Practica 1: Metodo de Potencial Espontaneo

8/16/2019 Practica 1: Metodo de Potencial Espontaneo

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MÉTODOS ELÉCTRICOS II

ING. GEOCIENCIAS

CIENCIAS DE LA TIERRA

GOF – 1021 SATCA 2-3-5

GRUPO: 4522C 09-10hrs SALON: Z21 L-V

PRACTICA 1:

‘‘POTENCIAL ESPONTÁNEO EN CAMPO’’

INTEGRANTES

ALFREDO VILLA SÁNCHEZJONATHAN ARTEAGA MENDOZAREYNA JUDITH TREJO RAMIREZ

LUIS ALBERTO HERNANDEZ POSADASJOSÉ ENRIQUEZ MARTÍNEZ SANTANDER

GUSTAVO ADOLFO MENDOZA DOMÍNGUEZLIZAMA SEGURA ISIDRO JAHIR

HERNANDEZ VAZQUEZ OSWALDO

FACILITADOR: ING. MIGUEL MARTÍNEZ FLORES

ENE – JUN 2016


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ÍNDICE

Introducción……………………………….. 1

Objetivo del método….…………………... 3

Configuración del gradiente……………… 4

Configuración de base fija……………….. 4

Configuración multielectródica…………... 4

Práctica De Demostración………..……… 5 Demostración de experimento ‘‘Potencial Espontáneo En

Campo’’

Conclusión………………………………... 17


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OBJETIVO DEL MÉTODO

El método del Potencial espontáneo se basa en medir entre dos puntos del terreno,

cual es la diferencia de potencial eléctrica generada de forma natural en elsubsuelo.

El origen de estos campos eléctricos naturales (potenciales espontáneos) estáasociado a diferentes fenómenos como por ejemplo a las variaciones de laspropiedades del terreno (cambios de humedad, de su química, etc.), la presenciade cuerpos metálicos, actividad biológica de la materia orgánica, etc.

Sin embargo de todo el conjunto de potenciales espontáneos, el que nos interesa esel denominado Potencial electrocinético (Electrokinetic potential o Streaming potential)dado que su génesis está ligada al paso de un fluido a través de un medio poroso.

Por consiguiente, el objetivo de este método se reduce simplemente a detectar ennuestro registro de campo, las variaciones espaciales del potencial electrocinético.

Potencial electrocinético (Potencial Z)

El potencial electro cinético o zeta, es el potencial que cae a través de la parte móvilde la doble capa que es responsable de los fenómenos electro cinéticos como laelectroforesis (movimiento de partículas en un campo eléctrico a través de unasolución estacionaria).


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CONFIGURACIÓN DEL GRADIENTE

Se define quien es el electrodo A y B y los uniremos a la terminal positiva y negativa

del mili voltímetro respectivamente.

Realizada la primera medida, ahora sin cambiar la polaridad del dispositivo así comola distancia electródica, procederemos a tomar el resto de medidas a lo largo delperfil, de forma que el electrodo A ocupe siempre la posición que ocupaba el B en laanterior medida.

Si la distancia fija entre los dos electrodos es relativamente pequeña en comparacióncon la longitud de onda de la anomalía, este procedimiento representa esencialmenteel gradiente del potencial espontáneo en la dirección del perfil de reconocimiento.}

CONFIGURACIÓN DE BASE FIJA

Se basa en colocar estaciones fijas de medida a lo largo del perfil que previamentehayamos definido. En el momento de realizar las medidas iremos a una de estasestaciones, colocaremos un electrodo y mediremos el potencial con respecto alelectrodo A, que estará situado siempre en una misma base (denominada base dereferencia), en la que supondremos de forma arbitraria potencial cero.

CONFIGURACIÓN MULTIELECTRÓDICA

Es similar a la anterior, pero a diferencia de ésta, ahora no vamos de estación enestación conectando el electrodo B con el de referencia, y luego medimos, sino queahora disponemos de un gran número de electrodos, los cuales ya están todosconectados a la base de referencia mediante un cable multiconductor. Mediante unsistema multicanal de adquisición de datos, iremos realizando de forma automática toda

la secuencia de medidas, con el espaciado temporal que nosotros queramos.


