CIUDAD MADERO TMPS. A 10-12-2012

MÉTODOS ELÉCTRICOS I

MÉTODO DEL POTENCIAL ESPONTANEO

SP (Self Potencial= Potencial Espontaneo) es un tipo de registro geofísico y también se usa como sondeo eléctrico vertical. Es súper sencillo de entender, lo único que se hace es medir el voltaje (o potencial eléctrico) entre dos puntos. Es la medida de la diferencia de potencial entre un electrodo fijo y otro móvil, sin fuente emisora. Esta diferencia de potencial se debe entre otras causas, a procesos de oxidación-reducción en presencia de agua. Las anomalías son negativas. Solo tendremos información de las capas que estén por encima del nivel freático. Técnica consiste en medir la diferencia de los potenciales naturales utilizando, un voltímetro y dos electrodos impolarizables clavados en el suelo unidos al voltímetro por un cable conductor.

El método de potencial espontáneo es una técnica pasiva por medio de la cual se miden potenciales eléctricos naturales de la tierra.

Como estos conceptos sencillos indican, el potencial espontaneo es una técnica para medir la diferencia de potencial eléctrico de la tierra por medio de electrodos impolarizables (no polarizables) incrustados en el suelo o en fluidos conectados a un voltímetro para visualizar los datos.

Algunos de los potenciales espontáneos son hechos por perturbaciones en el ambiente hechas por el hombre, tales como cables subterráneos, tuberías de drenaje o lugares de depósito de aguas negras. El estudio del potencial espontaneo es importante en el ámbito de los problemas del medio ambiente. Otros mecanismos productores del potencial espontaneo son debido a acciones mecánicas o electroquímicas. En cada caso las aguas subterráneas juegan un papel importante como electrolito.

Estudio del potencial en terrenos no consolidados.

En este estudio se realiza un profundo análisis de la influencia que tienen sobre el valor del potencial, factores como el gradiente hidráulico, el tamaño de grano, la permeabilidad, así como la concentración de sal en un fluido Utilizando arenas de cuarzo limpias y bajo la hipótesis de régimen laminar. De esta manera concluimos que:

A medida que aumentamos el gradiente de presión del fluido, la amplitud del potencial también incrementa su valor, pero siempre en valores negativos.

Dado un gradiente hidráulico, las mayores amplitudes del potencial electrocinético se obtienen para terrenos de permeabilidad entre 60-70 Darcy (corresponden a arenas de tamaño de grano medio).

Fijado un gradiente hidráulico y una permeabilidad, un aumento de la concentración de sal del fluido conlleva una disminución significativa del valor del potencial, llegándose incluso a valores casi imperceptibles. Este aspecto limitará el uso del método del Potencial espontáneo en problemas en donde el aguas presente elevada salinidad.

Equipo requerido.

El equipo básico requerido es bastante sencillo y consta de:

• Unos electrodos• Cable eléctrico• Un carrete para recoger el cable• Un milivoltímetro con el que medir el potencial

En este método en el que solo se precisan también 2 electrodos, se basa en colocar estaciones fijas de medida a lo largo del perfil que previamente hayamos definido. En el momento de realizar las medidas iremos a una de estas estaciones, colocaremos un electrodo (será el B) y mediremos el potencial con respecto al electrodo A, que estará situado siempre en una misma base (denominada base de referencia), en la que supondremos de forma arbitraria potencial cero.

La correcta ubicación de esta base de referencia será fundamental a la hora de obtener unos resultados óptimos, siendo las zonas idóneas para su emplazamiento aquellas que presenten un valor del potencial muy estable en el tiempo.

Ventajas

• La principal ventaja es que ahora no tendremos problemas de acumulación del error, ya que cada lectura si bien está sujeta a las tres componentes del error anteriormente mencionadas, ya corresponde al valor total del potencial.

• La flexibilidad a la hora de colocar las bases, dado que podemos optar por densificar su número en aquellas zonas de especial interés.

Desventajas

Dado que las distancias entre las estaciones de medida y la base de referencia pueden llegar a ser incluso de algún kilómetro, esto conlleva:

• Un aumento de la susceptibilidad del cable eléctrico a sufrir algún percance, ya sea fortuito o por vandalismo.

