Determinación de la geometría del basamento hidrogeológico en la Cuenca Interserrana mediante SEV

Abstract

El presente trabajo muestra una exploración geoeléctrica del sector suroeste de la Cuenca Interserrana en la provincia de Buenos Aires, Argentina. Debido a la relativa escasez de estudios regionales llevados aquí, un entendimiento más detallado de sus estructuras geológicas y acuíferos conforma un importante aporte al abordar desafíos ambientales y productivos que tienen lugar en la zona. El objetivo propuesto es obtener una sección de la profundidad del basamento hidrogeológico resistivo. Para cumplir con el objetivo desarrollamos un modelo consistente en la inversión 1D de 49 SEV Schlumberger distribuidos uniformemente a lo largo de una ruta de 139 km. El proceso de inversión fue con un software específico que implementa el algoritmo de Zohdy (1989) para la solución del problema directo e inverso. El paso de los 49 perfiles unidimensionales de resistividad verdadera a la sección continua se llevó a cabo usando una técnica de interpolación de machine learning. También se muestra un análisis de incertidumbre que reveló una correlación lineal entre esta misma característica y la profundidad obtenida para el basamento resistivo. Esta tendencia nos permitió establecer un criterio de confianza en cada valor de profundidad verdadera de basamento. Finalmente ofrecemos una interpretación geológica de los resultados y su correspondencia con los trabajos antecedentes.

This paper shows a geoelectric exploration of the southwest sector of the Interserrana Basin, Province of Buenos Aires, Argentina. Due to the relative scarcity of regional studies carried out in the zone, a more detailed understanding of its geological structures and aquifers makes an important contribution to addressing environmental and productivity challenges. The objective is to obtain a depth section of the resistive hydrogeological basement. To meet our objective, we developed a model consisting of the 1D inversion of 49 Schlumberger VES, distributed uniformly along a 139 km route. The inversion process was performed with specific software which implements Zohdy's algorithm (Zohdy, 1989) for the solution of direct and inverse problems. The transition from the 49 one-dimensional inverted profiles to a continuous section was carried out using a machine learning interpolation technique. An uncertainty analysis is also presented, which revealed a correspondence between this feature and the depth obtained for the resistive basement. This trend allowed us to establish a reliability criterion at each true basement-depth value. Finally, we offer a geological interpretation of our results and their correspondence with previous geological research.