos minerales es

ferromagnético; unos pocos son antiferromagnéticos y la gran mayoría son ferrimagnéticos. Las susceptibilidades de las rocas y sedimentos

dependen, justamente, de la cantidad y el tipo de minerales magnéticos

que contienen. Los más frecuentes son la magnetita, y en menor

medida, titano-magnetita, óxidos de hierro y titanio, y pirrotita; todos

ellos minerales ferrimagnéticos. Es importante señalar que muchos

minerales de hierro son sólo levemente magnéticos. En promedio, las rocas sedimentarias suelen presentar las susceptibilidades más bajas,

y las rocas ígneas básicas las mayores (Tabla 2.3).

Así, suelos formados a partir de rocas ígneas o volcánicas

generalmente tienen una susceptibilidad mayor que aquellos derivados

de la alteración de caliza, arenisca o lutitas. Asimismo, la acción

orgánica en suelos con alto contenido en humus puede incrementar la

susceptibilidad, por ser responsable de la formación de oxido de hierro. Esto es importante pues puede permitir detectar signos de antiguos

asentamientos humanos. En lo que respecta a objetos metálicos

Capítulo 2

15

enterrados, el hierro y el acero son las principales fuentes de

incremento de la susceptibilidad.

Roca / Mineral Susceptibilidad magnética x 103

Rocas sedimentarias 0.1-0.9

Rocas metamórficas 0.7-6

Rocas ígneas 2.5-160

Grafito 0.1

Arcillas 0.2

Hematita 6.5

Ilmenita 1800

Pirrotita 1500

Magnetita 6000

Tabla 2.3: Susceptibilidades magnética de varias rocas/minerales (Telford y otros, 2004)

Para el caso de campos que varían en el tiempo a las frecuencias

de interés de los diversos métodos electromagnéticos, que van desde

10-5 a 107Hz, aproximadamente, en general, los valores de

susceptibilidad son muchísimo menores y por esto la permeablidiad

casi siempre es similar a la del vacío. Excepciones a esto son, por

ejemplo, las zonas con alto contenido de magnetita o los vertederos de

residuos metálicos.

2.3. MÉTODO EMI O SLEM

A continuación se presentan los fundamentos del método EMI,

utilizado en el presente Trabajo.

2.3.1. Descripción de los Equipos y Procedimientos de Medición

Como se explicó anteriormente, el método EMI (McNeill, 1980;

Won y otros, 1996) es un método de inducción electromagnética que trabaja en el dominio de la frecuencia, en la aproximación cuasi

estacionaria. Estos equipos son portátiles y están formados,

básicamente, por dos espiras de dimensiones pequeñas separadas una

distancia fija de entre 1 y 3.5m, aproximadamente, y una unidad de

registro (Figura 2.1). El instrumento es desplazado sobre el área a estudiar, a una altura constante de alrededor de 1m, a lo largo de líneas

paralelas entre sí. Las espiras pueden ser consideradas dipolos

magnéticos. Una de ellas, el transmisor Tx, genera un campo magnético

controlado que oscila a una o a varias frecuencias determinadas, entre

Capítulo 2

16

300Hz y 50kHz, aproximadamente, según el equipo sea mono o multi-

frecuencial. La otra espira es el detector o receptor, Rx.

En la mayoría de estos equipos, como en el mostrado en la foto de

la Figura 2.1, las espiras son coplanares, pero también pueden ser

coaxiales u ortogonales. Cuando son coplanares, usualmente se colocan

en posición horizontal (momentos dipolares magnéticos verticales), y

con menor frecuencia en posición vertical (momentos dipolares

magnéticos horizontales). Respecto del eje del instrumento,

generalmente es paralelo a la dirección de adquisición, pero también

puede ser perpendicular a la misma (Figura 2.2).

Figura 2.1: Foto del sistema EMI utilizado en este trabajo, un equipo GEM-2, fabricado por Geophex Ltd.

Figura 2.2: Vista en panta de dos configuraciones posibles de adquisición para sistemas EMI con espiras coplanares. En las dos configuraciones mostradas las espiras son horizontales (dipolos verticales). En (a) el eje del instrumento es paralelo a las líneas de adquisición (mostradas en gris), mientras que en (b) es perpendicular a las mismas.

(a) (b)

Capítulo 2

17

En la Figura 2.3 se representa de manera esquemática el

funcionamiento de los equipos EMI. En este ejemplo, el eje del

instrumento está orientado en la dirección x, y nuevamente, las espiras son horizontales. El sistema de coordenadas utilizado es el más usual.

En el mismo, x e y son dos direcciones horizontales perpendiculares

entre sí, z es positivo hacia abajo y vale 0 justo sobre la interfaz aire-

suelo. La posición de medición es la proyección sobre el plano x-y del

punto medio entre las espiras.

Figura 2.3: Esquema del funcionamiento de los sistemas EMI. Como ejemplo se muestra el caso de espiras horizontales, con el eje del instrumento orientado en la

dirección x.

2.3.2. Validez de la Aproximación Cuasiestacionaria

Considerando una dependencia temporal de los campos de la

forma tie , y las relaciones constitutivas:

ED (2.7)

EJ (2.8)

HB (2.9)

Entonces, las ecuaciones de Maxwell en el Sistema Internacional, en

forma diferencial están dadas por:

D

(2.10)

HiBiE (2.11)

0 B

(2.12) EiDiJH (2.13)

donde es la densidad de carga libre y J la corriente.

Capítulo 2

18

De acuerdo a lo descripto en la sección previa, la permitividad

dieléctrica de los sedimentos y las rocas dependen de su mineralogía y

su contenido de agua. Teniendo en cuenta que la permitividad de

ningún mineral terrestre excede a la del agua (aproximadamente 080 , a

20°C), podemos establecer ese valor como un límite superior. A su vez

los valores más bajos de conductividad típicamente encontrados son del

orden de 10-5 Siemens/m. Aun considerando esos valores extremos, se

obtiene que si la frecuencia es menor que 50kHz, aproximadamente,

resulta , y por lo tanto, vale la aproximación cuasi estacionaria o

cuasi estática, ya que en la ecuación (2.13) las corrientes de

desplazamiento pueden despreciarse frente a las de conducción. En

general, dentro del universo de métodos electromagnéticos, aquellos que

satisfacen la aproximación cuasi estacionaria son llamados métodos de

inducción electromagnética. El método EMI, que emplea frecuencias

entre 300Hz y 50kHz, aproximadamente, opera en ese régimen; no así

el GPR, cuyas frecuencias de trabajo van de 50 a 2000MHz.

2.3.3. Respuestas en Fase y en Cuadratura

El campo magnético generado por la espira Tx a una frecuencia

dada , para una posición de medición (x,y), denominado campo magnético primario, inductor o externo, en muy buena aproximación

corresponde al campo de un dipolo magnético oscilante por el cual

circula una corriente Ip eit. Cuando esta señal penetra en el subsuelo, induce corrientes en el mismo, que a la vez generan un campo

magnético secundario o inducido (Figura 2.3). El campo total es la

superposición de los campos primario y secundario. El equipo detecta

las diferencias de potencial que se generan en la espira Rx debido a las

variaciones con el tiempo del flujo magnético total. A las mismas le

resta el efecto del campo primario, que es conocido, y a partir de allí

determina el valor de la componente normal a esa espira del campo

magnético secundario, en partes por millón (ppm) respecto de la componente normal del campo magnético primario. Los datos

finalmente, son las componentes de dicha magnitud en fase y en

cuadratura (es decir, desfasada 90°) con el campo magnético primario,

IP(,x,y) y Q(,x,y), respectivamente.

En general, los valores de IP y Q medidos a cada frecuencia , conforme el instrumento se va desplazando sobre el área de estudio,

irán cambiando de acuerdo con las variaciones en la conductividad del

susbsuelo. IP además es sensible a los cambios en la susceptibilidad magnética (Won y otros, 1998; Huang y Won, 2000; Farquharson y

otros, 2003). Es importante señalar que ambas componentes también

Capítulo 2

19

dependen de la altura del instrumento, de la distancia entre las espiras

y de la orientación de las mismas, pero esos factores permanecen fijos

en cada prospección.

Las características generales de las respuestas IP y Q para el caso

usual de medios conductores, no magnéticos, pueden comprenderse

mediante un modelo cualitativo simplificado. Para ello, debe tenerse en

cuenta que el sistema EMI y el subsuelo conforman un circuito que, en

primera aproximación, es análogo a un circuito RL en serie (Figura 2.4).

Figura 2.4: El circuito formado por el sistema EMI y el subsuelo es análogo a un circuito RL en serie.

Como se indicó, la corriente en el transmisor es de la forma:

tipp eIti )(

(2.14)

El campo magnético primario del transmisor, en el medio conductor

es:

tipTCpTC

CP eIKtiKtH )()(

(2.15)

Para profundidades bastante menores que la profundidad de

penetración de los campos, TCK es un número real.

De la definición de la inductancia mutua entre el transmisor y el subsuelo, se tiene que el voltaje secundario generado en el subsuelo por

el campo magnético primario es:

dt

diMtv p

TCs )( (2.16)

Sustituyendo la expresión para ip(t) queda:

)()( tHK

MieIiMtv C

PTC

TCtipTCs

(2.17)

Como puede observarse, entre CPH y sv hay un desfasaje de 90º.

Capítulo 2

20

Considerando que el comportamiento puede ser descrito

aproximadamente por un circuito LR serie, se tiene que el voltaje

aplicado tiss eVtv )( , genera en el subsuelo una corriente ti

ss eIti )( ,

cuya magnitud depende de su resistencia, CR , y autoinductancia, CL .

tiSC

tiSCC

SCCS

tiSS eIzeILiR

dt

diLRtieVtv )()( (2.18)

donde Cz es la impedancia compleja, ccc LiRz .

La corriente fluyendo en el subsuelo es:

)()()(

)( tHLiRK

Mi

LiR

tv

z

tvti C

PCCTC

TC

cc

s

c

ss

(2.19)

El campo magnético en el receptor, generado por esa corriente

secundaria está dado por:

)(1

)()(2

2

tHqLK

iqqMKtiKtH C

PCTC

TCCRsCR

RS

(2.20)

Donde CC RLq / es el parámetro de respuesta, que determina si

gobierna la respuesta galvánica o inductiva.

A su vez, el campo primario en el receptor es:

)()( tiKtH PTRRP (2.21)

Como )()( tiKtH PTCCP , entonces:

)()( tHK

KtH R

PTR

TCCP (2.22)

Reemplazando en (2.20),

2

2

1)(

)(

qLK

iqqMK

tH

tH

CTR

TCCRRP

RS

(2.23)

Finalmente, definiendo CTR

TCCR

LK

MK610 , se obtiene que:

2

26

1)(

)(Re10

q

q

tH

tHIP

RP

RS

(2.24)

26

1)(

)(Im10

q

q

tH

tHQ

RP

RS

(2.25)

En la Figura 2.5 se muestran los gráficos de IP/ y Q/ en función de

CC RLq / .

Capítulo 2

21

Figura 2.5: Gráficos de IP/ y Q/, en función de CC RLq /

De estos gráficos puede observarse que en una posición donde el

suelo es muy resistivo (mal conductor) esencialmente, se tiene un

campo magnético secundario casi nulo. Esto se debe a que en ese caso,

prácticamente no hay corriente secundaria inducida. Por el contrario, si

el suelo es muy conductor (poco resistivo) se tiene un campo magnético

secundario mayormente en fase con el campo magnético primario. En la

práctica, esto es desfavorable pues la componente IP es mucho más

difícil medir de manera precisa que la componente Q. Lo ideal son las

situaciones intermedias donde IP, y especialmente Q tienen una

magnitud apreciable. Respecto de la dependencia de IP y Q con la

frecuencia, a frecuencias bajas ambas respuestas son pequeñas,

mientras que a frecuencias altas, IP es bastante mayor que Q, al igual

que cuando el suelo es un buen conductor.

En cuanto al efecto causado por un incremento en la susceptiblidad del medio, la componente Q y la parte de la componente

IP correspondiente a valores altos de q, prácticamente no se modifican,

pero la asíntota de IP correspondiente a q bajos se vuelve negativa (Won

y otros, 1998; Huang y Won, 2000; Farquharson y otros, 2003).

2.3.4. Tipos de Subsuelos

Los tipos de subsuelos encontrados pueden ser aproximadamente

homogéneos ( y son constantes), 1D ( y sólo varían con la profundidad), 2D (cuando existe alguna dirección horizontal de simetría, que usualmente se hace coincidir con x o y), o directamente 3D.

Algunos ejemplos de estas clases de suelos se muestran en la Figura

2.6.

Capítulo 2

22

Figura 2.6: Ejemplos de distintos tipos de suelos. (a) Homogéneo, (b) 1D, (c) 2D con

simetría en y, (d) 3D. En los dos primeros casos, IP y Q sólo dependen de , en el tercero

dependen de y de x, y en el último de , x, e y.

Cuando el subsuelo es homogéneo o 1D, las componentes IP y Q

medidas a cada frecuencia permanecen constantes en toda el área prospectada, dentro del error de medición. En el caso de subsuelos 2D,

IP y Q sólo varían en la dirección horizontal perpendicular a la dirección

de simetría, y en el último caso, de subsuelos 3D, IP y Q varían en

ambas direcciones horizontales.

2.3.5. Conductividad y Susceptibilidad Aparentes

Además de los valores de IP y Q registrados a cada frecuencia, en

cada posición de medición, IP(x,y,) y Q(x,y,), los equipos dan los correspondientes valores de conductividad y susceptibilidad aparentes,

ap(x,y,) y ap(x,y,), respectivamente. Estas magnitudes representan la conductividad y susceptibilidad que debería tener un subsuelo

homogéneo para dar esos valores de IP y Q, y pueden obtenerse de

manera relativamente sencilla (por ejemplo, Huang and Won, 2000), ya

que la respuesta de un medio homogéneo a dipolos magnéticos

verticales u horizontales es bien conocida (Frischknecht, 1967; Ward, 1967; Ward y Hohmann, 1988). Conceptualmente, puede decirse que

Capítulo 2

23

ap(x,y,) y ap(x,y,) dan una estimación de los valores promedio de la

conductividad y susceptibilidad del subsuelo, en distintas posiciones, a

distintas profundidades.

2.3.6. Profundidad de Investigación

Como es sabido, la profundidad de penetración de una onda

plana en un medio conductor, isótropo y homogéneo, cuando ,

es 2 . En la Figura 2.7 se muestra la relación entre la

frecuencia, la conductividad y , para distintas clases de rocas. Esa profundidad es la profundidad máxima que podría obtenerse para una

frecuencia y una resistividad dadas. Sin embargo, por diversas razones

que se describen a continuación, la profundidad de investigación

efectivamente alcanzada en la práctica con el método EMI suele ser

bastante menor que ese valor.

Formalmente, la profundidad de investigación se define como la

máxima profundidad a la cual un blanco determinado, en un medio

dado, puede ser detectado con un equipo EMI determinado. Esta es

intrínsecamente más compleja que la profundidad de penetración.

Huang (2005) divide los factores que afectan la profundidad de

investigación en dos categorías: manejables y no manejables. Un

esquema de esos factores puede verse en la Figura 2.8.

Los factores manejables son aquellos sobre los cuales se tiene

algún grado de control y que, por lo tanto, pueden ser optimizados,

mientras que los factores no manejables son aquellos que no pueden

ser modificados. Entre estos últimos se encuentran las características del blanco a detectar y el medio en que se encuentra, y el ruido

electromagnético ambiental.

En general, los blancos son más fáciles de detectar cuanto mayor es su contraste de conductividad con el medio circundante, y dentro de

eso, es más sencillo detectar blancos conductores en medios resistivos

que blancos resistivos en medios conductores. Asimismo, la posibilidad de detectar los blancos también se incrementa cuanto mayor es su

tamaño y menor su profundidad.

Capítulo 2

24

Figura 2.7. Gráfico que muestra la relación entre la frecuencia, la conductividad y la profundidad de penetración, tomado de Won (1980). Empleando frecuencias entre

100Hz y 100kHz, en un área de rocas ígneas típicas, de resistividad 1000 ohm-m, se tendrán profundidades de penetración entre 40 y 1500 metros. En cambio, en un suelo

arcilloso, de resistividad 10 ohm-m, a esas mismas frecuencias las profundidades alcanzadas serán bastante menores, entre 5 y 150 metros.

Capítulo 2

25

Figura 2.8: Diagrama de los factores que afectan la profundidad de investigación

(Huang, 2005)

En cuanto al ruido electromagnético ambiental, en primer lugar,

es esencial distinguir entre ruido coherente e incoherente. El ruido

incoherente no tiene correlación temporal con la corriente del

transmisor y por esto, introduce errores aleatorios en los datos. En la

Figura 2.9 se muestra el espectro de potencia de las variaciones del

campo geomagnético con frecuencias entre 0.01 y 50000Hz.

Figura 2.9: Espectro del ruido electromagnético ambiental, tomado de Palacky y West (1991).

Capítulo 2

26

Dichas variaciones son utilizadas como fuentes naturales por

otros métodos de inducción electromagnética, pero para el método EMI

constituyen ruido electromagnético ambiental incoherente. En el rango de frecuencias de interés, 300 – 50000Hz, el origen principal de este

tipo de ruido son las descargas asociadas a tormentas eléctricas, que

generan perturbaciones que pueden propagarse miles de kilómetros, ya

que el espacio entre la ionósfera y la superficie terrestre se comporta

como una guía de ondas. Superpuesto a esto están las líneas

espectrales asociadas a los armónicos de 50/60Hz en las líneas

eléctricas y las señales de radio de transmisores VLF (en inglés, “very

low frequency”). El espectro por debajo de 1Hz corresponde a

pulsaciones geomagnéticas a gran escala que surgen en respuesta a la

interacción del viento solar con la magnetósfera terrestre. Otros tipos de

ruido incoherente en los sistemas EMI incluyen los originados por el

movimiento del operador, y el ruido electrónico y térmico en los

amplificadores del receptor. Los equipos se diseñan de manera tal de

reducir los efectos del ruido incoherente lo más posible.

El ruido coherente es aquel que está correlacionado

temporalmente con la corriente en el transmisor, e introduce errores

sistemáticos en los datos. Dentro de esto se encuentran el ruido

geológico (Everett y Weiss, 2002) y el ruido cultural (Qian y Boerner,

1995). El ruido geológico se debe a las corrientes inducidas en

heterogeneidades de escala fina, demasiado pequeñas, numerosas, o

complicadas como para ser descriptas en detalle y tenidas en cuenta en los modelados numéricos. El ruido cultural proviene de las corrientes

inducidas en estructuras conductoras presentes en el área estudiada, o cerca de la misma, que no pueden ser removidas. Dichas estructuras

pueden estar tanto en el subsuelo (cables, tuberías y barriles metálicos),

como sobre la superficie (postes, cercos, techos y cortinas metálicos).

Entre los factores manejables están, por un lado, los referidos a

los trabajos de campo, como las características del equipo utilizado (sensibilidad y precisión de los sensores, distancia entre las espiras,

potencia del transmisor, etc.), las frecuencias de medición seleccionadas

y la orientación de las bobinas, y por otro lado, los métodos empleados

posteriormente para procesar e interpretar los datos adquiridos.

Para las tareas de campo, en particular, existen reglas generales

básicas que deben ser consideradas:

Las ondas de frecuencias bajas tienen más penetración que las de

frecuencias altas, pero tienen peor relación señal-ruido.

Capítulo 2

27

La relación señal-ruido puede mejorarse disminuyendo el número

de frecuencias medidas simultáneamente.

La profundidad de investigación aumenta con la distancia entre espiras. A su vez, las configuraciones con espiras horizontales

brindan mayor penetración que las configuraciones con espiras

verticales.

Los métodos empleados para procesar e interpretar los datos serán

descriptos más adelante.

2.3.7. Equipo utilizado para este trabajo: GEM-2

Para el trabajo se utilizó un equipo GEM-2, fabricado por

Geophex (Geophex, 2004; Figura 2.1). En estos sistemas las espiras son

coplanares y están separadas 1.66m. El ancho de banda va de 330Hz a

48kHz, y el equipo permite medir hasta quince frecuencias

simultáneamente. Sin embargo, como la potencia del transmisor se

divide entre todas ellas, para mantener una buena relación señal-ruido,

lo usual es medir solamente de 3 a 8 frecuencias simultáneas.

Por otra parte, en el modo normal de funcionamiento, el equipo

mide de manera continua. El período base para las mediciones es 1/25s.

Dentro de ese período base el equipo completa una serie entera de

operaciones: transmite la onda multifrecuencial, procesa las señales

recibidas, y determina y almacena las respuestas IP y Q a cada

frecuencia transmitida. El usuario puede elegir el factor de apilado o

“stacking”, A, que determina cuántas de esas mediciones base promedia el equipo para generar un dato. Factores de apilado mayores reducen el

ruido, pero a la vez disminuyen la velocidad de muestreo. Lo más usual es elegir un factor de apilado entre 3 y 5, con lo cual se obtiene un dato

cada 0.12 o 0.2 segundos, respectivamente. A una velocidad normal de

caminata del operador, eso corresponde a tener un dato cada 6 o 10cm,

respectivamente. En este punto es importante reiterar que, aún cuando

para obtener cada dato el sistema promedia varias mediciones base, los

errores no son informados.

Respecto de la penetración alcanzada, la misma depende de todos

los factores descriptos en la sección anterior. En condiciones relativamente normales, los diseñadores estiman que la misma ronda

los 20-30m en áreas resistivas (>1000 ohm-m) y 10-20m en áreas

conductoras (<100 ohm-m).

