| dc.description | Debido a la complejidad de la estructura interna de la Tierra, es necesaria una simplificación (modelado) de la geología real para poder obtener alguna solución práctica, desde el punto de vista geofísico. El objetivo de la observación geofísica es la determinación de dicha solución a partir de los datos observados. La estadística aplicada es una de las herramientas interpretativas, ya que lleva a cabo la exploración y el análisis cuantitativo de los datos. Una de las técnicas de muestreo más utilizadas es el método Monte Carlo. Este permite resolver problemas físicos y matemáticos mediante la simulación de variables aleatorias proporcionando una familia de soluciones posibles. Para explotar las ventajas de esta técnica, se desarrolló un algoritmo para la inversión estocástica de datos magnéticos utilizando el método Monte Carlo. Con esto se espera profundizar en el análisis de las variaciones de susceptibilidad magnética del subsuelo y permitir la generación de modelos inversos a partir de este tipo de dato; además, contribuye con un aporte metodológico. La estrategia utilizada inicia con la generación de un modelo inicial, posterior a eso se calculara la anomalía magnética del modelo, luego se comienza con la perturbación del modelo y se determina su anomalía generada, siguiendo con esto se calculara el RMSE para luego aplicar el algoritmo de Metropolis. La metodología de Monte Carlo aplicando la cadena de Markov muestra ser bastante eficiente, ya que acepta una gran cantidad de modelos posibles como no posibles y genera resultados bastante aceptables para la interpretación, además se realizaron distintas pruebas con modelos sintéticos y una prueba final utilizando datos adquiridos en la región de Caracas sobre el cerro El Ávila, donde estos dieron resultados muy favorables ya que se generó un modelo del subsuelo que muestra la ubicación de los cuerpos anómalos asociados a rocas metasedimentarias y metaígneas. | |
