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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CIUDAD MADERO

MÉTODOS ELÉCTRICOS I

ING. GEOCIENCIAS

CIENCIAS DE LA TIERRA

GOC – 1020

SATCA 2 – 2 – 4

4523C 16 – 17 U11 L – M – MI – J

ALFREDO VILLA SÁNCHEZ 14071597

JHONATAN ARTEAGA MENDOZA 14070564

REYNA JUDITH TREJO RAMIREZ 14071363

LUIS ALBERTO HERNANDEZ POSADAS 14070821

JOSÉ ENRIQUEZ MARTÍNEZ SANTANDER 14071023

GUSTAVO ADOLFO MENDOZA DOMÍNGUEZ 14070941

SAAVEDRA PADRÓN RODOLFO

ING. MIGUEL MARTÍNEZ FLORES

AGO – DIC 2015

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INTRODUCCIÓN

El método del Potencial espontáneo (Self-potencial o Spontaneous potential) es un

método de prospección eléctrica que tuvo sus orígenes en la búsqueda de recursos

minerales, si bien su uso se amplió al mundo de la ingeniería civil y medioambiental,

resultando ser una herramienta eficaz en el análisis de problemas de filtración de aguas

en el subsuelo.

Técnica de aplicación generalizada en la década de los 80 y principios de los 90, hoy

en día es una técnica en desuso dadas las prestaciones que nos ofrecen otros métodos

en este ámbito (i.e. Tomografía eléctrica).

Sin embargo la sencillez del equipo que precisa así como la facilidad de implementación

en el campo, justifican la descripción de este método.

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ÍNDICE

Introducción……………………………….. 1

Objetivo del método….…………………... 3

Configuración del gradiente……………… 4

Configuración de base fija……………….. 4

Configuración multielectródica…………... 4

Práctica De Demostración………..……… 5

Demostración de experimento ‘‘Potencial Espontáneo En

Campo’’

Resultados obtenidos……………………. 8

Conclusión……………………………….. 24

3

OBJETIVO DEL MÉTODO

El método del Potencial espontáneo se basa en medir entre dos puntos del terreno,

cual es la diferencia de potencial eléctrica generada de forma natural en el

subsuelo.

El origen de estos campos eléctricos naturales (potenciales espontáneos) está

asociado a diferentes fenómenos como por ejemplo a las variaciones de las

propiedades del terreno (cambios de humedad, de su química, etc.), la presencia

de cuerpos metálicos, actividad biológica de la materia orgánica, etc.

Sin embargo de todo el conjunto de potenciales espontáneos, el que nos interesa es

el denominado Potencial electrocinético (Electrokinetic potential o Streaming potential)

dado que su génesis está ligada al paso de un fluido a través de un medio poroso.

Por consiguiente, el objetivo de este método se reduce simplemente a detectar en

nuestro registro de campo, las variaciones espaciales del potencial electrocinético.

Potencial electrocinético (Potencial Z)

El potencial electro cinético o zeta, es el potencial que cae a través de la parte móvil

de la doble capa que es responsable de los fenómenos electro cinéticos como la

electroforesis (movimiento de partículas en un campo eléctrico a través de una

solución estacionaria).

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CONFIGURACIÓN DEL GRADIENTE

Se define quien es el electrodo A y B y los uniremos a la terminal positiva y negativa

del mili voltímetro respectivamente.

Realizada la primera medida, ahora sin cambiar la polaridad del dispositivo así como

la distancia electródica, procederemos a tomar el resto de medidas a lo largo del

perfil, de forma que el electrodo A ocupe siempre la posición que ocupaba el B en la

anterior medida.

Si la distancia fija entre los dos electrodos es relativamente pequeña en comparación

con la longitud de onda de la anomalía, este procedimiento representa esencialmente

el gradiente del potencial espontáneo en la dirección del perfil de reconocimiento.}

CONFIGURACIÓN DE BASE FIJA

Se basa en colocar estaciones fijas de medida a lo largo del perfil que previamente

hayamos definido. En el momento de realizar las medidas iremos a una de estas

estaciones, colocaremos un electrodo y mediremos el potencial con respecto al

electrodo A, que estará situado siempre en una misma base (denominada base de

referencia), en la que supondremos de forma arbitraria potencial cero.

