Unidad de Postgrado Ciencias Físicas

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12672/34

Browse

Browsing Unidad de Postgrado Ciencias Físicas by browse.metadata.advisor "Jimenez Tintaya, Cesar Omar"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Item
    Aplicaciones del monitoreo microsísmico para el modelamiento estructural mediante la correlación de velocidades de onda con el mapeo geomecánico usando la tabla GSI
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Espinoza Saenz, Peter Andree; Jimenez Tintaya, Cesar Omar
    Presenta un análisis exhaustivo y riguroso acerca de la microsismicidad y su relevancia en el análisis de estructuras geológicas, con un enfoque particular en la aplicación de la tabla GSI y su relación con la seguridad en el entorno minero. La microsismicidad, una técnica dedicada a la detección y análisis de eventos sísmicos de pequeña magnitud que suceden durante las operaciones de avance y explotación minera, constituye un elemento fundamental para garantizar la operación segura y eficiente de instalaciones subterráneas. La ocurrencia de estos eventos sísmicos revela la existencia de tensiones y deformaciones en las estructuras geológicas, factores que pueden ejercer un impacto considerable en la seguridad operativa. En este sentido, el monitoreo de la microsismicidad emerge como una herramienta indispensable en la gestión del riesgo geomecánico. Al analizar las variaciones en las velocidades P y S aparentes, así como las velocidades reales (Vp y Vs), durante dos períodos específicos. Se observa un aumento del 1% en las velocidades P aparentes y un descenso del 0.9% en las velocidades S aparentes entre los períodos analizados. Estos cambios sugieren presiones intensas en el macizo rocoso, afectando las condiciones geomecánicas y estructurales de la roca. Además, se detecta un aumento en las velocidades reales Vp y Vs, lo que indica compresión en las microfracturas y el cierre de juntas. Estas variaciones pueden estar asociadas con eventos microsísmicos de magnitud elevada y un posible estado de subsidencia o hundimiento en áreas cercanas; estos valores son patrones que se modifican a medida que se avanza en el laboreo minero (sismicidad inducida). La combinación de la tomografía sísmica con otras técnicas, como el mapeo GSI, fortalece la fundamentación de hipótesis sobre procesos de subsidencia. Se observan zonas con velocidades atípicas en el volumen de adquisición de Pencas, lo que revela la naturaleza dinámica de las presiones litostáticas. Aunque no se puede predecir la ocurrencia de eventos microsísmicos, sí se puede discernir la escala de magnitud con la que pueden ocurrir. El análisis de las velocidades de onda para Vp y Vs ofrece una solución sistemática para el mapeo geomecánico y permite determinar las variaciones temporales de esta condición geomecánica.
  • Thumbnail Image
    Item
    Dinámica y modelado numérico del campo de la velocidad de flujo en un maremoto
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Avalos Carrión, Juan Pablo Alberto; Jimenez Tintaya, Cesar Omar
    Determina la distribución del campo de la velocidad de flujo, es decir las velocidades de las partículas de agua, en un maremoto mediante la simulación numérica, considerando como escenario el Maremoto de Perú de 1746 en el área de Costa Verde. Tomando como base el modelo numérico TUNAMI. El impacto de un maremoto es causado por el arribo de agua a la costa, donde el proceso de inundación tiene lugar. La interacción con las estructuras costeras está determinada por la velocidad de las masas de agua. La velocidad cambia dependiendo de la batimetría y la topografía costera, teniendo un comportamiento no lineal. La velocidad del agua, la velocidad de flujo, es difícil de medir, lo cual motiva el uso del modelado numérico. TUNAMI es el modelo numérico utilizado en las simulaciones de maremotos, el cual considera la propagación no lineal de ondas en la fase de inundación. TUNAMI escribe los valores del nivel del agua pero no escribe los valores de la velocidad de flujo. Con el fin de calcular y guardar los datos de la velocidad de flujo, se han implementado rutinas de programación. En el trabajo se estudia la velocidad de flujo, módulo y dirección, en el proceso de inundación en el maremoto de Callao de 1746. Los resultados muestran que los mayores valores de la velocidad de flujo son cercanos a 10 m/s. Se concluye que en las regiones costeras con mayor pendiente tienen lugar estos mayores valores. Debido al incremento de la velocidad de flujo, el comportamiento no lineal es relevante en el proceso de inundación.
  • Thumbnail Image
    Item
    Pronóstico de precipitaciones extremas en la cuenca del río Mantaro – aplicación del modelo meteorológico WRF
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Saavedra Juan de Dios, Miguel Fidencio; Jimenez Tintaya, Cesar Omar; Moya Álvarez, Aldo Saturnino
    Efectúa pronósticos de eventos de precipitación extrema, utilizando el modelo WRF, y evalúa su eficacia, utilizando información in-situ de registros meteorológicos, mediante las estaciones meteorológicas del SENAMHI ubicadas en la zona de estudio e información satelital. La zona de estudio es la cuenca del río Mantaro, que tiene mucha importancia en el desarrollo económico local y nacional, porque proporciona agua y alimentos a la ciudad de Lima, la capital del Perú. En los últimos años, esta zona ha sido afectada por eventos de precipitación extrema que produjeron inundaciones, ocasionando pérdidas materiales y humanas. Para considerar cuando la lluvia es extrema, se ha tomado como referencia la Nota Técnica 001 de SENAMHI (2014), que se basa en y las recomendaciones del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) y los criterios del “Statistical and Regional Dynamical Downscaling of Extremes for European Regions” (STARDEX), quienes definen precipitación extrema, a aquellos eventos que superan el percentil 90. Para poder pronosticar la ocurrencia de eventos de lluvias extremas, se ha utilizado modelización numérica, como herramienta para realizar previsiones con el fin de mitigar los efectos producidos por los eventos extremos. Las simulaciones se llevaron a cabo en los recursos computacionales, “HPC-Linux- Cluster, del Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos Computacionales del Instituto Geofísico del Perú´”.