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En la exploración geofísica y la industria del petróleo y gas, uno de los mayores desafíos en el procesamiento de datos sísmicos es la presencia de múltiples. Las múltiples son reflexiones sísmicas que se propagan por trayectorias más largas y se superponen con las señales de interés, creando artefactos y confusión en los datos. Estas señales indeseadas pueden enmascarar o distorsionar características geológicas importantes, dificultando la interpretación precisa del subsuelo y conduciendo a decisiones erróneas en la exploración y explotación de recursos.


Origen y Tipos de Múltiples Sísmicas

Las múltiples pueden originarse por diversas causas y se clasifican en diferentes tipos:

Múltiples de Superficie: Estas múltiples se producen cuando las ondas sísmicas se reflejan varias veces entre la superficie y las interfaces del subsuelo, creando señales repetidas que se superponen con las reflexiones primarias.

Múltiples Internas: Estas múltiples se generan cuando las ondas sísmicas se reflejan varias veces entre interfaces geológicas dentro del subsuelo, como capas de alta impedancia acústica o discordancias estratigráficas.

Múltiples Periódicas: Son múltiples que exhiben un patrón repetitivo y periódico en el dominio del tiempo o el espacio, a menudo causadas por estructuras geológicas regulares o por efectos de adquisición.

Múltiples Aleatorias: Estas múltiples no presentan un patrón discernible y pueden ser causadas por una combinación compleja de reflexiones múltiples en entornos geológicos heterogéneos y complejos.

Identificar y eliminar estas múltiples es crucial para obtener imágenes sísmicas precisas y evitar interpretaciones erróneas.

Enfoques Tradicionales para la Supresión de Múltiples

Históricamente, la supresión de múltiples se ha abordado mediante técnicas de procesamiento de señales y filtrado basadas en reglas y ecuaciones predefinidas. Algunas de estas técnicas incluyen:

Deconvolución Predictiva: Esta técnica utiliza un operador de deconvolución para predecir y eliminar las múltiples de superficie y, en algunos casos, las múltiples internas.

Sustracción de Múltiples Basada en Modelos: Este enfoque implica modelar las trayectorias de las múltiples y luego sustraerlas de los datos sísmicos crudos.

Filtrado Radon: Esta técnica transforma los datos sísmicos al dominio de la transformada Radon, donde las múltiples se pueden separar de las reflexiones primarias y ser eliminadas mediante filtrado.

Si bien estas técnicas han sido ampliamente utilizadas y han demostrado cierto grado de efectividad, también presentan limitaciones significativas. Muchas de ellas se basan en supuestos simplificados sobre las características de las múltiples, lo que puede resultar en una eliminación incompleta o en la introducción de nuevos artefactos. Además, estas técnicas a menudo requieren una intervención manual y ajustes por parte de expertos, lo que puede ser un proceso tedioso y propenso a errores.

La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Supresión de Múltiples

En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA), y en particular el aprendizaje profundo, ha revolucionado la supresión de múltiples en el procesamiento de datos sísmicos, ofreciendo enfoques más precisos, adaptables y automatizados. Las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN) y otras arquitecturas de aprendizaje profundo han demostrado un rendimiento excepcional en tareas como la identificación, separación y eliminación de múltiples.

Identificación de Múltiples con Aprendizaje Profundo

El primer paso en la supresión de múltiples utilizando IA es la identificación precisa de estas señales indeseadas. Las CNN y otras redes neuronales pueden entrenarse para reconocer patrones y características específicas de las múltiples en los datos sísmicos.

Mediante el entrenamiento con conjuntos de datos etiquetados por expertos, estas redes pueden aprender a diferenciar entre reflexiones primarias y múltiples, incluso en entornos geológicos complejos y con múltiples tipos de múltiples presentes simultáneamente.

Además, el aprendizaje no supervisado, como el agrupamiento o la descomposición en componentes principales, puede utilizarse para identificar automáticamente patrones de múltiples sin necesidad de datos etiquetados manualmente.

Separación y Eliminación de Múltiples con Redes Neuronales

Una vez identificadas las múltiples, el siguiente paso es separarlas de las señales de interés y eliminarlas de los datos sísmicos. Aquí es donde las redes neuronales demuestran su verdadero potencial.

Las CNN autocodificadoras y las redes generativas antagónicas (GAN) se han utilizado con éxito para separar las múltiples de las reflexiones primarias. Estas redes aprenden a mapear las características de las múltiples y las reflexiones primarias en representaciones separadas, lo que permite una eliminación efectiva de las múltiples sin comprometer la integridad de las señales de interés.

Además, las RNN y otras arquitecturas de redes neuronales secuenciales se están explorando para abordar desafíos más complejos, como la eliminación de múltiples periódicas o aleatorias.

Integración con Otras Técnicas de Procesamiento

Si bien la IA ha demostrado un gran potencial en la supresión de múltiples, en muchos casos se utiliza en conjunto con otras técnicas tradicionales y modernas para obtener los mejores resultados. Por ejemplo, las redes neuronales pueden combinarse con métodos de procesamiento de señales clásicos, como la deconvolución predictiva o el filtrado Radon, para abordar desafíos específicos.

Además, la IA puede integrarse con herramientas de visualización avanzadas, como la representación de datos en 3D o la realidad virtual, para facilitar la interpretación de los resultados y la toma de decisiones informadas.

A pesar de su enorme potencial, la aplicación de la IA en la supresión de múltiples también plantea desafíos y consideraciones importantes.

Uno de los principales desafíos es la disponibilidad de datos de entrenamiento de alta calidad y etiquetados de manera precisa. En la industria del petróleo y el gas, los conjuntos de datos sísmicos a menudo son confidenciales y pueden estar sesgados o incompletos. Esto puede dificultar el entrenamiento efectivo de las redes neuronales y afectar su rendimiento.

Otro desafío es la interpretabilidad y la explicabilidad de los modelos de IA. Muchas redes neuronales funcionan como "cajas negras", lo que puede dificultar la comprensión de cómo se llegan a ciertas conclusiones o predicciones. Esto puede generar desconfianza y reticencia en la adopción de la IA por parte de los geofísicos y otros profesionales.

Además, existen preocupaciones sobre la ética y la privacidad en torno a la aplicación de la IA en el procesamiento de datos sísmicos. Por ejemplo, el uso de datos sísmicos podría plantear problemas de privacidad si se recopilan sin el consentimiento adecuado o se utilizan de manera indebida.

EL PAPEL CRUCIAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ACONDICIONAMIENTO DE DATOS SÍSMICOS

En la industria del petróleo y gas, así como en la exploración geológica, la obtención de datos sísmicos de alta calidad es fundamental para una interpretación precisa de la estructura y composición del subsuelo. Sin embargo, los datos sísmicos crudos a menudo se ven afectados por una variedad de fuentes de ruido y artefactos que pueden enmascarar o distorsionar las señales de interés. Es en este punto donde el acondicionamiento de datos sísmicos, el proceso de eliminación de ruido y corrección de imperfecciones, se vuelve crucial. Tradicionalmente, este proceso se ha realizado mediante técnicas de procesamiento de señales y filtrado basadas en reglas y ecuaciones predefinidas. No obstante, actualmente, la Inteligencia Artificial (IA) está surgiendo como una herramienta poderosa para mejorar y automatizar el acondicionamiento de datos sísmicos, brindando nuevas oportunidades para una calidad de datos superior y una interpretación más precisa.

FUENTES DE RUIDO Y ARTEFACTOS EN DATOS SÍSMICOS

Antes de abordar el papel de la IA en el acondicionamiento de datos sísmicos, es importante comprender las diversas fuentes de ruido y artefactos que pueden afectar los datos crudos.