Capítulo 2

28

2.3.8. Interpretación de los datos EMI

2.3.8.a Aspectos Generales

Aún hoy en día, el uso principal de los sistemas EMI es la

detección de anomalías, especialmente anomalías conductoras, por visualización directa de los gráficos en planta de los datos obtenidos a

cada frecuencia. Para caracterizar el subsuelo (esto es, obtener modelos

cuantitativos de su distribución de conductividad eléctrica y, en ciertos

casos, susceptibilidad magnética) lo que se utiliza son métodos de inversión 1D (Huang y Won, 2000; Farquharson y otros, 2003).

Existen varios métodos de modelado numérico 2D y 3D, tanto

directos como inversos (Alumbaugh y otros 1996; Newman y Alumbaugh, 1995, 1997; Sasaki, 2001; Sasaki y Meju, 2006; Sasaki y

otros, 2010; Martinelli y otros, 2006; Mitsuhata, 2000); sin embargo, los

mismos casi no se utilizan debido al gran tiempo de cálculo que

demanda su uso, aún con las computadoras actuales. Ese hecho, que hace que los mismos resulten muy poco prácticos, tiene su origen por un lado, en la complejidad que presenta calcular la respuesta de

modelos de subsuelo 2D o 3D, a dipolos magnéticos, con buena

precisión, y por otro, a que la cantidad de datos a analizar suele ser

muy grande. Los métodos de inversión 1D en cambio, corren en tiempos

sumamente accesibles, y brindan valiosa información cuantitativa que,

si bien es aproximada, supera a la que pueda obtenerse de una mera

observación de los datos.

2.3.8.b Observación Directa de los Datos

De la observación de los gráficos en planta de las componentes IP

y Q medidas a cada frecuencia (o bien de ap y ap) pueden detectarse zonas anómalas y obtenerse información aproximada sobre su

extensión lateral. Asimismo, puede inferirse si esas anomalías son

conductoras o resistivas, y si son o no magnéticas.

Los suelos encontrados en aplicaciones superficiales están

conformados, usualmente, por materiales que van desde resistivos hasta moderadamente conductores, con resistividades entre 5-10 y

1000 ohm-m. En estas situaciones, en general, se satisfacen las

siguientes condiciones:

Q es proporcional a ap.

En cada punto de sondeo, IP y Q disminuyen al disminuir la frecuencia, y para cada frecuencia, en general, IP y Q son

Capítulo 2

29

mayores en las zonas donde el terreno es más conductor (Figura

2.5).

En el caso de cuerpos conductores localizados (de dimensiones

menores que la distancia entre espiras), con espiras verticales se

tiene un máximo IP y Q cuando Rx está justo sobre el cuerpo,

mientras que contrariamente, cuando las espiras son horizontales,

en esa posición se tendrán mínimos de IP y Q. Nótese que

también habrá un mínimo de ap.

IP suele ser útil para detectar objetos metálicos, porque es sensible a la presencia de medios magnéticos (no así Q). Lo

característico en esos casos es observar valores negativos de IP a

frecuencias bajas.

2.3.8.c Método de Inversión 1D

Obtener modelos de la conductividad eléctrica y/o susceptibilidad

magnética del subsuelo a partir de los datos medidos en la superficie

con métodos electromagnéticos es un problema complejo. Por una parte,

la dependencia de las respuestas con las propiedades de los modelos no

es lineal, y por otra, al tenerse un número finito de datos, cada uno con

su error, siempre hay un conjunto de modelos que permiten ajustar los

datos con un nivel de error similar. Para estabilizar las soluciones, los

métodos de inversión usualmente eligen, de entre todos esos modelos,

el menos rugoso; esto es, aquel cuyas propiedades varían de manera

más suave. Los modelados directos generalmente se realizan empleando

las técnicas de diferencias finitas o elementos finitos, y el proceso se

hace de forma iterativa, buscando alcanzar un error en el ajuste similar

al error de los datos. Esto evita introducir en los modelos estructuras

ficticias que no están soportadas por la información contenida en los datos, o por el contrario, perder resolución por un suavizado excesivo

de los modelos. Los programas de inversión suelen contar además con

diversos mecanismos que permiten introducir información adicional

sobre las características del subsuelo, si ésta se encuentra disponible.

Para el presente trabajo se utilizó el método de inversión 1D EM1DFM, desarrollado por el Grupo de Inversión Geofísica de la

Universidad de Columbia Británica (UBC-GIF), basado en el trabajo de

Farquharson y otros (2003). Este método considera modelos de subsuelo 1D, compuestos de capas horizontales homogéneas. Durante

la inversión, en cada punto de sondeo se minimiza una combinación de

la rugosidad del modelo y la discrepancia entre los datos observados y

los predichos para ese modelo. Las profundidades de las interfaces

permanecen fijas, y varían el logaritmo de las conductividades, y las

susceptibilidades de las capas.

Capítulo 2

30

El modelado directo se realiza utilizando diferencias finitas. Las

espiras transmisora y receptora pueden ser horizontales o verticales, y

además coplanares, coaxiales o perpendiculares entre sí. Durante la

inversión se minimiza la función objetiva:

LBmd (2.26)

con 2obspre

dd ddW (2.27)

Donde es la norma L2, dobs es un vector que contiene N

observaciones, y dpre es el vector de datos sintéticos generados mediante el modelado directo. Las componentes en fase y en cuadratura a

cualquier frecuencia son consideradas como valores independientes. Wd es una matriz diagonal, cuyos elementos son las inversas de las

desviaciones estándar de las observaciones, quedando entonces

N

k k

obsk

prek

d s

dd2

(2.28)

Siendo ks la desviación estándar estimada de cada observación. El

segundo término de la función objetiva está relacionado con el modelo y

está compuesto a su vez por cuatro términos:

2,2,

2,2,

refzzz

refsss

refzzz

refsssm

mmWmmW

mmWmmW

(2.29)

donde m y m son los vectores que contienen los logaritmos de las

conductividades y las susceptibilidades de las M capas, respectivamente.

Las matrices sW y

sW son matrices diagonales cuyos elementos son

iguales a las raíces cuadradas de los espesores de las capas. Las

matrices zW y

zW son los operadores en diferencias finitas de primer

orden, cuyas filas son ponderadas por la recíproca de la raíz cuadrada de la mitad de la distancia entre los centros de las dos capas

respectivas. Los vectores refsm , , ref

zm , , refsm , y ref

zm , contienen los

parámetros de los cuatro posibles modelos de referencia. La elección del

peso relativo de esos cuatro términos está determinada por el valor de

los coeficientes s , s , z y z . El parámetro determina el balance

entre los términos de la función objetiva que corresponden al error del

ajuste y a la rugosidad del modelo, es decir el balance entre ajustar

mejor las observaciones y mantener el modelo lo más suave posible. Finalmente, la tercera componente de la función objetiva es una barrera

logarítmica de la forma:

Capítulo 2

31

M

jjLB

1

log (2.30)

donde j es la susceptibilidad de la j-ésima capa.

El procedimiento iterativo seguido para minimizar la función

objetiva se describe en detalle en Farquharson y otros (2003).

Para invertir un conjunto de datos, se deben especificar una

cantidad de parámetros: el tipo de inversión a realizar, es decir si se

invertirán conductividades, susceptibilidades, o ambas magnitudes

simultáneamente; los modelos de conductividades y/o susceptibilidades

iniciales, y los respectivos modelos de referencia; el número de capas y

el espesor de cada una de ellas; cuando son conocidos, los errores de

las observaciones; y por último, los valores de los parámetros alfa, beta,

y cuando corresponda, . Combinando los resultados obtenidos en cada punto de medición, el programa genera modelos del subsuelo 2D bajo

cada línea medida. En esos modelos, las propiedades del subsuelo

varían gradualmente con la profundidad, pero no lateralmente. Esto se

debe a que el programa no impone ninguna correlación entre los datos

correspondientes a puntos vecinos, o entre los modelos 1D obtenidos

para esos puntos. De esa forma pueden aparecer libremente cambios

laterales abruptos que no representan características reales del

subsuelo, sino que son artefactos que se generan, por un lado, por las

variaciones a escala corta de los datos causadas por la presencia de

ruido electromagnético ambiental incoherente, incluyendo los

movimientos indeseados del instrumento durante la caminata, y por el

otro, por las variaciones en el grado de ajuste alcanzado en cada

inversión 1D. Los cambios laterales atribuibles a este último factor

pueden reducirse usando, entre los diferentes procedimientos de

inversión que provee el programa, el que considera un valor constante

del parámetro de compensación β, suministrado por el usuario, para todos los puntos medidos; mientras que las variaciones asociadas al

ruido de los datos pueden reducirse aplicando las técnicas de filtrado

lateral 2D y 3D propuestas por Martinelli y Osella (2010) y Martinelli y Duplaá (2008), respectivamente. A continuación se describe la primera

de ellas, que es la utilizada en este Trabajo.

2.3.8.d Filtrado de los datos

El filtro lateral 2D mencionado correlaciona los datos obtenidos a

cada frecuencia en puntos vecinos. Si 0,kiC es la componente IP o Q

medida en el punto i-ésimo, a la frecuencia kf , entonces, esa misma

Capítulo 2

32

componente, luego de l aplicaciones del filtro, lkiC , , estará dada por el

siguiente promedio ponderado:

1

00

)(,

)(,)1(

, 2

Nvn

n

Nvnn

lkni

lknil

ki

CCC (2.31)

donde n es un número natural o cero, es un número real mayor que

1 que controla la velocidad a la cual el peso relativo de los vecinos

disminuye cuando n aumenta, y Nv determina el número de vecinos considerados. , Nv y el número de sucesivas aplicaciones del filtro

puede variarse hasta obtener resultados satisfactorios. Los valores

óptimos de esos parámetros dependerán de cada situación particular.

La idea general es reducir tanto como sea posible las variaciones

espurias, sin producir una pérdida apreciable de resolución lateral.

2.4. MÉTODO GEOELÉCTRICO

2.4.1. Conceptos Generales

El método geoeléctrico permite estudiar la distribución de

conductividad eléctrica del subsuelo. En el mismo se emplea una fuente

artificial de corriente continua mediante la cual se inyecta en la tierra

una corriente I, a través de un par de electrodos A y B, y se realizan

mediciones de la diferencia de potencial (V) entre otros dos electrodos

M y N, cuyas posiciones se eligen convenientemente (Figura 2.10).

Figura 2.10: Esquema de los equipos de prospección geoeléctrica

Para un medio homogéneo de resistividad , la diferencia de potencial medida entre los electrodos M y N satisface (por ejemplo,

Telford y otros, 2004):

BMANBNAM

IV1111

2

1

(2.32)

Capítulo 2

33

AM representa la distancia entre los electrodos A y M, AN la

distancia entre los electrodos A y N, y así respectivamente. La ecuación

(2.32) puede reordenarse de la siguiente forma:

I

VK

(2.33)

donde K es un factor geométrico que guarda la información de la

disposición espacial de los electrodos:

BMANBNAM

K1111

2

(2.34)

Es importante mencionar que en un suelo homogéneo, de la

ecuación 2.33, se obtiene el mismo valor de cualquiera sea la corriente y distribución de electrodos utilizada.

En general, para medios no homogéneos, a partir del valor de la

intensidad de corriente inyectada en el suelo, de la diferencia de

potencial medida y de las distancias relativas entre los electrodos,

utilizando las ecuaciones 2.33 y 2.34, se calcula la resistividad aparente

ap, que es la resistividad que debería tener un medio homogéneo para

dar esa misma respuesta.

2.4.2. Configuraciones Electródicas más Usuales

En la Figura 2.11 se muestran algunas de las configuraciones de

electrodos más utilizadas: Wenner, Schlumberger, Dipolo-Dipolo y Polo-

Dipolo, junto con la forma del factor geométrico de cada una de ellas. En todas estas configuraciones los electrodos se colocan a lo largo de

una línea. En la configuración Wenner (Figura 2.11.I) los electrodos se

distribuyen en el siguiente orden: AMNB cumpliéndose que la distancia entre electrodos consecutivos es la misma. En la configuración

Schlumberger (Figura 2.11.II) el orden es el mismo, pero la distancia

entre los electrodos de corriente es mucho mayor que entre los

electrodos de potencial. Si bien en general los electrodos se colocan en

forma simétrica con respecto al punto medio entre los electrodos de corriente, no es necesario que éste sea siempre el caso. En la

configuración dipolo-dipolo (Figura 2.11.III) el orden de los electrodos es

diferente: ABMN y los electrodos de corriente y los de potencial se

encuentran igualmente distanciados entre sí, pero muy alejados unos

de otros. En la configuración polo-dipolo (Figura 2.11.IV) el electrodo de

corriente B, se coloca a una gran distancia respecto del resto de los

electrodos los cuales pueden colocarse de manera arbitraria. Como el

Capítulo 2

34

electrodo B se encuentra muy alejado del resto no resulta necesario que

se encuentre alineado con ellos.

Figura 2.11: Esquema de la disposición de los electrodos para diferentes configuraciones electródicas junto con sus respectivos factores geométricos.

Cada configuración presenta su propia sensibilidad y resolución

según las distancias entre electrodos utilizadas y según el modo en que

se implemente. Según las dimensiones y/o profundidades de los rasgos

o estructuras que se desea encontrar y de sus contrastes de resistividad

se debe elegir la configuración adecuada y el modo conveniente de

implementarla. La elección del dispositivo a utilizarse dependerá

también del espacio disponible para desplegar la configuración y la practicidad para llevarla a cabo. Por ejemplo, la configuración Wenner presenta una alta sensibilidad para detectar objetos superficiales por

sobre otro tipo de arreglos como el de Schlumberger el cual resulta

conveniente a la hora de realizar estudios de grandes profundidades. En

cambio, la configuración dipolo-dipolo presenta alta sensibilidad a

contrastes laterales de resistividad, sin tener tan alta sensibilidad en lo

que a contrastes en profundidad concierne.

2.4.3. Procedimientos de Campo

En las prospecciones geoeléctricas hay dos procedimientos de

campo básicos: los sondeos de profundidad para determinar la

Capítulo 2

35

variación vertical de la resistividad denominados Sondeos Eléctricos

Verticales (SEV), y los mapeos laterales o tomografías eléctricas del

suelo, en los cuales se buscan variaciones de resistividad tanto laterales como en profundidad. Considerando los objetivos de los trabajos

encarados, en esta Tesis se utilizan exclusivamente mapeos laterales,

con la configuración dipolo-dipolo. Estos se realizan a lo largo de líneas

o perfiles, siguiendo el esquema mostrado en la Figura 2.12.

Figura 2.12. Esquema de la secuencia de medición correspondiente a un mapeo lateral con la configuración electródica dipolo-dipolo.

Primero se colocan los electrodos al comienzo de la línea de

manera tal que electrodos consecutivos se encuentren a distancias

iguales ( a ) siendo el punto de sondeo el punto medio entre los

electrodos B y M (Figura 2.12.I). Una vez tomada la medición de

resistividad aparente, dejando los electrodos de corriente fijos, se

mueven los de potencial una distancia a cada uno, quedando así los

electrodos B y M distanciados en 2 a , con lo que el punto de sondeo se

corrió una distancia 2a (Figura 2.12.II). Este procedimiento se repite

un número n de veces con lo cual el punto de sondeo se desplaza

lateralmente hasta una distancia na/2. En general n oscila entre 6 y 9 dependiendo de la profundidad deseada para la prospección. Una vez

terminada la serie de mediciones descripta, se mueven los electrodos de

corriente cada uno una distancia a (Figura 2.12.III) y se repite el mismo

procedimiento hasta el final de la línea (Figura 2.12.IV). Entonces, se

dice que se realizó un sondeo utilizando la configuración dipolo-dipolo

con aberturas electródicas de distancia a. Los valores de resistividad aparente obtenidos en cada medición se grafican en lo que se conoce

como una pseudosección: a cada valor de ap le asigna un color y se lo ubica sobre un plano como se muestra la Figura 2.12.IV, según la posición del punto de sondeo en la dirección horizontal y a una

profundidad na /2 en la dirección vertical. Es importante señalar que la

relación entre las resistividades de la subsuperficie y lo observado en la

Capítulo 2

36

pseudosección correspondiente no es evidente ni sencilla. Si bien se

puede obtener alguna información cualitativa a partir de la

pseudosección, los modelos de la distribución de conductividad en el

subsuelo se obtienen aplicando métodos de inversión.

Si bien las prospecciones pueden realizarse utilizando equipos de

cuatro electrodos, hoy en día es usual utilizar dispositivos

multielectródicos como el que se muestra en la Figura 2.13. Se colocan

el número necesario de electrodos a lo largo del perfil, se los conecta a

un cable multifilamento y se maneja desde una consola a través de qué

par de electrodos circula la corriente y cuáles son los electrodos de

potencial. De esta forma la adquisición de datos se lleva a cabo de

manera mucho más rápidamente y sencilla.

Figura 2.13: Sistema geoeléctrico multielectródico.

2.4.4. Métodos de Inversión

A diferencia de lo que sucede en el caso del método EMI, donde

todavía se utilizan métodos de inversión 1D, en el caso de geoeléctrica

existen numerosos métodos de inversión 2D rápidos y confiables, como por ejemplo, los de Oldenburg y Li (1994) y Loke y Barker (1996a). La

manera en la cual estos realizan el ajuste de los datos es similar, en

líneas generales, a lo descripto en la Sección 2.3.8.c, sólo que en este caso, se obtienen modelos (o imágenes) 2D de la estructura eléctrica del

subsuelo bajo cada perfil prospectado, denominadas también

tomografías de resistividad eléctrica (ERT, por su nombre en inglés:

“electrical resistivity tomographies”).

Capítulo 2

37

También existen métodos de inversión 3D, como los de Loke y

Barker (1996b) y Li y Oldenburg (2000), entre otros, pero éstos sólo se

utilizan en casos particulares que así lo requieran, ya que para poder aplicarlos correctamente es necesario haber cubierto el área de estudio

con una grilla densa de mediciones, formada por perfiles separados

entre sí una distancia similar a la separación entre electrodos a, y aún utilizando equipos multielectródicos, esto generalmente requiere de un

trabajo de campo bastante extenso.

38

Capítulo III Prospección geofísica en una zona contaminada por un derrame reciente de hidrocarburos

3.1. INTRODUCCIÓN

Existen numerosas fuentes artificiales de contaminación de

suelos y aguas subterráneas, entre las cuales tienen gran relevancia las

relacionadas con la explotación y el transporte de hidrocarburos. Si

bien el uso de ese recurso energético es uno de los sustentos de las

actividades humanas, la extracción y luego su transporte puede

ocasionar importantes problemas de contaminación medioambiental

(Verma y otros, 2006). La presencia de este tipo de sustancias en el

subsuelo supone la existencia de efectos nocivos potenciales para el

ecosistema y el medioambiente en general. La posibilidad de que se

transmitan al agua subterránea hace que ecosistemas alejados de la

zona contaminada también puedan verse afectados en un futuro.

Durante todo el siglo pasado se ha registrado en casi todo el mundo, un

rápido aumento en la cantidad de suelos contaminados por

hidrocarburos y sus derivados. Entre los contaminantes ambientales

presentes en los sitios donde han ocurrido esos derrames, se

encuentran los hidrocarburos policíclicos aromáticos (HPA), varios de

los cuales son considerados persistentes en la matriz del suelo y

sedimentos. Organismos internacionales como la Organización Mundial

de la Salud (OMS) y la Agencia de Protección Ambiental de los Estados

Unidos de Norteamérica (EPA por sus siglas en inglés), han regulado el

nivel de HPA permitido en el medio ambiente desde que se descubrió el

poder cancerígeno que poseen estas sustancias (Amador Hernández y

otros, 1999).

La ubicación final de los desechos generados por ejemplo en las

refinerías de petróleo, así como la remediación de sitios contaminados

por derrames accidentales plantean grandes desafíos; debido a los altos

costos que lleva la ejecución de los trabajos de remediación necesarios

para evitar los graves problemas que pueden causar en la salud de la población (Vasudevan y Rajaram, 2001; Coria y otros, 2009;

Bongiovanni y otros, 2008). Si lo que se busca es mejorar las estrategias

de prevención y/o remediación de la contaminación, es necesario conocer cómo los contaminantes se depositan y dispersan en la

subsuperficie. En un derrame típico de hidrocarburos, estos se vierten

directamente sobre el suelo de manera rápida; la parte central de la

Capítulo 3

39

zona contaminada generalmente se encuentra cerca de la capa freática

con una zona difusiva debajo y una zona gaseosa arriba (Osella y otros,

2002). En estos eventos, donde se produce el vertido de hidrocarburos directamente sobre el suelo, se debe tener como prioridad la protección

de la calidad del agua subterránea. Si el contaminante alcanza la capa

freática las consecuencias pueden ser graves, ya que los contaminantes

se pueden combinar con el agua subterránea y fluir junto con ella de un

lugar a otro. La seriedad del problema se incrementa cuanto mayor es la porosidad del suelo y/o la cantidad de hidrocarburo derramado. El

desarrollo de procedimientos alternativos que permitan estudiar esta

clase de plumas de contaminación de manera más rápida y económica,

es de fundamental interés para ayudar al diseño más adecuado y

eficiente de los métodos de remediación de las napas y el suelo.

La manera usual de estudiar las áreas afectadas por este tipo de

derrames es mediante la realización de pozos freáticos, de los cuales se

extraen muestras de suelo y agua a las que luego se le practican

diversos análisis físico-químicos para medir su grado de contaminación

(Khan y otros, 2004). Estos análisis brindan información directa, que es

precisa y confiable, pero sólo en un número determinado de puntos

donde se han realizado los pozos, los cuales además son relativamente

costosos.

