Saber UCV
Repositorio Institucional
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https://saber.ucv.ve/handle/10872/16547
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| Title: | Inversión geoestadística 3D de datos gravimétricos: aplicación a la región Hamaca, Faja Petrolífera del Orinoco |
| Authors: | Jiménez, Rosa |
| Keywords: | GRAVIMETRIA-METODOS GEOESTADISTICA, |
| Issue Date: | 4-Oct-2017 |
| Series/Report no.: | POST J564 2004; |
| Abstract: | Se presenta una novedosa metodología de inversión gravimétrica en 3D para estimar el modelo de densidades de masa del volumen bajo estudio y la posición en profundidad de una interface litológica sub-horizontal. Para el desarrollo del esquema de inversión se considera como marco teórico esencial al enfoque probabilístico bayesiano, el cual permite combinar distintos tipos de información pertinentes al problema inverso que se plantea, es decir, datos gravimétricos, información a priori de los parámetros del modelo, información geológica y la incorporación de la información geoestadística la cual describe espacialmente a los parámetros del modelo. Debido a que el problema directo es no lineal, particularmente por la dependencia de la aceleración de gravedad con la profundidad de la interface, se utilizará una técnica iterativa para hallar la solución. Para este estudio se emplea el Método de Optimización de Newton para encontrar la solución del problema inverso en el espacio de parámetros del modelo. Un tipo de metodologías como la presente, que combina diversos tipos de información, es muy útil de aplicar en regiones donde se quiera estimar la configuración espacial de una superficie en el subsuelo, tal como la interface entre dos capas geológicas a gran escala. La metodología se pone en práctica en la Región Hamaca de la Faja Petrolífera del Orinoco pues reúne las condiciones necesarias, tales como buena cobertura de pozos con información de dos importantes capas geológicas: sedimentos y basamento. A partir de los resultados obtenidos de la aplicación se puede apreciar que al invertir datos gravimétricos con información localizada de pozos mejora significativamente la predicción de la profundidad del tope de basamento con un 8% de error de estimación en comparación con el error de 16% obtenido al realizar la inversión sólo con el valor promedio de profundidad. De igual modo se tiene que las variaciones de la densidad de masa del volumen estimado influyen significativamente en el campo de anomalía gravimétrica. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10872/16547 |
| Appears in Collections: | Maestría |
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