La aplicación de fuerzas o la explosión de fuentes dan lugar a la propagación de ondas que generan señales temporales que llevan información acerca del medio por el que viajó la onda. La caracterización de medios heterogéneos usando estas señales producidas por las ondas, es una técnica muy usada tanto en el ámbito de la exploración sísimica como en el mundo del ultrasonido y los ensayos no destructivos. Los medios heterogéneos comprenden aquellos donde se considera algún tipo de atenuación (es decir algún mecanismo de disipación) y los medios poroelásticos, aquellos donde se consideran además de la propiedades elásticas de los sólidos, también algunas propiedades que tienen que ver con los fluidos que estan contenidos en estos medios porosos. La complejidad de la estructura interna de un material poroso hace que sea difícil atacar el problema de manera microscópica. Esto ha hecho que históricamente se haya modelado la propagación de sonido y ultrasonido en estos medios mediante modelos empíricos en el dominio de la frecuencia. En general, en estos modelos se adaptan las ecuaciones diferenciales que rigen la dinámica de las magnitudes físicas involucradas incluyendo constantes de propagación (densidad y módulo de compresibilidad) complejas. La densidad compleja pretende describir empíricamente las interacciones inerciales y viscosas entre el medio huésped y el medio anfitrión durante la propagación. Contar con herramientas numéricas que permitan modelar estos fenómenos sirve para obtener propiedades del medio que son importantes desde le punto de vista de la petrofísica y del ultasonido. La solución numérica de las ecuaciones diferenciales parciales que involucran el modelado de propagación de ondas implica altos costos computacionales. El presente proyecto busca acelerar algunas de estas técnicas (concretamente las diferencias finitas y el método elastodinámico de integración finita EFIT) mediante el uso de dispositivos de cómputo paralelo de última generación, como son los dispositivos gráficos de cómputo general GPUs o los CPUs de varios núcleos. El lenguaje de programación para estos dispositvos, será OpenCL. Como parte de la caracterización de medios heterogéneos planeamos usar también redes neuronales artificiales que nos permitan hacer estimaciones de porosidad y permeabilidad a partir de señales sísmicas. Estas estimaciones pueden servir para alimentar los modelos numéricos en el caso de medios poroelásticos, donde la permeabilidad y la porosidad son dos parámetros muy importantes. Para poder validar estos métodos numéricos también se plantea el desarrollo de soluciones analíticas para problemas canónicos.

La innovación consistirá en la implementación en OpenCL para la aceleración de las diferencias finitas en el dominio del tiempo (FDTD) y del método elastodinámico de integración finita (EFIT) usando las tarjetas gráficas, facilitando de esta manera su utilización en aplicaciones de problemas inversos para la sísmica de exploración y para ensayos no destructivos. La otra contribución será aplicar redes neuronales artificiales para estimar propiedades como la porosidad y la permeabilidad, que también son muy importantes en los modelos poroelásticos.