Los métodos EMI y Geoeléctrico, así como otros métodos

geofísicos eléctricos y electromagnéticos (polarización inducida,

georradar), se han venido aplicando durante más de una década para

estudiar sitios contaminados por hidrocarburos. Estos métodos brindan

información que, si es combinada adecuadamente con la obtenida de

las muestras tomadas en pozos y la información hidrogeológica, permite

determinar de manera bastante completa las características de las

plumas de contaminación y estimar su posible influencia sobre las

aguas subterráneas. Sin embargo, uno de los principales problemas que

se presentan a la hora de poder interpretar correctamente los

resultados de esos estudios geofísicos, es que la respuesta del suelo frente a este tipo de contaminación es bastante compleja y además

variable en el tiempo. Como los hidrocarburos son altamente resistivos,

en zonas recientemente contaminadas, inicialmente, se espera encontrar anomalías resistivas, especialmente donde la contaminación

alcanza el nivel freático. Luego de algún tiempo comienzan a aparecer

anomalías conductoras y, finalmente, cuando la contaminación es

madura (varios años), usualmente todas las anomalías asociadas a los

volúmenes contaminados son conductoras. Esto último se comprobó en numerosos sitios. Las causas que llevan a este cambio en el signo de las

anomalías (básicamente relacionadas con distintos mecanismos de

Capítulo 3

40

degradación de los hidrocarburos) están actualmente bastante bien

identificadas (Cassidy y otros, 2001; Werkema y otros, 2003; Atekwana

y otros, 2004; Shevnin y otros, 2005; Atekwana y Atekwana, 2010).

Cabe señalar que el número de trabajos publicados presentando

resultados de estudios geofísicos realizados en sitios con contaminación

de origen reciente es notablemente menor que el correspondiente a

casos de contaminación madura. Considerando esto, en este capítulo se

presentan los resultados del estudio de una pluma contaminante

ocasionada por el derrame de cerca de 16000 litros de nafta, producido

luego del vuelco accidental de un camión cisterna. En el área se

realizaron dos prospecciones EMI, la primera dos semanas después del

derrame y la segunda tres meses después de la primera, luego de

comenzadas las tareas de remediación. Para adquirir los datos EMI se

utilizó un equipo GEM-2 marca Geophex. La segunda vez también se

realizaron tres líneas geoeléctricas dipolo-dipolo, empleando un equipo

Saris 500 marca Scintrex. A los datos EMI se les aplicó el método de

inversión 1D desarrollado por Farquharson y otros (2003), combinado

con la técnica de filtrado lateral 2D mencionada previamente (Martinelli

y Osella, 2010) que permite reducir las variaciones laterales espurias en

la imágenes del subsuelo. Además, se desarrolló un método que permite

estimar las profundidades reales de investigación alcanzadas en las

prospecciones EMI, a través del cálculo de un índice que determina la

confiabilidad del valor de conductividad eléctrica obtenido para cada

punto del subsuelo, y se lo aplicó para investigar si las profundidades de investigación alcanzadas en este caso resultaban suficientes respecto

del interés de los estudios. Las líneas geoeléctricas se invirtieron empleando un método de inversión 2D conocido (Loke y Barker, 1996a),

y todos los resultados se compararon con la información obtenida a partir de varios freatímetros instalados en el sitio. A continuación se

realiza una breve descripción del lugar y luego se detallan la

metodología empleada para los dos estudios geofísicos y los resultados

obtenidos.

3.2. DESCRIPCIÓN DEL SITIO

Sobre la Avenida de circunvalación de Rosario, durante 2008, se

produjo el vuelco de un camión cisterna que transportaba nafta. Por el impacto se rompieron dos de las cinco cisternas del camión,

derramando alrededor de 16000 litros del producto en la mano norte-

sur de la avenida. Debido a la pendiente del terreno, la nafta derramada

corrió por la cinta asfáltica aproximadamente 200m en dirección sur-

norte, hasta encontrar un terreno plano donde comenzó a acumularse (Figura 3.1). En este lugar se encuentra una tapa de un conducto de

Capítulo 3

41

desagüe pluvial subterráneo de 70cm de diámetro, que está enterrado a

unos 4-5 metros de profundidad, cruza por debajo de la mano norte-sur

de la avenida hasta llegar al cantero central de separación y por este alcanza, luego de recorrer dos kilómetros en dirección sur, un arroyo de

la zona. Luego de unas horas del derrame, se cubrió la tapa

mencionada para evitar que el hidrocarburo continuara ingresando al

conducto de desagüe, y se succionó el hidrocarburo acumulado en el

suelo. Posteriormente, se realizaron 12 pozos freáticos cuya ubicación

se muestra en la Figura 3.1 (b).

Figura 3.1: Plano esquemático del sitio donde se muestran: a) el área de las prospecciones GEM-2 y la posición de las líneas geoeléctricas; b) la ubicación de los

freatímetros.

3.3. METODOLOGÍA DE ADQUISICIÓN DE DATOS

Para estudiar el sitio se aplicó el método EMI; la segunda vez

también se realizaron tres líneas geoeléctricas dipolo-dipolo. Los datos

EMI se adquirieron utilizando un equipo GEM-2 marca Geophex y los

geoeléctricos empleando un equipo Saris 500 marca Scintrex.

Con las prospecciones EMI se cubrió un área de 12mx15m, realizando líneas paralelas a la avenida, espaciadas 1m, con las espiras

colocadas en posición horizontal y el eje del instrumento (línea que une

los centros de las espiras) paralelo a la dirección de adquisición. Esta

orientación del instrumento es la más utilizada en prospecciones de

este tipo. Las frecuencias de medición utilizadas: 47025, 30375, 20175, 13575, 8775 y 5825Hz, se seleccionaron teniendo en cuenta que las

Capítulo 3

42

profundidades de interés en el estudio no superaban los 10m, ya que el

nivel freático se encontraba a una profundidad estimada de entre 5 y

7metros. Las líneas geoeléctricas se realizaron empleando la configuración

dipolo-dipolo. La distancia a entre los electrodos de corriente, y entre los de potencial, fue 1.5m para las líneas L1 y L2, y 1m para la L3. El

valor máximo para la separación entre los electrodos B y M, na, fue 10a.

3.4. RESULTADOS DEL PRIMER ESTUDIO GEOFÍSICO

3.4.1. Análisis de los Gráficos de los Datos EMI

Las Figuras 3.2 y 3.3 muestran, respectivamente, las

componentes IP y Q del campo inducido, medidas a cada frecuencia,

durante el primer estudio.

Figura 3.2: Gráficos de las componentes en fase medidas a cada frecuencia, durante el primer estudio, en partes por millón del campo primario.

Como es usual, estos datos están dados en partes por millón

(ppm) del campo primario. Puede apreciarse que el nivel de ruido

Capítulo 3

43

electromagnético es relativamente elevado. Esto era esperable

considerando que se trabajó en una zona urbana y que inclusive había

tendidos eléctricos cercanos. La mala relación señal-ruido se manifiesta en los gráficos mediante oscilaciones de corta escala en la dirección de

adquisición de datos. Como se ve, el nivel de ruido en general aumenta

al disminuir la frecuencia y es bastante mayor para la componente IP.

Figura 3.3: Gráficos de las componentes en cuadratura medidas a cada frecuencia, durante el primer estudio, en partes por millón del campo primario.

La anomalía observada en la parte superior izquierda en todos los

gráficos es una distorsión producida por el guardarail metálico. Asimismo, en los gráficos correspondientes a las frecuencias mayores se

aprecia una anomalía prácticamente paralela a la desviación de salida

de la avenida y que podría estar relacionada, por ejemplo, con alguna tubería o cableado subterráneo. A lo largo de x=3m, aproximadamente,

hay otra anomalía recta que también podría deberse a algún tendido

subterráneo, en este caso paralelo a la avenida. Por otra parte, sobre la

cámara de desagüe que mayormente contenía aire, efectivamente, se

observa una disminución de los valores de Q e IP. El efecto es más

Capítulo 3

44

extendido para la componente IP. Más allá de todas estas distorsiones,

debidas al carácter urbano del sitio, la zona del subsuelo posiblemente

contaminada se aprecia claramente en los gráficos de la componente Q

(no así en los de IP), mediante un aumento de esta componente que se da desde x=0m hasta valores de x que oscilan entre 5 y 8m,

aproximadamente, dependiendo de y. La región más contaminada sería

la que rodea a la boca de desagüe.

3.4.2. Filtrado Lateral de los Datos EMI

En el capítulo previo se mencionaron los métodos de filtrado

espacial 2D y 3D (Martinelli y Osella, 2010; Martinelli y Duplaá, 2008,

respectivamente) diseñados para mejorar la relación señal-ruido de los

datos EMI, y reducir las variaciones laterales espurias en las imágenes

del subsuelo obtenidas al aplicar métodos de inversión 1D.

Figura 3.4: Componentes Q obtenidas luego de aplicar a las componentes Q medidas (ver Figura 3.3) el filtro espacial propuesto en Martinelli y Osella (2010), tres veces, con =2 y Nv=5.

Capítulo 3

45

En cada uno de esos trabajos, se implementaron dos versiones

del filtro correspondiente, una que se aplica a los datos antes de

invertirlos y otra análoga, pero que se aplica directamente a los modelos inversos obtenidos de los datos sin filtrar. Si bien ambas versiones

brindan resultados similares respecto del nivel de mejora obtenido en la

calidad de las imágenes, el primero permite además reducir el efecto del

ruido en los gráficos de los datos y mejorar la visualización de las

anomalías asociadas a cambios reales en las propiedades del subsuelo. Debe tenerse en cuenta que el filtro 3D sólo es aplicable cuando se tiene

una grilla de puntos de medición equiespaciados en las direcciones x e

y. En cambio, el filtro 2D sirve para prospecciones realizadas de la manera usual, es decir con el instrumento funcionando en su modo

continuo de adquisición. En estos casos, que incluyen los presentados

aquí, la distancia entre los puntos de medición a la largo de cada línea

(típicamente 10cm) suele ser bastante menor que la distancia entre las

líneas.

Figura 3.5: Componentes Q obtenidas luego de aplicar a las componentes Q medidas (Figura 3.3) el mismo filtro que en la Figura 3.4, seis veces, con =2 y Nv=5.

Capítulo 3

46

Considerando esto, a los datos se les aplicó entonces el método de

filtrado 2D, que fue descripto en la Sección 2.3.8.d (ecuación 2.31).

Como ejemplo, se muestran los resultados obtenidos para la

componente Q, que resultó la componente más sensible a la presencia del contaminante. Tomando =2 y Nv=5, y aplicando el filtro 3 veces, ya

se obtuvieron muy buenos resultados, como puede verse en la Figura

3.4.

Luego de aplicar el filtro 6 veces, también con =2 y Nv=5 (Figura

3.5), las anomalías asociadas al contaminante continúan siendo

evidentes, mientras que las oscilaciones de corta escala atribuibles al

ruido han sido removidas casi en su totalidad. Finalmente, comparando

las Figuras 3.5 y 3.6, puede apreciarse como dependen los resultados

del número de vecinos considerados.

Figura 3.6: Componentes Q obtenidas luego de aplicar a las componentes Q medidas (Figura 3.3) el mismo filtro que en la Figura 3.4, seis veces, con =2 y Nv=3, para el caso

de las frecuencias 20175Hz y 13575Hz.

3.4.3. Inversión 1D de los Datos EMI

Para las inversiones se utilizó el método EM1DFM desarrollado

por la UBC-GIF, basado en el trabajo de Farquharson y otros (2003) y

descripto en la Sección 2.3.8.c. Para combinar esos resultados 1D y

generar imágenes del subsuelo 3D, se usó un programa de desarrollo

propio, en lenguaje Matlab. Se invirtieron las componentes IP y Q medidas, y las filtradas 3 y 6 veces, de manera conjunta y por separado.

El mejor resultado se obtuvo de la inversión de la componente Q filtrada

6 veces, por separado. Esto es lógico, considerando que dicha componente es la más sensible al contaminante y que luego de filtrada

6 veces prácticamente no presenta oscilaciones espurias de corta escala.

En la Figura 3.7 se muestran los cortes de ese modelo a lo largo de las líneas de prospección, y en la Figura 3.8 los cortes del mismo a

distintas profundidades.

Capítulo 3

47

Figura 3.7: Vistas a lo largo de las líneas de adquisición del modelo obtenido de la inversión 1D de la componente Q filtrada 6 veces (Figura 3.5), realizada utilizando el

método EM1DFM (Farquharson y otros, 2003).

Capítulo 3

48

Figura 3.8: Cortes a distintas profundidades del modelo mostrado en la Figura 3.7.

Como se explicó en la Sección 2.3.8.c, además del ruido de los

datos, otra fuente de variaciones laterales espurias en los modelos son

los cambios en el grado de ajuste alcanzado en cada inversión 1D, los

cuales pueden reducirse eligiendo un valor constante del parámetro de

compensación β para todos los puntos medidos. El modelo mostrado en

las Figuras 3.7 y 3.8 se obtuvo tomando =1000, y valores por default

de los parámetros s , z , y iguales a 0.01, 1, y 0.01, respectivamente.

Como modelo inicial de referencia, se consideró un semiespacio

homogéneo de resistividad 100 ohm-m.

La Figura 3.9 muestra el error porcentual del ajuste, que se

calculó de la manera usual, empleando la fórmula:

fN

k kji

Pkjikji

fji Q

QQ

NError

1

2

,,

,,,,,

1100 (3.1)

Donde kjiQ ,, y P

kjiQ ,, son las componentes en cuadratura medidas y

predichas por el modelado, respectivamente, en el punto de medición i,

Z=0.75

Z=4.50

Z=1.40

Z=1.90 Z=2.60 Z=3.40

Z=5.10

Z=1.10

Z=5.80

Capítulo 3

49

de la línea j, a la frecuencia fk. Nf es el número total de frecuencias, en

este caso 6. Como puede apreciarse, el ajuste fue en su mayoría bastante bueno, salvo en la zona donde los datos estaban distorsionados por la presencia del guardarail y sobre la boca de

desagüe, posiblemente debido a que la misma era una estructura 3D

muy localizada y de alto contraste con el medio circundante.

Figura 3.9: Error del ajuste para el modelo mostrado en las Figuras 3.7 y 3.8, definido por la ecuación (3.1).

En general, se observa una capa superficial resistiva de 1.5-2m de

espesor, debajo de ella una capa más conductora que llega

aproximadamente hasta 5-5.5m de profundidad y finalmente, un nuevo

incremento de la resistividad para profundidades mayores. De acuerdo

con esto, el nivel freático estaría a una profundidad de entre 5.5 y 6m.

De la Figura 3.7 se ve que en todas las líneas correspondientes a x≤7m, la zona freática presenta anomalías resistivas que pueden asociarse a la

presencia de contaminación. Las más importantes corresponden a

valores de x=4 y 5 metros. Para x>7m, prácticamente no se detecta contaminación. Las anomalías resistivas observadas en estas líneas

para valores de y entre 0 y 4m parecen estar asociadas al posible tendido subterráneo paralelo a la desviación de salida de la avenida, mencionado previamente. Según puede observarse en las Figuras 3.8 (a),

(b) y (c), el contaminante no produjo anomalías demasiado importantes

en la capa resistiva superior. Esto era esperable, considerando que allí la nafta simplemente reemplazó parte del aire contenido en los poros de

los sedimentos y ambos elementos tienen muy alta resistividad. Desde

la Figura 3.8 (d) en adelante, en la zona contigua a la cámara de

desagüe se detecta una marcada anomalía resistiva. Por último, al igual

que en la Figura 3.7, el incremento en la resistividad de la napa freática

hasta x=6-7m resulta evidente. Todo esto es consistente con lo obtenido de los freatímetros. F1-F4 y F6 presentaron los más altos niveles de contaminación, tanto en las muestras de suelo como en las de agua,

con presencia de una capa sobrenadante; F5 y F7 presentaron niveles

Capítulo 3

50

de contaminación menores, y en el resto no hubo contaminación

detectable.

En la Figura 3.10 mostramos, a manera de ejemplo, tres cortes

del modelo obtenido al invertir la componente Q sin filtrar. Anteriormente habíamos mostrado las mejoras introducidas por el

filtrado en los gráficos de la componente Q; comparando la Figura 3.10 con la 3.7 se aprecian las mejoras que introduce en las imágenes del

subsuelo.

Figura 3.10: Vistas a lo largo de algunas líneas de adquisición, del modelo obtenido aplicando el mismo método de inversión, pero a las componentes Q medidas (Figura 3.3).

3.4.4. Método Para Estimar la Profundidad de Investigación de las Prospecciones EMI

Este método se desarrolló en base a lo propuesto por Oldenburg y

Li (1999) para Geoeléctrica y Polarización Inducida. La idea es

relativamente sencilla. En general, las partes más confiables de los

modelos obtenidos al aplicar cualquier método de inversión son

aquellas que menos dependen de los parámetros iniciales seleccionados.

En el caso de métodos que modelan la resistividad (o conductividad)

eléctrica del subsuelo, entre esos parámetros se encuentran las

resistividades de los modelos de referencia iniciales. Supongamos que 1

y 2 son las resistividades obtenidas para un punto del subsuelo al realizar dos inversiones partiendo de dos modelos de referencia iniciales

uniformes, distintos, de resistividades ref1 y ref2 respectivamente, sin cambiar el resto de los parámetros iniciales. Entonces, el índice DOI (del

inglés, Depth of Investigation) se define de la siguiente manera

(Oldenburg y Li, 1999; ecuación 2):

Capítulo 3

51

)log()log

)log()log

21

21

refref(ρ(ρ

DOI

(3.2)

Mediante este índice se puede medir de manera concreta el grado

de confiabilidad del resultado obtenido en cada punto del subsuelo. La

confiabilidad es mayor cuanto menor es el DOI. En general, el valor de

este índice varía entre 0 y 1, y aumenta con la profundidad. Los

resultados se consideran confiables sólo para aquellas profundidades

en las que el DOI no supera un valor máximo definido a priori. La

profundidad de investigación alcanzada en cada punto de medición se

define entonces como la profundidad a la cual el DOI llega a ese valor

máximo. En el caso de geoeléctrica, los valores máximos del DOI

comúnmente aceptados están entre 0.3 y 0.4.

Figura 3.11: Valores del parámetro DOI correspondientes a las secciones mostradas en la Figura 3.8.

Para profundidades grandes, que justamente superan la

profundidad de penetración alcanzada con los equipos, los resultados

Z=0.75

Z=1.90

Z=1.10 Z=1.40

Z=2.60 Z=3.40

Z=4.50 Z=5.10 Z=5.80

Capítulo 3

52

de las inversiones se van acercando al valor elegido para el modelo de

referencia inicial, y por lo tanto el DOI tiende a 1.

El modelo mostrado en las Figuras 3.7 y 3.8 se obtuvo

considerando una resistividad de referencia inicial ρref1=100 ohm-m. El

DOI correspondiente a este modelo se calculó empleando la metodología

descripta recién. La resistividad de referencia inicial seleccionada para

la segunda inversión fue ρref2=200 ohm-metros. El resultado obtenido se

muestra en la Figura 3.11. La profundidad de investigación alcanzada,

en promedio, fue cercana a los 8 metros.

3.5. RESULTADOS DEL SEGUNDO ESTUDIO GEOFISICO

Como se indicó anteriormente, tres meses y medio después del

derrame realizamos en el lugar una segunda prospección EMI, junto con

algunas líneas geoeléctricas dipolo-dipolo. Dos meses antes se habían

realizado en el sector contaminado tareas preliminares de remediación

que comprendieron el movimiento manual del suelo para su tratamiento

de estabilización-oxidación con la incorporación de óxido de calcio

calidad industrial y peróxido de hidrógeno, la nivelación del pH con la

incorporación de material orgánico Sphag Team, y la bioestimulación

mediante riego enzimático con el producto Fyrezyme.

En la Figura 3.12 se muestran los gráficos obtenidos luego de filtrar

6 veces la componente Q medida, empleando los mismos valores de y

Nv que la primera vez. Como era de esperarse a consecuencia del procedimiento de remediación, en general, se observan anomalías

bastante más irregulares que la vez anterior (Figura 3.5). Sin embargo,

lo más importante es que el método permitió detectar claramente que se

había producido una migración del área más contaminada (la contigua

a la cámara de desagüe) en la dirección del flujo hidráulico (indicada en

la Figura 3.1 (b).

En la Figura 3.13 se muestra la imagen del subsuelo obtenida de la

inversión de esa componente. Si bien este modelo también presenta un

carácter más irregular que el obtenido la primera vez (Figura 3.8), el

mismo permite apreciar la migración del volumen más contaminado en

la dirección del flujo hidráulico. Además, observando los tres gráficos inferiores se ve que, en promedio, las diferencias entre los valores de

resistividad de la freática o zona de saturación obtenidos para x≤3m y x≥6-7m se redujeron, posiblemente debido a las tareas de remediación realizadas. Las líneas que en general continúan presentando más

anomalías resistivas en la freática siguen siendo las correspondientes a

x=4 y 5 metros. Tanto el error del ajuste, como las profundidades de

investigación alcanzadas, resultaron similares a las del primer estudio.

Capítulo 3

53

Figura 3.12: Componentes Q obtenidas luego de filtrar las componentes Q medidas

durante el segundo estudio, 6 veces, con =2 y Nv=5.

Capítulo 3

54

Figura 3.13: Cortes a las mismas profundidades que en la Figura 3.8 de la imagen del subsuelo obtenida de la inversión 1D de las componentes Q mostradas en la Figura 3.12.

Por último, en la Figura 3.14 se muestran las imágenes obtenidas

de las inversiones 2D de las líneas dipolo-dipolo, realizadas con el

método RES2DINV (Loke y Barker, 1996a). Los resultados son

consistentes con lo obtenido por el método EMI. En todas las líneas se

observan numerosas inhomogeneidades, tanto laterales como en profundidad, relacionadas con las tareas de remediación realizadas. Las más importantes corresponden a la línea L1, que justamente está

localizada dentro del área contaminada. Entre z=2 y 4m,

aproximadamente, esta línea presenta una conductividad bastante

mayor que L2, aunque con interrupciones. Este incremento de conductividad tendría su origen en los procesos disparados por la

actividad de los materiales incorporados. Además, para z>4m, en L1 se

observa una anomalía resistiva que no está presente en L2.

