Relación de las Ondas P en los Macizos Rocosos mediante Tree of Science (ToS)

Este documento tiene como propósito evidenciar la evolución de las investigaciones realizadas a lo largo de los años sobre la relación entre los diferentes macizos rocosos y la propagación de ondas P. Para este análisis, se emplea la metodología Tree of Science, herramienta que permite dimensionar la evolución científica del tema a través del tiempo, destacando y diferenciando los artículos y autores considerados seminales, estructurales y emergentes. Esta metodología facilita una visión integral y estructurada del desarrollo académico en torno al objeto de estudio. En este caso, el análisis aborda las propiedades geotécnicas y mecánicas de las rocas, integrando tanto aspectos teóricos como aplicados. Se profundiza en el estudio de los medios elásticos, con énfasis en la elasticidad diferencial en medios isotrópicos y porosos. La propagación de las ondas P y su interacción con las masas rocosas ha demostrado ser un tema de importancia en la ingeniería civil y la minería, ya que proporciona una comprensión sólida sobre la integridad estructural de las formaciones geológicas. Las investigaciones han abarcado desde la propagación de las ondas en distintos tipos de rocas hasta la influencia de factores como la compresión, las juntas y las fracturas en su comportamiento. El uso de herramientas matemáticas, como el análisis de Fourier, y de modelos avanzados, como el Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), ha mejorado la capacidad para predecir con mayor precisión la resistencia de las rocas, optimizando los procesos de diseño y ejecución de proyectos de construcción y extracción. Además, la aplicación de técnicas de inteligencia artificial ha revolucionado el análisis de las ondas P, permitiendo una evaluación más precisa y dinámica de la estabilidad de las estructuras rocosas. Estudios prácticos han resaltado la relevancia de comprender cómo las actividades mineras y los fenómenos naturales afectan la propagación de las ondas P. Estos hallazgos han derivado en mejoras significativas en las medidas de seguridad en las operaciones mineras y en la evaluación de riesgos asociados. En el ámbito de la ingeniería de túneles, las investigaciones han permitido entender mejor cómo las ondas influyen en la estabilidad de las estructuras subterráneas y cómo las rocas responden ante eventos extremos, como incendios o explosiones. Por otro lado, en proyectos específicos se han evaluado propiedades geotécnicas y se han propuesto ecuaciones empíricas para predecir el módulo de Young a partir de parámetros fácilmente medibles. Esto ha contribuido al desarrollo de enfoques innovadores para enfrentar los desafíos en la evaluación de las propiedades de las rocas en diversos contextos geológicos e ingenieriles. La aplicación de la metodología Tree of Science en este campo ha permitido identificar los trabajos seminales que sentaron las bases del conocimiento actual, los estudios estructurales que consolidaron teorías y métodos, y las investigaciones emergentes que proponen enfoques disruptivos e innovadores. En conjunto, estos hallazgos ofrecen una perspectiva integral sobre las complejidades geotécnicas en la ingeniería de rocas, aportando conocimientos valiosos para profesionales en el área y contribuyendo significativamente al avance del campo.

• Autores: Hincapié Salazar, Santiago
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad Libre
• Repositorio: RIU - Repositorio Institucional UniLibre
• OAI Identifier: oai:repository.unilibre.edu.co:10901/30514
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10901/30514
• Palabra clave: Geomecánica; Tree of Science; Metodología; Propiedades Geotécnicas; Redes Neuronales Artificiales; Tree of Science; Artificial Neural networks; Geomechanics; Geotechnical Properties; Methodology
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/