INTRODUCCIÓN AL MANEJO DE RES2DINV Universidad Juárez Autónoma de Ta Tabasco basco División Académica de Ciencias Básicas Presentan: Marco Rogelio Bustamante Orozco Ricardo Adolfo Hidalgo Rodríguez Asignatura: Prospección Sísmica y Eléctrica
Cunduacán, Tabasco; Tabasco; 04 de junio del 2018
NOTA El siguiente trabajo se llevó a cabo con la versión demo del software RES2DINV versión versión 4.8.2 (64 bits), bits), por lo que la explicación explicación se limita a las funciones funciones disponibles disponibles en la presente versión. En los enlaces mostrados a continuación, se muestra los diferentes formatos para llevar a cabo la descarga. El software se actualiza con cont contin inui uida dad, d, por por lo que que algu alguna nass func funcion iones es pued pueden en vari variar ar por por vers versió ión. n.
Objetivo(s) • Que
el alumno tenga un panorama básico acerca del uso del software RES2DINV, correspondiente a Geotomo Software ®, para la secuencia de proces procesado ado de los datos datos de Tomografí omografíaa de Resis Resistiv tivida idad d Eléctr Eléctrica ica (TRE). (TRE).
• Dar
una introducción a la Teoría de Inversión de Datos, como herramienta base base para para comp compre rend nder er los los proc proceso esoss expl explic icad ados os en la pres presen enta taci ción ón..
•
Dar Dar un apoy apoyo o corr corres espo pond ndie ient ntee al crit criter erio io y anál anális isis is en la secu secuen enci ciaa de proc proces esad ado o para para la obte obtenc nció ión n de un mode modelo lo adec adecua uado do de resi resist stiv ivid idad ad aparente.
Introducción RES2DINV es un programa que determinará automáticamente un modelo bidimensional de resistividades (2-D) para el subsuelo a partir de los datos de imágenes eléctricas obtenidas en campo (Dahlin 1996; Loke et al., 2013). Para descargarlo, simplemente accedemos a www.geotomosoft.com/donwloads/, en la sección correspondiente a la versión demo y en base al tipo de procesador de la computadora. Debe tomarse en cuenta el tipo de procesador, ya que las límites varían de acuerdo al tipo de procesador y versión.
Fundamento teórico El programa se basa en una secuencia de Mínimos cuadrados suavizados con amortiguamiento (modelo inverso) (deGroot-Hedlin and Constable 1990, Sasaki 1992, Loke et al. 2003). Esta secuencia se complementa con una comparación de prueba y error, a partir de, ya sea, el método de diferencia finita o el método de elemento finito (modelo directo).
JT J + λF Δq k = JT g − λ F q k
Donde: • F
= αx CxT Cx + αz CzT Cz (matriz de parámetros)
• C x y C z son
filtros de rugosidad de los datos en sentido horizontal y vertical, respectivamente
•
J es la matriz Jacobiana de derivadas parciales, con JT como su transpuesta
• λ es el factor de amortiguamiento •
q es el vector de variación en el modelo
• g es el vector de spikes (datos dispersos)
Instalación 1) Desc Descar arga garr el prog progra rama ma (arc (archi hivo vo comp compri rimi mido do)) 2) Ubic Ubicar ar el arch archiv ivo o de inst instal alac ación ión y ejecu ejecutar tar inst instal alac ación ión
Info Inforrmac mación ión de almacenamiento y capac apacid idad ad del programa (vers (versión ión demo) demo)
Help:: infor Help informa maci ción ón del del prog progra rama ma Print:: guardar Print guardar las pseudo pseudosec seccio ciones nes genera generadas das Topo opogra graphy phy Opt Option ionss: corr orrela elación ión con inform ormación topográfica Display:: most Display mostra rarr resu result ltad ados os de la inve invers rsió ión n de de dato datoss Inversion: ajustes correspondiente a la secuencia de inversión de Inversion: dato datos, s, defi defini nici ción ón de cali calida dad d de dato datoss Change Settings: Settings: configuración básica de parámetros de duración de la inversión inversión de datos Edit:: editar datos adquiridos, configuración previa de la pseudosección Edit File:: cargar archivos de adquisición File
File En este menú, nosotros podemos cargar los archivos correspondientes a la adquisición de campo. Para iniciar a trabajar, seleccione read data file e ingrese a la ubicación del archivo. Como ejemplo, elegiremos cualquiera de los conjuntos de datos disponibles para prueba.