Capítulo 3

55

Figura 3.14: Imágenes obtenidas de las inversiones 2D de las líneas geoeléctricas dipolo-dipolo realizadas empleando el método RES2DINV (Loke y Barker, 1996a).

3.6. CONCLUSIONES

En este trabajo se presentaron los resultados de dos estudios EMI

realizados en un sitio con contaminación reciente por hidrocarburos,

producida por un derrame de nafta que tuvo lugar dos semanas antes

del primer estudio. El segundo estudio se realizó tres meses después del

primero, una vez comenzadas las tareas de remediación, e incluyó

además algunas líneas geoeléctricas dipolo-dipolo para comparación.

En general, se han publicado numerosos trabajos en los que se

aplican métodos eléctricos y electromagnéticos para estudiar sitios

contaminados por hidrocarburos, pero la mayoría de ellos corresponden a casos donde la contaminación es madura (data de varios años o

inclusive décadas). En estos casos, la aplicación de esos métodos

geofísicos suele dar muy buenos resultados, ya que las anomalías a

detectar son en su mayoría conductoras. El caso presentado aquí era

más complejo porque, como la contaminación era reciente, las anomalías a investigar no eran conductoras sino principalmente

resistivas, y además, como se trataba de un sitio urbano, los datos

presentaban un nivel de ruido relativamente elevado, especialmente la

componente en fase. Sin embargo, mediante la aplicación de una

técnica de filtrado lateral 2D, pudimos atenuar en gran medida los

efectos del ruido en los gráficos de las componentes en fase y en

cuadratura, a todas las frecuencias. Un hecho interesante, comprobado

Capítulo 3

56

en ambas ocasiones, fue que la componente IP prácticamente no tenía

sensibilidad a la presencia del contaminante, mientras que la

componente Q detectaba claramente el área contaminada, más aún

luego del filtrado.

Como se indicó, para invertir los datos EMI se aplican métodos

1D y luego, empalmando esos resultados se generan imágenes del

subsuelo 2D o 3D. Debido a este procedimiento, estas imágenes suelen

presentar numerosas discontinuidades laterales que no se

corresponden con cambios reales en la conductividad del subsuelo, y

que justamente son más importantes cuanto mayor es el nivel de ruido.

El filtrado de los datos previo a las inversiones también permite reducir

fuertemente estas variaciones espurias en los modelos y

consecuentemente mejora la visualización de las anomalías de interés.

En nuestro caso, a partir de la inversión de la componente Q filtrada adecuadamente, las dos veces, obtuvimos muy buenas

caracterizaciones de la pluma contaminante, que se evidenciaba como

una zona resistiva claramente delimitada, que comenzaba algo por

encima de la zona freática y se extendía hacia el interior de la misma.

Comparando los resultados de ambos estudios, inclusive pudimos

detectar una migración del volumen más contaminado en la dirección

del flujo hidráulico. Los resultados fueron consistentes con la

información obtenida a partir de pozos freáticos realizados en sitio.

En este capítulo además se presentó un método para estimar la

profundidad real de investigación alcanzada en las prospecciones EMI,

a través del cálculo de un índice que determina la confiabilidad del valor

de conductividad eléctrica obtenido para cada punto del subsuelo. Su

aplicación nos permitió confirmar que las profundidades de

investigación alcanzadas resultaban suficientes en ambos estudios.

En síntesis, los resultados obtenidos son realmente positivos

respecto de la utilidad del método EMI para el estudio de sitios con

contaminación reciente por hidrocarburos, y demuestran que si se

emplean las técnicas numéricas apropiadas para procesar y modelar los datos, pueden obtenerse caracterizaciones relativamente rápidas y muy

confiables de las plumas resistivas asociadas a este tipo de

contaminación.

57

Capítulo IV Reconocimiento de patrones de distorsión 3D en las respuestas eléctricas y electromagnéticas de suelos contaminados por hidrocarburos

4.1. INTRODUCCIÓN

En un terreno deshabitado de la localidad suburbana de Berisso,

provincia de Buenos Aires, se produjo un derrame de hidrocarburos

como consecuencia de una pinchadura accidental en un oleoducto

troncal. La tubería forma parte de un sistema maestro de ductos que

transportan petróleo crudo y atraviesa el terreno, enterrada a 1.5m de

profundidad, aproximadamente. Al momento del incidente, un tramo

del ducto se hallaba descubierto y el petróleo inundó el terreno hasta

varios metros alrededor del lugar de la punción. La contaminación se

produjo por infiltración del crudo desde la superficie y por su flujo a

través de las capas interiores del subsuelo. Con prontitud, se bombeó el

petróleo, se excavó el sector alrededor de la pinchadura y se reparó la tubería, para tratar de evitar que la contaminación alcance la capa

freática. Aproximadamente un año después de ocurrido el incidente, se

realizó un estudio de prospección geofísico con el objetivo de

caracterizar el subsuelo y determinar la extensión de la pluma

contaminante.

Como se explicó en el capítulo previo, el estudio de plumas contaminantes producidas por derrame de sustancias diversas se realiza, por lo general, mediante métodos invasivos. Se efectúan pozos

freáticos de los cuales se extraen muestras del suelo y agua, a las que

luego se les practican distintos análisis físico-químicos. Así se obtiene información directa y confiable sobre los niveles de contaminación, pero

sólo en lugares puntuales del área de interés. Por otra parte, los

métodos Geoeléctrico y EMI se han venido empleando desde hace más

de 20 años para caracterizar plumas de contaminación por

hidrocarburos; para determinar su extensión espacial y las propiedades del sustrato en el que se encuentran contenidas, y para estudiar si las

aguas subterráneas fueron alcanzadas o podrían ser alcanzadas en un

futuro por la contaminación (Benson y otros, 1997). Las estrategias de

remediación se diseñan tomando en cuenta este tipo de información

(Coria y otros, 2009). Además, estas técnicas de prospección también

son utilizadas como herramientas post-remediación, para monitorear la

evolución y eficiencia de los métodos de remediación utilizados (Osella y

Capítulo 4

58

otros, 2002; Halihan y otros, 2005). Estos métodos son utilizados

porque a través de ellos es posible obtener imágenes 2D y 3D de

algunas propiedades físicas del subsuelo modificado por la

contaminación, comparativamente a bajo costo, relativamente rápido y

de manera no invasiva. Áreas relativamente extensas pueden ser

cubiertas identificando sectores contaminados, algunos de los cuales

podrían no ser detectados con la utilización de los métodos discretos

tradicionales. No obstante, los datos de pozos son importantes para poder interpretar adecuadamente los resultados geofísicos, ya que ellos

proveen la relación real entre las propiedades físicas del suelo -

resistividad, constante dieléctrica, etc.- y la presencia de contaminación.

Algunas veces inclusive, debido a los resultados de los estudios

geofísicos, es necesario realizar nuevas perforaciones en zonas

intermedias donde las anomalías geofísicas observadas son en una

primera instancia difíciles de interpretar.

Uno de los problemas principales a la hora de aplicar las técnicas

geofísicas mencionadas para estudios de contaminación por

hidrocarburos, en particular el método Geoeléctrico, es que la respuesta

de los suelos a esta clase de contaminación tiene una naturaleza muy

compleja y varía con el tiempo (Atekwana and Atekwana, 2010). Además,

los estudios geoeléctricos enteramente 3D, si no están correctamente

diseñados, pueden tomar demasiado tiempo y no ser viables

económicamente. Este último problema puede resolverse haciendo

perfiles 2D de alta resolución junto con prospecciones 3D de menor resolución, lo cual combinado con datos de pozos también puede

permitir una correcta caracterización de las zonas contaminadas.

Como se indicó, la complejidad que presentan los estudios de

resistividad llevados a cabo en derrames de hidrocarburos se debe,

principalmente, a que la resistividad cambia naturalmente con el paso del tiempo en este tipo de derrames. Los hidrocarburos son altamente

resistivos, por consiguiente, inmediatamente después del vertido,

cuando el hidrocarburo reemplaza el contenido de agua que se

encuentra en los espacios intersticiales, el derrame presenta una

naturaleza altamente resistiva (Lien and Enfield, 1998). Esto suele cambiar con el paso del tiempo. De hecho, los derrames maduros (30

años o más) generalmente presentan valores de resistividad bajos

(Werkema y otros, 2003). Luego de algunos meses (4 a 12, Shevnin y otros, 2005), los derrames pueden presentar una resistividad eléctrica

baja, total o parcialmente. Esto se debe a que los productos de la

biodegradación del hidrocarburo generan un incremento de la

conductividad superficial en los poros del suelo (Abdel y otros, 2004).

Este proceso depende de diferentes factores tales como la relación

Capítulo 4

59

arena/arcilla en la composición del suelo, el volumen de los poros y su

micro estructura, etc. (Shevnin y otros, 2006), y en ocasiones no se da,

o sólo lo hace muy débilmente. Por ejemplo, en de la Vega y otros (2003), se presenta un estudio geofísico de un derrame de hidrocarburos de 4

años de antigüedad. El mismo mostró que los valores de resistividad

eran altos en toda la zona contaminada.

En este capítulo, se describen los resultados de un estudio

geofísico llevado a cabo mediante la utilización de los métodos EMI y

Geoeléctrico, realizado para determinar la extensión y caracterizar una

pluma de contaminación producida por un derrame de petróleo crudo

ocurrido alrededor de un año antes del estudio. De acuerdo con lo

comentado previamente, prospectar el sitio con los métodos elegidos

representaba un desafío importante.

4.2. DESCRIPCIÓN DEL SITIO

Como se mencionó, el incidente ocurrió en un terreno

deshabitado de la localidad de Berisso, en el conurbano bonaerense, el

cual tenía una topografía casi plana. La tubería involucrada

corresponde a un sistema maestro de oleoductos que transportan

petróleo crudo. La misma, un tubo metálico de 1m de diámetro

protegido por una cubierta aislante resistiva, estaba enterrada

aproximadamente a 1.5m de profundidad. En el momento del evento un

tramo de la tubería se encontraba al descubierto y el petróleo inundó el

terreno hasta varios metros alrededor de la punción, principalmente en

la dirección NE-SO. El contaminante fue bombeado rápidamente.

Después de eso, el sector cercano a la pinchadura se excavó, el suelo

fue removido para su remediación, y la tubería fue reparada (Figura 4.1).

Figura 4.1: Tubería expuesta luego del derrame. Se puede observar la contaminación del suelo.

Capítulo 4

60

Figura 4.2: Detalle de la foto anterior, muestra el impacto del derrame sobre la pared de la excavación realizada para exponer y reparar la pinchadura en la tubería.

Los efectos del derrame pueden observarse claramente en la

imagen de la zona excavada (Figuras 4.1 y 4.2).

En el área afectada, el suelo estaba contaminado debido no sólo a

la infiltración desde la superficie, sino también por lo que fluyó a través

de las capas internas. El riesgo de que esta contaminación pudiera

llegar hasta la capa freática era considerable. La tabla de agua estaba

ubicada alrededor de los 3-4m de profundidad, con una suave

pendiente hidráulica en dirección NO. El área se encontraba limitada al

noroeste por un denso bosque que finalizaba algunos metros más allá, a

orillas de un río. En este contexto, se planificó la prospección para determinar la extensión de la pluma contaminante, paso previo y

necesario para la selección de las estrategias de remediación. El estudio

geofísico se realizó aproximadamente un año después de sucedido el derrame. Como información previa, se contaba con datos de dos pozos

cercanos, situados dentro del terreno, 8m y 35m al sureste de la tubería,

respectivamente (ver Figura 4.3) y datos de una perforación ubicada

30m hacia el norte. Ninguno de ellos reveló la existencia de agua

subterránea contaminada. La estratificación del terreno hasta los 10m de profundidad, fue otro de los datos obtenidos a partir de la

información brindada por estos pozos. Primero se tenía una capa de 2m

de espesor, aproximadamente, de suelo franco limoso, debajo de esta,

una capa de arcilla limosa con un espesor de 2m, luego una capa

franco arenosa de 4m de espesor y finalmente arcilla.

Capítulo 4

61

Figura 4.3: Mapa del sitio que muestra la ubicación de los sectores prospectados utilizando GEM-2 y los perfiles dipolo-dipolo. Asimismo, se señala la posición de los dos

pozos.

4.3. ADQUISICIÓN Y PROCESAMIENTO DE LOS DATOS

Para la prospección se utilizaron los métodos EMI y Geoeléctrico.

Primero se llevó a cabo el estudio electromagnético, utilizando el

sistema GEM-2, fabricado por Geophex. En la Figura 4.3 se muestran

los sectores cubiertos con este equipo: GEM-S1 y GEM-S2,

respectivamente. Los datos fueron adquiridos a lo largo de líneas

espaciadas 0.5m, realizadas en dos direcciones perpendiculares,

coincidentes con las direcciones de los ejes x e y, respectivamente, con las espiras colocadas en posición horizontal y el eje del instrumento

orientado en la dirección de adquisición. Además, se realizaron otras

dos líneas en las siguientes direcciones: NO-SE (GEM-L1) y NE-SO

(GEM-L2). El objetivo fue llegar a una profundidad de penetración de 5-6m, y además se buscaba tener una buena relación señal-ruido; para

esto se seleccionaron las siguientes seis frecuencias: 2575, 3925, 8775,

13575, 30375 y 47025Hz.

El sector GEM-S1, tiene una extensión de 20mx50m, en las

direcciones x e y respectivamente, y el GEM-S2 una extensión de 25mx20m (Figuras 4.3, 4.4 y 4.5). En cada caso, el origen de

Capítulo 4

62

coordenadas coincide con el punto ubicado en el extremo oeste del

sector.

Figura 4.4: Vistas del sector GEM-S1 desde el Oeste (origen de coordenadas). La dirección x va hacia el SE y la dirección y hacia el NE.

Figura 4.5: Vista del sector GEM-S2 desde el Oeste (origen de coordenadas). Nuevamente la dirección x va hacia el SE y la dirección y hacia el NE.

A los datos adquiridos, se les aplicó el filtro lateral propuesto por Martinelli y Osella (2010) que permite mejorar la relación señal–ruido y

reducir parte de las variaciones laterales espurias en los modelos

obtenidos al aplicar métodos de inversión 1D. El filtro se aplicó 6 veces,

con =2 y Nv=5. Esos datos filtrados fueron invertidos usando el código de inversión EM1DFM, desarrollado en la UBC-GIF, basado en el

trabajo de Farquharson y otros (2003). Los valores elegidos de los

parámetros , s , z , y , así como la resistividad del modelo de

referencia inicial, fueron los mismos que en el capítulo previo: 1000,

0.01, 1, 0.01 y 100 ohm-m, respectivamente. Finalmente, combinando

los resultados de esas inversiones 1D mediante programas de desarrollo

propio en plataforma Matlab, se generaron modelos 2D y 3D de la

rte

Capítulo 4

63

resistividad eléctrica del subsuelo bajo las líneas GEM-L1 y GEM-L2, y

los sectores GEM-S1 y GEM-S2, respectivamente.

Para las prospecciones geoeléctricas se empleó un equipo Saris

500 (Scintrex). Se realizaron cinco perfiles dipolo-dipolo, con aperturas

a=1.5m y 3m, para tener buena resolución lateral, y con valores máximos de n=8 y n=6, respectivamente, para lograr una mayor

penetración sin perder resolución en profundidad. La ubicación de

estas líneas se muestra en la Figura 4.3. Se realizaron 2 líneas

aproximadamente paralelas al oleoducto: GEO-L1, lo más cerca posible

del tramo descubierto del mismo, de 58.5m de longitud (Figura 4.6), y

GEO-L4, a unos 10m del oleoducto en dirección al arroyo, de 28.5m de

longitud. Esta línea estuvo limitada en su longitud por la presencia de

un montículo de tierra que hizo que su inicio debiera ser,

aproximadamente, a la altura de la mitad del tramo excavado. Las otras

3 líneas se localizaron transversales al ducto: GEO-L5, apenas pasada

la zona abierta del mismo hacia la calle, con una longitud de 25.5m

(Figura 4.7); GEO-L3 continúa la línea anterior una vez superado el

montículo de tierra de la excavación, con una longitud de 28.5m, y

GEO-L2 a unos 15m del fin de la zona descubierta, hacia la calle, con

una longitud de 36 metros.

Figura 4.6: Línea geoeléctrica dipolo-dipolo GEO-L1.

Capítulo 4

64

Figura 4.7: Línea geoeléctrica dipolo-dipolo GEO-L5.

Para obtener las imágenes eléctricas del subsuelo, se invirtieron

estos datos usando el código de inversión 2D DCIP2D basado en el

trabajo de Oldenburg and Li (1994); este código también fue

desarrollado en la UBC-GIF. Los datos adquiridos con aperturas

a=1.5m y 3m se invirtieron juntos para mejorar la resolución de los

modelos.

Aprovechando la ventaja de que las capas contaminadas fueron

expuestas debido a la excavación practicada alrededor de la pinchadura,

también se realizaron cinco sondeos Wenner sobre las paredes de la

excavación, a profundidades entre 0.7m y 0.9m, con separaciones entre

electrodos 0.25m, 0.35m y 0.45m respectivamente (Figura 4.2). Tres de

ellos se ubicaron sobre capas contaminadas y dos sobre sectores que no

habían sido impactados. El objetivo de estas mediciones fue tener una

estimación de la signatura relativa de las anomalías eléctricas

producidas por el contaminante en el subsuelo, que sirviera como

ayuda en la interpretación de las imágenes obtenidas de la inversión de

los datos dipolo-dipolo.

4.4. RESULTADOS OBTENIDOS CON EL EQUIPO GEM-2

4.4.1. Líneas GEM-L1 y GEM-L2

Se analizaron primero las líneas GEM-L1 y GEM-L2, las cuales

estaban situadas cerca de los pozos (Figura 4.3). Excepto para la zona de la línea GEM-L1 cercana a la tubería metálica (primeros 8 o 9m del

perfil), las imágenes eléctricas obtenidas de la inversión 1D de los datos filtrados fueron similares para las líneas GEM-L1 y GEM-L2, y exhiben

una estructura de capas sin anomalías laterales significativas. Esta

uniformidad lateral está indicando que a lo largo de estas líneas no

Capítulo 4

65

existen niveles detectables de contaminación; lo cual coincide con la

información obtenida de los pozos freáticos.

Figura 4.8: Modelo eléctrico obtenido de la inversión 1D de las componentes Q filtradas, correspondientes a parte de la línea GEM-L1.

En la Figura 4.8 se muestra el modelo obtenido para una parte de

la línea GEM-L1. Este modelo también es consistente con la

información obtenida de los pozos. En profundidad, se puede observar

una capa muy conductora, que correspondería a la capa de arcilla,

material de muy alta conductividad eléctrica y muy baja permeabilidad.

Esta capa actúa como base de la capa freática, la cual, como se

esperaba, comienza alrededor de los 4m de profundidad y es mucho

menos conductora y mucho más permeable. Entre los 2 y 4m de

profundidad, aproximadamente, hay otra capa conductora, la cual

corresponde probablemente a los sedimentos arcillo limosos. Sobre esta

se presenta una capa más resistiva, que puede asociarse al relleno

sedimentario de los primeros dos metros.

4.4.2. Sector GEM-S1

El sector GEM-S1 tiene un área de 20m×50m, y estaba localizado aproximadamente a 20m de la tubería; a esa distancia, el efecto

producido por la tubería sobre los datos se puede despreciar. Es

interesante analizar este sector ya que la superficie entre x=0–7m e

y=0–35m, se inundó por el flujo del hidrocarburo después del accidente. La Figura 4.9 muestra una imagen eléctrica 3D del subsuelo obtenida

de la inversión 1D de los datos filtrados.

El análisis de esta imagen puede hacerse comparándola con las

imágenes obtenidas, para las líneas GEM-L1 y GEM-L2. Un primer resultado con respecto al impacto de la inundación, es que esta produjo

una disminución de la resistividad eléctrica en la primera capa, como

puede observarse en las Figuras 4.9 (a) y (b). A mayor profundidad, se

puede observar que la capa freática también se volvió más conductora

debido a la presencia del contaminante (Figura 4.9, e y f). Para los

valores de x menores que 10m aproximadamente, la contaminación

parece aumentar casi a lo largo de toda la dirección y, aunque la zona

Capítulo 4

66

más contaminada corresponde, aproximadamente, al área 0<x<8m,

20<y<34m, como se puede observar claramente en la Figura 4.10.

Hacia los límites del Sector en las direcciones x e y, el modelo tiende a

recuperar el comportamiento mostrado en la línea GEM-L1 (Figura 4.8).

Figura 4.9: Cortes a distintas profundidades de la imagen eléctrica del subsuelo obtenida de la inversión 1D de las componentes Q filtradas, correspondientes al sector

GEM-S1 (ver Figura 4.3).

Capítulo 4

67

Figura 4.10, (a) y (b): Vistas más detalladas de los cortes mostrados en la Figura 4.9, (e) y (f). Se remarcó la zona con mayor nivel de contaminación.

