Implementación de mapas auto-organizados usando python. aplicación a datos geoeléctricos y de concentración de metano
Autores: Yosmely
Bermúdez1, Milagrosa Aldana2
1Universidad
Simón Bolívar. Coordinación de Ingeniería Geofísica. Caracas, Venezuela.
2 Universidad
Simón Bolívar. Departamento de Ciencias de la Tierra. Caracas, Venezuela.
Año de publicación: 24 al 26 de febrero de 2021
Publicado en: XVI Congreso Venezolano de Geofísica
Resumen:
En Geociencias, es frecuente el uso de gran cantidad de
datos para una caracterización apropiada de un problema o área de estudio. Se
busca, entonces, automatizar la clasificación de estos datos para facilitar su
análisis e identificar patrones relevantes no necesariamente obvios en una
primera observación. El uso de técnicas no-lineales, como las Redes Neuronales
Artificiales (RNA), hibridizadas o combinadas con métodos estadísticos, se ha
incrementado en las Geociencias para lograr este objetivo. En el presente
estudio se desarrollan e implementan un conjunto de rutinas en Python que
permitan usar Mapas Auto-Organizados o SOM (Riese et al., 2019), en problemas
de Geociencias. Se utilizó Python, entre otras razones, por tratarse de un
lenguaje de programación de software libre, con una biblioteca amplia que
incluye las funciones necesarias para desarrollar diversas tareas y que es
multiplataforma (fácilmente transportable a varios sistemas operativos como
Linux, Windows o Mac OS). Un SOM es un tipo de red neuronal de aprendizaje no
supervisado, capaz de manejar una gran cantidad de datos de entrada,
redimensionándolos en un mapa bidimensional que estructura el agrupamiento y
preserva las propiedades topológicas del espacio de entrada, para lo que
utiliza una función de vecindad (Silva, 2016). La metodología planteada y los
códigos generados se aplicaron a un caso de estudio, en una zona donde se
localizan dos acuíferos en los primeros 30m de profundidad. Se desea
caracterizar la pluma de lixiviados de un vertedero cercano, cuyos desechos
podrían ser agentes contaminantes de estas fuentes para lo cual se cuenta con
datos geoquímicos, de resistividad y de polarización inducida (IP).
Resumen completo disponible en: https://drive.google.com/file/d/14ukaB6csJxv4okymr2v-3teDUz3JkMqZ/view?usp=sharing
Comentarios
Publicar un comentario