Algunas de las fuentes más comunes incluyen:

Ruido Ambiental: Causado por actividades humanas, como el tráfico, la maquinaria industrial o las construcciones cercanas, así como por fenómenos naturales como el viento, la lluvia o las olas.

Ruido Instrumental: Generado por los propios dispositivos de adquisición sísmica, como los geófonos o los hidrófonos, debido a problemas electrónicos, interferencia electromagnética o calibración inadecuada.

Múltiples: Reflexiones sísmicas que se propagan por trayectorias más largas y se superponen con las señales de interés, creando artefactos y confusión en los datos.

Efectos de Propagación: Distorsiones causadas por la propagación de las ondas sísmicas a través de medios heterogéneos y complejos, como la amortiguación, la dispersión y la difracción.

Artefactos de Adquisición: Problemas relacionados con la geometría de la adquisición, como trazas faltantes, respuesta de offset variable o errores de posicionamiento.

Estas fuentes de ruido y artefactos pueden enmascarar características geológicas importantes, dificultar la interpretación y conducir a decisiones erróneas en la exploración y explotación de recursos. Por lo tanto, el acondicionamiento de datos sísmicos es un paso crítico que debe abordarse de manera efectiva.

ENFOQUES TRADICIONALES DE ACONDICIONAMIENTO DE DATOS

Históricamente, el acondicionamiento de datos sísmicos se ha realizado mediante técnicas de procesamiento de señales y filtrado basadas en reglas y ecuaciones predefinidas. Algunas de estas técnicas incluyen:

Filtrado de Frecuencia: Eliminación de componentes de frecuencia no deseados mediante filtros de paso bajo, paso alto o paso banda.

Deconvolución: Proceso para eliminar efectos de propagación y recuperar la forma de onda original.

Sustracción de Múltiples: Identificación y eliminación de múltiples mediante técnicas de modelado y sustracción adaptativa.

Interpolación de Trazas Faltantes: Estimación de trazas faltantes o dañadas mediante interpolación espacial o interpolación de ondículas.

Si bien estas técnicas han sido ampliamente utilizadas y han demostrado cierto grado de efectividad, también presentan limitaciones significativas. Muchas de ellas se basan en supuestos simplificados sobre las características del ruido y los artefactos, lo que puede resultar en una eliminación incompleta o en la introducción de nuevos artefactos. Además, estas técnicas a menudo requieren una intervención manual y ajustes por parte de expertos, lo que puede ser un proceso tedioso y propenso a errores.

LA REVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ACONDICIONAMIENTO DE DATOS SÍSMICOS

Actualmente, la Inteligencia Artificial, y en particular el aprendizaje profundo, está revolucionado el acondicionamiento de datos sísmicos, ofreciendo enfoques más precisos, adaptables y automatizados. Las redes neuronales convolucionales (CNN) y otras arquitecturas de aprendizaje profundo han demostrado un rendimiento excepcional en tareas como la eliminación de ruido, la corrección de amortiguación, la supresión de múltiples y la interpolación de trazas faltantes.

A diferencia de los métodos tradicionales basados en reglas, las redes neuronales pueden aprender patrones complejos directamente de los datos, sin necesidad de una programación explícita de ecuaciones o supuestos simplificados. Mediante el entrenamiento con grandes conjuntos de datos etiquetados, estas redes pueden generalizar y aplicar lo que han aprendido a nuevos datos sísmicos, adaptándose de manera efectiva a diferentes entornos geológicos y condiciones de adquisición.

ELIMINACIÓN DE RUIDO CON REDES NEURONALES

Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA en el acondicionamiento de datos sísmicos es la eliminación de ruido. Las CNN y otras arquitecturas de redes neuronales han demostrado una capacidad excepcional para separar el ruido de las señales sísmicas útiles, preservando al mismo tiempo los detalles y características importantes.

Estas redes pueden aprender a reconocer patrones de ruido complejos y sutiles, como el ruido aleatorio, el ruido coherente o el ruido de fondo, y eliminarlos de manera efectiva. Además, pueden adaptarse a diferentes tipos de ruido y aprender a separar múltiples fuentes simultáneas de ruido.

Un enfoque común es el uso de redes neuronales convolucionales autocodificadoras, que se entrenan para reconstruir los datos de entrada limpios a partir de datos ruidosos. Estas redes aprenden a mapear las características de ruido y señal en representaciones separadas, lo que permite una eliminación de ruido efectiva sin comprometer la integridad de las señales sísmicas.

CORRECCIÓN DE AMORTIGUACIÓN Y SUPRESIÓN DE MÚLTIPLES

Otra área en la que la IA está teniendo un impacto significativo es la corrección de amortiguación y la supresión de múltiples. La amortiguación es un fenómeno que ocurre cuando las ondas sísmicas pierden energía a medida que viajan a través de la Tierra, lo que puede distorsionar las señales y dificultar su interpretación. Las múltiples, por otro lado, son reflexiones sísmicas que se superponen con las señales de interés, creando confusión en el análisis en la corrección.

Las redes neuronales pueden aprender a reconocer y compensar los efectos de la amortiguación y las múltiples, mejorando la calidad de los datos sísmicos resultantes. Esto se logra mediante el entrenamiento con conjuntos de datos etiquetados que incluyen ejemplos de datos amortiguados o contaminados por múltiples, junto con sus contrapartes corregidas o suprimidas.

Las CNN están demostrado un rendimiento sobresaliente en estas tareas, aprovechando su capacidad para capturar características locales y globales de los datos. Además, se están explorando enfoques basados en redes generativas antagónicas (GAN) y redes neuronales recurrentes (RNN) para abordar desafíos más complejos en la corrección de amortiguación y la supresión de múltiples

LA REVOLUCIÓN DE LA IA EN LA INTERPRETACIÓN DE DATOS SÍSMICOS

En la industria del petróleo y gas, así como en la exploración geológica, la interpretación de datos sísmicos es un componente crítico para comprender la estructura y composición del subsuelo. Este proceso implica analizar minuciosamente los datos sísmicos procesados para identificar y caracterizar características geológicas como fallas, pliegues, horizontes estratigráficos y trampas potenciales de hidrocarburos.

Tradicionalmente, la interpretación de datos sísmicos ha sido una tarea ardua y propensa a errores, que requiere una gran cantidad de intervención manual y experiencia por parte de geofísicos. Sin embargo, en los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como una herramienta poderosa para automatizar y mejorar este proceso, brindando nuevas oportunidades para una interpretación más precisa, eficiente y consistente, pero siempre con intervención del profesional para un mejor trabajo interpretativo.

1.      Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales Convolucionales

El aprendizaje profundo, una rama de la IA que se basa en redes neuronales artificiales inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, se ha convertido en el principal motor de la revolución en la interpretación de datos sísmicos. En particular, las redes neuronales convolucionales (CNN) han demostrado un rendimiento excepcional en tareas como la identificación de horizontes, la detección de fallas y la caracterización de facies sísmicas.

A diferencia de los métodos tradicionales basados en reglas y ecuaciones predefinidas, las CNN pueden aprender patrones complejos directamente de los datos sísmicos sin necesidad de una programación explícita. Estas redes se entrenan con grandes conjuntos de datos etiquetados por expertos, lo que les permite generalizar y aplicar lo que han aprendido a nuevos datos.

Una de las principales ventajas de las CNN es su capacidad para manejar datos de alta dimensionalidad, como los volúmenes sísmicos tridimensionales. Mediante la aplicación de convoluciones y capas de procesamiento jerárquicas, estas redes pueden capturar características locales y globales de los datos, lo que facilita la identificación de patrones y estructuras geológicas.