Para utilizar cualquiera de los ejemplos proporcionados por el programa, ingresamos a la siguiente dirección: C:\Program Files\Geotomo Software Sdn Bhd\Res2dinvx64 Para objetivos de esta presentación, utilizaremos el archivo BLOCKDIP (dos bloques rectangulares, arreglo dipolo-dipolo).
Al seleccionar el archivo, automáticamente se visualiza la información básica acerca de los parámetros de adquisición: •
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•
•
•
Espaciado entre electrodos Tipo de arreglo electródico Tipo de medición Definición de modelo de profundidad Total de datos adquiridos Ubicación de los electrodos Nivel de datos alcanzado Variaciones de resistividad aparente y factor geométrico
Edit: la funcionalidad de este menú es dar una previsualización a los datos obtenidos en campo, con el fin de detectar aquellos spikes que puedan afectar considerablemente el proceso de inversión de datos. Para llevar a cabo una edición de los datos, ingresamos a Exterminate bad data points, mostrando el siguiente aviso.
Se muestran los archivos por orden de adquisición. Si se desea eliminar algún punto, simplemente dé clic sobre el punto. Para eliminar un punto: 1.
Procure analizar el valor obtenido de resistividad. Si existen varios puntos en ese rango, puede indicar una anomalía.
2.
Considere la cuestión geológica: si no existen las condiciones para que se presente tal valor, será adecuado eliminarlo y/o sustituirlo.
Si desea guardar la gráfica de valores previos, oprima en Print/Save screen as bitmapped graphics file.
Change Settings: se muestra la configuración básica de parámetros iniciales de inversión. Es de vital importancia, ya que involucra los parámetros de variación en el proceso de inversión.
El primer conjunto de ajustes corresponde a Inversion Damping Parameters, en donde encontraremos los siguientes ajustes:
Damping factors: En esta sección, se pueden ajustar los valores correspondientes al factor de amortiguamiento λ en su variable mínima y máxima, así como en los bordes o entre los datos. La selección de los valores para λ deben hacerse en base a la presencia de ruido aleatorio en los datos (Sasaki, 1992), así como al criterio de los mínimos cuadrados amortiguados con restricciones.
•
Minimum and initial damping factors: el programa ofrece una configuración por default, la cual puede satisfacer la inversión de un conjunto ligero de datos de campo. La bibliografía (Locke & Barker, 1996) presenta un caso para el método de inversión cuasi-Newton, el cual suele ser el más aplicado por su rapidez y efectividad.
FACTORES DE AMORTIGUAMIENTO Valores (Rango/Promedio) Tipo
Por default
Método cuasiNewton
Inicial
0.05-0.25/0.15
0.05-0.50/0.20
Mínimo
0.01-0.10/0.02-0.03
0.01-0.10/0.04
•
Factor de amortiguamiento en la capa inicial: debido a que en la superficie se tiene la mayor tasa de ruido, se puede optar por incrementar el factor de amortiguamiento en esta sección. Sin embargo:
1. Debe corroborarse que existe un alto contraste entre los datos. 2. Debe aplicarse para conjuntos de datos densos, para evitar el aumento de incertidumbre.
Forward modeling method Settings: Oprimiendo en esta sección, uno puede seleccionar los parámetros para la aplicación del modelo directo. Estas estimaciones se subdividen en: •
Tamaño del mallado: uno puede definir el tamaño (nodos en la horizontal y definición en la vertical), con el fin de darle mayor calidad a los valores estimados y poder tener un mejor análisis de prueba y error.