• Dificultad a la hora de encontrar la ubicación precisa del fallo.

Fenómenos que “contaminan” nuestras medidas de potencial.

El método del Potencial espontáneo es un método pasivo, dado que simplemente medimos un potencial eléctrico que ya existe de forma natural en el terreno. Esta imposibilidad de poder modificar ningún parámetro de estudio (i.e. intensidad, frecuencia, etc.), y por tanto de intentar separar la señal de nuestro interés del resto, conllevará que el registro de campo obtenido se vea afectado por una gran variedad de potenciales espontáneos, que perturbarán y enmascararán el potencial de nuestro interés: el potencial electrocinético. Destacar que el orden de magnitud de éstos potenciales en muchas ocasiones son similares al del propio potencial electrocinético, que suele ser de algunas decenas de mV.

En consecuencia nuestro primer objetivo será el reconocer cada uno de estos fenómenos perturbadores, para posteriormente poder filtrarlos de nuestro registro, y quedarnos simplemente con las variaciones espaciales del potencial electrocinético.

Aunque comúnmente se denomina “ruido” a todas aquellas anomalías de potencial que no son de nuestro interés, basándonos en la nomenclatura usada por Corwin,estableceremos una clasificación de éstos. Así, Corwin distingue entre“error” y “ruido”.

• “Error” serían todos aquellos errores irreproducibles asociados al propio proceso de adquisición de datos.

• “Ruido” serían todos aquellos potenciales generados de forma natural (i.e. corrientes telúricas) o artificial (i.e. actividad humana), y cuya génesis no está ligada al movimiento del agua en el terreno.

En el siguiente esquema se intenta resumir la mayoría de los fenómenos que perturban nuestra señal de campo.

“Errores”Polarización del electrodo

DerivaEfecto contacto suelo-electrodoResponde a la variación de algunos de los parámetros medioambientales:• Temperatura• humedad del suelo• composición química del fluido

“Ruidos”Efectos topográficos

Aquellos que generan un valor de potencial bastante estable en el tiempo

Potenciales electroquímicos Corrosión de elementos metálicos enterrados Actividad biológica y cambios en la vegetación Depósitos de minerales conductivos Actividad geotérmica Equipos eléctricos en el terreno Efectos distorsionadores del terreno o variaciones laterales de resistividad

Aquellos que generan un valor de potencial variable en el tiempo

Cambios de las propiedades del terreno debido a lluvias, cambios de temperatura o actividades humana

Variaciones del nivel freático Variaciones en los campos de corrosión debido a los cambios de las propiedades del

suelo Corrientes telúricas Corrientes eléctricas debido a las actividad humana

DESARROLLO: MATERIALES:

Multímetro 50 mts. cable 2 electrodos de cobre Cinta métrica Martillo Estacas Hilo

PROCEDIMIENTO:I. PARTE:1.- seleccionar un lugar con suficiente espacio para trazar un cuadro de 16 metros por 16 metros.

2.-Trazar una línea recta marcando 8 puntos con distancias de 2 metros.

3.- marcar el origen y seleccionar un punto de referencia.

4.- limpiar alrededor del punto seleccionado para que la vegetación no cause ruido en las mediciones.

5.- colocar un electrodo en el punto de referencia y adjuntar a él un extremo del cable conectado al multímetro, colocar el otro electrodo en el origen y tomar la medición en ese punto.

6.-de madera semejante clavar el electrodo en cada punto (con separación de 2 metros cada uno) y tomar la medición correspondiente. Así realizarlo con los restantes puntos hasta a completar la grid de ocho puntos por ocho.

II PARTE:

En otro espacio seleccionado realizar un rectángulo con un área arbitraria.

1.-Trazar puntos a distancias de 2 metros, tomar un punto como origen y seleccionar un punto de referencia fuera del área a trabajar.

2.- clavar un electrodo en el punto de referencia y adjuntarlo a un extremo del cable del multímetro.

3.- clavar el otro electrodo en el origen del plano y tomar la primera medición con el multímetro, así sucesivamente con los restantes puntos (limpiar alrededor la vegetación para evitar ruido).