2.      Identificación de Horizontes y Detección de Fallas

Uno de los usos más extendidos de la IA en la interpretación de datos sísmicos es la identificación de horizontes y la detección de fallas. Los horizontes son superficies que representan límites estratigráficos o interfaces entre diferentes tipos de rocas, mientras que las fallas son fracturas o discontinuidades en la roca que pueden ser indicadores de la presencia de hidrocarburos.

Las CNN han demostrado una capacidad excepcional para identificar estos rasgos geológicos de manera automática y precisa. También con el entrenamiento con conjuntos de datos etiquetados, estas redes pueden aprender a reconocer patrones y características asociadas con horizontes y fallas, lo que facilita su detección en nuevos datos sísmicos.

Además, las CNN pueden combinar información de múltiples atributos sísmicos, como la amplitud, la fase y la frecuencia, para mejorar la precisión de la interpretación. Esto reduce la necesidad de una interpretación manual exhaustiva y permite a los geofísicos centrarse en áreas más complejas o ambiguas.

3.      Caracterización de Facies Sísmicas

La caracterización de facies sísmicas es otro campo en el que la IA está teniendo un impacto significativo. Las facies sísmicas son patrones de reflexión que se correlacionan con diferentes tipos de rocas o fluidos en el subsuelo, y su identificación es crucial para la evaluación de reservorios y la exploración de hidrocarburos.

Las CNN y otras técnicas de aprendizaje profundo se están utilizando para clasificar automáticamente las facies sísmicas con base en sus características de amplitud, frecuencia y continuidad. Estas redes pueden aprender a reconocer patrones complejos y sutiles que pueden pasar desapercibidos para los intérpretes humanos, mejorando la precisión y la consistencia de la caracterización.

Además, la IA también se está utilizando para integrar información de múltiples fuentes, como datos de pozos, registros sísmicos y atributos geológicos, para mejorar aún más la caracterización de facies. Esto permite una comprensión más completa de la distribución de litologías y fluidos en el subsuelo.

4.      Visualización e Interpretación Asistida

Además de la interpretación automática, la IA también está desempeñando un papel importante en la visualización y la interpretación asistida de datos sísmicos. Las herramientas de visualización avanzadas, como la representación en 3D y la realidad virtual, se están integrando con técnicas de aprendizaje profundo para brindar una experiencia más intuitiva y efectiva a los geofísicos.

Por ejemplo, las CNN pueden utilizarse para resaltar automáticamente características geológicas importantes en las visualizaciones 3D, facilitando su identificación por parte de los intérpretes. Además, las redes neuronales pueden proporcionar sugerencias y recomendaciones en tiempo real durante el proceso de interpretación, reduciendo la carga cognitiva y mejorando la eficiencia.

A pesar de su enorme potencial, la aplicación de la IA en la interpretación de datos sísmicos también plantea desafíos y consideraciones importantes.

Uno de los principales desafíos es la disponibilidad de datos de entrenamiento de alta calidad y etiquetados de manera precisa. En la industria del petróleo y el gas, los conjuntos de datos sísmicos a menudo son confidenciales y pueden estar sesgados o incompletos. Esto puede dificultar el entrenamiento efectivo de las redes neuronales y afectar su rendimiento.

Otro desafío es la interpretabilidad y la explicabilidad de los modelos de IA. Muchas redes neuronales funcionan como "cajas negras", lo que puede dificultar la comprensión de cómo se llegan a ciertas conclusiones o predicciones. Esto puede generar desconfianza y reticencia en la adopción de la IA por parte de los geofísicos y otros profesionales.

Además, existen preocupaciones sobre la ética y la privacidad en torno a la aplicación de la IA en la interpretación de datos sísmicos. Por ejemplo, el uso de datos sísmicos podría plantear problemas de privacidad si se recopilan sin el consentimiento adecuado o se utilizan de manera indebida.

EXPLORANDO LAS PROFUNDIDADES DE LA TIERRA: DESCUBRIENDO LA COMPOSICIÓN INTERNA DEL PLANETA

La investigación de la composición interna del planeta es un campo fascinante y crucial dentro de la geofísica. A través de diversas técnicas y métodos, los científicos han logrado desentrañar los misterios que yacen bajo la superficie terrestre, revelando los materiales y estructuras que conforman el núcleo, el manto y la corteza de la Tierra.

EL NÚCLEO: EL CORAZÓN ARDIENTE DE NUESTRO PLANETA

El núcleo terrestre es una región fascinante y enigmática, cuyo estudio ha desafiado a los científicos durante décadas. Ubicado en el centro mismo de nuestro planeta, esta región ardiente y densa alberga secretos cruciales sobre el origen y la evolución de la Tierra, así como sobre los procesos dinámicos que moldean su superficie y su entorno.

a)     Estructura y composición del núcleo

El núcleo se divide en dos regiones principales: el núcleo externo y el núcleo interno. El núcleo externo tiene un radio aproximado de 3.480 kilómetros y se encuentra en estado líquido, compuesto principalmente por una aleación de hierro y níquel a temperaturas que oscilan entre los 4.000 y 5.000 grados Celsius. Esta capa líquida es responsable de la generación del campo magnético terrestre a través del proceso de dínamo auto sustentada.

Por otro lado, el núcleo interno tiene un radio de aproximadamente 1.220 kilómetros y se encuentra en estado sólido debido a las inmensas presiones que prevalecen en su interior, alcanzando un máximo de 360 giga pascales. Este núcleo sólido está compuesto principalmente por hierro cristalino con una estructura hexagonal compacta única, conocida como "hierro ligero".

La composición exacta del núcleo es un tema de debate continuo entre los científicos, pero se cree que además de hierro y níquel, también contiene pequeñas cantidades de otros elementos como azufre, oxígeno, silicio y posiblemente hidrógeno.

b)     Propiedades físicas y químicas del núcleo

El núcleo terrestre se encuentra en un estado único de alta presión y temperatura, lo que da lugar a propiedades físicas y químicas excepcionales. Una de las características más notables es la extrema densidad del núcleo, con un valor promedio de alrededor de 11.000 kilogramos por metro cúbico en el núcleo externo y 13.000 kilogramos por metro cúbico en el núcleo interno.

Otra propiedad fundamental es la alta conductividad eléctrica del núcleo líquido, que permite la generación del campo magnético terrestre a través del proceso de dínamo auto sustentada. Este campo magnético es crucial para proteger la vida en la Tierra de la radiación cósmica dañina y también desempeña un papel importante en la navegación y las comunicaciones.

Además, el núcleo es una fuente significativa de calor para el interior de la Tierra. Este calor, generado por la desintegración de elementos radiactivos y la cristalización del núcleo interno, impulsa la convección del manto y, en última instancia, la tectónica de placas en la superficie.

c)      Investigación y métodos de estudio

Debido a la inaccesibilidad directa del núcleo, los científicos han recurrido a diversos métodos indirectos para estudiar su composición y comportamiento. Uno de los enfoques más importantes es la sismología, que analiza la propagación de las ondas sísmicas generadas por terremotos y explosiones a través del interior de la Tierra. Al estudiar cómo estas ondas se refractan y reflejan en las diferentes capas del planeta, los sismólogos pueden inferir las propiedades físicas del núcleo y su estructura interna.

Otra técnica clave es el geomagnetismo, que estudia el campo magnético terrestre y sus variaciones. Mediante el análisis de los datos del campo magnético, los geofísicos pueden obtener información sobre los procesos dinámicos que ocurren en el núcleo externo líquido, responsable de la generación del campo magnético.