•
Elección del método para el modelo directo: se pueden utilizar las siguientes metodologías
1. Elemento finito: metodología que permite una aproximación a soluciones de ecuaciones diferencias mediante la modelación con polígonos uniformes. 2. Diferencia finita: aproximación a una solución compleja de ecuaciones diferenciales, mediante la estimación de intervalos de evaluación.
Inversion Progress Settings: se puede configurar los aspectos relacionados a la duración del proceso de inversión. Las principales configuraciones son: •
Convergence limit: relacionado con la variación entre los modelos, se basa en el análisis del Error Cuadrático Medio (RMS). Se ingresa una tasa de error mínima para indicar que existe una variación, así como una tasa de error estándar, a pesar de que el criterio de error importa al momento de comparar las iteraciones entre sí.
•
Number of iterations: para la versión demo, existe un límite de 3-5 iteraciones (dependiendo de la versión disponible), por lo que podría resultar complicado obtener un modelo ideal para trabajar. Sin embargo, la teoría indica que entre las 3-6 iteraciones ya se puede obtener un modelo adecuado.
•
Save and load parameters: si uno desea guardar o cargar una lista de parámetros establecidos a criterio, las dos últimas configuraciones de este menú son esenciales para llevar a cabo este proceso. Los archivos de los parámetros se almacenan en un formato .ivp (Inversion Parameter Files).
Al cargar una lista de parámetros, aparecen los factores establecidos durante este menú y el siguiente para llevar a cabo el proceso de inversión. E siguiente ejemplo es a partir de una optimización, en base al uso del método cuasi-Newton. Se recomienda tener una lista de parámetros para cada tipo de adquisición, en base al lote de pseudosecciones a elaborar.
Inversion: las opciones que se manejan en este menú son importantes, ya que están relacionadas al método de inversión, los estándares a aplicar y a la definición del mismo.
Antes de llevar a cabo el proceso de inversión, uno debe definir la metodología para llevar a cabo el proceso y el análisis de prueba y error. En primer lugar, la definición del método de inversión se realiza en Inversion methods and settings, en la cual se desglosan las siguientes opciones:
•
Select robust inversion: esta opción se enfoca al contraste del RMS. Puede aplicarse un contraste claro a partir de mínimos cuadrados o un contraste bajo, enfatizando a una inversión robusta (que no es afectada por los datos “ruidosos”). Este contraste se puede reforzar si se aplica una reducción del efecto de los bloques laterales, para el caso del modelo directo, lo cual dependería del tipo de arreglo que se aplicó en la adquisición.
•
Modify smoothness constrained least-squares method: se puede llevar a cabo un ajuste al método de mínimos cuadrados suavizados con restricciones, en la cual se puede aplicar totalmente o parcialmente (solo en el vector de spikes), en base al total de ruido presente en los datos.
•
Choose logarithm of apparent resistivity: esta opción permite que el usuario pueda seleccionar la visualización de los datos de resistividad aparente: de manera lineal o logarítmica. Debido a la naturaleza de incremento de esta propiedad física, se recomienda su expresión de forma logarítmica.
•
Type of method to solve least-squares equation: en esta opción se puede seleccionar el tipo de método para llevar a cabo el modelo inverso:
1) Método de Gauss-Newton: para procesos que requieren resultados precisos, requiere de calcular la matriz Jacobiana en cada iteración. 2) Método de Gauss-Newton (cuasi Newton): útil para procesos de inversión con varios datos (más de 1000). Funciona a través de un mecanismo de actualización de la matriz Jacobiana. Este método requiere de un límite de convergencia menor y posee la opción de escalamiento, para reducir el tiempo de procesado.
•
Fast inversion of long survey lines: si se desea reducir el tiempo de procesado para adquisiciones con gran cantidad de datos o perfiles de gran longitud, se pueden optimizar el cálculo de la matriz Jacobiana. Sin embargo, este método puede afectar los resultados si se presenta un alto contraste entre las resistividades aparentes mínima y máxima.