III. PARTE:

En un tercer espacio, con un determinado alejamiento de los anteriormente medidos, trazar una recta con 10 puntos a una distancia de 2 metros cada uno.

1.- marcar un punto de referencia, clavar el electrodo y conectarle el cable al multímetro, colocar el segundo electrodo en el primer punto y tomar la medición correspondiente, así para los demás puntos.

Resultados :

Estos resultados fueron realizados con la ayuda del programa Surfer 8

Anomalías de la malla 1

0 1 2 3 4 5 6 70

1

2

3

4

5

6

7

Anomalías en 3d de la malla 1

-130-125-120-115-110-105-100-95-90-85-80-75-70-65-60-55-50-45-40-35-30-25-20

——————————Gridding Report Malla 1——————————Mon Dec 10 11:56:46 2012Elasped time for gridding: 0.09 seconds

Data Source

Source Data File Name: C:\Users\ESTEBAN\Documents\tec\metodos electrikos 1\medicion de voltaje en el suelo\prueba 1\malla 1.xlsX Column: AY Column: BZ Column: C

Data Counts

Active Data: 60

Original Data: 60Excluded Data: 0Deleted Duplicates: 0Retained Duplicates: 0Artificial Data: 0Superseded Data: 0

Univariate Statistics

———————————————————————————————————————————— X Y Z————————————————————————————————————————————Minimum: 0 0 -13325%-tile: 1 1 -110.6Median: 3 3 -89.375%-tile: 5 6 -74.5Maximum: 7 7 -19.6

Midrange: 3.5 3.5 -76.3Range: 7 7 113.4Interquartile Range: 4 5 36.1Median Abs. Deviation: 2 2 19.6

Mean: 3.3333333333333 3.4333333333333 -90.815666666667Trim Mean (10%): 3.3148148148148 3.4259259259259 -91.53037037037Standard Deviation: 2.2705848487902 2.333571416425 23.05759776203Variance: 5.1555555555556 5.4455555555556 531.65281455556

Coef. of Variation: -1Coef. of Skewness: 0.42490976529723

————————————————————————————————————————————

Inter-Variable Correlation

————————————————————————————X Y Z

————————————————————————————X: 1.000 -0.034 0.211 Y: 1.000 -0.140Z: 1.000 ————————————————————————————

Inter-Variable Covariance

————————————————————————————————X Y Z

————————————————————————————————X: 5.1555555555556 -0.17777777777778 11.063888888889Y: 5.4455555555556 -7.5368777777778Z: 531.65281455556————————————————————————————————

Planar Regression: Z = AX+BY+C

Fitted Parameters———————————————————————————————————————————— A B C————————————————————————————————————————————Parameter Value: 2.1006521274011 -1.3154633053695 -93.301416409568Standard Error: 1.3031688082885 1.2679943415012 6.916393223224————————————————————————————————————————————

Inter-Parameter Correlations————————————————————————————

A B C————————————————————————————A: 1.000 -0.034 -0.649B: 1.000 0.651 C: 1.000 ————————————————————————————

ANOVA Table————————————————————————————————————————————Source df Sum of Squares Mean Square F ————————————————————————————————————————————Regression: 2 1989.3520731298 994.67603656492 1.8956Residual: 57 29909.816800204 524.73362807375 Total: 59 31899.168873333 ————————————————————————————————————————————

Coefficient of Multiple Determination (R^2): 0.062363758787235

Nearest Neighbor Statistics

————————————————————————————————— Separation |Delta Z|—————————————————————————————————Minimum: 1 0.1000000000000125%-tile: 1 6.6Median: 1 13.775%-tile: 1 26Maximum: 1 60.64

Midrange: 1 30.37Range: 0 60.54Interquartile Range: 0 19.4Median Abs. Deviation: 0 8.1

Mean: 1 17.535Trim Mean (10%): 1 16.206666666667Standard Deviation: 0 15.546234109906Variance: 0 241.685395

Coef. of Variation: 0 0.88658306871433Coef. of Skewness: 0 1.2310045790973

Root Mean Square: 1 23.434197660684Mean Square: 1 549.16162—————————————————————————————————

Complete Spatial Randomness

Lambda: 1.2244897959184Clark and Evans: 2.21313334069Skellam: 461.62177767034

Exclusion Filtering

Exclusion Filter String: Not In Use

Duplicate Filtering

Duplicate Points to Keep: FirstX Duplicate Tolerance: 8.3E-007 Y Duplicate Tolerance: 8.3E-007

No duplicate data were found.

