GeoModel-GIS: plug-in para QGIS de clasificación geológica y geotérmica de datos de magnetotelúrica para la comprensión de sistemas geotérmicos hidrotermales

La exploración de recursos geotérmicos es fundamental como parte del desarrollo económico y social de los gobiernos nacionales,para identificar el volumen, ubicación y profundidad de estos recursos utilizando métodos geológicos, geofísicos y geoquímicos. Este proceso requiere una clasificación precisa de datos, clave para decisiones estratégicas en sectores como la energía y minería. En este contexto, se diseñó e implementó el Plug-In GeoModel-GIS en QGIS, utilizando metodologías ágiles como Scrum y prácticas de Extreme Programming (XP) para identificar requerimientos funcionales y no funcionales, y desarrollar una herramienta con una base de código robusta basada en PyQGIS y PyQt5. El diseño del Plug-In se apoyó en la arquitectura 4+1, con diagramas de clases, secuencias y actividades que guiaron el desarrollo. Su implementación automatizada mostró altos niveles de aceptación entre los profesionales consultados, aunque se identificó la necesidad de integrar métodos adicionales de exploración geológica, geofísica y geoquímica para mejorar el análisis y la comprensión de las zonas geotérmicas. El Plug-In GeoModel-GIS permite automatizar la clasificación de capas del subsuelo según valores de resistividad aparente de datos de magnetotelúrica , y asignar su correspondiente significado geológico y geotérmico. Esto facilita la identificación de componentes clave de sistemas geotérmicos hidrotermales, como capas sello, posibles reservorios y tipos de basamentos. La herramienta incluye una interfaz gráfica organizada en dos módulos principales para la clasificación y edición de datos, con soporte para archivos en formato .txt de los modelos unidimensionales de datos magnetotelúricos y ademas brinda una seria de validadores generados automaticamente que le permiten al usuario corregir errores en la carga o edición de los datos.

• Autores: Rodriguez Rodriguez, Gilbert Fabian
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/93784
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/93784
• Palabra clave: Python; Magnetotelúrica; Clasificación geoeléctrica; Resistividad aparente; Modelo de capas; Exploracion geotérmica; Especialización en Sistemas de Información Geográfica -- Tesis y disertaciones académicas; Python; Magnetotelluric; Geoelectrical classification; Apparent resistivity; Layer model; Geothermal exploration
• License: Abierto (Texto Completo)