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PRÁCTICA DE DEMOSTRACIÓN

‘‘Potencial Espontáneo En Campo’’

Objetivo de la práctica:

Observar y registrar el fenómeno del potencial espontáneo en un terreno natural yregistrar los datos para después ser interpretados digitalmente.

Materiales necesarios:

Electrodos o varillas de cobre

Cinta aislante

Cable eléctrico (en este caso del #12)

Pinzas eléctricas

Mazo

Cuaderno de apuntes y pluma

Longimetro

Pala de jardín

Multímetro

En esta práctica se realizaron 3 levantamientos de datos usando dos de los métodosmencionados en la investigación. El de gradiente y de base fija.


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Primero comenzaremos con los de base fija.

Primero empezamos por hacer agujeros en el suelo donde vamos a hacer lasmediciones con una separación equitativa en cada uno de ellos, en este casoestán separadas a un metro de distancia.

Ahora preparamos el equipo para trabajar. Quitamos cuidadosamente el esmalteen los cables de cobre para que estos tengan mejor contacto con los cables delmultímetro y las varillas de cobre. Después pegamos las terminales con cintaaislante.

Tomamos una varilla y lo clavamos con el mazo en cualquier punto, este será latoma de referencia. Y con la otra varilla tomaremos las medidas que resulten depotencial espontaneo en cada uno de los agujeros donde anteriormentepreparamos el terreno.


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Estos pasos se repiten en todos los putos, se inserta la varilla, se toma la medida, seretira la varilla y se coloca en el siguiente punto. Y así con todos los puntos para quenos dé como resultado una ‘’malla’’ o ‘’grid’’ para después ingresar los datos en el

programa Surfer.

En el cuaderno de apuntes registramos las medidas como si fuesen coordenadasen un mapa cartesiano. Ej. Punto 1,1 = 0.223.

Una vez reunidos los datos necesarios, los compilamos en una hoja de Excelpara que después ‘‘Surfer’’ los interprete y acomode gráficamente.

A continuación se muestran los resultados obtenidos de los dos lugares dondese usó esta configuración.


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1. MALLA 1 (250 Mediciones)

Localización: 22.256740, -97.848717 (Varilla de referencia)22.256840, -97.848581 (Zona de Estudio)

—————————— Gridding Report——————————

Thu Dec 10 12:42:25 2015Elapsed time for gridding: 0.17 seconds

Data Source

Source Data File Name: C:\Users\Rey Inek\Downloads\lamina4.xlsx (sheet 'Hoja1')X Column: AY Column: BZ Column: C

Data Counts

Active Data: 250

Original Data: 250Excluded Data: 0Deleted Duplicates: 0Retained Duplicates: 0

Artificial Data: 0Superseded Data: 0

Exclusion Filtering

Exclusion Filter String: Not In Use

Duplicate Filtering

Duplicate Points to Keep: FirstX Duplicate Tolerance: 1E-006Y Duplicate Tolerance: 2.8E-006


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No duplicate data were found.

Breakline Filtering

Breakline Filtering: Not In Use

Data Counts

Active Data: 250

Univariate Statistics

————————————————————————————————————————————

X Y Z———————————————————————————————————————————— Count: 250 250 250

1%%-tile: 0 0 0.025%%-tile: 0 1 0.04

10%%-tile: 0 2 0.0425%%-tile: 2 6 0.0650%%-tile: 4 12 0.0775%%-tile: 7 18 0.0890%%-tile: 8 22 0.195%%-tile: 9 23 0.1199%%-tile: 9 24 0.12

Minimum: 0 0 0.01Maximum: 9 24 0.16

Mean: 4.5 12 0.07108Median: 4.5 12 0.07Geometric Mean: N/A N/A 0.0668433358381Harmonic Mean: N/A N/A 0.0617899941979Root Mean Square: 5.33853912602 14 0.0749212920337Trim Mean (10%%): 4.48 11.9511111111 0.0703111111111Interquartile Mean: 4.48 11.952 0.06968Midrange: 4.5 12 0.085Winsorized Mean: 4.4 12 0.07008TriMean: 4.25 12 0.07


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Variance: 8.28313253012 52.2088353414 0.000563085943775Standard Deviation: 2.87804317725 7.22556816737 0.0237294320154Interquartile Range: 5 12 0.02Range: 9 24 0.15Mean Difference: 3.31325301205 8.35341365462 0.0263373493976