•
Use fast Jacobian calculation for dense data sets: para la optimización de secuencias de procesados que involucren una alta densidad de datos, se recomienda activar esta opción, que consiste en optimizar el cálculo de la matriz Jacobiana. La reducción del tiempo de procesado se observa en un 20%, dependiendo de los métodos directo e inverso a utilizar.
En general, la optimización del procesado recae principalmente en las metodologías para la obtención de los modelos directo e inverso. Los factores a tomar en cuenta durante su selección son: 1. Densidad de datos: a mayor densidad, conviene optimizar el procesado para evitar procesos largos. 2. Calidad de procesado: queda a criterio del usuario aumentar la definición, mediante las configuraciones del mallado y modelo directo. El ajuste correspondiente al RMS debe realizarse en base a la tasa de ruido presente en los datos (análisis). Recuerde que ERRORES BAJOS NO SON SEÑALES DE UN BUEN RESULTADO.
Model discretization: Esta sección nos permite llevar a cabo ciertos ajustes relacionados al tamaño y forma del modelo inverso. Esto se lleva a cabo mediante la configuración del modelo de bloques.
•
Display model blocks: como opción inicial, nos permite tener una visualización previa del modelo de bloques configurado. Conforme se llevan a cabo los ajustes, el modelo varía.
Nótese que se presenta la distribución de los datos obtenidos, así como la información básica de la adquisición.
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Change thickness of layers: esta configuración nos permite marcar la variación de espesores, en base a la información previa y a la información topográfica. Si se aplica, debe tenerse cuidado, ya que puede afectar considerablemente al modelo inverso.
•
Modify Depth of layers: en base a las capas estimadas (en base a la resistividad aparente medida), se muestran las profundidades a la que se encuentran. Sin embargo, si se desea hacer una correlación geológica, simplemente se modifica la profundidad. Esta configuración se relaciona con la anterior, ya que son el punto de partida para el ajuste del modelo inverso que el software genera inicialmente.
•
Use extended model: en general, todos los arreglos electródicos permiten obtener datos a cierta profundidad en cierta distancia. Sin embargo, recordemos que existen partes en las que no podrán obtener datos o estos no son confiables. El software RES2DINV genera, por default, un modelo extendido, a pesar de correr riesgo de generar incertidumbre en la pseudosección. Por lo tanto, para fines prácticos es recomendable NO usar el modelo extendido.
Al generar la configuración, se omiten los bloques que se encuentran a los extremos.
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Use model model with blocks blocks of same same widths: widths: la variación del peso de los bloques influye en el contraste de resistividades aparentes. aparentes. Esta Esta opción puede omitirs omitirsee cuan cuand do se desea esea contr ontras asta tarr alg algún cuer cuerpo po en la pseu pseudo dose secc cción ión..
•
Red educ ucee ef effe fect ct of si side de bl bloc ocks ks:: para mejorar la definición de la pseudosección en los extremos, esta esta opci opción ón es adec adecua uada da.. Sin Sin embargo, debe tomarse en cuenta que una reducción severa podría afectar ligeramente a los datos de interés, y por lo tanto, al mode modelo lo inve invers rso. o.
•
Change width of model Change model blocks: blocks: el el peso de los bloques se establece a partir del espaciamiento mínimo durante la adquisición de datos. Sin embargo, se recomienda que el pes peso se deje deje por por defa defaul ult, t, al men menos que que la defi defin nició ición n de la distribución de resistividad aparente varíe, a fines del usuario (con (contr tras astar tar el cuer cuerpo po de inte interé rés) s)..
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Model refinement: si se desea dar mayor calidad a los resultados, en base a un peso normal de los bloques, esta opción es la adecuada para llevarlo a cabo. A pesar de que aumenta el tiempo de procesado, permite una mejor distribución de los datos y un mejor contraste.
Se muestra una mayor separación poligonal, en la cual existe una mejor distribución de datos, pero con un mayor tiempo de procesado.
Model sensivity options: En esta sección, podemos tener una vista previa de la distribución de la resistividad en nuestro modelo, así como observar la sensibilidad en la adquisición.
