Professor Advisor | dc.contributor.advisor | Barra Ortega, Leonel | es_CL |
Author | dc.contributor.author | Valenzuela Dupre, Alfredo Darío | es_CL |
Staff editor | dc.contributor.editor | Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas | es_CL |
Staff editor | dc.contributor.editor | Departamento de Ingeniería Civil | es_CL |
Staff editor | dc.contributor.editor | Espinoza Contreras, Carlos | |
Staff editor | dc.contributor.editor | Pérez Soto, Félix | |
Admission date | dc.date.accessioned | 2012-09-12T18:18:32Z | |
Available date | dc.date.available | 2012-09-12T18:18:32Z | |
Publication date | dc.date.issued | 2012 | es_CL |
Identifier | dc.identifier.uri | https://repositorio.uchile.cl/tesis/uchile/2012/cf-valenzuela_ad/html/index-frames.html | es_CL |
Identifier | dc.identifier.uri | https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/104387 | |
Abstract | dc.description.abstract | “En esta memoria se propone el uso de un software computacional como es el programa Excel, para construir un modelo geoestadístico para la complementación y generación de información hidrogeológica en la zona del Maipo medio, específicamente se desea obtener la permeabilidad en puntos definidos donde esta no es conocida. El “Excel” realizado es de fácil uso, ya que basta con introducir las coordenadas del punto donde se requiere información para que este entregue la permeabilidad estimada en ese punto.
Para la generación de información hidrogeológica se utilizan datos de 83 pozos ya existentes en archivos de la DGA, los cuales se trabajan mediante un método geoestadístico llamado Kriging o Krigeado, el cual básicamente utiliza las distancias entre el punto que se desea estimar y los puntos en los cuales ya se conoce información para realizar la estimación.
Para el Kriging se construye el variograma experimental el cual es la varianza de las diferencias de los valores de la variable regionalizada en las localizaciones separadas una distancia h, de este variograma construido sólo se toma el 39,5% para ajustar el variograma teórico.
Se ajustan diferentes variogramas teóricos y se escoge finalmente el con menor varianza del error, el cual resulta ser el llamado modelo esférico, este posee una varianza del error de 0,0068, con un valor para el alcance de 1500 metros y una meseta de 0,27.
Conociendo el variograma teórico con que se trabaja, se realiza la estimación con el método de Kriging. Para hacer esto se debe validar el modelo a utilizar, esto se hace mediante el método llamado live one out, consistente en eliminar uno de los puntos donde se tienen datos de la estimación y estimarlo mediante el resto de los datos, este procedimiento se realiza con todos los puntos de permeabilidad conocida, esperando un error bajo en las estimaciones para poder aseverar la correcta estimación del resto de los puntos requeridos. Esta validación arroja los siguientes resultados.
Los cuales dan cuenta de una estimación correcta.
Finalmente se concluye que para el área y datos propuestos es posible realizar una estimación confiable de la permeabilidad. | |
Lenguage | dc.language.iso | es | es_CL |
Publisher | dc.publisher | Universidad de Chile | es_CL |
Publisher | dc.publisher | CyberDocs | es_CL |
Type of license | dc.rights | Valenzuela Dupre, Alfredo Darío | es_CL |
Keywords | dc.subject | Ingeniería | es_CL |
Keywords | dc.subject | Geología, Metódos estadísticos | es_CL |
Keywords | dc.subject | Hidrogeología | es_CL |
Keywords | dc.subject | Kriging | es_CL |
Título | dc.title | Construcción de Modelo Geoestadístico para Generación y Complementación de Información Hidrogeológica | es_CL |
Document type | dc.type | Tesis | |