La fase de inversión se puede llevar a cabo solo después de haber completado el análisis espectral. En la ventana aparecen los puntos con los cuales se llevará a cabo la inversión y el gráfico del espectro velocidad-frecuencia.
Como primer paso es necesario definir el modelo de terreno en el cual se deberá basar la elaboración. Si en la fase de análisis espectral se había definido un modelo preliminar, se copia automáticamente el mismo.
Los parámetros a definir son:
•número de estratos;
•espesor mínimo del estudio;
•espesor inicial del estudio;
•espesor máximo del estudio;
•peso por unidad de volumen;
•peso saturado por unidad de volumen;
•presencia de nivel freático;
•coeficiente de Poisson;
•velocidad mínima de onda admisible en el estrato;
•velocidad inicial de onda;
•velocidad máxima de onda admisible en el estrato;
El resultado de la inversión depende en gran medida de las configuraciones seleccionadas para el modelo, por lo tanto es oportuno que el usuario cambie los parámetros de setup según sus propias necesidades.
Para determinar el modelo de estratigrafía del suelo que genera una curva de dispersión similar a la obtenida con el estudio experimental, el software aplica un algoritmo heurístico. A partir del modelo establecido por el usuario, el programa construye un conjunto de modelos compatibles y, en cada uno de ellos, confronta la curva de dispersión generada con la de la prueba experimental. La generación de los modelos está formulada para minimizar el valor de una función objetivo que evalúa la eficacia de la solución que da el modelo. El usuario puede seleccionar el número máximo de modelos a generar de modo tal que se pueda procesar un número suficientemente elevado de intentos.
El software permite ver el modelo con el factor de desadaptación más bajo, el modelo con el menor valor de error porcentual y suministra la evaluación paralela de todos los modelos examinados, permitiéndole al usuario elegir cuál utilizar entre todos los examinados.
Al programa se le pueden imponer también restricciones de cálculo. De hecho se puede seleccionar, para cada estrato, una velocidad o un espesor fijos, los cuales no se optimizarán en el cálculo y se pueden utilizar modelos de estratigrafía que no permitan la inversión de velocidad entre los estratos.
El output gráfico puede también evidenciar los modos superiores del modelo que se ha seleccionado como solución, mientras que los resultados de la elaboración se sintetizan en la tabla inferior.
Otras operaciones que se pueden efectuar en esta fase son:
•exportar las imágenes visualizadas;
•adaptar las dimensiones de los textos;
•utilizar en los gráficos los instrumentos de zoom, mover, etc.
Note teoriche
Spettro f-k
Il metodo di elaborazione dei dati si basa sulla trasformata di Fourier e consiste nella trasformazione dei dati sperimentali dal dominio spazio-tempo a domini differenti, nei quali la curva di dispersione viene agevolmente ricavata dai massimi spettrali.
Applicando una doppia trasformata di Fourier ai dati di campo, la curva di dispersione può essere identificata come i massimi nel grafico frequenza-velocità di fase (f-c) o in quello frequenza-numero d’onda (f-k) in cui il numero d’onda (k) corrisponde al reciproco della lunghezza d’onda.
In teoria, i metodi basati sulla trasformata di Fourier permettono di identificare anche i diversi modi di propagazione delle onde Rayleigh ovvero i modi in cui può “oscillare” il terreno energizzato.
Dal picking sullo spettro f-k e tramite un algoritmo di interpolazione vengono ricavate la curve di dispersione di campagna per ogni modo.
Inversione
Il processo d’inversione dei dati sperimentali è l’ultimo dei passaggi da svolgere e fornisce il profilo della velocità delle onde di taglio derivante dalle caratteristiche di dispersione osservate dai dati sperimentali.
L’inversione infatti consiste in un processo atto a determinare quel modello del sottosuolo che risulta avere una curva di dispersione più vicina possibile a quella ricavata dai dati di campagna.
Per fare questo è necessario risolvere quindi un problema diretto: si simula la risposta di un terreno ipotetico di cui si conoscono a priori alcuni parametri per ricostruire la cosiddetta curva di dispersione teorica.
Successivamente si esegue un’operazione di calibrazione detta anche ottimizzazione in cui viene minimizzata in maniera iterativa una funzione di misfit fra la curva di dispersione sperimentale e quella teorica identificando i parametri del modello.
© Geostru