4.4.3. Sector GEM-S2

El sector GEM-S2 tiene un área de 25m×20m; el eje y fue

localizado cerca de la tubería, por eso los primeros metros en la

dirección x se ven afectados por su presencia (Figura 4. 3). En la Figura

4.11 se muestran las imágenes eléctricas correspondientes. En este

caso, la anomalía conductora producida por la tubería metálica se

superpone a las anomalías originadas por el contaminante. No obstante esto, la zona más contaminada puede ser delineada y corresponde a los

valores de x e y entre 0 y 10m, aproximadamente. Para x mayor que

alrededor de 10m, la respuesta recupera el comportamiento observado

en la línea GEM-L1. Nuevamente, la contaminación generó una

disminución de resistividad de la capa superior y consiguió alcanzar la

tabla de agua, aunque en el momento del estudio la pluma

contaminante no había migrado apreciablemente y aún quedaba

confinada en la región antes mencionada, probablemente debido a la

pendiente hidráulica bastante suave y al moderado lapso de tiempo

transcurrido entre el derrame y la prospección electromagnética.

Capítulo 4

68

Figura 4.11: Cortes a distintas profundidades de la imagen eléctrica del subsuelo obtenida de la inversión 1D de las componentes Q filtradas, del sector GEM-S2.

4.5. RESULTADOS OBTENIDOS CON GEOELÉCTRICA

4.5.1. Sondeos Wenner

Como se explicó previamente, se realizaron sondeos Wenner en

las paredes verticales de la excavación, tres de ellos ubicados sobre la

zona contaminada y dos en la zona no impactada. En cada caso, se utilizaron solamente tres aperturas de electrodos diferentes, tomando

en cuenta que el objetivo solo fue determinar la signatura de la

anomalía producida por el contaminante en la resistividad eléctrica de

la capa de sedimentos más superficial (localizada sobre la capa arcillo-

limosa). Es evidente que como estos sedimentos quedaron expuestos,

Capítulo 4

69

sus condiciones de humedad y temperatura fueron modificadas

respecto de aquellas en la correspondiente capa enterrada, sin embargo

la signatura de la anomalía producida por el hidrocarburo debería permanecer inalterada, ya que ambos, tanto los sedimentos

contaminados como los no contaminados quedaron igualmente

expuestos a los efectos climáticos.

El valor promedio de resistividad aparente encontrado por los

sondeos Wenner en las áreas contaminadas fue de 17.8 ohm-m, con

una desviación estándar de 1.6 ohm-m; mientras que en las zonas no

afectadas, el valor promedio de resistividad aparente fue más elevado,

35.2 ohm-m, con una desviación estándar de 2.8 ohm-m. Esto indica

que la contaminación redujo la resistividad del suelo, lo cual concuerda

con la conclusión obtenida de la interpretación de los datos GEM-S1 y

GEM-S2.

4.5.2. Perfiles dipolo-dipolo

La ubicación de estos perfiles se muestra en la Figura 4.3. Las

imágenes eléctricas del subsuelo obtenidas de la inversión 2D de los

datos de los perfiles paralelos a la tubería (GEO-L1 y GEO-L4), y de los

perpendiculares a ésta (GEO-L2, GEO-L3 y GEO-L5) se muestran en las

Figuras 4.12 y 4.13, respectivamente.

Figura 4.12: Imágenes eléctricas obtenidas de la inversión 2D de los datos geoeléctricos dipolo-dipolo adquiridos en los perfiles paralelos a la tubería (ver Figura

4.3).

Capítulo 4

70

Figura 4.13: Imágenes eléctricas obtenidas de la inversión 2D de los datos geoeléctricos dipolo-dipolo adquiridos en los perfiles perpendiculares a la tubería (ver

Figura 4.3).

La línea GEO-L1 era paralela a la tubería y la más cercana a ella.

Para los x mayores que 32m aproximadamente, se observa nuevamente un aumento de la resistividad cerca de la profundidad prevista para la

capa freática; la capa conductora ubicada por encima de ésta también

se detecta claramente. En general, hay anomalías de resistividad

laterales a lo largo de todo el perfil, y la capa más superficial tiene

resistividad más baja que en los otros sectores, con algunas

interrupciones. Hacia el final del perfil, para x>45m, los resultados son consistentes con aquellos observados en el sector GEM-S2 (Figura 4.11)

para las capas más superficiales, aunque los valores de resistividad en

general fueron más bajos en el sector GEM-S2, debido a la anomalía conductora asociada a las corrientes inductivas generadas sobre la

tubería metálica a pesar de su aislamiento. Cerca de la zona excavada,

las conductividades detectadas a las profundidades de la capa arcillo

limosa son menores que para x>32 metros. En las proximidades de la pinchadura se detecta una anomalía conductora, con su valor máximo

cerca de z=-4 metros. Contrariamente, para x<12m y z<-3.5m,

aproximadamente, se observa una anomalía altamente resistiva.

Los perfiles perpendiculares (Figura 4.13) presentan algunos rasgos distintivos. Las líneas GEO-L2 y GEO-L5 atravesaron la tubería

en las posiciones indicadas. Debido a la cubierta aislante y a la

protección catódica, las corrientes inyectadas prácticamente no fluyeron

hacia la tubería, que por lo tanto, fue detectada por este método como

un objeto resistivo.

Capítulo 4

71

En la línea GEO-L2, desde x=8 a 13m, aproximadamente, la capa

conductora superior está interrumpida por los efectos de la tubería.

Además, una anomalía conductora importante se detecta para z<-4m,

extendiéndose desde x=5m hasta alrededor de x=20-22m, y centrada

aproximadamente debajo de la tubería. Para valores de x mayores, la estructura eléctrica tiende a recuperar el comportamiento

correspondiente al suelo no contaminado. Estos resultados están de

acuerdo con los obtenidos para el sector GEM-S2 (Figura 4.11).

GEO-L5 estaba más cerca de la pinchadura y de la excavación

que GEO-L2. Una vez más, la capa más conductora se interrumpe

debido a la presencia de la tubería. La diferencia con GEO-L2 es que la

conductividad debajo de la tubería es mucho menor. Además, una

anomalía altamente resistiva se detectó alrededor de los 4.5m de

profundidad, entre x=8m, y x=15m, aproximadamente, análoga a las

observadas en los perfiles GEO-L1 y GEO-L4.

La línea GEO-L3 es la continuación de GEO-L5 e interseca al

sector GEM-S1, como puede verse en la Figura 4.3. Los resultados

obtenidos para esta línea están en coincidencia con la imagen obtenida

para ese sector (Figuras 4.9 y 4.10). Una clara anomalía conductora fue

detectada a partir de los 4m de profundidad, para x<17m,

aproximadamente, similar a la hallada en la línea GEO-L2. Lo

interesante es que ambas anomalías conductoras están alineadas en la

dirección NO, que coincide con la pendiente del flujo hidráulico.

Considerados en conjunto, los resultados obtenidos parecen

presentar algunas contradicciones. Por una parte, el derrame tenía un año de producido, aproximadamente. Las imágenes eléctricas obtenidas

para los sectores GEM-S1 y GEM-S2, junto con los resultados de los

sondeos Wenner en las capas expuestas, sugieren que las zonas contaminadas exhiben un aumento general de la conductividad

eléctrica que incluye a la capa freática. Aparte de esto, anomalías localizadas, altamente resistivas son observadas en profundidad en las

líneas GEO-L1 y GEO-L5, las cuales atraviesan justamente la región

donde se espera encontrar mayor contaminación. Sin embargo, su principal causa, no parece ser una acumulación de hidrocarburos mal o

inclusive no degradados en la capa freática, ya que el mismo tipo de

anomalía resistiva está presente en profundidad en GEO-L4, que se

encuentra considerablemente más lejos de la pinchadura. Considerando

todo esto, se decidió realizar simulaciones numéricas para evaluar los efectos de la presencia de la tubería y de la excavación en las imágenes geoeléctricas, y averiguar si estos efectos podían proporcionar una

Capítulo 4

72

explicación plausible del origen de estos y de otras anomalías resistivas

observadas en los modelos geoeléctricos.

4.6. EFECTOS 3D DE LA TUBERÍA Y DE LA EXCAVACIÓN, EN LAS IMÁGENES GEOELÉCTRICAS 2D

Las imágenes geoeléctricas mostradas se obtuvieron de la

inversión 2D de los datos dipolo-dipolo. Sin embargo, la estructura real

no es 2D; tanto el oleoducto como la excavación producen efectos 3D

que no se pueden determinar apropiadamente a través de un análisis

2D, especialmente para las líneas paralelas a la tubería, y que pueden

dar lugar a errores en la interpretación.

Para obtener una estimación cualitativa de estos efectos, se

realizaron simulaciones numéricas utilizando códigos de modelado 2D y

3D. Se consideró el modelo 3D esquemático mostrado en la Figura 4.14,

en el cual una tubería está inmersa en un subsuelo de tres capas. Los

parámetros seleccionados para el oleoducto, el subsuelo y la excavación

son representativos de las estructuras encontradas en el sitio de

estudio.

Figura 4.14: Modelo 3D esquemático utilizado para hacer las simulaciones numéricas. Se pueden apreciar las principales estructuras presentes en el sitio de estudio,

incluyendo el oleoducto, la estructura de capas y la zona excavada.

En el esquema de la Figura 4.14, el subsuelo está constituido por

una capa superior de espesor 1.5m y resistividad 30 ohm-m, una segunda capa conductora de espesor 1m y resistividad 8 ohm-m, y un

semi-espacio de resistividad 60 ohm-metros. El oleoducto tiene un

diámetro de 1m y está enterrado a una profundidad de entre 1.5m y 2.5 metros. También se incluyó una excavación similar a la que se hallaba

en el sitio prospectado, de 27m de longitud, 3m de ancho y 3m de

profundidad. La misma fue representada como un medio resistivo, de

Capítulo 4

73

resistividad 1000 ohm-metros. De acuerdo con la discusión previa, la

tubería también se consideró como un objeto resistivo, de resistividad

200 ohm-metros. La respuesta de este modelo se simuló utilizando el código de modelado directo 3D DCIP3D (Li y Oldenburg, 1994). Se

obtuvieron datos geoeléctricos dipolo-dipolo, sintéticos, para líneas

paralelas y perpendiculares a la tubería. Para la región central del

modelo, se utilizó una malla compuesta por 312 × 108 × 24 celdas, cada

una con dimensiones 0.25m x 0.2m x 0.25 metros. Así, el tamaño de esta región fue de 78m x 27m x 6m, en las direcciones de las

coordenadas x, y y z, respectivamente. Esta malla se extendió más allá de esa región mediante celdas de dimensiones crecientes, cubriendo un

volumen total de 105m × 54m × 15 metros. El número total de celdas

utilizadas fue de 2150148. A las respuestas sintéticas calculadas se les

agregó un ruido Gaussiano aleatorio de desviación estándar 5% y, a

continuación, se las invirtió utilizando el código DCIP2D. De esta

manera pudo evaluarse la influencia de la tubería y de la zona excavada,

básicamente efectos 3D, en los modelos obtenidos mediante inversiones

2D. Los modelos obtenidos para perfiles paralelos a la tubería se

muestran en la Figura 4.15.

Figura 4.15: Imágenes eléctricas de los perfiles paralelos a la tubería, obtenidas de la inversión 2D de las respuestas geoeléctricas sintéticas 3D calculadas para el modelo

que se muestra en la Figura 4.14.

Capítulo 4

74

Se puede observar en esta figura un aumento en los valores de

resistividad debido a la excavación, que se profundiza a medida que el

perfil se aleja de esta estructura, y se vuelve indetectable para y>10.5 metros. La extensión lateral de esta anomalía resistiva es similar a la de

la excavación, aproximadamente 25 metros. Por otro lado, el efecto de la

tubería, localizada dentro de la capa conductora, se detectó solo en los

perfiles más cercanos, y<3m, como una disminución de la

conductividad de la capa conductora.

Las imágenes obtenidas para los perfiles perpendiculares se

muestran en la Figura 4.16. El perfil ubicado en x=13.5m, cerca del borde de la excavación, muestra claramente su efecto, superpuesto a la

influencia de la tubería, como una interrupción en la capa conductora.

Para x=15m, el efecto de la tubería se mantiene como una disminución de la conductividad de la capa conductora donde se encuentra la

tubería, mientras que la excavación produce una anomalía resistiva

más profunda. Para x=16.5m, la tubería tiene el mismo efecto, y la anomalía resistiva asociada a la excavación se vuelve aún más profunda.

Para x>18m la influencia de la excavación es escasa.

Capítulo 4

75

Figura 4.16: Imágenes eléctricas de los perfiles perpendiculares a la tubería, obtenidas del mismo modo que las imágenes de los perfiles mostrados en la Figura 4.15.

4.7. INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS GEOELÉCTRICOS CONSIDERANDO LOS EFECTOS 3D

Con estos resultados en mente, se puede completar la

interpretación de los perfiles dipolo-dipolo. GEO-L1 y GEO-L4 (Figura

4.12) son perfiles paralelos a la tubería, situados aproximadamente a

2m y 7m de distancia de esta. Al comparar las imágenes de estos

perfiles con los modelos 3D mostrados en la Figura 4.15, la anomalía

resistiva profunda observada en ambos perfiles se puede identificar

principalmente como un efecto de distorsión 3D debido a la excavación.

Esta anomalía aparece a una profundidad de alrededor de 3.5m en

GEO-L1 (x<12m), y a una profundidad de 5m en GEO-L4, lo cual concuerda con los resultados de las simulaciones numéricas, a pesar de

las aproximaciones hechas en el modelo esquemático propuesto. La

disminución de la conductividad de la capa conductora superficial,

observada en GEO-L1 a lo largo de la excavación, también parece ser

un efecto 3D producido por esta estructura.

En cuanto a los perfiles perpendiculares (Figura 4.13), GEO-L5

está ubicado cerca del borde de la excavación (x=15m) y GEO-L2 está

más alejado, aproximadamente a x=30 metros. Comparando estos resultados con los mostrados en la Figura 4.16, se observa que la

anomalía resistiva profunda encontrada en GEO-L5 una vez más puede

ser asociada con un efecto 3D de la excavación, mientras que la

interrupción de la capa conductora superficial estaría causada por la

tubería. Este último efecto también se detectó en GEO-L2. Además,

como este perfil está lejos de la excavación, no se observa ninguna

anomalía resistiva profunda. GEO-L3 no está afectada ni por la tubería

ni por la excavación.

Para completar el análisis, se realizó una segunda simulación. Se

calcularon nuevamente los efectos producidos por la tubería y la excavación, pero esta vez, considerando a la tubería como un objeto

conductor. La geometría de ambas estructuras es la misma que en el

caso anterior, sólo que la resistividad de la tubería ahora es de 2 ohm-m

y el subsuelo es un semi-espacio uniforme, de resistividad 40 ohm-

metros. Los resultados obtenidos para los perfiles paralelos y perpendiculares se muestran en las Figuras 4.17 y 4.18,

respectivamente. Los efectos de la tubería y la excavación, con estas

condiciones, difieren de lo observado en nuestro estudio,

Capítulo 4

76

principalmente para los perfiles perpendiculares. Esto confirma que el

revestimiento de la tubería la aísla eléctricamente del suelo, y por lo

tanto esta debe ser considerada como un objeto resistivo para el método

Geoeléctrico.

Figura 4.17: Imágenes eléctricas de los perfiles paralelos a la tubería, obtenidas de la inversión 2D de la respuesta geoeléctrica sintética 3D de un modelo similar al mostrado

en la Figura 4.15, excepto que ahora la tubería es conductora (2 ohm-m), y está enterrada en un semi-espacio de resistividad 40 ohm-metros.

4.8. CONCLUSIONES

En este capítulo, se presentan los resultados de una prospección

geofísica realizada para caracterizar un derrame de hidrocarburos. Este estudio, realizado aproximadamente un año después de sucedido el

evento, tuvo como objetivo determinar la extensión y las características

de la pluma contaminante.

En primer lugar, utilizando un sistema de inducción

electromagnética multifrecuencial espira-espira GEM-2, se midieron dos

perfiles ubicados fuera de la zona afectada, con el objetivo de tener una

referencia sobre la estructura del subsuelo no contaminado. Las

imágenes eléctricas obtenidas indicaron un subsuelo lateralmente

uniforme, con la tabla de agua situada aproximadamente a unos 3-4m

de profundidad. Luego, utilizando este método se cubrieron dos zonas cercanas al derrame, y los resultados sugirieron que el efecto del

Capítulo 4

77

contaminante fue producir una disminución de la resistividad tanto en

la capa más superficial como en la freática. Para la capa más superficial,

este resultado fue confirmado por sondeos Wenner realizados sobre las paredes verticales de la excavación, donde tanto sedimentos impactados

como sedimentos limpios estaban expuestos.

Figura 4.18: Imágenes eléctricas para los perfiles perpendiculares a la tubería, obtenidos del mismo modo que las imágenes mostradas en la Figura 4.16.

Para completar el análisis y delimitar la ubicación de la pluma

contaminante, se desplegaron cinco perfiles geoeléctricos dipolo-dipolo.

A partir de esas imágenes y de acuerdo con los resultados GEM-2 y Wenner, se encontró una disminución general de la resistividad de la

capa más superficial en las zonas contaminadas. También se detectó

una gran anomalía conductora, en profundidad, en dos de los perfiles.

La misma tenía dirección NO, coincidente con la del flujo hidráulico.

Los otros tres perfiles contenían en profundidad, anomalías localizadas,

altamente resistivas, cuyas causas principales fueron, al principio,

difíciles de determinar. Las mismas no parecían atribuibles a la

Capítulo 4

78

acumulación de hidrocarburos mal o no degradados en la capa freática,

ya que estaban presentes no sólo en los dos perfiles que cruzaban la

zona más contaminada, sino también en el perfil que se encontraba bastante más alejado. A través de un estudio de simulación numérica,

realizado combinando modelado geoeléctrico directo 3D e inverso 2D, se

pudo establecer que el origen más probable de esas anomalías eran las

distorsiones de las imágenes geoeléctricas 2D producidas por la

presencia de la tubería y de la excavación. Esta conclusión fue

importante para interpretar correctamente las imágenes de estos tres

perfiles, y asegurar que los resultados no contradecían los obtenidos

con el sistema GEM-2.

Considerando todos los resultados descriptos en conjunto, se

pudo delimitar la zona impactada por el derrame de hidrocarburos y

determinar las características principales de esa pluma contaminante.

79

Capítulo V

Influencia de la orientación del instrumento EMI sobre la posibilidad de detectar y caracterizar adecuadamente objetos conductores 2D localizados

5.1. INTRODUCCIÓN

En este capítulo se exponen los resultados de un estudio

realizado para analizar cómo la orientación del equipo GEM-2, afecta la

habilidad del método EMI para detectar estructuras 2D localizadas,

enterradas a profundidades someras, y la posibilidad de caracterizar

adecuadamente estos objetos a través de inversiones 1D. En primer

lugar, se realizó una prospección en un sitio de pruebas que contiene

dos tipos de estructuras de características generales conocidas,

enterradas en dos direcciones prácticamente perpendiculares entre sí.

Allí se efectuaron líneas de adquisición aproximadamente paralelas a

cada una de esas direcciones. En cada caso se emplearon, además de la

configuración más usual del instrumento, la cual corresponde a espiras

horizontales con el eje del equipo paralelo a las líneas, varias

orientaciones alternativas, incluyendo configuraciones con espiras

horizontales y verticales, y con el eje del instrumento paralelo y

perpendicular a las líneas. También se realizó una línea de geoeléctrica

sobre una de las estructuras enterradas, usando la configuración de

electrodos dipolo-dipolo, para complementar el estudio. Las características de las anomalías observadas en los gráficos de los datos

EMI dependían fuertemente de la configuración de medición utilizada.

Considerando esto, se realizaron simulaciones numéricas utilizando el

método de modelado directo 2D presentado por Martinelli y otros (2006),

con el objetivo de poder explicar el comportamiento observado en los

datos. A continuación, se aplicó a los datos la técnica de filtrado lateral presentada por Martinelli y Osella (2010), para mejorar la relación

señal-ruido de los datos, y con esto, la visualización de las anomalías

asociadas con las estructuras de interés. Luego, a esos datos filtrados se les aplicó el método de inversión 1D desarrollado por Farquharson y

otros (2003) y se evaluó qué configuraciones proporcionaban una mejor

estimación de las características de los blancos. Finalmente, se

invirtieron los datos geoeléctricos adquiridos sobre la estructura mencionada anteriormente, utilizando el método 2D desarrollado por

Loke y Barker (1996a), se comparó la imagen obtenida del subsuelo con

Capítulo 5

80

los resultados EMI, y se analizó por qué cada método detectó esta

estructura de manera diferente. Las conclusiones de ese análisis fueron

complementadas por simulaciones numéricas realizadas usando el

mismo código de inversión geoeléctrica 2D, y concuerdan con lo

encontrado en el capítulo previo.

5.2. DESCRIPCIÓN DEL SITIO Y DE LA ADQUISICIÓN DE DATOS

Para la prospección EMI, se utilizó el equipo GEM-2, Geophex.

Figura 5.1: Mapa esquemático del área de estudio.

La Figura 5.1 muestra un esquema del sitio estudiado, el cual es

una zona de relleno ribereña. El área de estudio contiene dos

estructuras 2D localizadas y conocidas: un tubo metálico de diámetro

25cm con una delgada cubierta aislante, que termina en y=9m

aproximadamente, y una tubería de plástico de 5cm de diámetro que

contiene cables eléctricos. Ambos objetos están enterrados

aproximadamente a 0.8-1.2m de profundidad. El suelo es llano y está

cubierto por un césped ligero. Los primeros metros del subsuelo

corresponden al material de relleno; principalmente, suelo franco limoso

con algún contenido de grava de río. El área prospectada fue de

30m×20m. Los datos fueron adquiridos a lo largo de líneas paralelas

espaciadas 1m, en dos direcciones perpendiculares coincidentes con los

ejes x e y, respectivamente. Estas direcciones de adquisición

corresponden a casos límite en los cuales las líneas son casi paralelas o

perpendiculares a los objetivos de interés. Es importante señalar que

Capítulo 5

81

las respuestas correspondientes a direcciones intermedias

probablemente se sitúan entre las obtenidas para estos casos límite. En

total, se emplearon seis configuraciones de medición diferentes, las

cuales se muestran en la Figura 5.2. La primera letra en los nombres de

las configuraciones indica la orientación de las espiras (horizontal, H, o

vertical, V), la segunda, la dirección de la línea de medición (x o y, para

las líneas paralelas a los ejes x e y, respectivamente) y las dos últimas

letras la dirección del eje del instrumento, que puede ser paralela (IL) o perpendicular (OL) a las líneas. Considerando las profundidades

involucradas, se emplearon las frecuencias 47025, 30375, 20175,

13575, 8775 y 5825Hz.