Además, los avances en la geodesia, la geoquímica y los modelos computacionales han contribuido significativamente a nuestro conocimiento sobre la composición y el comportamiento del núcleo. La integración de datos de múltiples fuentes ha permitido construir modelos cada vez más precisos y detallados de esta región crítica del interior de la Tierra.

d)     Implicaciones y desafíos futuros

El estudio del núcleo terrestre tiene implicaciones fundamentales para nuestra comprensión de la dinámica interna del planeta, la evolución del campo magnético y los procesos geológicos en la superficie. Además, el núcleo desempeña un papel crucial en la generación de energía a través del núcleo síntesis, lo que tiene implicaciones para la exploración de fuentes de energía alternativas.

Sin embargo, aún quedan muchos desafíos y preguntas sin responder en torno al núcleo. Por ejemplo, los científicos continúan investigando la naturaleza exacta de la transición entre el núcleo externo líquido y el núcleo interno sólido, así como los mecanismos que impulsan la convección en el núcleo externo y la generación del campo magnético.

Además, el estudio del núcleo también plantea desafíos técnicos y logísticos, ya que las profundidades involucradas son extremadamente grandes y las condiciones de presión y temperatura son difíciles de replicar en laboratorios terrestres.

A pesar de estas dificultades, la exploración del núcleo terrestre sigue siendo una prioridad para los geofísicos y los científicos planetarios, ya que comprender esta región clave nos brinda una visión más profunda de los procesos fundamentales que dieron forma a nuestro planeta y continúan moldeando su evolución.

EL MANTO: LA CAPA INTERMEDIA EN EBULLICIÓN

El manto es una vasta región que se extiende desde la base de la corteza terrestre hasta el núcleo externo, abarcando aproximadamente el 84% del volumen total del planeta [1]. Esta capa intermedia, compuesta principalmente de silicatos ricos en hierro y magnesio, se encuentra en un estado plástico y dinámico, siendo el escenario de procesos fundamentales que moldean la superficie terrestre.

a)     Estructura y composición del manto

El manto se divide en dos regiones principales: el manto superior y el manto inferior, separados por una discontinuidad de fase a una profundidad aproximada de 660 kilómetros. Esta discontinuidad se debe a cambios en las propiedades físicas y químicas de los materiales que componen el manto.

El manto superior, que se extiende desde la base de la corteza hasta una profundidad de aproximadamente 660 kilómetros, está compuesto principalmente de olivino y piroxeno ricos en magnesio y hierro. Esta región es relativamente más fría y rígida en comparación con el manto inferior.

Por otro lado, el manto inferior, que se extiende desde los 660 kilómetros hasta la base del manto a una profundidad de aproximadamente 2.900 kilómetros, está compuesto principalmente de silicatos de magnesio y hierro con estructuras cristalinas más densas, como la perovskita y la ferropericlasa. Esta región es más caliente y fluida que el manto superior.

b)     Convección y dinámica del manto

Una de las características más importantes del manto es su comportamiento convectivo, impulsado por el calor interno del planeta y las diferencias de densidad dentro de la capa. Este proceso de convección, en el cual el material caliente asciende y el material más frío desciende, es responsable de la tectónica de placas, uno de los procesos geológicos más importantes de la Tierra.

La convección en el manto genera una deformación lenta pero continua, que se manifiesta en la formación de cordilleras montañosas, la actividad volcánica y los terremotos en las zonas de subducción y divergencia de las placas tectónicas. Además, la convección también influye en la generación del campo magnético terrestre a través de su interacción con el núcleo externo líquido.

c)      Propiedades físicas y químicas del manto

El manto presenta una gran variedad de propiedades físicas y químicas que influyen en su comportamiento dinámico. Una de las propiedades más importantes es la reología, que describe cómo los materiales del manto responden a las tensiones y deformaciones a largo plazo.

El manto superior tiene un comportamiento más rígido y frágil, lo que resulta en la formación de fallas y deformaciones frágiles en esta región. Por otro lado, el manto inferior exhibe un comportamiento más dúctil y fluido debido a las altas temperaturas y presiones presentes a esas profundidades.

Además, el manto tiene una alta conductividad térmica, lo que facilita la transferencia de calor desde el núcleo externo hacia la superficie terrestre. Esta transferencia de calor es fundamental para impulsar la convección y mantener activos los procesos tectónicos en la superficie.

d)     Investigación y métodos de estudio

El estudio del manto terrestre implica una combinación de técnicas y enfoques, incluyendo la sismología, la geodesia, la geoquímica y los modelos computacionales. La sismología, en particular, ha sido clave para comprender la estructura y composición del manto al analizar la propagación de las ondas sísmicas generadas por terremotos y explosiones.

Otra técnica importante es el estudio de los xenolitos, que son fragmentos de roca del manto superior transportados hasta la superficie por erupciones volcánicas. El análisis de estos xenolitos ha proporcionado información valiosa sobre la composición mineral y química del manto superior.

Además, los avances en la geodesia, como el uso de satélites y mediciones de gravedad, han permitido obtener información sobre la distribución de masas y la dinámica del manto a escalas regionales y globales.

e)     Implicaciones y desafíos futuros

El estudio del manto tiene implicaciones fundamentales para nuestra comprensión de la dinámica interna de la Tierra, la tectónica de placas, la actividad volcánica y la evolución del campo magnético terrestre. Además, el manto desempeña un papel crucial en los ciclos geoquímicos del planeta, influyendo en la composición de la corteza y la atmósfera.

Sin embargo, aún quedan muchos desafíos y preguntas sin responder en torno al manto. Por ejemplo, los científicos continúan investigando los mecanismos exactos que impulsan la convección en el manto y su interacción con el núcleo externo líquido.

Además, el estudio del manto también plantea desafíos técnicos y logísticos, ya que las profundidades involucradas son extremadamente grandes y las condiciones de presión y temperatura son difíciles de replicar en laboratorios terrestres. Los avances en las técnicas de experimentación a altas presiones y temperaturas, así como en los modelos computacionales, serán fundamentales para mejorar nuestra comprensión del manto en el futuro.

A pesar de estas dificultades, la exploración del manto terrestre sigue siendo una prioridad para los geofísicos y los científicos planetarios, ya que comprender esta región clave nos brinda una visión más profunda de los procesos fundamentales que dieron forma a nuestro planeta y continúan moldeando su evolución.


LA CORTEZA: LA DELGADA CAPA EXTERIOR

La corteza terrestre es la capa más externa y delgada de nuestro planeta, pero desempeña un papel fundamental en la dinámica geológica y en el sostén de la vida en la superficie. A pesar de su relativa delgadez, la corteza exhibe una gran diversidad en términos de composición, estructura y procesos que la moldean.

a)     Estructura y composición de la corteza

La corteza terrestre se divide en dos tipos principales: la corteza continental y la corteza oceánica. Estas dos variedades difieren significativamente en su composición química, espesor y propiedades físicas.

La corteza continental tiene un espesor promedio de aproximadamente 35 kilómetros, aunque puede alcanzar espesores de hasta 70 kilómetros en algunas regiones montañosas. Está compuesta principalmente de rocas graníticas ricas en sílice (SiO2) y aluminio, con una composición química promedio similar a la de las rocas ígneas félsicas.

Por otro lado, la corteza oceánica es mucho más delgada, con un espesor promedio de solo 6 a 7 kilómetros. Está formada principalmente por rocas basálticas más densas y ricas en hierro y magnesio, con una composición química similar a la de las rocas ígneas máficas.

