Dados da Submissão

Título

OTIMIZAÇÃO DO PROCESSAMENTO DE DADOS GEOELÉTRICOS COM APRENDIZADO DE CÓDIGO ABERTO

Texto do resumo

A aplicação dos métodos geoelétricos tem se tornado uma prática amplamente adotada em diversas áreas da geologia, incluindo prospecção geológica, geotecnia, hidrogeologia, monitoramento ambiental, etc. Entre esses métodos, destaca-se a eletrorresistividade, que consiste na medição da resistividade elétrica dos materiais, utilizando-se das propriedades eletromagnéticas dos solos e rochas. A análise de dados geoelétricos frequentemente requer o uso de softwares comerciais, cujo custo pode ser uma barreira significativa. Visto isso, o presente trabalho tem como objetivo apresentar uma alternativa para otimização e processamento de dados geoelétricos com a utilização da biblioteca pyGIMLi. Como objetivos específicos o trabalho buscou estabelecer uma lógica para padronização de tabelas dos dados adquiridos em campo, estabelecer funções para automatizar o processo de inversão dos dados geofísicos e cálculos necessários para aplicação da biblioteca. Para isso, foi utilizado como ambiente de desenvolvimento do script a plataforma Jupyter Notebook, utilizando linguagem de programação Python 3. O script foi subdividido em duas partes principais para criação de um processo sistemático para melhor compreensão da lógica de aplicação da biblioteca, garantindo sua consistência e facilitando análises futuras. A primeira etapa foi desenvolvida com o objetivo de padronizar os dados coletados em campo, a fim de adequá-los ao padrão requerido pela biblioteca em uso: número de eletrodos, posições dos eletrodos na topografia, número total de combinações do arranjo escolhido, combinações dos eletrodos com as respectivas leituras de diferença de potencial e intensidade da corrente. A segunda etapa foi desenvolvida para implementação de um processo abrangente para inversão dos dados de resistividade. Para isso, estabeleceu-se uma lógica compreensível, permitindo que geocientistas entendessem e se familiarizassem com o processo de inversão, de forma a garantir a consistência dos dados. Esse processo incluiu a inserção dos dados normalizados anteriormente, plotagem dos dados topográficos, normalização de efeitos topográficos, cálculo de resistividade aparente, remoção de efeitos topográficos, estimativa de erro, avaliação automática para melhor discretização e inversão dos dados. Como resultado foram obtidos modelos geofísicos plotados junto com estatísticas relevantes para análises e interpretações. Sendo assim, a lógica do script foi aplicada diretamente nas pastas, permitindo a automatização do processo que possuía inúmeras planilhas. Os resultados apresentam uma alternativa eficiente e menos propensa a erros manuais, facilitando a interpretação e análise de dados de resistividade coletados em campo.

Palavras Chave

Métodos geoelétricos; Inversão geofísica; python; pyGIMLi