Sobre la utilización del análisis de fourier, análisis espectral singular y redes neuronales artificiales en estratigrafía. parte 1: teoría y caso sintético

Abstract

En este trabajo se presentan los fundamentos conceptuales de 3 metodologías para el análisisde información estratigráfica: Análisis de Fourier (AF), Análisis Espectral Singular (AES) y RedesNeuronales Artificiales (RNA). En el análisis de Fourier, se asume que la señal estratigráfica estaconformada por una sumatoria de funciones periódicas y por medio de esta representación sepuede determinar las frecuencias principales. El análisis espectral singular permite separar la señalestratigráfica en componentes estadísticamente independientes que se pueden relacionar conprocesos geológicos particulares. Las redes neuronales artificiales permiten extraer los componentesprincipales no lineales de la señal estratigráfica y se pueden usar en una versión mejorada del AES.Así mismo estos componentes principales no lineales se pueden combinar con el Clasificador deSeñal Múltiple para determinar las frecuencias predominantes en la señal estratigráfica, siendo unaalternativa al análisis de Fourier.Estas 3 metodologías se aplican en un caso sintético que representa la curva de variacióngranulométrica en una sección. Los resultados indican que los componentes obtenidos del AES yRNA se encuentran asociados a frecuencias particulares que se pueden relacionar con procesosgeológicos, y que la combinación de redes neuronales artificiales y el clasificador de señal múltipledetectan las frecuencias predominantes en una señal de una mejor forma que con el AF.