Estas diferencias en la composición química y mineral de la corteza tienen implicaciones significativas en su densidad, comportamiento reológico y procesos geológicos asociados, como la formación de montañas, la actividad volcánica y la deformación tectónica.

 

b)     Formación y evolución de la corteza

La formación y evolución de la corteza terrestre están estrechamente vinculadas a los procesos de tectónica de placas y al ciclo de las rocas. La corteza oceánica se forma continuamente en las dorsales oceánicas, donde el magma basáltico asciende y se solidifica para formar nueva corteza oceánica. A medida que las placas tectónicas se alejan de las dorsales, la corteza oceánica se enfría y se vuelve más densa, hundiéndose eventualmente en las zonas de subducción.

Por otro lado, la corteza continental es mucho más antigua y se ha formado a través de una combinación de procesos, incluyendo la fusión parcial del manto, la acreción de arcos volcánicos y la colisión y amalgamación de terrenos tectónicos.  La corteza continental es relativamente más ligera que la corteza oceánica y, por lo tanto, tiende a flotar sobre el manto, evitando ser reciclada en las zonas de subducción.

c)      Propiedades físicas y químicas de la corteza

La corteza terrestre exhibe una amplia gama de propiedades físicas y químicas que influyen en su comportamiento y en los procesos geológicos que ocurren en ella. Una propiedad clave es la reología, que describe cómo las rocas de la corteza responden a las tensiones y deformaciones a largo plazo.

La corteza continental superior tiende a ser más rígida y frágil, lo que resulta en la formación de fallas y estructuras de deformación frágiles. Por otro lado, la corteza inferior y la corteza oceánica exhiben un comportamiento más dúctil y fluido debido a las altas temperaturas y presiones presentes a esas profundidades.

Además, la corteza tiene una baja conductividad térmica en comparación con el manto subyacente, lo que influye en la transferencia de calor desde el interior del planeta hacia la superficie. Esta transferencia de calor es fundamental para impulsar procesos como el vulcanismo y la actividad hidrotermal.

d)     Investigación y métodos de estudio

El estudio de la corteza terrestre implica una combinación de técnicas y enfoques, incluyendo la geología de campo, la sismología, la geoquímica y los métodos de prospección geofísica. La geología de campo proporciona observaciones directas de las rocas y estructuras de la corteza, mientras que la sismología permite inferir su estructura interna y composición al analizar la propagación de las ondas sísmicas.

La geoquímica, por su parte, involucra el análisis de la composición química e isotópica de las rocas y minerales de la corteza, lo que proporciona información sobre su origen y evolución. Además, los métodos de prospección geofísica, como la gravimetría y la magnetometría, permiten mapear las variaciones en la densidad y las propiedades magnéticas de la corteza, respectivamente.

e)     Implicaciones y desafíos futuros

El estudio de la corteza terrestre tiene implicaciones fundamentales para nuestra comprensión de la evolución geológica del planeta, la formación de recursos minerales, la evaluación de riesgos naturales y la exploración de recursos energéticos. Además, la corteza desempeña un papel crucial en el ciclo del agua y en el sostén de la vida en la superficie terrestre.

Sin embargo, aún quedan muchos desafíos y preguntas sin responder en torno a la corteza. Por ejemplo, los científicos continúan investigando los mecanismos exactos que controlan la formación y evolución de la corteza continental, así como los procesos que dan lugar a las diferencias entre la corteza continental y oceánica.

Además, el estudio de la corteza también plantea desafíos técnicos y logísticos, ya que su accesibilidad está limitada por su profundidad y la complejidad de las estructuras geológicas. Los avances en las técnicas de perforación profunda, la sismología de alta resolución y los métodos de prospección geofísica serán fundamentales para mejorar nuestra comprensión de la corteza en el futuro.

A pesar de estas dificultades, la exploración de la corteza terrestre sigue siendo una prioridad para los geólogos y geofísicos, ya que comprender esta capa clave nos brinda una visión más profunda de los procesos fundamentales que dieron forma a nuestro planeta y continúan moldeando su evolución.

 

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN: REVELANDO LOS SECRETOS DEL INTERIOR TERRESTRE

Para explorar la composición interna del planeta, los geofísicos emplean una variedad de técnicas y enfoques, cada uno de los cuales aporta información valiosa sobre diferentes aspectos del interior de la Tierra.

Sismología: El estudio de las ondas sísmicas generadas por terremotos y explosiones ha sido fundamental para comprender la estructura interna del planeta. Al analizar cómo se propagan estas ondas a través de los diferentes materiales, los sismólogos pueden inferir la composición y las propiedades físicas de las capas internas de la Tierra.

Geodesia: Esta disciplina se encarga de estudiar la forma, las dimensiones y el campo gravitacional de la Tierra. Mediante el análisis de las variaciones en la gravedad y el movimiento de satélites, los geodesistas pueden obtener información sobre la distribución de masas en el interior del planeta y las deformaciones de la superficie terrestre.

Geomagnetismo: El estudio del campo magnético terrestre y sus variaciones proporciona pistas sobre la naturaleza del núcleo externo líquido y los procesos dinámicos que ocurren en su interior.

Geoquímica: El análisis de la composición química e isotópica de las rocas y minerales, tanto en la superficie como en muestras obtenidas mediante perforaciones profundas, aporta información valiosa sobre los procesos de formación y evolución de los materiales que conforman el interior de la Tierra.

Exploraciones directas: Aunque limitadas en profundidad, las perforaciones profundas y los estudios de xenolitos (fragmentos de roca del manto superior transportados hasta la superficie por erupciones volcánicas) han proporcionado muestras físicas del interior terrestre para su análisis en laboratorio.

Estas técnicas, junto con el desarrollo de modelos computacionales avanzados y la integración de datos de múltiples fuentes, han permitido a los geofísicos construir una imagen cada vez más detallada y precisa de la composición y estructura interna de nuestro planeta.

 


LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL PROCESAMIENTO DE DATOS SÍSMICOS

En la exploración de hidrocarburos y el estudio de la estructura interna de la Tierra, el procesamiento de datos sísmicos desempeña un papel fundamental. Esta disciplina involucra una serie de técnicas complejas y computacionalmente intensivas para transformar los datos sísmicos crudos en imágenes y modelos que permiten a los geofísicos interpretar las características geológicas del subsuelo.


Tradicionalmente, el procesamiento de datos sísmicos es un desafío debido a la enorme cantidad de datos involucrados en cada proyecto, el ruido y las complejidades que acompañan a la propagación de ondas sísmicas. Sin embargo, en los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) está emergiendo como una herramienta poderosa para abordar todos estos desafíos y mejorar significativamente el procesamiento de datos sísmicos.

APRENDIZAJE PROFUNDO Y REDES NEURONALES

El aprendizaje profundo, una rama de la IA que se basa en redes neuronales artificiales inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, se está convirtiendo en el principal motor de la revolución actual en el procesamiento de datos sísmicos de las grandes empresas. Las redes neuronales convolucionales (CNN), en particular, han demostrado tener un rendimiento excepcional en las tareas como: eliminación de ruido, la corrección de amortiguación, la migración y la inversión de la forma de onda.

A diferencia de los métodos tradicionales basados en reglas y ecuaciones predefinidas, las CNN pueden aprender patrones complejos directamente de los datos sísmicos sin necesidad de una programación explícita. Estas redes se entrenan con grandes conjuntos de datos etiquetados, lo que les permite reconocer características y patrones con los datos entrenados y aplicar lo que han aprendido a nuevos datos ingresados en el modelo.