El perfil geoeléctrico se realizó con el equipo Saris 500 (Scintrex),

usando la configuración de electrodos dipolo-dipolo, con apertura

a=0,5m y un valor máximo de n=7.

Figura 5.2: Esquema de las diferentes configuraciones usadas para el estudio GEM-2. Las líneas discontinuas indican las direcciones de adquisición y las flechas pequeñas

representan el momento dipolar del transmisor, Tx.

5.3. ANÁLISIS DE LOS GRÁFICOS DE LOS DATOS EMI

Para analizar los datos EMI, primero se efectuaron los gráficos en

planta, 2D, de los valores de IP, Q, ρap y ap medidos a cada frecuencia, para cada configuración. Las Figuras 5.3-5.8 muestran, a modo de

ejemplo, los gráficos de ρap obtenidos para las diferentes configuraciones, para las cuatro frecuencias mayores, los cuales son

representativos del tipo de anomalías observadas en el sitio. A partir de

la observación de estos gráficos se pueden extraer varias conclusiones

interesantes. La más importante es que las características de las anomalías dependen fuertemente de la orientación del instrumento. Las

Capítulo 5

82

respuestas de las configuraciones con la misma orientación del

instrumento pero con diferente dirección de adquisición, tales como

VXIL y VYOL (Figuras 5.5 y 5.6) o VXOL y VYIL (Figuras 5.7 y 5.8), sólo presentan pequeñas diferencias, que básicamente corresponden a

variaciones de escala corta a lo largo de la dirección de medición. Como

se muestra luego, estas variaciones pueden reducirse

considerablemente mediante la aplicación de las técnicas de filtrado

lateral propuestas en Martinelli y Osella (2010).

Figura 5.3: Resistividades aparentes medidas con la configuración HXIL, para cuatro frecuencias representativas.

Figura 5.4: Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración HYIL.

Capítulo 5

83

Figura 5.5: Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración VXIL.

Figura 5.6: Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración VYOL.

Capítulo 5

84

Figura 5.7. Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración VXOL.

Figura 5.8: Lo mismo que en la Figura 5.3, para la configuración VYIL.

El edificio cercano genera distorsiones importantes en las

respuestas de las configuraciones HXIL, HYIL, VXIL, VYOL, para todas

las frecuencias, hasta aproximadamente y=3-4 metros. Las

características de estas distorsiones son similares a las encontradas por

Martinelli y Osella (2010) en un estudio realizado en una planta

química. Los mayores efectos se observan cerca de y=0m, cuando tanto

las espiras como el eje del instrumento están perpendiculares (configuración HYIL) o paralelos (configuraciones VXIL y VYOL) a la

Capítulo 5

85

pared del edificio. La conductividad aparente disminuye marcadamente

en el primer caso, y aumenta en el segundo. Además, se observa otro

aumento de ┫ en las dos frecuencias más altas, para las configuraciones VXIL y VYOL, cuando el plano x-z que contiene a las espiras atraviesa la

posición del cable telefónico aéreo (y=5m, aproximadamente).

Como se ve en las Figuras 5.5-5.8, las configuraciones verticales

generan respuestas muy diferentes en función de la orientación del

instrumento. En las configuraciones VXIL y VYOL, el plano que contiene

las espiras es casi paralelo al cable eléctrico; estas configuraciones

detectan claramente esta estructura y prácticamente no detectan la

tubería metálica. Asimismo, las configuraciones VXOL y VYIL, en las

cuales el plano de las espiras es paralelo a la tubería metálica, detectan

la tubería pero no el cable eléctrico. En cada caso, se observa un

aumento de ┫ cuando el plano de las espiras pasa sobre el blanco

correspondiente. En cambio, para ambas configuraciones horizontales,

┫ tiene un mínimo sobre el centro de las estructuras. El mínimo asociado con el cable eléctrico es más pronunciado en la configuración

HYIL que en la HXIL, mientras que el producido por el tubo es más

pronunciado en la configuración HXIL. Además, hay anomalías

positivas de ┫ sobre ambos lados del tubo.

Los blancos estudiados son objetos metálicos altamente

conductores, protegidos con recubrimientos aislantes resistivos.

Usualmente, estas estructuras son detectadas como conductoras por el

método EMI, pues el campo magnético externo variable en el tiempo

puede inducir corrientes secundarias en su interior metálico a pesar de

la aislación. Además, como los objetos conductores en general son

asociados con anomalías positivas de la conductividad aparente, no se

esperaba encontrar anomalías negativas para ninguna configuración.

Considerando esto, se realizó un estudio de simulación numérica para

investigar si las características de las anomalías podían explicarse como

efectos 2D debidos a la característica localizada de los blancos (sus dimensiones son bastante menores que la distancia entre las espiras).

Se calcularon las respuestas de varios cuerpos conductores de

aproximadamente el mismo tamaño que los blancos, enterrados a

profundidades similares, usando el método de modelado directo 2D

desarrollado por Martinelli y otros (2006). A continuación se discuten, en particular, los resultados obtenidos para el caso del tubo metálico,

ya que este objetivo fue el que produjo mayores anomalías. La Figura

5.9 muestra un modelo esquemático que contiene un objeto conductor

2D de unos 50cm de ancho, enterrado a una profundidad de 1m, y la

Figura 5.10 muestra la componente Q obtenida para este modelo, a una frecuencia representativa, para la cual el comportamiento es similar al

Capítulo 5

86

de σap. Los contrastes de conductividad y las pendientes de las

interfaces para este modelo fueron seleccionados lo suficientemente bajos como para asegurar una buena convergencia durante los cálculos numéricos, manteniendo mientras tanto las características más

relevantes de las respuestas.

Figura 5.9: Modelo esquemático de un cuerpo conductor 2D, localizado.

Figura 5.10: Componente en cuadratura calculada para el modelo mostrado en la Figura 5.9 usando el código de modelado directo 2D desarrollado por Martinelli y otros (2006).

Como puede observarse al comparar la Figura 5.10 con las

Figuras 5.3-5.8, las principales características de la respuesta sintética

obtenida para cada configuración están bastante de acuerdo con el

comportamiento observado en los datos correspondientes. En particular, la anomalía de Q obtenida para las configuraciones VXOL y VYIL es

positiva y mucho mayor que la obtenida para VXIL y VYOL. Además,

para ambas configuraciones horizontales, Q alcanza un mínimo local en

el centro del cuerpo conductor y el mínimo correspondiente a la

configuración HXIL es más pronunciado que el obtenido para HYIL; asimismo, a ambos lados del cuerpo, se observan máximos de Q. La

Capítulo 5

87

diferencia principal con los datos es que las componentes Q de las

configuraciones HXIL y HYIL permanecen siempre mayores que el valor

de referencia correspondiente al medio que lo contiene, pero esto

probablemente está relacionado con el hecho de que la conductividad

asignada para el cuerpo en el modelo esquemático es bastante menor

que la conductividad real de los blancos. Entonces, los resultados de la

simulación 2D parecen indicar que las características de las anomalías

generadas por la tubería están determinadas, principalmente, por el carácter localizado y conductor de este blanco 2D y no por la existencia

de la cubierta aislante. Para completar, es importante mencionar que la

inclusión de un medio resistivo en el interior del cuerpo conductor, en

el modelo esquemático, no modifica significativamente los resultados.

Frischknecht y otros (1991) calcularon las respuestas sintéticas

de numerosos objetos conductores 2D y 3D, en medios altamente

resistivos, para diferentes configuraciones de medición. Los resultados

correspondientes a varios de esos modelos también son consistentes

con el comportamiento general observado en los datos. En particular,

en la Figura 5.11 se reproduce uno de esos modelos, junto con su

respuesta Q para una línea correspondiente a la configuración HXIL,

que cruza justo sobre su centro. Lo más interesante de observar en este

caso, es que sobre el cuerpo efectivamente se obtienen mínimos de Q

negativos.

Figura 5.11: (a) Objeto conductor 3D localizado en el espacio. (b) Componente en cuadratura de este modelo a lo largo del eje x, para la configuración HXIL. Estas figuras reproducen respectivamente las Figuras 50 (a) y 51 (b) en Frischknecht y otros (1991).

(a) (b)

Capítulo 5

88

5.4. FILTRADO LATERAL DE LOS DATOS EMI

Los datos mostraron cantidades detectables de variaciones

laterales espurias, de corta escala, a lo largo de las direcciones de

adquisición. Como se ha explicado, estas variaciones son comunes en

los datos EMI adquiridos con equipos como el GEM-2, y están asociadas

con las diversas fuentes de ruido electromagnético descriptas en la

Sección 2.3.6. En los trabajos de Martinelli y Osella (2010) y de

Martinelli y Duplaá (2008) se propusieron filtros laterales rápidos, 2D y

3D, respectivamente, que permiten reducir esas variaciones y mejorar la

visualización de las anomalías producidas por los blancos. En este caso,

se aplicó a IP, Q, log(ρap) y ap, el filtro detallado en Martinelli y Osella

(2010), cinco veces, con =2 y Nv=5. A modo de ejemplo, en la Figura

5.12 se muestran los resultados obtenidos para ρap, a la frecuencia

20175Hz, para las cuatro configuraciones IL.

Figura 5.12: Resistividad aparente obtenida a la frecuencia 20175 Hz, después de

aplicar el filtro espacial propuesto en Martinelli y Osella (2010), cinco veces, con =2 y Nv=5.

5.5. INVERSIÓN 1D DE LOS DATOS EMI

Se invirtieron las componentes IP y Q, medidas y filtradas,

correspondientes a las configuraciones IL, utilizando el código de

inversión 1D EM1DFM propuesto por Farquharson y otros (2003).

Como ya se vio, las imágenes eléctricas del subsuelo 2D y 3D

generadas combinando los modelos 1D obtenidos en cada punto de

sondeo, cambian suavemente en la dirección vertical, pero suelen

Capítulo 5

89

contener numerosas variaciones laterales relativamente bruscas.

Algunas de ellas están asociadas con cambios reales en el subsuelo,

otras son artefactos relacionados con las variaciones de escala corta de los datos introducidas por las diversas fuentes de ruido

electromagnético, y otras se deben a las variaciones en el nivel de ajuste

alcanzado en cada inversión 1D. Estas últimas pueden reducirse

asignándole al parámetro de compensación β, que determina el balance

entre el grado de ajuste y la rugosidad de los modelos 1D, un valor constante (Sección 2.3.8.c). En este caso, β=500 proveyó un buen compromiso entre las variaciones verticales y laterales permitidas en los

modelos. Al igual que en los capítulos previos, en general, los modelos

obtenidos de la inversión de los datos filtrados presentaron menos

variaciones laterales espurias que los obtenidos a partir de los datos

originales, y una vez más, los mejores modelos se obtuvieron de la

inversión de las componentes Q filtradas. En este caso, los modelos

iníciales fueron semiespacios uniformes de resistividad 500 ohm-m, y a

los parámetros s , z y ┬, se les asignaron los valores

predeterminados, 0.01, 1 y 0.01, respectivamente. Las profundidades

de investigación alcanzadas fueron de alrededor de 5-6 metros, y se

estimaron utilizando el procedimiento presentado en el Capítulo 3.

Las Figuras 5.13-5.16 muestran cortes a diferentes

profundidades, de las imágenes 3D obtenidas de las inversiones 1D de

las componentes Q filtradas, correspondientes a las configuraciones IL.

Los modelos obtenidos para configuraciones con espiras

horizontales no proporcionan una descripción adecuada de los blancos.

El modelo correspondiente a HXIL identifica la tubería metálica como

una anomalía resistiva, comenzando aproximadamente en z=0, y

apenas detecta el cable eléctrico. El modelo correspondiente a HYIL

exhibe dos anomalías conductoras hacia los lados de la tubería, la cual

nuevamente es detectada casi desde la superficie de la tierra. El cable

eléctrico se detecta como una anomalía moderadamente conductora

para z<0.7-0.8m, y como una anomalía resistiva para z <0.9-1 metros.

Los modelos obtenidos para las configuraciones de espiras verticales presentan mejores resultados. El cable eléctrico es detectado,

principalmente, por la configuración VXIL y la tubería por VYIL. En

cada caso, se observa una anomalía conductora.

Capítulo 5

90

Figura 5.13: Imagen eléctrica obtenida de la inversión 1D de la componente Q filtrada, correspondiente a la configuración HXIL, realizada usando el método EM1DFM propuesto

por Farquharson y otros (2003).

Figura 5.14: Lo mismo que en la Figura 5.13, para la configuración HYIL.

En la Figura 5.15, se puede ver que la profundidad a la cual

comienza el cable eléctrico queda bastante bien determinada,

aproximadamente 0.8-0.9 metros. Sin embargo, la parte inferior de esta estructura 2D no se puede definir a través de inversiones 1D, ya que

por debajo del cable aparece una anomalía conductora espuria, que se

mantiene durante varios metros. La anomalía asociada con la tubería

Capítulo 5

91

(Figura 5.16) es perceptible casi desde z=0, pero el hecho interesante es

que su conductividad tiene un máximo en z=0.9m, valor cercano a la

profundidad real de este blanco. Una vez más, la parte inferior de la tubería no se detecta, aunque las características de la anomalía espuria

son, en este caso, algo diferentes.

Figura 5.15: Lo mismo que en la Figura 5.13, para la configuración VXIL.

Figura 5.16: Lo mismo que en la Figura 5.13, para la configuración VYIL.

La Figura 5.17 muestra los valores cuadráticos medios de los

errores relativos correspondientes a las inversiones mostradas en las

Capítulo 5

92

Figuras 5.13-5.16. Los ajustes en general son buenos, salvo en la

posición del farol, y a lo largo del cable eléctrico para la configuración

VXIL.

Figura 5.17: Errores de los ajustes correspondientes a las inversiones mostradas en las Figuras 5.13–5.16.

5.6. RESULTADOS GEOELÉCTRICOS

La Figura 5.18 muestra la imagen eléctrica obtenida de la

inversión 2D de los datos dipolo-dipolo adquiridos a lo largo de la línea

geoeléctrica mostrada en la Figura 5.1. La inversión fue realizada

utilizando el código RES2DINV, basado en el trabajo de Loke y Barker (1996a). El valor cuadrático medio del error relativo, logrado luego de

siete iteraciones, fue de 1.02%.

Figura 5.18: Imagen eléctrica obtenida de la inversión 2D de los datos geoeléctricos dipolo-dipolo, realizada usando el código RES2DINV (Loke y Barker 1996a). El error

cuadrático medio es de 1,02%.

Capítulo 5

93

Este modelo brinda una caracterización bastante buena de la

tubería, que cruza este perfil cerca de x=3.6m y está aproximadamente

a 0.8-0.9m de profundidad. Como se discutió antes, el método EMI detecta la tubería como un objeto conductor porque las corrientes

inductivas se pueden generar en el metal a pesar del aislamiento. En

cambio, este método percibe la tubería como resistiva, ya que, debido al

aislamiento, las corrientes galvánicas inyectadas en el suelo

prácticamente no alcanzan el metal.

Figura 5.19: Modelos esquemáticos 2D que representan objetos conductores cubiertos por revestimientos aislantes resistivos: a) conductor sólido, b) conductor hueco

con un medio resistivo en su interior.

En general, la resistividad de la anomalía producida en las

imágenes geoeléctricas, por un cuerpo metálico con una cubierta

resistiva, aumenta en la medida que la resistividad de la cubierta crece,

y en consecuencia, la protección del objeto metálico contra corrientes

galvánicas mejora. Utilizando el código RES2DINV, se realizaron varias simulaciones numéricas para investigar la dependencia de las

anomalías con la resistividad del recubrimiento, en el caso particular de

estructuras similares a la tubería estudiada. Los dos modelos esquemáticos seleccionados se muestran en la Figura 5.19. En primer

lugar, se calcularon las respuestas sintéticas dipolo-dipolo de esos

Capítulo 5

94

modelos para diferentes resistividades en la cubierta, tomando los

mismos valores de a y n máximo que en los datos, y a continuación, se

realizaron inversiones 2D de las mismas. Las imágenes obtenidas con ambos modelos, para cada una de las resistividades de la cubierta

consideradas, fueron prácticamente coincidentes. En la Figura 5.20 se

muestran, a manera de ejemplo, algunos de los resultados obtenidos

para el modelo mostrado en la Figura 5.19 (a). Para cubiertas con

resistividades superiores a 300 ohm-m, aproximadamente, las estructuras se detectaron como anomalías resistivas localizadas, bien

definidas.

Figura 5.20: Imágenes eléctricas obtenidas de la inversión de las respuestas geoeléctricas dipolo-dipolo sintéticas, del modelo mostrado en la Figura 5.19 (a), para

diferentes resistividades del recubrimiento. Nuevamente, los modelados directos e inversos fueron realizados con el código RES2DINV (Loke y Barker, 1996a).

5.7. CONCLUSIONES

En este capítulo, se analizó cómo la orientación del instrumento utilizado en prospecciones EMI afecta la capacidad para detectar

estructuras 2D localizadas, enterradas a profundidades someras, y la habilidad de obtener información confiable sobre este tipo de blancos a través de inversiones 1D. Las estructuras en el área estudiada son un

tubo metálico con una cubierta aislante delgada y un tubo plástico que

contiene cables eléctricos, los mismos están enterrados en dos

direcciones casi perpendiculares. Como se explicó, la prospección se

realizó a lo largo de líneas paralelas, aproximadamente en la dirección

Capítulo 5

95

de cada estructura, con las espiras horizontales y verticales, y con el eje

del instrumento paralelo y perpendicular a las líneas. Esto permitió

determinar que las características de las anomalías en la conductividad aparente generadas por los blancos dependen fuertemente de la

orientación del instrumento. Las configuraciones con espiras verticales

generan respuestas completamente distintas para las dos diferentes

orientaciones del eje del instrumento. En cada caso, básicamente sólo el

blanco alineado con el eje del instrumento es detectado como una

anomalía positiva importante. Las diferencias entre las respuestas

obtenidas con las configuraciones de espiras horizontales son bastante

menores. En ambas configuraciones, se observa una disminución de la

conductividad aparente justo sobre los objetivos. Los resultados de las

simulaciones numéricas realizadas para el caso del tubo metálico,

utilizando un método de modelado directo EMI 2D, sugieren que las

particularidades de las anomalías generadas por esta estructura

principalmente constituyen efectos 2D asociados con su carácter

localizado, y también que la presencia de la capa resistiva no ejerce

efectos significativos sobre las respuestas.

Luego, se realizaron inversiones 1D de los datos correspondientes

a cada configuración, y reuniendo esos resultados se generaron

modelos del subsuelo 3D. Las imágenes obtenidas para las espiras

horizontales proporcionaron descripciones engañosas de la estructura

del subsuelo, mientras que los modelos obtenidos con espiras verticales

fueron bastante mejores, especialmente hasta las profundidades en que se encuentran los blancos. Estos detectan adecuadamente los objetivos

como estructuras conductoras y proporcionan una estimación bastante

buena de sus profundidades.

Finalmente, la imagen obtenida de la inversión 2D de los datos

geoeléctricos adquiridos a lo largo de una línea que cruzaba la tubería indica que este método identifica esta estructura como un objeto

resistivo. Esto no está en contradicción con los resultados EMI,

simplemente muestra que debido a la cubierta aislante resistiva, las

corrientes galvánicas inyectadas en el suelo prácticamente no alcanzan

el metal. En contraste, las corrientes inductivas pueden ser generadas en el metal a pesar del aislamiento. Este efecto coincide con lo obtenido

en el capítulo previo.

Para investigar cómo la anomalía producida por la tubería en las

imágenes geoeléctricas podría cambiar, en función de la resistividad del

recubrimiento, se realizaron algunas simulaciones numéricas básicas.

Los resultados obtenidos para el modelo simplificado propuesto parecen indicar que para recubrimientos con resistividades mayores que

Capítulo 5

96

aproximadamente 300 ohm-m, la tubería sería detectada como una

anomalía resistiva localizada, bien definida.

97

Capítulo VI Estimación de los errores de los datos EMI, y análisis de su influencia en las imágenes del subsuelo obtenidas mediante inversiones 1D

6.1. INTRODUCCIÓN

Los equipos EMI permiten adquirir gran cantidad de datos en

tiempos relativamente breves. Como se explicó en la Sección 2.3.7,

estos equipos usualmente se utilizan en un modo de medición

denominado modo continuo. En dicho modo generan un dato cada 0.12

– 0.20s, aproximadamente, mientras se los va desplazando sobre el área

a estudiar a lo largo de líneas paralelas entre sí. A una velocidad normal

de caminata del operador, eso equivale a tomar un dato cada 6 – 10cm,

respectivamente. Por este motivo, los mismos resultan ideales cuando

se requiere prospectar las primeras decenas de metros del subsuelo, en

áreas relativamente extensas y con buena densidad de cobertura. Como

se mostró en el capítulo anterior, la habilidad para poder detectar las anomalías presentes en el subsuelo y para luego poder caracterizarlas

adecuadamente mediante métodos de inversión 1D, depende de la

orientación de las espiras y del eje del instrumento, pero también

depende fuertemente del nivel de error de las mediciones. El

inconveniente radica en que los equipos no indican esos errores.