Median Abs. Deviation: 2.5 6 0.01 Average Abs. Deviation: 2.5 6.24 0.01812Quartile Dispersion: N/A N/A 0.142857142857Relative Mean Diff.: 0.736278447122 0.696117804552 0.370531083252

Standard Error: 0.182023432888 0.456985055954 0.00150078105502Coef. of Variation: 0.6395651505 0.602130680614 0.333841193239Skewness: 0 0 0.437791240016Kurtosis: 1.76157992727 1.78181335385 3.48080218264

Sum: 1125 3000 17.77

Sum Absolute: 1125 3000 17.77Sum Squares: 7125 49000 1.4033Mean Square: 28.5 196 0.0056132————————————————————————————————————————————

Inter-Variable Covariance

———————————————————————————————— X Y Z

———————————————————————————————— X: 8.2831325 0 0.050502008Y: 0 52.208835 -0.020200803Z: 0.050502008 -0.020200803 0.00056308594————————————————————————————————

Inter-Variable Correlation

———————————————————————————————— X Y Z

———————————————————————————————— X: 1.000 0.000 0.739Y: 0.000 1.000 -0.118Z: 0.739 -0.118 1.000————————————————————————————————


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Inter-Variable Rank Correlation

———————————————————————————————— X Y Z

————————————————————————————————

X: 1.000 0.000 0.794Y: 0.000 1.000 -0.081Z: 0.794 -0.081 1.000————————————————————————————————

Principal Component Analysis

————————————————————————————————————————

PC1 PC2 PC3———————————————————————————————————————— X: 0.999981412891 0.999981412891 -0.00609703798562Y: 2.8039600357e-006 2.8039600357e-006 0.00038691768929Z: 0.00609703735709 0.006097037357090.00038691768929

Lambda: 52.2088431576 8.28344044847 0.000247351342125————————————————————————————————————————

Planar Regression: Z = AX+BY+C

Fitted Parameters————————————————————————————————————————

A B C———————————————————————————————————————— Parameter Value: 0.00609696969697-0.000386923076923 0.0482867132867Standard Error: 0.000347711823462 0.000138498401507 0.00249157186063————————————————————————————————————————


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Inter-Parameter Correlations————————————————————————————

A B C————————————————————————————

A: 1.000 -0.000 -0.628

B: -0.000 1.000 -0.667C: -0.628 -0.667 1.000————————————————————————————

ANOVA Table———————————————————————————————————————————————————— Source df Sum of Squares Mean Square F———————————————————————————————————————————————————— Regression: 2 0.0786156170163 0.0393078085082

157.632570428Residual: 247 0.0615927829837 0.000249363493861Total: 249 0.1402084————————————————————————————————————————————————————

Coefficient of Multiple Determination (R^2): 0.560705471401

Nearest Neighbor Statistics

————————————————————————————————— Separation |Delta Z|

————————————————————————————————— 1%%-tile: 1 05%%-tile: 1 0

10%%-tile: 1 025%%-tile: 1 050%%-tile: 1 075%%-tile: 1 0.0190%%-tile: 1 0.0195%%-tile: 1 0.0199%%-tile: 1 0.02

Minimum: 1 0Maximum: 1 0.03

Mean: 1 0.00428Median: 1 0Geometric Mean: 1 N/A


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Harmonic Mean: 1 N/ARoot Mean Square: 1 0.00712741187248Trim Mean (10%%): 1 0.00382222222222Interquartile Mean: 1 0.00288Midrange: 1 0.015

Winsorized Mean: 1 0.00396TriMean: 1 0.0025

Variance: 0 3.26120481928e-005Standard Deviation: N/A 0.00571069594645Interquartile Range: 0 0.01Range: 0 0.03Mean Difference: 0 0.00543261044177Median Abs. Deviation: 0 0

Average Abs. Deviation: 0 0.00428Quartile Dispersion: 0 N/A

Relative Mean Diff.: 0 1.26930150509

Standard Error: N/A 0.000361176124309Coef. of Variation: N/A 1.33427475384Skewness: N/A 1.18415203254Kurtosis: N/A 4.77538204972