CONFIGURACIÓN MULTIELECTRÓDICA

Es similar a la anterior, pero a diferencia de ésta, ahora no vamos de estación en

estación conectando el electrodo B con el de referencia, y luego medimos, sino que

ahora disponemos de un gran número de electrodos, los cuales ya están todos

conectados a la base de referencia mediante un cable multiconductor. Mediante un

sistema multicanal de adquisición de datos, iremos realizando de forma automática toda

la secuencia de medidas, con el espaciado temporal que nosotros queramos.

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PRÁCTICA DE DEMOSTRACIÓN

‘‘Potencial Espontáneo Sobre Cartulina’’

Objetivo de la práctica:

Observar y registrar el fenómeno del potencial espontáneo sobre un tramo de cartulina

blanca a la que se le aplicó una capa de grafito en diversas partes.

Materiales necesarios:

Cartulina blanca

Grafito

Cable eléctrico

Cuaderno de apuntes y pluma

Multímetro

Regulador con transformador de voltaje

En esta práctica se trabajó con 2 cartulinas a las cuales se les aplico grafito y crear

zonas donde el grafito estuviese en mayores cantidades que otras.

Primero pintamos la cartulina con grafito o minas de lapicero, las cuales se

pueden conseguir en cualquier papelería.

Para que el grafito se pueda impregnar mejor en la cartulina, se puede moler y

utilizar los dedos o papel (para evitar ensuciarse) para esparcirlo por toda la

cartulina.

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Una vez pintadas las cartulinas, se procede a realizar una serie de puntos para

usarse como coordenadas. Esto nos servirá al momento de realizar las

mediciones y registrar los datos en el programa Surfer.

Ahora conectamos el regulador con el transformador de voltaje, este nos ayudara

a mantener un voltaje de 40V y obtener mejores resultados. A continuación,

empezamos a tomar medidas con el multímetro en mano en selección de Voltaje

Corriente Directa.

Y procedimos a medir. Teniendo en cuenta que el cable rojo debe ir siempre

conectado a la parte de donde se está suministrando la energía y el otro cable

es con el que tomaremos las medidas en cada punto.

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En el cuaderno de apuntes registramos las medidas como si fuesen coordenadas

en un mapa cartesiano. Ej. Punto 1,1 = 0.223.

Una vez reunidos los datos necesarios, los compilamos en una hoja de Excel

para que después ‘‘Surfer’’ los interprete y acomode gráficamente.

A continuación se muestran los resultados obtenidos.

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DATOS CARTULINA 1

—————————— Gridding Report —————————— Sun Dec 06 20:56:20 2015 Elapsed time for gridding: 0.07 seconds

Data Source Source Data File Name: C:\Users\Rey Inek\Desktop\CARTULINA 1.xls (sheet 'Sheet1') X Column: A Y Column: B Z Column: C

Data Counts Active Data: 150 Original Data: 150 Excluded Data: 0 Deleted Duplicates: 0 Retained Duplicates: 0 Artificial Data: 0 Superseded Data: 0

Exclusion Filtering Exclusion Filter String: Not In Use

Duplicate Filtering Duplicate Points to Keep: First X Duplicate Tolerance: 1E-006 Y Duplicate Tolerance: 1.6E-006 No duplicate data were found.