Por un lado, conocer los errores permite definir de manera concreta el rango de frecuencias con nivel de error aceptable en cada

caso particular, y a partir de allí, determinar adecuadamente la

profundidad de investigación alcanzada. Usualmente, como no se conocen los errores de los datos, el rango de frecuencias útiles se

determina cualitativamente, por observación directa de los mismos, y esto, en muchas ocasiones, conduce a errores en la estimación de dicha

profundidad. Conocer los errores también es importante a la hora de

determinar el grado de confiabilidad de las anomalías observadas al visualizar los datos, y al aplicar métodos de inversión, ya sean éstos 1D,

2D o 3D. En general, es sabido, tanto para éste como para otros

métodos geofísicos, que cuando se subestiman los errores de los datos

suelen introducirse en los modelos inversos estructuras ficticias,

mientras que cuando se los sobreestima se produce un suavizado excesivo de las imágenes que conduce a una pérdida de resolución

sobre las estructuras de interés. A pesar de su relevancia, en el caso del

Capítulo 6

98

método EMI, este tema prácticamente no ha sido abordado en la

literatura.

En este capítulo se presentan dos metodologías alternativas de

adquisición de datos EMI que permiten estimar los errores. Primero, se

midió repetidamente una misma línea, ubicada en el sitio de prueba

descripto en el capítulo previo, con el instrumento funcionando en el

modo normal, continuo, y luego se prospectó esa misma línea

adquiriendo los datos punto a punto. Para cada una de estas

metodologías de adquisición, se implementaron los programas

necesarios para poder calcular de manera automática los errores

partiendo de los archivos de datos, y una vez hecho esto, se estudió la

dependencia de los errores de las componentes IP y Q con la frecuencia,

con la orientación de las espiras y del eje del instrumento, y con el

número de frecuencias medidas simultáneamente. Luego, se realizaron

inversiones 1D de esos datos considerando tanto los errores calculados,

como valores promedio constantes, y se analizó si los modelos obtenidos

mejoran al tener en cuenta los errores estimados. Finalmente, se

compararon los resultados obtenidos con cada metodología y se analizó

la eficiencia de cada una de ellas respecto de su aplicación en el campo.

Es importante señalar que las metodologías propuestas aquí para

estimar los errores de los datos, basadas en la repetibilidad de las

mediciones, sólo permiten estimar la parte aleatoria de los errores, que

tiene su origen en el ruido electromagnético incoherente, es decir, no

correlacionado temporalmente con la corriente del transmisor. El

estudio de los errores sistemáticos de los datos EMI no es abordado en

esta Tesis.

Como se explicó en la Sección 2.3.6, además de ciertos problemas

que pueden tener estos instrumentos como, por ejemplo, la

desalineación de las espiras o errores de calibración, una fuente

importante de ruido coherente son las señales generadas por

estructuras conductoras que no son el objetivo de investigación, ya sea

enterradas (cables, tuberías, barriles metálicos), o sobre la superficie (postes, techos y cortinas metálicos). El ruido generado por ese tipo de

estructuras no puede ser filtrado, pero puede reducirse, al menos en

parte, utilizando orientaciones del instrumento convenientes (Martinelli

y Osella, 2010).

Capítulo 6

99

6.2. MODO DE MEDICIÓN CONTINUO

6.2.1. Metodología utilizada para la adquisición de Datos

Para la adquisición de los datos se utilizó el equipo GEM-2,

seteado para funcionar en el modo usual, continuo. Con el mismo se

midió repetidamente una línea de 20m de longitud que cruza sobre una

de las estructuras enterradas en el área estudiada en el capítulo previo,

cuyas características principales son conocidas (Figura 6.1). Dicha línea

se ubica en 0 ≤ x ≤ 20m, y=6.5 metros. Como se mencionó

oportunamente, esa estructura es un tubo metálico de 25cm de

diámetro con una delgada cubierta aislante, enterrado

aproximadamente entre 0.8 y 1.2m de profundidad.

Figura 6.1: Mapa esquemático del sector de prueba, cuyas características principales son conocidas, donde se muestra la ubicación de la línea de adquisición de

datos GEM-2.

En este caso, para adquirir los datos se emplearon cuatro

configuraciones diferentes, denominadas HIL, VIL, HOL y VOL

(nuevamente, H o V denota espiras horizontales o verticales, respectivamente, mientras que IL u OL se refiere a la dirección del eje

del instrumento, que puede ser paralela o perpendicular a la dirección

de la línea de adquisición). Las configuraciones HIL, VIL y VOL son

idénticas a las HXIL, VXIL y VXOL utilizadas en el Capítulo 5, mientras

que la HOL tiene la misma orientación de las espiras y del eje del instrumento que la HYIL anterior, sólo que en este caso la dirección de

Capítulo 6

100

adquisición es x. Para cada una de estas configuraciones, la línea se

repitió 9 veces midiendo simultáneamente las frecuencias 47025, 26275,

14725, 8225, 4625 y 2575Hz, otras 9 veces midiendo las tres frecuencias mayores, 9 veces midiendo las tres menores, y 9 veces midiendo sólo la menor. Una vez más, el factor de apilado seleccionado

fue A=5, con lo cual se obtuvo un dato cada 0.2s, lo cual corresponde a

un espaciado entre datos de 10cm, aproximadamente.

Las nueve pasadas se realizaron para poder analizar cuál es el

número mínimo de pasadas que permite obtener estimaciones

aceptables de los errores de los datos. Por otra parte, dado que la

potencia de la señal generada por el equipo se reparte entre todas las

frecuencias medidas simultáneamente, el medir seis frecuencias, las

tres mayores, las tres menores o sólo la menor, sirve para analizar en

qué medida ese factor afecta la calidad de los datos y de las imágenes

obtenidas posteriormente al aplicar métodos de inversión 1D.

6.2.2. Posicionamiento de los datos e interpolación para el cálculo de errores

En el modo continuo, los puntos medidos en cada pasada sobre una línea son posicionados a posteriori, por un programa del

instrumento que los distribuye de forma uniforme a lo largo de la

misma, asumiendo que la velocidad de caminata del operador es

constante. Ese procedimiento genera pequeños errores en el

posicionamiento de los puntos de medición, ya que en la práctica, la

velocidad de caminata siempre tiene algunas variaciones. Por ese

mismo motivo, en nuestro caso además se tenían diferencias en el número total de puntos medidos durante cada pasada sobre la línea,

que hacían que las posiciones asignadas por el equipo a los puntos

correspondientes fueran distintas. Eso era un problema, ya que para

poder calcular el error de un dato éste debe corresponder a la misma

posición en las distintas pasadas. Este problema se corrigió

interpolando las componentes IP y Q obtenidas a cada frecuencia, en cada pasada, utilizando una función spline de orden 2. Los valores

interpolados se calcularon en puntos separados cada 10cm, partiendo

del origen de la línea, y fueron los que luego se tomaron para calcular

los errores de IP y Q.

Capítulo 6

101

6.2.3. Análisis de los niveles de error de los datos a partir de los gráficos de las respuestas IP y Q medidas a cada frecuencia

A modo de ejemplo, en las Figuras 6.2 a 6.9 se muestran,

respectivamente, las componentes IP y Q medidas para las diferentes

configuraciones, utilizando las seis frecuencias simultáneas, en partes

por millón (ppm) contra el campo primario.

Figura 6.2: Componentes IP medidas con la configuración HIL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias utilizadas. La línea fue prospectada 9

veces; cada color corresponde a una pasada distinta sobre la misma.

Capítulo 6

102

Figura 6.3: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.2, para la componente Q.

Figura 6.4: Componentes IP medidas con la configuración VIL, a cada frecuencia, en cada una de las 9 pasadas sobre la línea.

Capítulo 6

103

Figura 6.5: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.4, para la componente Q

Figura 6.6: Componentes IP medidas con la configuración HOL, a cada frecuencia, en cada pasada sobre la línea.

Capítulo 6

104

Figura 6.7: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.6, para la componente Q.

Figura 6.8: Componentes IP medidas con la configuración VOL, a cada frecuencia, en cada pasada sobre la línea.

Capítulo 6

105

Figura 6.9: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.8, para la componente Q.

A partir de la observación de los gráficos mostrados en las Figuras

6.2 a 6.9 se pueden extraer varias conclusiones interesantes. Como

puede observarse, el nivel de error de cada componente, IP o Q,

depende fuertemente de la configuración. Además, se puede apreciar

también que, exceptuando a la frecuencia más alta, la componente IP

tiene bastante más error que la componente Q. En las tres

configuraciones más sensibles a la presencia de la estructura enterrada, HIL, HOL y VOL, también puede observarse el efecto causado por el

error en el posicionamiento de los puntos, asociado a las variaciones en

la velocidad de caminata del operador.

Las respuestas obtenidas con las dos configuraciones con espiras

horizontales, HIL y HOL (Figuras 6.2, 6.3, 6.6 y 6.7), tienen características similares. Para ambas configuraciones, la componente IP

tiene mucho más error que la componente Q, cuando disminuye la

frecuencia; a su vez, en general, Q presenta mayor dispersión en la

configuración HOL que en la HIL.

Las configuraciones con espiras verticales, VIL y VOL (Figuras 6.4,

6.5 y 6.8, 6.9, respectivamente), presentan diferencias muy marcadas entre sus respuestas. La configuración VIL en particular, prácticamente

no detecta la anomalía con ninguna de las componentes, mientras que

la configuración VOL (Figura 6.8) es la que mejor detecta el blanco de

Capítulo 6

106

entre las cuatro utilizadas. En general, los niveles de error de IP en la

configuración VIL son bastante mayores que en la configuración VOL,

no así los de la componente Q.

6.2.4. Análisis de los errores de los datos a partir de sus valores estimados numéricamente

La Figura 6.10 muestra las desviaciones estándar relativas de las

componentes IP y Q interpoladas, calculadas en función de la posición,

a cada frecuencia, fuera de la región anómala, para las diferentes

configuraciones utilizadas, considerando todas las pasadas realizadas

sobre la línea prospectada. Los errores se calcularon fuera de la zona

anómala pues el objetivo era obtener valores de referencia.

De esta figura se puede observar que, en general, los valores de εQ

superan el 10% solamente a la frecuencia más baja, para las

configuraciones de espiras verticales. La figura también muestra que

sólo para las componentes Q correspondientes a las configuraciones de

espiras verticales, los errores presentan un incremento

aproximadamente monótono conforme disminuye la frecuencia. Además,

se puede apreciar que para todas las configuraciones, los errores de IP son, efectivamente, mucho mayores que los correspondientes errores de

Q, excepto a la frecuencia más alta.

Capítulo 6

107

Figura 6.10: Desviaciones estándar relativas de las componentes IP y Q (εIP y εQ, respectivamente) para todas las configuraciones usadas, calculadas a cada frecuencia,

fuera de la zona anómala, considerando todas las pasadas a lo largo de la línea.

La dependencia general de los errores de IP y Q con la frecuencia

puede apreciarse más claramente en la Figura 6.11. Esta figura, que muestra los valores promedio de εIP y εQ calculados en el intervalo

Capítulo 6

108

x=[0,9m], para cada frecuencia, sintetiza los resultados descriptos hasta

el momento.

Figura 6.11: Valores promedio de εIP y εQ entre x=0 y 9m (εIP,x=[0,9m] y εQ,x=[0,9m], respectivamente) calculados a cada frecuencia, para las diferentes configuraciones

empleadas, considerando todas las pasadas sobre la línea estudiada.

En primer lugar, se puede apreciar claramente que los errores

tanto de las componentes IP correspondientes a las cuatro

configuraciones, como de las componentes Q correspondientes a las

configuraciones de espiras horizontales, no disminuyen monótonamente

al aumentar la frecuencia, como sería esperable. En todos esos casos,

existen frecuencias intermedias con niveles de error particularmente

elevados. Este hecho posiblemente se debe a las características del

ruido electromagnético ambiental. Los errores promedio de IP

correspondientes a las configuraciones HIL y HOL, solo tienen valores

aceptables para las dos o tres frecuencias mayores, respectivamente,

mientras que los correspondientes a las VIL y VOL se mantienen

menores al 30%, salvo para VIL a la frecuencia 14725Hz. De hecho,

para las frecuencias más bajas, los errores promedio de IP

correspondientes a las configuraciones verticales son notablemente

menores que los de las horizontales. Con los errores de Q ocurre lo contrario, a las frecuencias más bajas, las configuraciones verticales

tienen bastante más error que las horizontales, no obstante lo cual, y

como ya se había mencionado, los errores de Q para VIL y VOL solo exceden el 10% a la frecuencia menor. En contraste con esto, los

errores de IP sólo resultan menores al 10% a la frecuencia más alta.

Capítulo 6

109

Figura 6.12: Dependencia con el número de pasadas considerado de los valores promedio de εIP entre x=0 y 9m, calculados a cada frecuencia, para las diferentes

configuraciones empleadas.

Figura 6.13: Dependencia con el número de pasadas considerado de los valores promedio de εQ entre x=0 y 9m, calculados a cada frecuencia, para las diferentes

configuraciones empleadas.

Capítulo 6

110

En las Figuras 6.12 y 6.13, respectivamente, se muestra la

dependencia de los valores promedio de εIP y εQ con el número de

pasadas considerado. Puede observarse que los errores de la componente Q convergen rápidamente conforme aumenta el número de pasadas, tanto para las configuraciones horizontales como para las

verticales, de manera tal que considerar 3 o 5 pasadas alcanza para

obtener estimaciones bastante buenas de los mismos. Los errores promedio de IP también tienen en general, buena convergencia. La excepción son algunas frecuencias particulares, justamente aquellas en

las cuales los errores son elevados.

En las Figs. 6.14 y 6.15 se muestran, respectivamente, la

dependencia de los valores promedio de εIP y εQ con el número de

frecuencias medidas simultáneamente. Puede verse que, en general, al medir menos frecuencias simultáneas los errores disminuyen de manera apreciable. Las excepciones a este comportamiento se tienen, a la frecuencia mayor, para las componentes IP y Q de la configuración

HIL y la componente Q de VIL (aunque todos esos errores son pequeños),

y a la frecuencia menor, para las componentes IP correspondientes a las

configuraciones HIL y HOL. Estos últimos errores continúan siendo

significativos aún cuando sólo se mida dicha frecuencia.

Figura 6.14: Comparación de los errores promedio de la componente IP entre x=0 y 9m, a cada frecuencia, obtenidos al medir simultáneamente las seis frecuencias, las tres

mayores, las tres menores o sólo la menor. En todos los casos se consideraron 9 pasadas sobre la línea.

Capítulo 6

111

Figura 6.15: Lo mismo que en la Figura 6.14, para la componente Q.

De todos modos, en la siguiente sección se mostrará que si bien el

procedimiento descripto reduce los errores de los datos, las inversiones

de datos adquiridos de esta manera brindan resultados mucho más

pobres que cuando las seis frecuencias se adquieren simultáneamente.

6.2.5 Inversiones 1D

A continuación se analiza cómo la información provista acerca de

los errores de los datos influye en los resultados de las inversiones 1D.

A manera de ejemplo, se presenta el caso de la configuración VOL, teniendo en cuenta que ésta es la que mejor detectó el tubo metálico. A

menos que se indique otra cosa, se trabajó con los datos adquiridos para esta configuración empleando seis frecuencias simultáneas. Al

igual que en los capítulos previos, las inversiones 1D se realizaron

utilizando el método EM1DFM, basado en el trabajo de Farquharson y otros (2003). Se invirtieron los datos de la primera pasada, IP1 y Q1, los

datos de la primera pasada interpolados cada 10cm, IP1int y Q1int, los

promedios punto por punto de los datos de las 9 pasadas interpoladas,

IPpro y Qpro, y los datos de la primera pasada interpolados y filtradas con

el filtro propuesto por Martinelli y Osella (2010) (Sección 2.3.8.d), IP1fil y Q1fil. En todos los casos se probó invertir IP y Q, por separado y

conjuntamente, y siempre los mejores resultados se obtuvieron invirtiendo solamente Q. Al incluir IP la calidad de los resultados

Capítulo 6

112

disminuía notablemente, posiblemente debido a que, en general, esta

componente tiene bastante más error que Q. Para obtener resultados

comparables, en todas las inversiones se utilizaron los mismos parámetros, que a su vez son los empleados en el capítulo previo. El

modelo inicial fue un semi-espacio homogéneo de resistividad 500 ohm-

m, se tomó β = 500, y a los parámetros , y ┬, se les asignaron los

valores predeterminados, 0.01, 1 y 0.01, respectivamente. El filtro

también se aplico cinco veces, con 2 y Nv=5. Como era de esperarse,

las profundidades de investigación alcanzadas fueron similares,

alrededor de 5-6m, y se calcularon variando la resistividad de los

modelos iníciales y comparando los resultados obtenidos.

En la Figura 6.16 se muestran los modelos obtenidos al invertir

las componentes Q de la configuración VOL, siguiendo el procedimiento

más usual, que es considerar un error relativo constante para todos los

datos. En este caso, el error considerado fue 12%, y corresponde al

promedio de los εQ,X=[0,9m] obtenidos a cada frecuencia para esa

configuración (mostrados en la Figura 6.11).

Figura 6.16: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas de la inversión 1D de las componentes Q de la configuración VOL, considerando el mismo error relativo para

todos los datos, 12%, que corresponde al promedio de los valores de εQ,X=[0,9m] calculados a cada frecuencia. (a) Inversión de Q1, (b) inversión de Q1int, (c) inversión de Qpro.

En primer lugar, comparando las Figuras 6.16 a y b, se observa que invertir Q1 o Q1int brinda prácticamente los mismos resultados. Ese

Capítulo 6

113

hecho también se verificó para las inversiones realizadas considerando

otros errores, lo cual confirma la validez del procedimiento de

interpolación utilizado. En lo que resta no se mostrarán las inversiones de los datos medidos, sino directamente las de los datos interpolados.

Por otra parte, comparando las Figuras 6.16 b y c se ve cómo al invertir

Qpro los cambios de un punto al siguiente se reducen, por reducirse el

efecto del ruido electromagnético ambiental incoherente, de manera

similar a lo que ocurre cuando se invierten los datos filtrados. En general, la resolución obtenida acerca de las características del

subsuelo es pobre, en los tres modelos. En particular, la anomalía

conductora asociada a la tubería tiene una extensión lateral similar al

ancho de la anomalía generada por este objeto en los datos, que por

tratarse de un objeto pequeño, no está determinado por las dimensiones

del mismo sino por la distancia entre las espiras. Esto es un efecto 2D,

que concuerda con los resultados encontrados en el capítulo previo.

En la Figura 6.17 se muestra el modelo obtenido al invertir Qpro

considerando un error relativo del 4.7%, que es el promedio de los

εQ,X=[0,9m] excluyendo el valor correspondiente a la frecuencia más baja.

El suavizado en la dirección vertical es menor que en caso anterior,

incluido el de la anomalía asociada a la tubería, que ahora presenta un

máximo central de conductividad más marcado. No obstante, la

profundidad de este máximo es algo menor que la de dicha estructura y

además, como en el modelo mostrado en la Figura 5.16, se observan

dos artefactos a ambos lados de la tubería, que se extienden en

profundidad.

Figura 6.17: Imagen de la resistividad del subsuelo obtenida de la inversión 1D de Qpro VOL, considerando un error relativo del 4.7% para todos los datos, que es el promedio

de los εQ,X=[0,9m] correspondientes, excluyendo el valor de la frecuencia más baja.

En la Figura 6.18 se muestran los modelos obtenidos

considerando que el error relativo de los datos a cada frecuencia es

igual al correspondiente valor de εQ,X=[0,9m]. La mejora en los resultados

es notable. La estructura del subsuelo (que como se indicó es conocida por estudios previos), queda mucho mejor definida; particularmente la

Capítulo 6

114

profundidad a la que comienza la capa freática, aproximadamente 4.5

m. La anomalía asociada a la tubería sigue teniendo una extensión

lateral similar a la distancia entre espiras, sin embargo la estimación de la profundidad del tubo es ahora adecuada y los artefactos laterales ya

no están presentes. Comparando las Figuras 6.18 b y c, con 6.18 a,

nuevamente, puede observase cómo al invertir Qpro o Q1fil el efecto del

ruido de los datos se reduce en casi todo el perfil. La excepción es la

zona entre x=0 y 3m, donde continua observándose una importante anomalía de origen espurio. Nótese que los resultados obtenidos a partir

de Qpro respecto de la estructura del suelo (que en realidad es

aproximadamente 1D), son algo mejores que los provistos por Q1fil.

Figura 6.18: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas aplicando el método de inversión 1D a las componentes Q de la configuración VOL, considerando un error

relativo constante a cada frecuencia igual al correspondiente valor de εQ,X=[0,9m]. (a) Inversión de Q1int, (b) inversión de Qpro, (c) inversión de Q1fil.

En la Figura 6.19 se muestran los modelos obtenidos considerando el error relativo estimado para cada dato, a cada

frecuencia. Comparando esta figura con la anterior, se ve que el

resultado obtenido entre x=0 y 3m presenta una importante mejora respecto del caso previo. Por otra parte, los cambios laterales en los modelos de un punto al siguiente son más marcados, pero estos pueden

Capítulo 6

115

reducirse aplicando más veces el filtro. Ese aumento de los cambios

laterales era esperable, ya que al considerar distintos errores en cada

punto, las variaciones en el grado de ajuste alcanzado necesariamente

son mayores, aún cuando se tome un valor de β constante.

Figura 6.19: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas aplicando el método de inversión 1D a las componentes Q de la configuración VOL, considerando el error

relativo estimado para cada dato, a cada frecuencia. (a) Inversión de Q1int, (b) inversión de Qpro, (c) inversión de Q1fil.