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Homogeneous model sensivity: esta opción permite visualizar el modelo de bloques con una distribución de sensibilidad de la pseudosección, asumiendo un modelo homogéneo.
Su utilidad parte como un eje comparativo para el análisis del modelo inverso respecto a la ubicación de los cuerpos de interés, partiendo del rango de distribución de la corriente inyectada.
Carry out inversion: Dando click en esta sección, uno procede a llevar a cabo el proceso de inversión de datos. En primer lugar, se abrirá una pestaña como la siguiente:
Elija la ubicación para guardar el archivo
A pesar de que el formato predeterminado de almacenamiento sea .inv (Inversion Files), se puede guardar en otros formatos, a fin de poder trabajar los archivos en otra plataforma (por ejemplo, en Surfer® con el formato .xyz (XYZ Files)). Confirmado el almacenamiento, el programa ejecuta las iteraciones.
OJO:
Durante el proceso de inversión, se generan las n iteraciones solicitadas por el usuario (la versión demo solo permite entre 3-5 iteraciones). En la esquina derecha inferior, existen dos cuadros: 1. NEXT: omite la iteración en curso y pasa a la siguiente (no recomendado, se requiere todo el proceso para evitar problemas de estadística). 2. QUIT: abortar la inversión hasta la i-ésima iteración generada (n>i). Esto es válido si se analiza el criterio de selección del modelo ideal.
Topography Options: Esta sección es exclusiva por si se desea configurar el modelado con información topográfica existente de la adquisición.
Print: Además de guardar el archivo de inversión, el usuario puede guardar las pseudosecciones generadas en un formato de imagen. Esta sección también se presenta en los demás menús que se mencionarán a continuación. Utilizando la opción Select type of bitmap format for screen dump, uno puede seleccionar el formato de imagen para guardar la pseudosección. Se muestran los formatos disponibles para llevar a cabo tal acción. El almacenamiento es de la misma manera que en la opción Carry out inversion.
Display: Al seleccionar esta opción, enseguida se desplegara la opción única, Show inversion results, la cual abrirá una nueva ventana la cual contara con una barra de opciones. Aparece la siguiente ventana, y al dar “Aceptar” aparece la siguiente información:
La presente información consiste en los parámetros de adquisición, mostrados inicialmente en File (ventana principal). La única diferencia son la información relacionada al modelo de bloques y la información de cada iteración. Este último es de vital importancia, ya que es el parámetro definitivo para una selección inicial del modelo adecuado. Esta selección consiste en la comparación del RMS de cada iteración.
En caso de cargar un archivo, seleccione Read file with inversion results. Esta opción la siguiente ventana, y se procede a seleccionar el archivo a utilizar
La selección del modelo adecuado sigue los siguientes criterios: •
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•
Un buen modelo se obtiene entre la 3-6 iteración, sin embargo, varía de acuerdo al tipo de arreglo. Sean dos iteraciones continuas A,B (B>A) con sus respectivos RMS X,Y; si la diferencia entre los RMS (Y-X) es muy baja, y esto se mantiene con los RMS de las iteraciones que le siguen a B, entonces se dice que se obtuvo un modelo adecuado conA. Un RMS bajo no significa que el modelo sea adecuado: por cada iteración, el programa crea rutas para ajustar el modelo con la menor cantidad de error posible, cayendo en un problema de incertidumbre.
Si desea exportar los datos de inversión para utilizarlos en otro programa, utilice la opción Model export. Permite que se almacene el archivo para los formatos XYZ, LUND, MOD o VTK, de manera directa.
Para el caso del formato para SURFER, abre la siguiente ventana y se eligen las características.
Display sections: Presenta varias opciones para mostrar las secciones del modelo, en las que destacan: 1. Model display: •
Display data and model sections: permite trazar el modelo y las secciones de resistividad aparente. Después será solicitado el número de iteraciones que se utilizarán y el tipo de intervalos de contorno. Para este caso, la tercera iteración es la adecuada para utilizar.