Breakline Filtering Breakline Filtering: Not In Use

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Data Counts Active Data: 150

Univariate Statistics ———————————————————————————————————————————— X Y Z ———————————————————————————————————————————— Count: 150 150 150 1%%-tile: 1 1 0.005 5%%-tile: 1 1 0.026 10%%-tile: 1 2 0.111 25%%-tile: 3 4 0.138 50%%-tile: 5 8 0.164 75%%-tile: 8 12 0.25 90%%-tile: 9 14 3.453 95%%-tile: 10 15 3.569 99%%-tile: 10 15 4.824 Minimum: 1 1 0.004 Maximum: 10 15 8.11 Mean: 5.5 8 0.800813333333 Median: 5.5 8 0.164 Geometric Mean: 4.52872868812 6.42342474978 0.247326180309 Harmonic Mean: 3.41417152147 4.52048367687 0.0820487958512 Root Mean Square: 6.204836823 9.09212113132 1.66044924042 Trim Mean (10%%): 5.46666666667 7.94814814815 0.592911111111 Interquartile Mean: 5.46666666667 7.94666666667 0.172933333333 Midrange: 5.5 8 4.057 Winsorized Mean: 5.4 8 0.722126666667 TriMean: 5.25 8 0.179 Variance: 8.30536912752 18.7919463087 2.12998961593 Standard Deviation: 2.88190373321 4.33496785556 1.4594483944 Interquartile Range: 5 8 0.112 Range: 9 14 8.106 Mean Difference: 3.32214765101 5.01118568233 1.13885691275 Median Abs. Deviation: 2.5 4 0.0395 Average Abs. Deviation: 2.5 3.73333333333 0.677493333333 Quartile Dispersion: 0.454545454545 0.5 0.288659793814 Relative Mean Diff.: 0.604026845638 0.626398210291 1.42212531354 Standard Error: 0.235306454473 0.35394864325 0.119163462407 Coef. of Variation: 0.523982496948 0.541870981945 1.82245766105 Skewness: 0 0 2.41672309832 Kurtosis: 1.75215973064 1.76550809524 9.10397083995 Sum: 825 1200 120.122 Sum Absolute: 825 1200 120.122 Sum Squares: 5775 12400 413.563752 Mean Square: 38.5 82.6666666667 2.75709168

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Inter-Variable Covariance ———————————————————————————————— X Y Z ———————————————————————————————— X: 8.3053691 0 1.8310336 Y: 0 18.791946 -1.6480805 Z: 1.8310336 -1.6480805 2.1299896 ————————————————————————————————

Inter-Variable Correlation ———————————————————————————————— X Y Z ———————————————————————————————— X: 1.000 0.000 0.435 Y: 0.000 1.000 -0.260 Z: 0.435 -0.260 1.000 ————————————————————————————————

Inter-Variable Rank Correlation ———————————————————————————————— X Y Z ———————————————————————————————— X: 1.000 0.000 0.373 Y: 0.000 1.000 -0.524 Z: 0.373 -0.524 1.000 ————————————————————————————————

Principal Component Analysis ———————————————————————————————————————— PC1 PC2 PC3 ———————————————————————————————————————— X: 0.96597272 0.96597272 -0.258079958697 Y: 0.0420476479154 0.0420476479154 0.0915692051146 Z: 0.255203251391 0.255203251391 0.0915692051146 Lambda: 18.9564461696 8.78911541506 1.48174346749 ————————————————————————————————————————

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Planar Regression: Z = AX+BY+C Fitted Parameters ———————————————————————————————————————— A B C ———————————————————————————————————————— Parameter Value: 0.220463838384 -0.0877014285714 0.289873650794 Standard Error: 0.0359943277882 0.0239291711228 0.294154742657 ———————————————————————————————————————— Inter-Parameter Correlations ———————————————————————————— A B C ———————————————————————————— A: 1.000 -0.000 -0.673 B: -0.000 1.000 -0.651 C: -0.673 -0.651 1.000 ———————————————————————————— ANOVA Table

———————————————————————————————————————————————————— Source df Sum of Squares Mean Square F ———————————————————————————————————————————————————— Regression: 2 81.6841398489 40.8420699245 25.4738391554 Residual: 147 235.684312924 1.60329464574 Total: 149 317.368452773 ———————————————————————————————————————————————————— Coefficient of Multiple Determination (R^2): 0.257379519404