Una de las principales ventajas de las CNN es su capacidad para manejar datos de alta dimensionalidad, como por ejemplo, las imágenes sísmicas tridimensionales. Mediante la aplicación de convoluciones y capas de procesamiento jerárquicas, estas redes pueden capturar características locales y globales de los datos, lo que facilita la identificación de patrones y estructuras geológicas.

ELIMINACIÓN DE RUIDOS Y CORRECCIÓN DE AMORTIGUACIÓN

Uno de los usos más extendidos de la IA en el procesamiento de datos sísmicos es la eliminación del ruido y la corrección de amortiguación. El ruido puede provenir de diversas fuentes, como el tráfico, las actividades industriales o incluso fenómenos atmosféricos, y puede enmascarar señales sísmicas importantes en el procesamiento de los datos sísmicos.

Las CNN han demostrado una capacidad excepcional para separar el ruido de las señales sísmicas útiles. Mediante el entrenamiento con conjuntos de datos etiquetados, estas redes pueden aprender a reconocer patrones de ruido y eliminarlos de manera efectiva, preservando la integridad de las señales sísmicas.

Además, las CNN también se utilizan para corregir los efectos de la amortiguación, un fenómeno que ocurre cuando las ondas sísmicas pierden energía a medida que viajan a través de la Tierra. La amortiguación puede distorsionar las señales sísmicas y dificultar su interpretación. Las CNN pueden aprender a reconocer y compensar estos efectos, mejorando la calidad de los datos sísmicos resultantes.

MIGRACIÓN E INVERSIÓN DE LA FORMA DE ONDA

La migración es un proceso crítico en el procesamiento de datos sísmicos y que implican mover las reflexiones sísmicas registradas a su ubicación correcta en el subsuelo. Este proceso es esencial para construir imágenes precisas de las diferentes estructuras geológicas, la cual son un proceso computacionalmente intensivas, especialmente cuando se trabajan en entornos geológicos complejos.

Las CNN están demostrando un gran potencial para mejorar y acelerar el proceso de migración. Estas redes pueden aprender a predecir directamente las imágenes migradas a partir de los datos sísmicos crudos, evitando los costosos cálculos involucrados en los métodos tradicionales.

Además, la IA también está revolucionando la inversión de la forma de onda, un proceso que busca reconstruir las propiedades físicas del subsuelo a partir de los datos sísmicos. Las redes neuronales, como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes generativas antagónicas (GAN), se están utilizando para abordar este desafío, aprendiendo a generar modelos de velocidad y densidad del subsuelo de manera más rápida y precisa que los métodos tradicionales.

INTEGRACIÓN CON OTRAS TÉCNICAS

Si bien la IA está desempeñando un papel cada vez más importante en el procesamiento de datos sísmicos, no se trata de una solución única. En muchos casos, la IA se utiliza en conjunto con otras técnicas tradicionales y modernas para obtener los mejores resultados.

Por ejemplo, las CNN pueden combinarse con métodos de procesamiento de señales clásicos, como la transformada de Fourier o los filtros de Wiener, para abordar desafíos específicos. Además, la IA puede integrarse con herramientas de visualización avanzadas, como la representación de datos en 3D o la realidad virtual, para facilitar la interpretación de los resultados.

Pero a pesar de su enorme potencial, la aplicación de la IA en el procesamiento de datos sísmicos también plantean grandes desafíos y consideraciones importantes.

Uno de los principales desafíos es la disponibilidad de datos de entrenamiento de alta calidad y etiquetados de manera correcta. En la industria del petróleo y el gas, los conjuntos de datos sísmicos a menudo son confidenciales y pueden estar sesgados o incompletos. Esto puede dificultar el entrenamiento efectivo de las redes neuronales y afectar su rendimiento.

Otro desafío es la interpretabilidad y la explicabilidad de los modelos de IA. Muchas redes neuronales funcionan como "cajas negras", lo que puede dificultar la comprensión de cómo se llegan a ciertas conclusiones o predicciones. Esto puede generar desconfianza en la adopción de la IA por parte de geofísicos y otros profesionales.

Además, pueden existir preocupaciones sobre la ética y la privacidad en torno a la aplicación de la IA en el procesamiento de datos sísmicos. Por ejemplo, el uso de estos datos podrían plantear problemas de privacidad si se recopilan sin el consentimiento adecuado o se utilizan de una manera inadecuada.

El Papel Transformador de la Inteligencia Artificial en la Geofísica

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando prácticamente todos los campos de la ciencia y la tecnología, y la geofísica no es una excepción. Esta disciplina, que estudia la estructura, composición y procesos de la Tierra mediante mediciones físicas, se está beneficiando enormemente de los avances en el aprendizaje automático, el procesamiento de señales y la visualización de datos.

Procesamiento de Datos Sísmicos

Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA en la geofísica es el procesamiento de datos sísmicos. Los datos sísmicos, obtenidos a través de fuentes sísmicas artificiales o eventos naturales como terremotos, son fundamentales para explorar las estructuras geológicas subterráneas y detectar yacimientos de petróleo, gas y otros recursos minerales.


Tradicionalmente, el procesamiento de datos sísmicos ha sido un proceso tedioso y propenso a errores, que requiere una gran cantidad de intervención manual. Sin embargo, las técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales, están demostrando un enorme potencial para automatizar y mejorar este proceso.

Estas redes neuronales pueden aprender patrones complejos en los datos sísmicos y realizar tareas como la eliminación de ruido, la corrección de amortiguación, la migración y la inversión de la forma de onda de manera más precisa y eficiente que los métodos tradicionales. Además, pueden adaptarse a diferentes entornos geológicos y condiciones de adquisición de datos, lo que mejora aún más la calidad de los resultados.

Interpretación de Datos Sísmicos

Además del procesamiento, la IA también está transformando la interpretación de datos sísmicos. Esta tarea crucial implica analizar los datos procesados para identificar y caracterizar estructuras geológicas, como fallas, pliegues y horizontes estratigráficos.

Las redes neuronales convolucionales y otras técnicas de aprendizaje profundo pueden entrenarse para reconocer patrones y características específicas en los datos sísmicos, lo que permite una interpretación más rápida, consistente y precisa. Estas técnicas también pueden ayudar a reducir la ambigüedad y la subjetividad inherentes a la interpretación manual.

Además, la IA puede integrarse con herramientas de visualización 3D avanzadas, lo que permite a los geofísicos explorar y analizar los datos de manera más intuitiva y efectiva. Esta integración facilita la identificación de características geológicas complejas y la toma de decisiones informadas sobre la exploración y explotación de recursos.

Modelado de Reservorios

El modelado de reservorios es otro campo en el que la IA está teniendo un impacto significativo. Los modelos de reservorios son representaciones digitales de las formaciones geológicas que contienen hidrocarburos u otros recursos, y son fundamentales para la planificación y optimización de la producción.

Las técnicas de aprendizaje automático se están utilizando para construir modelos de reservorios más precisos y detallados, incorporando una gran cantidad de datos de diferentes fuentes, como registros de pozos, datos sísmicos y mediciones de producción. Estos modelos pueden capturar la complejidad y la heterogeneidad de los reservorios de manera más realista, lo que conduce a una mejor comprensión de las propiedades y el comportamiento de los fluidos.

Además, la IA se está utilizando para optimizar las estrategias de extracción de recursos, teniendo en cuenta factores como la ubicación de los pozos, las tasas de inyección y producción, y las características del fluido. Estos enfoques basados en IA pueden ayudar a maximizar la recuperación de recursos y reducir los costos operativos.

Monitoreo y Predicción de Riesgos Geológicos

Otra área en la que la IA está demostrando su valor en la geofísica es en el monitoreo y la predicción de riesgos geológicos, como terremotos, deslizamientos de tierra y erupciones volcánicas.