Breakline Filtering

Breakline Filtering: Not In Use

Gridding Rules

Gridding Method: KrigingKriging Type: Point

Polynomial Drift Order: 0Kriging std. deviation grid: no

Semi-Variogram ModelComponent Type: LinearAnisotropy Angle: 0Anisotropy Ratio: 1Variogram Slope: 1

Search ParametersNo Search (use all data): true

Output Grid

Grid File Name: C:\Users\ESTEBAN\Documents\tec\metodos electrikos 1\medicion de voltaje en el suelo\prueba 1\malla 1.grdGrid Size: 100 rows x 100 columnsTotal Nodes: 10000Filled Nodes: 10000Blanked Nodes: 0

Grid Geometry

X Minimum: 0X Maximum: 7X Spacing: 0.070707070707071

Y Minimum: 0Y Maximum: 7Y Spacing: 0.070707070707071

Grid Statistics

Z Minimum: -132.82185968959Z 25%-tile: -109.23960161846Z Median: -90.162314951049Z 75%-tile: -76.864787289936Z Maximum: -19.600000040909

Z Midrange: -76.21092986525Z Range: 113.22185964868Z Interquartile Range: 32.37481432852Z Median Abs. Deviation: 16.246421775989

Z Mean: -91.532639666951Z Trim Mean (10%): -91.552739345316Z Standard Deviation: 19.007208535209Z Variance: 361.27397630091

Z Coef. of Variation: -1Z Coef. of Skewness: 0.022916937570661

Z Root Mean Square: 93.4852828027Z Mean Square: 8739.4981007008

Anomalías de la malla 2

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

5.5

6

Anomalías en 3d de la malla 2

1 0

1 5

2 0

2 5

3 0

3 5

4 0

4 5

5 0

5 5

6 0

6 5

——————————Gridding Report Malla 2——————————Mon Dec 10 11:44:16 2012Elasped time for gridding: 0.03 seconds

Data Source

Source Data File Name: C:\Users\ESTEBAN\Documents\tec\metodos electrikos 1\medicion de voltaje en el suelo\prueba 2\malla 2.xlsX Column: AY Column: BZ Column: C

Data Counts

Active Data: 28

Original Data: 28Excluded Data: 0Deleted Duplicates: 0Retained Duplicates: 0Artificial Data: 0Superseded Data: 0

Univariate Statistics

———————————————————————————————————————————— X Y Z————————————————————————————————————————————Minimum: 0 0 -66.825%-tile: 1 1 -41.9Median: 2 3 -32.875%-tile: 3 5 -27.7Maximum: 3 6 -7.7

Midrange: 1.5 3 -37.25Range: 3 6 59.1Interquartile Range: 2 4 14.2Median Abs. Deviation: 1 2 7.9

Mean: 1.5 3 -33.682142857143Trim Mean (10%): 1.5 3 -33.407692307692Standard Deviation: 1.1180339887499 2 12.971371046915Variance: 1.25 4 168.25646683673

Coef. of Variation: -1Coef. of Skewness: 0.13605663786117

————————————————————————————————————————————

Inter-Variable Correlation

————————————————————————————X Y Z

————————————————————————————X: 1.000 0.000 0.291 Y: 1.000 0.453 Z: 1.000 ————————————————————————————

Inter-Variable Covariance

————————————————————————————————X Y Z

————————————————————————————————X: 1.25 0 4.2160714285714Y: 4 11.753571428571Z: 168.25646683673————————————————————————————————

Planar Regression: Z = AX+BY+C

Fitted Parameters———————————————————————————————————————————— A B C————————————————————————————————————————————Parameter Value: 3.3728571428571 2.9383928571429 -47.556607142857Standard Error: 1.9555021850968 1.0931589540065 4.9131384342633————————————————————————————————————————————