Nearest Neighbor Statistics ————————————————————————————————— Separation |Delta Z| ————————————————————————————————— 1%%-tile: 1 0 5%%-tile: 1 0.001 10%%-tile: 1 0.002 25%%-tile: 1 0.005 50%%-tile: 1 0.009 75%%-tile: 1 0.031 90%%-tile: 1 0.208 95%%-tile: 1 0.619 99%%-tile: 1 1.186 Minimum: 1 0 Maximum: 1 1.506 Mean: 1 0.0959266666667 Median: 1 0.0095

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Geometric Mean: 1 N/A Harmonic Mean: 1 N/A Root Mean Square: 1 0.269656534626 Trim Mean (10%%): 1 0.0458888888889 Interquartile Mean: 1 0.0115466666667 Midrange: 1 0.753 Winsorized Mean: 1 0.0401866666667 TriMean: 1 0.0135 Variance: 0 0.0639389811633 Standard Deviation: N/A 0.252861584989 Interquartile Range: 0 0.026 Range: 0 1.506 Mean Difference: 0 0.162006711409 Median Abs. Deviation: 0 0.0065 Average Abs. Deviation: 0 0.0915 Quartile Dispersion: 0 N/A Relative Mean Diff.: 0 1.68886001191 Standard Error: N/A 0.0206460619592 Coef. of Variation: N/A 2.63598844592 Skewness: N/A 3.50258406304 Kurtosis: N/A 15.3812036327 Sum: 150 14.389 Sum Absolute: 150 14.389 Sum Squares: 150 10.907197 Mean Square: 1 0.0727146466667 ————————————————————————————————— Complete Spatial Randomness

Lambda: 1.19047619048 Clark and Evans: 2.18217890236 Skellam: 1121.99737628

Gridding Rules Gridding Method: Kriging Kriging Type: Point Polynomial Drift Order: 0 Kriging std. deviation grid: no Semi-Variogram Model

Component Type: Linear Anisotropy Angle: 0 Anisotropy Ratio: 1 Variogram Slope: 1 Search Parameters

No Search (use all data): true

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Output Grid Grid File Name: C:\Users\Rey Inek\Desktop\CARTULINA 1.grd Grid Size: 100 rows x 65 columns Total Nodes: 6500 Filled Nodes: 6500 Blanked Nodes: 0 Blank Value: 1.70141E+038 Grid Geometry

X Minimum: 1 X Maximum: 10 X Spacing: 0.140625 Y Minimum: 1 Y Maximum: 15 Y Spacing: 0.14141414141414 Univariate Grid Statistics —————————————————————————————— Z —————————————————————————————— Count: 6500 1%%-tile: 0.0210961209638 5%%-tile: 0.0661592060076 10%%-tile: 0.0948562887657 25%%-tile: 0.124480532352 50%%-tile: 0.154147209409 75%%-tile: 0.601438920919 90%%-tile: 3.12807632588 95%%-tile: 3.52095578798 99%%-tile: 4.7338395915 Minimum: -0.0368472791459 Maximum: 8.10054561684 Mean: 0.773453625321 Median: 0.154155018619 Geometric Mean: N/A Harmonic Mean: N/A Root Mean Square: 1.4681111595 Trim Mean (10%%): 0.62400682587 Interquartile Mean: 0.181497372643 Midrange: 4.03184916885 Winsorized Mean: 0.712136277443 TriMean: 0.258553468022 Variance: 1.55735945988 Standard Deviation: 1.24794208995 Interquartile Range: 0.476958388567 Range: 8.13739289599

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Mean Difference: 1.05838613 Median Abs. Deviation: 0.0443674952934 Average Abs. Deviation: 0.657989449305 Quartile Dispersion: N/A Relative Mean Diff.: N/A Standard Error: 0.015478816591 Coef. of Variation: N/A Skewness: 2.07225429843 Kurtosis: 7.19899082789 Sum: 5027.44856459 Sum Absolute: 5027.89473406 Sum Squares: 14009.7774481 Mean Square: 2.15535037664 ——————————————————————————————

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MAPA DE VECTORES COUNTOUR MAP

3D WIREFRAME

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DATOS CARTULINA 2

—————————— Gridding Report —————————— Mon Dec 07 12:33:10 2015 Elapsed time for gridding: 0.05 seconds