Se mostrara un cuadro de dialogo, donde el usuario podrá elegir el tipo de intervalos de contorno (lineal o logarítmico): Automático: Linear contour intervals Logarithmic contour intervals •
•
Manual User defined linear contour intervals User defined logarithmic contour intervals •
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También podrá cambiar el intervalo manualmente (User defined contour intervals) y reutilizar aquellos que se hayan guardado anteriormente en un archivo, utilizando la opción Read contour values from file. Para el primer caso, aparecerá la siguiente ventana, en la que el usuario podrá designar el intervalo a su gusto, tomando en cuenta los valores de resistividad máximo y mínimo.
Intervalo automático
Intervalo manual
Para guardar el intervalo manual, accedemos a Save contour values. Este tipo de archivos se almacena en un formato .val (Contour Files).
2. Display blocks sensitivity Muestra una pseudosección con el valor de sensibilidad asociado a cada bloque del modelo, representada de manera normal o normalizada. El ajuste se lleva a cabo de la misma manera que en el paso anterior. Manda a llamar a la iteración y marca el tipo de intervalo a manejar. De la misma forma, el intervalo para los valores de sensibilidad puede ser ajustado manual o automáticamente, y de forma lineal o logarítmica.
Modelo con intervalos de resistividad y sensibilidad manuales. El intervalo del segundo mbié ed da chiv l.
3. Display blocks uncertainty Muestra una estimación de la incertidumbre en los valores de resistividad del modelo y los límites inferior y superior de los valores de resistividad en función de la incertidumbre estimada. De igual manera que en la opción anterior, uno puede ajustar el intervalo de resistividad, y ahora, de incertidumbre.
Modelo con intervalos de resistividad e incertidumbre manuales. El intervalo del segundo tambié ed da chiv l.
4. Display minimun and maximun models: muestra una comparación entre los rangos de los modelos máximo y mínimo obtenidos. Esta opción puede ayudarnos a identificar ibles límit cio de dud acidad
Change display settings: Presenta una serie de parámetros que controlan la visualización de las pseudosecciones, en donde podemos encontrar: 1. Color Settings Esta sección corresponde a la edición de colores en el modelo. Incluye los siguientes puntos: •
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Default color scheme: restablecerá la combinación de colores utilizada para mostrarlos en un combinación predeterminada por el programa. Reverse color scheme: le permite al usuario invertir los colores utilizados.
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Customize color scheme: opción para cambiar manualmente la escala de colores. Hecho esto, puede guardar la configuración en un formato .col (Colour Files). Read customize color scheme: permite utilizar de nuevo combinaciones de colores personalizadas guardadas anteriormente. Color/Grey Scale display: consiste en visualizar las secciones usando una escala de grises.
2. Display sections settings: muestra un conjunto de opciones que permiten cambiar la cantidad de secciones mostradas, las escalas horizontal y vertical. •
Number of sections displayed: el usuario puede elegir el numero de secciones en la pantalla ( se puede elegir de 1-3).
•
Apparent resistivity difference: puede optar por mostrar ya sea la pseudosección de resistividad aparente calculada, o la diferencia porcentual entre los logaritmos de los valores de resistividad aparente calculados y observados.
•
Vertical display scaling factor: permite especificar la relación de la escala vertical a la escala horizontal. Los valores convenientes para usar son 2.0, 1.5 y 1.0.
•
Horizontal plotting scale: permite cambiar la escala horizontal, en términos de cantidad de píxeles por unidad de separación de electrodos.
•
•
Use linear depth scale: sirve para mostrar los marcadores de profundidad con un espaciado constante.
Show locations of data points: de forma predeterminada, la ubicación de los puntos de datos (y los centros de los bloques del modelo) se mostrará con puntos blancos. Puede elegir no mostrar los puntos con esta opción.
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Resistivity or conductivity display: nos permite visualizar las secciones usando los valores de conductividad (es decir, el recíproco de la resistividad). Su aplicación va de acuerdo a los objetivos del usuario.