Finalmente, como se explicó anteriormente, dado que la potencia

del transmisor se divide entre todas las frecuencias medidas

simultáneamente, una manera de reducir el nivel de error de los datos

es, justamente, diminuir el número de frecuencias medidas. En particular, en la Figura 6.15 se mostró cómo disminuyen los errores de

VOL si en lugar de medir 6 frecuencias simultáneamente, se miden las

tres mayores, las tres menores, o sólo la menor. Para investigar cómo influye esto en los modelos inversos, se armó un nuevo archivo de datos

combinando el correspondiente a las tres mayores, las dos frecuencias

mayores del archivo de las tres menores, y la frecuencia menor del

último. Contrariamente a lo esperado, los resultados obtenidos fueron

malos (Figura 6.20), aunque la razón de esto no es clara.

Capítulo 6

116

Figura 6.20: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas aplicando el método de inversión 1D a las componentes Q de la configuración VOL, obtenidas midiendo menos frecuencias simultáneamente. (a) Inversión de Q1int, considerando a cada frecuencia un error relativo constante, igual al correspondiente valor de εQ,X=[0,9m]

mostrado en la Figura 6.15, (b) inversión de Q1int, considerando el error relativo estimado para cada dato a cada frecuencia, (c) inversión de Qpro, considerando los mismos errores

relativos que en (a), (d) inversión de Qpro, considerando el error relativo estimado para cada dato a cada frecuencia.

6.3 MODO DE MEDICIÓN PUNTO A PUNTO

6.3.1. Metodología de adquisición de Datos

En esta sección se presentan los resultados obtenidos al

prospectar la línea descripta con el equipo GEM-2 funcionando en un modo de adquisición punto a punto. En este modo, el equipo adquiere,

en cada posición, un número de datos predefinido por el usuario. Para

poder comparar los resultados con lo obtenido en la sección previa,

dicho número se fijó en 9, y se tomó un factor de apilado A=5. Las

Capítulo 6

117

mediciones se realizaron en posiciones espaciadas cada 50cm,

empleando las mismas frecuencias y configuraciones de adquisición.

Nuevamente, se prospectó la línea primero midiendo las seis

frecuencias simultáneamente, luego las tres frecuencias mayores, las

tres menores, y por último sólo la menor. Esta metodología fue más

rápida de implementar, ya que el operador no debió recorrer la línea

repetidas veces, y a su vez no presentó el problema del posicionamiento

de datos propio del modo continuo. En contraposición, presentó la desventaja de que al ser más espaciadas las mediciones, respecto de la

metodología anterior, hubo una pérdida de resolución lateral.

6.3.2. Análisis de los niveles de error a partir de los gráficos de las respuestas IP y Q medidas a cada frecuencia

A modo de ejemplo, en las Figuras 6.21 a 6.28 se muestran,

respectivamente, las componentes IP y Q medidas para las diferentes

configuraciones, utilizando las seis frecuencias simultáneamente, en

partes por millón (ppm) contra el campo primario.

Como era de esperarse, los resultados cualitativos, en líneas

generales, son similares a los obtenidos para el modo continuo. De la

observación de los gráficos se desprende que la sensibilidad a la

presencia de la tubería depende fuertemente de la orientación del

instrumento, siendo la componente Q correspondiente a la

configuración VOL quien mejor la detecta. En general, la dispersión de los datos es menor que en el caso anterior, debido a que se eliminaron

los errores de posicionamiento asociados a las variaciones en la

velocidad de caminata y los errores causados por los movimientos

indeseados del instrumento, comunes en el modo continuo; sin

embargo, la densidad de puntos sobre la anomalía se redujo, lo cual puede llevar a una pérdida de resolución lateral, considerando las

pequeñas dimensiones del objetivo. Otro factor que puede haber

ayudado a reducir los errores es que con la otra metodología utilizada

para el modo continuo, el tiempo que llevaba obtener los 9 datos para

calcular el error en cada posición era el tiempo que demoraba realizar las 9 pasadas, mientras que en este caso los 9 datos se adquieren en

tan solo 1.8 segundos.

Capítulo 6

118

Figura 6.21: Componentes IP medidas con la configuración HIL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias medidas simultáneamente. Cada color

corresponde a una de las nueve medidas realizadas en cada posición.

Figura 6.22: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.21, para la componente Q.

Capítulo 6

119

Figura 6.23: Componentes IP medidas con la configuración VIL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias medidas simultáneamente. Cada color

corresponde a una de las nueve medidas realizadas en cada posición.

Figura 6.24: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.23, para la componente Q.

Capítulo 6

120

Figura 6.25: Componentes IP medidas con la configuración HOL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias medidas simultáneamente. Cada color

corresponde a una de las nueve medidas realizadas en cada posición.

Figura 6.26: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.25, para la componente Q.

Capítulo 6

121

Figura 6.27: Componentes IP medidas con la configuración VOL a lo largo de la línea estudiada, para cada una de las seis frecuencias medidas simultáneamente. Cada color

corresponde a una de las nueve medidas realizadas en cada posición.

Figura 6.28: Lo mismo que se muestra en la Figura 6.27, para la componente Q.

Capítulo 6

122

En las Figuras 6.29 y 6.30 se comparan, respectivamente, los

errores IP,X=[0,9m] y Q,X=[0,9m], obtenidos en el modo punto a punto, para las distintas configuraciones, a cada frecuencia, con los

correspondientes al modo continuo. Salvo algunas excepciones, en

general, la reducción de los errores fue muy importante. Los errores de

IP correspondientes a las configuraciones HIL y HOL ahora tienen

valores menores que el 15%, para las cuatro frecuencias mayores,

mientras que los correspondientes a las VIL y VOL se mantienen

menores al 30%, salvo para VOL a la frecuencia 14725Hz y VIL a la

frecuencia 26275Hz. Respecto de los errores de la componente Q, solo

exceden el 10% para VIL y VOL, a la frecuencia menor.

En las Figuras 6.31 y 6.32 se muestran, respectivamente, la

dependencia de los valores de IP,X=[0,9m] y Q,X=[0,9m] con el número de frecuencias medidas simultáneamente. Al igual que en el modo

continuo, el dividir la potencia del transmisor entre una menor cantidad

de frecuencias disminuye de manera importante el nivel de error, para

todas las configuraciones. Para la componente IP, la mayor reducción se

tiene a las frecuencias más bajas, para las configuraciones con espiras

verticales. En cambio, el porcentaje de disminución de los errores de Q

es similar, a todas las frecuencias, para todas las configuraciones.

Figura 6.29: Comparación entre los errores relativos promedio de IP, entre x=0 y 9m, a cada frecuencia, obtenidos para las distintas configuraciones, en los modos punto a

punto y continuo.

Capítulo 6

123

Figura 6.30: Lo mismo que en la Figura 6.29, para la componente Q.

Figura 6.31: Comparación de los errores relativos promedio de la componente IP, entre x=0 y 9m, a cada frecuencia, obtenidos para las distintas configuraciones midiendo

simultáneamente las seis frecuencias, las tres mayores, las tres menores o sólo la menor.

En todos los casos se consideraron los 9 datos medidos en cada posición.

Capítulo 6

124

Figura 6.32: Lo mismo que en la Figura 6.31, para la componente Q.

6.3.3. Inversiones 1D

En esta sección se muestran las imágenes del subsuelo obtenidas

al aplicar el método de inversión EM1DFM a los datos adquiridos con la

configuración VOL, en el modo punto a punto, midiendo las seis

frecuencias simultáneas. En este caso se invirtieron, primero, todos los

primeros datos, *1IP y *

1Q ; luego, todos los promedios, *proIP y *

proQ , y

finalmente, todos los primeros datos, filtrados con el filtro propuesto por

Martinelli y Osella (2010), *1filIP y *

1filQ . Para obtener resultados

comparables con los de la Sección 6.1.5, en todas las inversiones se

utilizaron el mismo modelo inicial que para el modo continuo (un semi-

espacio homogéneo de resistividad 500 ohm-m) y los mismos valores de

los parámetros , y ┬, 0.01, 1 y 0.01, respectivamente. El filtro

también se aplico cinco veces, con 2 y Nv=5.

En la Figura 6.33 se muestran los modelos obtenidos al invertir *1Q , *

proQ y *1filQ , VOL, tomando β=500, como en los casos anteriores, y

considerando para todos los datos un error relativo del 9.3%, que es el

promedio de los Q,x=[0,9m] calculados a cada frecuencia, para esa configuración, mostrados en la Figura 6.30. Como puede verse, la

resolución obtenida en la dirección vertical es baja. Este resultado es

similar al obtenido para el modo continuo (Figura 6.16).

Capítulo 6

125

Figura 6.33: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas de la inversión 1D de

las componentes (a) *1Q , (b) *

proQ y (c) *1filQ , de la configuración VOL, considerando

β=500, y el mismo error relativo para todos los datos, 9.3%, que es el promedio de los valores de εQ,X=[0,9m] calculados a cada frecuencia.

Aquí también, la resolución vertical mejora cuando se considera

un error constante a cada frecuencia, igual al Q,x=[0,9m] correspondiente (Figura 6.34), o bien, directamente, el error relativo calculado para cada

dato (Figura 6.35). Como era esperable, en ambos casos, las inversiones

de *proQ brindan resultados más estables que las de *

1Q . Nótese que en

los modelos correspondientes a *1filQ se observa un ensanchamiento

lateral de la anomalía asociada a la tubería. Eso se debe a que, para

comparar, el filtro se aplicó con los mismos parámetros que para el

modo continuo, cuando ahora la densidad de puntos es 1/5 de la

anterior.

Para los datos adquiridos en el modo continuo, al incluir en las

inversiones la componente IP la calidad de los resultados obtenidos se

deterioraba notablemente.

(a)

(b)

(c)

Capítulo 6

126

Figura 6.34: Lo mismo que en la Figura 6.33, pero considerando un error relativo constante a cada frecuencia, igual al correspondiente valor de εQ,X=[0,9m].

Figura 6.35: Lo mismo que en la Figura 6.33, pero considerando el error relativo calculado para cada dato, en cada posición y a cada frecuencia.

(a)

(b)

(c)

(a)

(b)

(c)

Capítulo 6

127

Aunque se introdujera en las inversiones información sobre los

errores de los esos datos, la convergencia alcanzada era muy pobre o

directamente inexistente. Como se muestra a continuación, en este caso, la inclusión de IP en las inversiones brinda resultados muy superiores a

los obtenidos al invertir sólo Q. Posiblemente esto se debe a la

reducción de los errores de IP lograda al medir punto a punto, para las

dos frecuencias mayores.

Como se explicó en la Sección 2.3.3, el valor de β no debe ser demasiado grande, para no perder resolución por un suavizado excesivo

de los modelos 1D, ni demasiado pequeño, para no introducir en esos

modelos estructuras ficticias, que no estén soportadas por la

información contenida en los datos. Los valores óptimos de β en cada caso particular, serán aquellos que brindan un buen equilibrio entre el

grado de ajuste de los datos y la rugosidad permitida en los modelos.

Usualmente, los valores de β que deben tomarse para invertir

conjuntamente IP y Q, son mayores que los que deben utilizarse para

invertir sólo Q.

Figura 6.36: Imágenes de la resistividad del subsuelo obtenidas de la inversión 1D

conjunta de las componentes (a) *

1IP y *1Q , (b) *

proIP y *proQ y (c)

*1filIP y

*1filQ , de la

configuración VOL, considerando β=1000. Para cada componente se tomo un error relativo constante igual al correspondiente promedio de los valores de εIP,X=[0,9m] o

εQ,X=[0,9m] , 15% y 9.3%, respectivamente.

(a)

(b)

(c)

Capítulo 6

128

En las Figuras 6.36, y 6.37, se muestran los resultados obtenidos

al invertir conjuntamente ambas componentes, considerando valores de

β iguales a 1000 y 4000, respectivamente, para el caso en que el error relativo para todos los datos de cada componente es considerado

constante. Como puede apreciarse, en el segundo caso, se obtienen

modelos bastante más suaves en la dirección vertical, que en el primero.

De todos modos, los seis modelos tienen mucha mejor resolución

vertical que el mostrado en la Figura 6.33, que también fue obtenido considerando un error relativo constante de los datos, pero invirtiendo

únicamente la componente Q.

Los resultados son aún mejores si se invierten conjuntamente IP y

Q, considerando o bien los correspondientes valores estimados de

εIP,X=[0,9m] y εQ,X=[0,9m] a cada frecuencia (Figura 6.37) o bien,

directamente, el error relativo estimado para cada dato, a cada

frecuencia en cada posición (Figura 6.38). En ambos casos, la

delimitación de la profundidad a la cual se encuentra la tubería es

excelente. Al igual que para el caso del modo continuo, cuando las

distintas frecuencias no son medidas de manera simultánea, las

inversiones dan resultados muy pobres.

Figura 6.37: Lo mismo que en la Figura 6.36, pero considerando β=4000.

(a)

(b)

(c)

Capítulo 6

129

Figura 6.38: Lo mismo que en la Figura 6.36, pero considerando β=4000, y un error relativo constante para cada componente, a cada frecuencia, igual al correspondiente

valor de εIP,X=[0,9m] o εQ,X=[0,9m].

Figura 6.39: Lo mismo que en la Figura 6.38, pero considerando el error relativo calculado para cada componente, en cada posición y a cada frecuencia.

(a)

(b)

(c)

(a)

(b)

(c)

Capítulo 6

130

6.4. CONCLUSIONES

En este capítulo se presentan dos metodologías de adquisición

que permiten obtener estimaciones confiables de los errores de los datos

y mejorar la relación señal-ruido. Si bien el caso particular abordado

fue el de una línea ubicada en un sitio que contiene una estructura 2D

de dimensiones pequeñas, los resultados obtenidos permiten extraer

varias conclusiones de carácter general. Una de las metodologías

propuestas consiste en medir repetidamente la línea en el modo

continuo, y la otra en medirla una vez utilizando un modo punto a

punto. El tiempo requerido para aplicar cada metodología en el campo

es similar, ya que en el caso del modo continuo, de 3 a 5 repeticiones

bastan para obtener estimaciones aceptables de los errores. El ancho de las anomalías producidas por la tubería no está determinado por sus

dimensiones sino, principalmente, por la distancia entre las espiras. Por

ese motivo, aún cuando la densidad de datos que se tiene en el modo

punto a punto es menor que en el modo continuo, la posibilidad de

detectar dicha estructura no se reduce significativamente.

Respecto de los errores de los datos, IP tiene en general bastante

más error que Q. Además, si bien los errores tienden a aumentar al

disminuir la frecuencia, pueden existir frecuencias intermedias

particularmente ruidosas, especialmente en el caso de IP. Un resultado

importante es que la metodología punto a punto permite reducir

significativamente los errores de ambas componentes. De hecho Q

presenta errores aceptables con ambas metodologías, pero IP solo lo

hace para el modo de medición punto a punto.

En cuanto a la capacidad de caracterizar el subsuelo y la tubería,

el procedimiento usual es invertir la componente Q adquirida durante

una pasada en el modo continuo, considerando un error relativo constante para todos los datos. Al incluir en las inversiones de esa

componente información sobre los errores relativos de los datos, se

producen importantes mejoras en los modelos obtenidos. En particular, mejoran significativamente la caracterización de las propiedades del

suelo y la estimación de la profundidad a la cual se halla la tubería.

Dentro de eso, los mejores resultados corresponden a la inversión de la

componente Q promedio.

Respecto de la metodología punto a punto, la reducción del error de IP lleva a poder incluir esta componente en las inversiones. Los

modelos obtenidos de la inversión conjunta de las componentes IP y Q

promedio del modo punto a punto, considerando ya sea el error relativo

Capítulo 6

131

de cada dato, o el valor promedio del error a cada frecuencia, exhiben

un incremento de resolución igualmente notable, en comparación con

todos los otros modelos.

Medir menos frecuencias de manera simultánea reduce el nivel de

error de los datos. Sin embargo, contrariamente a lo esperado, las

inversiones de los datos correspondientes a frecuencias que no fueron

adquiridas de manera simultánea dieron resultados muy pobres. La

razón de esto, que ocurrió tanto para el modo continuo como para el

punto a punto, no es clara y queda abierta a investigación.

Finalmente, si bien en este trabajo se analizó sólo un caso

particular, los resultados obtenidos son promisorios e indican que,

considerando la relación costo-beneficio, la aplicación de las

metodologías propuestas podría ser sumamente beneficiosa,

especialmente en casos complejos como el de prospecciones realizadas

en zonas urbanas o suburbanas (donde el nivel de ruido

electromagnético ambiental suele ser elevado), o bien cuando se

requiere detectar y/o caracterizar estructuras de bajo contraste con el

medio circundante. Resta para un futuro continuar testeando estas

metodologías con otros tipos de suelo y otras clases de blancos.

132

Capítulo VII Conclusiones

En este Trabajo de Tesis se presentaron diversos avances

metodológicos en las técnicas de adquisición, procesamiento e

interpretación de datos EMI, que permiten mejorar significativamente la

calidad de la información que puede obtenerse mediante este método geofísico, aún en aplicaciones complejas. Las metodologías propuestas permiten reducir varias de las desventajas del método, incrementando

la sensibilidad de las respuestas a la presencia de diversas estructuras

de interés, y la precisión y resolución de las imágenes del subsuelo

obtenidas al invertir los datos.

Por su relevancia, los desarrollos se enfocaron en aplicaciones

relacionadas con problemáticas medioambientales que incluyeron la

detección y/o caracterización de tuberías y otros objetos enterrados, y

el mapeo de plumas de contaminación por hidrocarburos en el subsuelo

y las napas de agua. Con frecuencia, esas prospecciones se realizan en

zonas urbanas y suburbanas; en esos entornos, la utilización del

método EMI suele ser particularmente dificultosa, porque el nivel de

ruido electromagnético generalmente es elevado y además, es usual la

presencia de estructuras u objetos conductores cercanos a las zonas de

estudio que introducen distorsiones adicionales en los datos.

En ese contexto, los principales aportes realizados son los

siguientes:

Se desarrolló un método que permite obtener, de manera rápida y

sencilla, una estimación confiable de la profundidad de

investigación alcanzada en los estudios EMI, y se lo aplicó, con

muy buenos resultados, para el estudio de una pluma de

contaminación, resistiva, originada por un derrame reciente de hidrocarburos.

Se logró caracterizar correctamente una pluma de contaminación por petróleo crudo, debida a la pinchadura de un oleoducto

troncal, aún cuando existían importantes distorsiones causadas por la presencia del ducto, y de una excavación realizada en un

trecho del mismo alrededor del lugar de la pinchadura. En

particular, las imágenes del subsuelo obtenidas de la inversión

2D de datos geoeléctricos dipolo-dipolo parecían presentar

algunas contradicciones con los modelos obtenidos de la

inversión 1D de los datos EMI. A través de la realización de

Capítulo 7

133

simulaciones numéricas, que incluyeron la realización de

modelados directos geoeléctricos 3D, pudieron resolverse esas

contradicciones aparentes, e interpretarse apropiadamente las

anomalías observadas.

Lo más usual en las prospecciones EMI es colocar el eje del instrumento paralelo a las líneas de adquisición, con las espiras

en posición horizontal. En el Capítulo 5, se mostró que tanto la

capacidad de detectar estructuras 2D, de pequeñas dimensiones

(menores que la distancia entre espiras), cómo las características

de las imágenes de esas estructuras obtenidas al aplicar métodos

de inversión 1D, dependen muy fuertemente de la orientación de

las espiras y del eje del instrumento, y que los mejores resultados

no se obtienen empleando la configuración más usual, sino

colocando las espiras en posición vertical con el eje del

instrumento paralelo al eje de las mismas.

Contrariamente a lo que sucede con otros equipos de prospección geofísica, los sistemas EMI no indican los errores de los datos.

Esto constituye una importante desventaja de estos equipos, ya

que, en general, conocer dichos errores contribuye para poder

determinar con mayor certeza la confiabilidad de las anomalías

observadas al visualizar los datos, y para poder aplicar de manera

más apropiada los métodos de inversión. A pesar de su relevancia,

casi no existían trabajos que analizaran esas cuestiones

sistemáticamente y en profundidad. En esta Tesis se presentan

dos metodologías alternativas de adquisición de datos que

permiten obtener estimaciones confiables de los errores, y

además, permiten incrementar notablemente la relación señal-ruido. Ambas tienen una excelente relación costo-beneficio, pues

son relativamente sencillas de implementar en los trabajos de

campo y brindan mejoras significativas respecto de la sensibilidad de los datos a las anomalías de interés, y de la precisión y

resolución de los modelos obtenidos al aplicar los métodos de

inversión 1D.

La validez de todas las metodologías desarrolladas se comprobó

mediante simulaciones numéricas y trabajos de campo, en la mayoría de los cuales, además, se utilizaron de manera conjunta los métodos

EMI y Geoeléctrico. Si bien dichos trabajos corresponden a casos

particulares, las conclusiones obtenidas, que son sumamente positivas,

pueden generalizarse e indican que la utilización de las técnicas

propuestas para adquirir, procesar y modelar los datos, permite obtener muy buenos resultados aún en casos tradicionalmente muy

Capítulo 7

134

desfavorables para el método EMI, como lo son la detección y/o

caracterización de estructuras de bajo contraste con el medio

circundante o bien los trabajos de campo realizados en sitios con un

elevado nivel de ruido electromagnético ambiental.

En el futuro deberán continuarse testeando estas metodologías,

mediante su aplicación para trabajos realizados con otros tipos de

suelos y otros blancos de interés, pero las perspectivas de que arrojen

resultados igualmente positivos son muy promisorias.

Fabiana Elizabeth Robledo Hilda Patricia Martinelli

135

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