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Modelo Desarrollado Por Investigadores de Texas A&M Prevé Deslizamientos Submarinos Y Ayuda a Proteger Estructuras Offshore Como Plataformas de Petróleo.
Científicos de Estados Unidos Anunciaron un Avance Importante en la Predicción de Deslizamientos Submarinos.
La Innovación, Creada Por Especialistas de Texas A&M University, Tiene Potencial Para Proteger Plataformas de Petróleo Y Otras Estructuras En el Fondo del Mar, Reduciendo Riesgos Geológicos Graves Que Afectan Directamente El Sector Energético.
Deslizamientos Son Amenaza Real Para El Sector Offshore
Los Deslizamientos Submarinos Están Entre Los Eventos Geológicos Más Peligrosos Del Ambiente Marino. Ellos Involucran El Desplazamiento Repentino De Grandes Masas De Sedimentos En El Fondo Del Océano, Podrían Destruir Tuberías, Anclas, Cables Y Comprometer Toda La Estructura De Una Plataforma Offshore. Además De Los Daños Materiales, Estos Deslizamientos Pueden Hasta Provocar Tsunamis.
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Causados Por Factores Como Terremotos, Tormentas O Hasta Acciones Humanas, Estos Eventos Ponen En Riesgo La Operación De Infraestructuras Esenciales. Ante Esto, Investigadores Norteamericanos Desarrollaron Un Método Para Prever Estas Ocurrencias Antes Que Causen Perjuicios.
Modelo Bayesiano Integra Datos Y Mejora Predicciones
Liderado Por El Profesor Zenon Medina-Cetina, De La Área De Ingeniería Civil Y Ambiental, El Equipo De Texas A&M Creó Un Modelo Que Combina Datos Geológicos Con Técnicas Estadísticas Para Prever El Riesgo De Deslizamiento. El Modelo Usa Una Enfoque Bayesiana, Que Permite Refinar Continuamente Las Predicciones Al Integrar Nuevos Datos.
El Proceso Comienza Con La Recolección De Información Del Lugar, Involucrando Especialistas De Diferentes Áreas. Geofísicos, Geólogos, Profesionales De Geomática Y Ingenieros Geotécnicos Trabajan En Conjunto, Cada Uno Contribuyendo Con Datos Que Alimentan El Sistema. El Orden En Que Estos Especialistas Actúan Es Esencial Para Garantizar La Precisión De Los Resultados.
Orden De Los Datos Interfiere En La Seguridad De Las Plataformas
Según Medina-Cetina, Seguir Una Secuencia Correcta En La Recolección Y Análisis De Los Datos Es Lo Que Garantiza Predicciones Confiables. Él Destaca Que La Interrupción De Esta Secuencia, Sea Por Falta De Tiempo O Corte De Presupuesto, Puede Comprometer Toda La Modelación.
“Es Muy Importante Comenzar Con El Geofísico, Luego Traer Al Geólogo Y, Por Último, Tener El Grupo De Geomática Trabajando Con Los Ingenieros Geotécnicos”, Afirmó El Profesor. Él Comparó El Proceso Con El Aprendizaje De Un Niño: No Se Puede Correr Antes De Aprender A Caminar.
El Modelo Bayesiano Está Estructurado Para Que Cada Etapa Del Análisis Se Base En La Anterior. Esto Permite Que Las Predicciones Se Vuelvan Más Precisos Con El Tiempo. Para Las Empresas Que Actúan En Alto Mar, Esto Representa Una Herramienta Estratégica Para Evaluar Riesgos Con Más Seguridad.
Modelo Ya Muestra Beneficios En La Práctica
Con La Aplicación De La Nueva Enfoque, Los Investigadores Afirman Que Es Posible Aumentar La Confianza En Los Datos Obtenidos Y, Así, Reducir Incertezas. Esto Ayuda A Las Empresas A Evitar Perjuicios Y Tomar Decisiones Más Asertivas Sobre La Instalación Y Mantenimiento De Sus Infraestructuras Submarinas.
La Iniciativa Demuestra Que Integrar Conocimiento Técnico Con Análisis Estadístico Puede Hacer La Diferencia En La Prevención De Catástrofes En El Ambiente Offshore.
El Estudio Fue Publicada En La Revista Landslides.
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