Las redes neuronales y otras técnicas de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos geofísicos, sísmicos y geodésicos para identificar patrones y señales precursoras de eventos peligrosos. Estas técnicas pueden complementar y mejorar los métodos tradicionales de predicción de riesgos, lo que permite una mejor preparación y mitigación de desastres.

Además, la IA se está utilizando para el monitoreo en tiempo real de eventos geológicos en curso, como la propagación de ondas sísmicas o la evolución de erupciones volcánicas. Esto permite una respuesta más rápida y efectiva a estas situaciones de emergencia, lo que puede salvar vidas y minimizar los daños.

Desafíos

Si bien el potencial de la IA en la geofísica es enorme, también existen desafíos y consideraciones importantes que deben abordarse.

Uno de los principales desafíos es la disponibilidad y calidad de los datos de entrenamiento. Las técnicas de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos etiquetados y de alta calidad para funcionar de manera óptima. En la geofísica, la adquisición de datos puede ser costosa y los conjuntos de datos pueden estar sesgados o incompletos.

Otro desafío es la interpretabilidad y la explicabilidad de los modelos de IA. Muchas de estas técnicas funcionan como "cajas negras", lo que puede dificultar la comprensión de cómo se llegan a ciertas conclusiones o predicciones. Esto puede plantear problemas en términos de confianza y aceptación por parte de los expertos en geofísica.

Además, existen preocupaciones sobre la ética y la privacidad en torno a la aplicación de la IA en la geofísica. Por ejemplo, el uso de datos sísmicos o de otro tipo podría plantear problemas de privacidad si se recopilan sin el consentimiento adecuado. También existe el riesgo de que la IA se utilice de manera indebida o con fines maliciosos, como la manipulación de predicciones de riesgos geológicos.

A pesar de estos desafíos, la comunidad geofísica está trabajando arduamente para abordarlos y aprovechar al máximo el poder de la IA. Se están desarrollando nuevas técnicas de adquisición y procesamiento de datos, mejorando la interpretabilidad de los modelos de IA y estableciendo marcos éticos y regulatorios sólidos.
GEOFISICA - INVESTIGACIÓN GEOFÍSICA

Evidencia de tsunami en una línea estratigráfica
En nuestro planeta siempre se han originado terremotos, algunos acompañados de tsunamis, esto debido a la interacción de las placas tectónicas presentes en el planeta o por la liberación de energía acumulada de fallas geológicas existentes a lo largo de la litosfera. Estos eventos sísmicos se han registrado desde hace mucho tiempo durante la existencia de los sismógrafos que nos permitieron registrar datos importantes de todos los eventos sísmicos originados en nuestro planeta; gracias a ello pudimos conocer bastante sobre estos eventos, como las velocidades de las ondas sísmicas, su tiempo de arribo, la fuente sísmica, su aceleración  y su origen.

Ahora, existen también los llamados terremotos históricos, que no pudieron ser registrados por los sismógrafos ya que en ese tiempo no existían, entonces, como podemos determinar la existencia de esos terremotos en algún lugar del planeta?

La analogía de causa y consecuencia  nos lleva a determinar que cuando se produce un evento sísmico siempre dejará marcado algún dato procedente de un evento existente en el pasado, lo que llamamos como evidencia científica y testimonios sobre lo ocurrido.

Las evidencias científicas existentes de esos terremotos históricos o los terremotos que ocurrieron antes de la existencia de los sismógrafos, serán aquellas marcas geológicas dejadas por el evento sísmico en si. Esas marcas pueden depender del origen de la fuente sísmica, si el evento ocurrió en una línea de costa, las evidencias geológicas tales como muestras de caracoles o algunos fósiles localizados en zonas que no deberían estar allí existen, corresponderían a un posible tsunami. Otra marca geológica  podríamos obtenerlas estudiando la estratigrafía de una zona en particular, por la presencia del tipo de suelo no congruente con la estratigrafía local, esto puede ocurrir debido a que si existió un evento sísmico de gran proporción, habrá originado un tsunami que impacto en una línea de costa arrastrando consigo material de suelo y depositado en una zona diferente la cual no es congruente con la estratigrafía local. Para determinar el tiempo aproximado en el cual se produjo este evento sísmico, se utiliza la datación de carbono 14 sobre muestras del carbón vegetal existente en el perfil estratigráfico que se desea estudiar. 

Otra evidencia científica que se puede estudiar cuando se originó un gran evento sísmico, es la geología de los llamados bosques fantasmas, junto con registros escritos de otros lugares sobre un evento sísmico determinado. Esto es debido a que cuando existe la presencia de bosques cercanos a la línea de costa y cuando existen zonas de subducción por debajo de estos bosques, la acumulación de energía entre las placas que producen subducción se libera produciendo un evento sísmico que traerá como consecuencia un tsunami que inundará el bosque cercano a la línea de costa, arrastrando todo tipo de material de suelo hacia el bosque, y por exposición al agua salada, estos árboles mueren y un lodo intermareal se acumula cubriendo los árboles muertos, con el pasar de las décadas, el suelo de dicha zona vuelve a levantarse, pero esos árboles ya quedan como un registro geológico de la existencia de un evento sísmico anterior. 

Una manera de estudiar estos bosques fantasmas para determinar la presencia de algún evento sísmico histórico, es analizando los anillos de los arboles de los bosques fantasmas y de árboles testigos existentes más arriba de la línea de costa, que sobrevivieron al terremoto. Al estudiar los anillos de los árboles se puede determinar la edad de la muerte del árbol producido por el tsunami y de esa manera determinar una fecha tentativa o aproximada de cuando se originó ese terremoto histórico.

Como evidencias científicas también son válidas los testimonios escritos que se dejaron por varias generaciones en el pasado, ilustrándonos lo sucedido en aquel tiempo estudiando sus artes o costumbres de las personas que vivían en ese tiempo. E incluso se puede recoger datos escritos de otros lugares lejanos donde hubo un impacto por el tsunami originado por el terremoto, ya que esto nos traerá una fecha del registro de observación del tsunami, como el día, mes, año y hora en que se registro o impactó el tsunami en una zona diferente al de la fuente sísmica.

Un ejemplo bien claro de lo que se está comentando son estudios de evidencias para grandes terremotos  y tsunamis en el pacifico noroeste de los EE.UU. 

Entonces, como conclusión podemos confirmar que se pueden estudiar los grandes terremotos históricos teniendo en cuenta lo siguiente:

1. La presencia de árboles o bosques fantasmas en una línea de costa, que nos ayudará en la determinación de la edad de la muerte de los árboles.
2. Los estudios estratigráficos de una zona en particular, analizando los diferentes substratos presentes.
3. Testimonios escritos recogidos sobre terremotos antiguos.
4. Dataciones de carbono 14 sobre materiales que no deberían estar presentes en un perfil estratigráfico.

Los puedes ver también en este video gracias a nuestros amigos de IRIS 



Leer en Inglés
Imagen idealizada del Campo Magnético de la Tierra
Cuando estudiamos Geofísica, nos encontramos con varias terminologías que debemos aprender en cada área de estudio, en la que es necesario conocer y entenderlas para comprender la situación en la que estamos cuando nos encontremos trabajando.  Por eso es, que en Geofísica escucharemos con regularidad la terminología de la palabra "campo". Y es que este término es bastante común, por lo que debemos darnos cuenta en qué circunstancias estamos empleándola. Por ejemplo, podremos escuchar términos como Geofísica de Campo, trabajos de campo, campo de la Geofísica, los campos de la Geofísica entre otros. Puede ser que en estas terminologías existan en algunas ocasiones ambigüedades, pero si nos damos cuenta bien y ahondamos en lo que quiere decir, podremos entender que se tratan de terminologías diferentes, con significados diferentes aunque la forma de apreciarlas sean similares. 