Inter-Parameter Correlations————————————————————————————

A B C————————————————————————————A: 1.000 0.000 -0.597B: 1.000 0.667 C: 1.000 ————————————————————————————

ANOVA Table————————————————————————————————————————————Source df Sum of Squares Mean Square F ————————————————————————————————————————————Regression: 2 1365.190875 682.5954375 5.1001Residual: 25 3345.9901964286 133.83960785714 Total: 27 4711.1810714286 ————————————————————————————————————————————

Coefficient of Multiple Determination (R^2): 0.28977677875285

Nearest Neighbor Statistics

————————————————————————————————— Separation |Delta Z|—————————————————————————————————Minimum: 1 025%-tile: 1 4.9Median: 1 17.775%-tile: 1 24.3Maximum: 1 35.8

Midrange: 1 17.9Range: 0 35.8Interquartile Range: 0 19.4Median Abs. Deviation: 0 9.9

Mean: 1 15.517857142857Trim Mean (10%): 1 15.334615384615Standard Deviation: 0 10.50710825963Variance: 0 110.39932397959

Coef. of Variation: 0 0.6770978855458Coef. of Skewness: 0 0.14925638128289

Root Mean Square: 1 18.74041659851Mean Square: 1 351.20321428571—————————————————————————————————

Complete Spatial Randomness

Lambda: 1.5555555555556Clark and Evans: 2.4944382578493Skellam: 273.66762671271

Exclusion Filtering

Exclusion Filter String: Not In Use

Duplicate Filtering

Duplicate Points to Keep: FirstX Duplicate Tolerance: 3.5E-007 Y Duplicate Tolerance: 7.1E-007

No duplicate data were found.

Breakline Filtering

Breakline Filtering: Not In Use

Gridding Rules

Gridding Method: KrigingKriging Type: Point

Polynomial Drift Order: 0Kriging std. deviation grid: no

Semi-Variogram ModelComponent Type: LinearAnisotropy Angle: 0Anisotropy Ratio: 1Variogram Slope: 1

Search ParametersNo Search (use all data): true

Output Grid

Grid File Name: C:\Users\ESTEBAN\Documents\tec\metodos electrikos 1\medicion de voltaje en el suelo\prueba 2\malla 2.grdGrid Size: 100 rows x 51 columnsTotal Nodes: 5100Filled Nodes: 5100Blanked Nodes: 0

Grid Geometry

X Minimum: 0X Maximum: 3X Spacing: 0.06

Y Minimum: 0Y Maximum: 6Y Spacing: 0.060606060606061

Grid Statistics

Z Minimum: -66.799999998959Z 25%-tile: -38.956314660309Z Median: -34.799907931972Z 75%-tile: -30.004539121676Z Maximum: -7.6999999886327

Z Midrange: -37.249999993796Z Range: 59.100000010326Z Interquartile Range: 8.9517755386334Z Median Abs. Deviation: 4.4383810736995

Z Mean: -34.389061801457Z Trim Mean (10%): -34.467832471467Z Standard Deviation: 7.279276595032Z Variance: 52.98786774698

Z Coef. of Variation: -1Z Coef. of Skewness: 0.11886583959473

Z Root Mean Square: 35.151037528519Z Mean Square: 1235.5954393314

Conclusiones:

Al realizar la práctica nos pudimos dar cuenta de lo fácil y sencillo que es este método del potencial espontaneo, es un método pasivo que mide el potencial eléctrico que existe en la tierra y es medido entre dos puntos distantes con ayuda de un multímetro, al realizar esta medición podemos encontrar distorsiones en los datos, esto debido a los ruidos que pueden ser originados por tuberías, aguas subterráneas o presencia de algún cable o alambre que este bajo la tierra.

Con ayuda de un software podemos eliminar estos ruidos y así tener una mejor interpretación del terreno en el cual nos encontremos trabajando.

Esta práctica nos fue útil para ver de manera práctica como aplicar el método del potencial espontaneo, ya que en nuestra carrera la comprensión de este método es de mucha importancia. También nos sirve para futuras prácticas semejantes a esta y que para entonces se nos facilite la realización de la misma.