Display pseudodepth values: para las pseudosecciones de resistividad aparente, permite visualizar los valores de pseudoprofundidad en la escala vertical, o mostrar el espaciado de los electrodos y los factores "n" (cuando corresponda).
•
Type of model display: en esta opción, podemos visualizar los valores de resistividad en la sección del modelo en forma de contornos (la opción predeterminada), o en forma de bloques rectangulares que constituyen el modelo de inversión.
•
Leave contour lines in display: esta opción dibujará las líneas de contorno como líneas negras.
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Blank out part of model using sensitivity values: esta opción le permitirá borrar partes del modelo que tienen valores de sensibilidad bajos. Blank out part of model using resolution values: se espera que la resolución del modelo por unidad de área se utilice para seleccionar áreas del modelo que se eliminarán. Esta opción está disponible si la opción para calcular los valores de resolución del modelo se habilitó antes de ejecutar la inversión del archivo de datos. Type of model resolution value used for blanking: permite seleccionar el tipo de resolución del modelo para borrar partes del modelo con valores de baja resolución.
3. Select fonts and units Muestra una serie de opciones que se pueden usar para cambiar la fuente de los caracteres utilizados para etiquetar las secciones.
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Choose font: opción para seleccionar el tipo fuente del texto en las secciones del modelo. Use Omega symbol: configuración para elegir entre la palabra 'ohm' o el símbolo Ω, para etiquetar los valores de resistencia o resistividad en las secciones del modelo. Display distances in feet: permite mostrar las distancias en pies (ft), en vez de metros.
Edit data
NOTA Debe tenerse cuidado con el filtrado estadístico, ya que puede afectar considerablemente la obtención del modelo adecuado.
Al seleccionar esta opción enseguida se desplegara la opción única RMS error statistics, la cual, al seleccionarla, abrirá una nueva ventana que muestra la resistividad aparente medida y calculada en forma de gráficos de barras y gráficos de dispersión. Se puede usar para filtrar puntos de datos con alto error para crear un conjunto de datos filtrados, los cuales se pueden usar para una nueva inversión.
Los datos filtrados se muestran como cruces rojas, y se seleccionan oprimiendo las teclas de dirección de la computadora, para mover la línea verde. En la opción Display estimate noise statistics, podemos anexar a la gráfica de dispersión el nivel de ruido para cada punto de datos utilizando un modelo de ruido “voltaje-dependiente”.
307 de 356 datos conservados
Datos con ruido estimado y “filtrado”. Hecho d li Exit
Los datos se guardan en formato .dat (Data Files), para que le usuario pueda aplicar nuevamente el proceso de inversión con el nuevo conjunto de datos.
Nótese que, siguiendo la misma secuencia de inversión y bajo los mismos parámetros, varía el modelo de bloques, dando indicios de las secciones iación ibl te, con incertidumbr
Modelo sin variación de dato
Modelo con ri ió de da
Help En este menú, podemos consultar información de ayuda, así como la información disponible para trabajar con el software RES2DINV.
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Program Info
Esta opción nos muestra un anuncio de copyright y la dirección del sitio web para descargar las actualizaciones del programa.
•
System info: mostrará los recursos de la computadora y el número de ID del dongle (información que también se muestra al iniciar el programa).
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Help: esto abrirá el archivo de ayuda para el programa (técnicamente, es el manual de usuario original).
•
Technical support: mostrará los correos electrónicos para soporte técnico, así como la información del cliente.
Para salir del programa, simplemente diríjase a File/Exit program,ydaclic.
Recomendaciones • Procure
guardar cada avance de su trabajo para evitar confusiones, así como crear carpetas específicas para cada trabajo, con sus respectivos parámetros e intervalos.
• Practique
con los archivos de prueba que vienen incluidos. Prepare procesos de inversión con variaciones de parámetros, para conocer con mayor detalle la influencia de cada factor en el procesado.
• Estudie
la teoría, ya que el método de mínimos cuadrados puede resultar algo complicado. El manual ofrece un vistazo general a la teoría, pero en la bibliografía se añade un artículo que habla a detalle sobre el método aplicado por el programa.