Sum: 250 1.07Sum Absolute: 250 1.07Sum Squares: 250 0.0127Mean Square: 1 5.08e-005—————————————————————————————————

Complete Spatial Randomness

Lambda: 1.15740740741Clark and Evans: 2.15165741456Skellam: 1818.05130416

Gridding Rules

Gridding Method: KrigingKriging Type: Point

Polynomial Drift Order: 0Kriging std. deviation grid: no

Semi-Variogram ModelComponent Type: Linear


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Anisotropy Angle: 0 Anisotropy Ratio: 1Variogram Slope: 1

Search Parameters

No Search (use all data): true

Output Grid

Grid File Name: C:\Users\Rey Inek\Downloads\lamina4.grdGrid Size: 100 rows x 38 columnsTotal Nodes: 3800Filled Nodes: 3800Blanked Nodes: 0Blank Value: 1.70141E+038

Grid Geometry

X Minimum: 0X Maximum: 9X Spacing: 0.24324324324324

Y Minimum: 0Y Maximum: 24Y Spacing: 0.24242424242424

Univariate Grid Statistics

—————————————————————————————— Z

—————————————————————————————— Count: 3800

1%%-tile: 0.03082749863175%%-tile: 0.040010306653

10%%-tile: 0.0445875404825%%-tile: 0.056918476837650%%-tile: 0.071327547470175%%-tile: 0.083405627784690%%-tile: 0.097118345561595%%-tile: 0.10911169728499%%-tile: 0.131382333187

Minimum: 0.0106087128382


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Maximum: 0.157409838043

Mean: 0.0715489044147Median: 0.0713282232944Geometric Mean: 0.0683651624522

Harmonic Mean: 0.0649405590527Root Mean Square: 0.074583983973Trim Mean (10%%): 0.0707886825735Interquartile Mean: 0.0708985139849Midrange: 0.0840092754405Winsorized Mean: 0.0706747815961TriMean: 0.0707447998906

Variance: 0.00044364169015Standard Deviation: 0.0210628034732Interquartile Range: 0.026487150947

Range: 0.146801125205Mean Difference: 0.0234514220052Median Abs. Deviation: 0.0132101977283

Average Abs. Deviation: 0.0164843215898Quartile Dispersion: 0.188756956749Relative Mean Diff.: 0.327767730296

Standard Error: 0.000341683791242Coef. of Variation: 0.294383312302Skewness: 0.485000418628Kurtosis: 3.62869117533

Sum: 271.885836776Sum Absolute: 271.885836776Sum Squares: 21.1385285281Mean Square: 0.00556277066528——————————————————————————————


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MAPA DE VECTORES CONTOUR MAP

3D WIREFRAME


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CONCLUSIÓNLas principales ventajas de este método son:

• Es un método muy económico y robusto, dada la sencillez de losaparatos.

• Es un método que no es agresivo con el medio.

En cuanto a las limitaciones que presenta este método tenemos:

• Es un método que no nos permite estimar la profundidad del flujo.

• No tenemos la capacidad de controlar la profundidad de investigación.

• Dado que es un método pasivo (simplemente medimos el potencialespontáneo que ya existe de forma natural en el terreno), nuestra señalde campo en general se verá afectada por niveles significativos de ruido.En consecuencia la calidad del estudio dependerá en gran medida de lacapacidad que tengamos de detectar y minimizar todos esos “ruidos” y“errores”, a fin de quedarnos simplemente con las variaciones delpotencial electrocinético.

• Con objeto de solventar el problema anteriormente expuesto, se requiereque el responsable del proyecto tenga cierta experiencia.

• El rango de aplicabilidad del método se ve restringido enormementecuando trabajamos en medio fisurado, así como con fluidos de elevadasalinidad.

1. Para medios fisurados, solo en los casos de tener fisuras depequeña apertura y cierto relleno (preferentemente arenoso),

la magnitud de la anomalía será lo suficientemente significativacomo para ser detectado.

2. En lo que concierne a la salinidad, en el caso de analizarfiltraciones de agua con elevada concentración de sal, ladetección será prácticamente imposible dado que la magnitudde la anomalía del potencial electrocinético será casiinapreciable.

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Practica 1: Metodo de Potencial Espontaneo