OPTIMIZACIÓN DE MODELOS DE TOMOGRAFÍA DE RESISTIVIDAD ELÉCTRICA MEDIANTE REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD Y OPTIMIZACIÓN POR ENJAMBRE DE PARTÍCULAS
La Tomografía de Resistividad Eléctrica (TRE) es una técnica geofísica utilizada para la caracterización del subsuelo a partir de su respuesta eléctrica resistiva. Los modelos geoeléctricos resultantes de la aplicación de una TRE, obtenidos mediante una metodología de inversión convencional, pueden presentar limitaciones derivadas de la regularización y de la naturaleza no lineal del problema inverso. En este trabajo se propone una metodología para optimizar modelos de resistividad eléctrica mediante la integración del Análisis de Componentes Principales (PCA) y de la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) al procedimiento de inversión convencional.
La metodología propuesta parte de un modelado inverso intermedio de resistividad, a partir del cual se genera un conjunto de modelos sintéticos mediante perturbaciones controladas y un esquema de conectividad espacial. Posteriormente se aplica PCA para reducir la dimensionalidad del problema y construir un espacio de búsqueda más eficiente. Sobre este espacio reducido se implementa un algoritmo PSO para explorar configuraciones alternativas de resistividad y optimizar el ajuste entre la respuesta observada y la calculada. Finalmente, los modelos optimizados son reconstruidos en el espacio original, evaluados mediante modelado directo y aplicados a datos reales. La estrategia propuesta combina herramientas de modelación geofísica, análisis estadístico y optimización bioinspirada, ofreciendo una alternativa para la exploración eficiente de espacios de solución complejos en problemas de inversión geofísica.