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Relación Cuantitativa Entre la Resistividad Eléctrica y el Contenido de Agua en Loess No Saturado: Modelo Teórico y Verificación mediante Imágenes de ERT

Autores: Zeng, Hu; Zhang, Qianli; Du, Cui; Liu, Jie; Li, Yilin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Relación Cuantitativa Entre la Resistividad Eléctrica y el Contenido de Agua en Loess No Saturado: Modelo Teórico y Verificación mediante Imágenes de ERT


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Medio poroso
Loess no saturado
Acoplamiento hidro-mecánico
Mitigación de geohazards
Tomografía de resistividad eléctrica
Distribuciones de contenido de agua

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Como un medio poroso típico, el loess no saturado demuestra propiedades críticas de acoplamiento hidro-mecánico que influyen fundamentalmente en la mitigación de geohazards, la evaluación de recursos hídricos y la estabilidad de cimientos en la ingeniería geotécnica. Esta investigación desarrolla un nuevo marco teórico para superar las limitaciones de los modelos existentes en la conversión de perfiles de tomografía de resistividad eléctrica (ERT) en distribuciones de contenido de agua para el loess no saturado a través de modelado de inversión cuantitativa. Investigaciones sistemáticas en laboratorio sobre especímenes de loess remodelados con condiciones controladas de densidad y contenido de agua revelaron mecanismos de interacción resistividad-agua distintos. Se identificó un patrón característico de decaimiento en dos etapas: la resistividad mostró una disminución exponencial de 420 Ohm·m (saturación de agua ( = 10%)) a 90 Ohm·m ( = 40%), seguido de una estabilización asintótica en >= 40%. La correlación cuantitativa derivada proporciona una base matemática robusta para la inversión del perfil de contenido de agua. La validación en campo a través de datos integrados de ERT y perforaciones demostró una precisión predictiva excepcional en estratos superficiales.

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