Podemos referirnos a la palabra campo en el trabajo y práctica de la Geofísica, cuando la realizamos en el campo, allá afuera de nuestra estación base, donde tomamos las diversas lecturas con equipos, al trabajar en Prospección Eléctrica, Sísmica o Magnética, por citar algunos ejemplos o cuando tomamos datos gravimétricos. Todos los datos recolectados con los diversos equipos geofísicos lo haremos en el campo, en la zona y/o área de estudio.

Al mencionar a la Geofísica de Campo, tratemos de diferenciar el trabajo que se realiza fuera de nuestra estación base (trabajos de campo) y cuando nos referimos al estudio de los campos geofísicos. Al hablar de Geofisica de Campo nos estamos refiriendo al estudio de los campos geofísicos (ya sean magnéticos, gravimétricos, eléctricos, etc.) donde recogemos los datos pertinentes en el campo para trabajarlas luego en laboratorio.

"...las mediciones en estudios geofísicos se realizan en el campo, pero desafortunadamente, muchas también son de campo. La teoría de campo es fundamental para la gravedad, el trabajo magnético y electromagnético, e incluso los flujos de partículas y los frentes de ondas sísmicas se pueden describir en términos de campos de radiación. Algunas veces la ambigüedad no es importante, y algunas veces ambos significados son apropiados (y previstos), pero hay ocasiones en que es necesario hacer distinciones claras. En particular, el término lectura de campo casi siempre se usa para identificar lecturas realizadas en el campo, es decir, no en una estación base..."(1)

Cuando hablamos de campos en la Geofísica, también queremos referirnos a la existencia de campos naturales y campos artificiales. Esto quiere decir, que los campos naturales van a ser aquellos generados de forma natural, como el campo de la gravedad o los campos magnéticos. En cambio los campos artificiales van a ser creados por nosotros, cuando inyectemos corrientes alternas, por ejemplo, para generar campos electromagnéticos.

"...La geofísica es la ciencia que estudia la Tierra desde el punto de vista de la física. Su objeto de estudio abarca todos los fenómenos relacionados con la estructura, condiciones físicas e historia evolutiva de la Tierra. Al ser una disciplina principalmente experimental, usa para su estudio métodos cuantitativos físicos como la física de reflexión y refracción de ondas mecánicas, y una serie de métodos basados en la medida de la gravedad, de campos electromagnéticos, magnéticos o eléctricos y de fenómenos radiactivos. En algunos casos dichos métodos aprovechan campos o fenómenos naturales (gravedad, magnetismo terrestre, mareas, terremotos, tsunamis, etc.) y en otros son inducidos por el hombre (campos eléctricos y fenómenos sísmicos)..."

REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA
(1) FIELD GEOPHYSICS.pdf, Pag.16.

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GEOFÍSICA + GEOTERMIA


La Tierra, un planeta dinámico desde hace miles de años, nos ha demostrado su actividad y su energía a través de diferentes manifestaciones físicas como terremotos, erupciones volcánicas o por el movimiento de sus placas tectónicas. Todas estas manifestaciones tienen su origen desde el interior de nuestro planeta. A varios cientos de kilómetros de profundidad, la Tierra es un planeta caliente que se encuentra en movimiento debido a las altas presiones y temperaturas en su interior, va transmitiendo calor a través de los diferentes materiales y medios circundantes hasta llegar a la Litosfera donde se va enfriándose gradualmente. ¿Pero cómo se transmite el calor del interior de la Tierra?

El globo terrestre está compuesto por rocas, metales y elementos químicos que conforman la geoesfera, dividida en tres capas principales. La corteza que mide aproximadamente 70 kilómetros; el manto (el estrato intermedio) que está formado por rocas en estado semisólido y líquido y tiene un espesor de 3.000 km y, por último, la capa más profunda, el núcleo donde se registran las presiones y temperaturas más altas de la Tierra, de hasta 6.000 grados centígrados.

Cuando se formó el Planeta, la corteza terrestre se fue enfriando hasta solidificarse. No obstante, las capas inferiores no lo hicieron tan rápidamente ya que la corteza funciona como aislante, permitiendo que el manto y el núcleo mantengan sus altas temperaturas. De esta manera, la Tierra funciona como una gran máquina térmica, capaz de generar su propio calor y conservarlo en el interior del globo. (1)

Pero el calor que se concentra en su interior no es estático sino, se encuentra activamente en movimiento transmitiéndose desde el núcleo al manto de diferentes maneras. Las formas en la que se transmite el calor de la Tierra son por conducción, convección y radiación. Sin embargo, los tres tienen diferente grado de importancia en las diferentes capas de la Tierra: en la corteza el principal medio de transporte de calor es la conducción mientras que en el manto lo es la convección y radiación.

La conducción es la forma como se transporta el calor de un cuerpo más caliente a uno más frío con el cual se encuentra en contacto. La eficiencia de ésta depende de una propiedad de los materiales que se llama conductividad térmica y que nos dice cuál será la diferencia de temperatura provocada por un flujo de calor: a mayor conductividad menor será la diferencia de temperatura a través del material. Un ejemplo de buen conductor lo es una barra de metal, la cual al ser calentada en uno de sus extremos inmediatamente conducirá el calor hasta el otro extremo. Por otro lado, un ejemplo de mal conductor lo sería la madera, la cerámica y el aire.

La convección es un proceso un poco más complejo que se da solamente en fluidos (líquidos y gases). Al ser calentada la parte inferior de un fluido, ésta se expandirá y se volverá menos densa que la parte superior más fría, por lo cual tenderá a subir, con lo que la parte fría quedará ahora en contacto con la fuente de calor repitiéndose de esta forma el proceso y dando origen a lo que se llama celdas de convección, en las cuales existen corrientes ascendentes y descendentes. Este mecanismo se va a generar a partir de un cierto valor de la diferencia de temperatura y depende de la viscosidad y densidad del fluido.

La radiación es una forma de transporte de calor que es importante a temperaturas altas; en realidad todos los cuerpos que tienen temperatura por arriba del cero absoluto (cero grados Kelvin o -273.15°C) emiten radiación, pero la frecuencia de la radiación emitida es proporcional a la temperatura del material: los seres humanos emitimos radiación en el infrarrojo y un trozo de hierro calentado a temperaturas muy altas empezará a emitir en el espectro visible.

De esta forma observamos que el transporte de calor en el interior de la Tierra va a depender de la temperatura y de las características del material. La corteza se comporta como un sólido y tiene temperaturas relativamente bajas. El manto se comporta como un fluido y como la convección es mucho más eficiente en este caso, ése es el principal medio de transporte, aun cuando las temperaturas relativamente altas hacen posible que la energía también se transporte por medio de la radiación. (2)

"La Geofísica es la ciencia que se encarga del estudio de la Tierra desde el punto de vista de la Física. Investiga y analiza el origen de diversos fenómenos naturales como tsunamis, terremotos, erupciones volcánicas, etc. apoyándose de herramientas indirectas para su estudio tomando como base métodos cuantitativos y métodos basados en las medidas de la gravedad, campos magnéticos, electromagnéticos o eléctricos." - Ciencia y Geofísica

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
(1) https://www.sostenibilidadedp.es/pages/index/el-calor-de-la-tierra
(2) http://bibliotecadigital.ilce.edu.mx/sites/ciencia/volumen2/ciencia3/058/htm/sec_4.htm

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