Data Source Source Data File Name: C:\Users\Rey Inek\Desktop\CARTULINA 2.xls (sheet 'Sheet1') X Column: A Y Column: B Z Column: C

Data Counts Active Data: 150 Original Data: 150 Excluded Data: 0 Deleted Duplicates: 0 Retained Duplicates: 0 Artificial Data: 0 Superseded Data: 0

Exclusion Filtering Exclusion Filter String: Not In Use

Duplicate Filtering Duplicate Points to Keep: First X Duplicate Tolerance: 1E-006 Y Duplicate Tolerance: 1.6E-006 No duplicate data were found.

Breakline Filtering Breakline Filtering: Not In Use

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Data Counts Active Data: 150

Univariate Statistics ———————————————————————————————————————————— X Y Z ———————————————————————————————————————————— Count: 150 150 150 1%%-tile: 1 1 0.043 5%%-tile: 1 1 0.06 10%%-tile: 1 2 0.069 25%%-tile: 3 4 0.103 50%%-tile: 5 8 0.14 75%%-tile: 8 12 0.2 90%%-tile: 9 14 0.313 95%%-tile: 10 15 0.58 99%%-tile: 10 15 2.885 Minimum: 1 1 0.036 Maximum: 10 15 3.509 Mean: 5.5 8 0.25432 Median: 5.5 8 0.14 Geometric Mean: 4.52872868812 6.42342474978 0.156309517071 Harmonic Mean: 3.41417152147 4.52048367687 0.126013978595 Root Mean Square: 6.204836823 9.09212113132 0.538752299299 Trim Mean (10%%): 5.46666666667 7.94814814815 0.161851851852 Interquartile Mean: 5.46666666667 7.94666666667 0.143266666667 Midrange: 5.5 8 1.7725 Winsorized Mean: 5.4 8 0.159033333333 TriMean: 5.25 8 0.14575 Variance: 8.30536912752 18.7919463087 0.227089306309 Standard Deviation: 2.88190373321 4.33496785556 0.476538882263 Interquartile Range: 5 8 0.097 Range: 9 14 3.473 Mean Difference: 3.32214765101 5.01118568233 0.270860850112 Median Abs. Deviation: 2.5 4 0.048 Average Abs. Deviation: 2.5 3.73333333333 0.15712 Quartile Dispersion: 0.454545454545 0.5 0.320132013201 Relative Mean Diff.: 0.604026845638 0.626398210291 1.06503951758 Standard Error: 0.235306454473 0.35394864325 0.0389092368047 Coef. of Variation: 0.523982496948 0.541870981945 1.87377666823 Skewness: 0 0 5.00109083859 Kurtosis: 1.75215973064 1.76550809524 29.5459066606 Sum: 825 1200 38.148 Sum Absolute: 825 1200 38.148 Sum Squares: 5775 12400 43.538106 Mean Square: 38.5 82.6666666667 0.29025404

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Inter-Variable Covariance ———————————————————————————————— X Y Z ———————————————————————————————— X: 8.3053691 0 0.27498658 Y: 0 18.791946 -0.04366443 Z: 0.27498658 -0.04366443 0.22708931 ————————————————————————————————

Inter-Variable Correlation ———————————————————————————————— X Y Z ———————————————————————————————— X: 1.000 0.000 0.200 Y: 0.000 1.000 -0.021 Z: 0.200 -0.021 1.000 ————————————————————————————————

Inter-Variable Rank Correlation ———————————————————————————————— X Y Z ———————————————————————————————— X: 1.000 0.000 0.010 Y: 0.000 1.000 -0.041 Z: 0.010 -0.041 1.000 ————————————————————————————————

Principal Component Analysis ———————————————————————————————————————— PC1 PC2 PC3 ———————————————————————————————————————— X: 0.999422486465 0.999422486465 -0.0339807260209 Y: 0.00014161557174 0.00014161557174 0.00234943283695 Z: 0.0339804869395 0.0339804869395 0.00234943283695 Lambda: 18.7920490465 8.31471870482 0.217636991201 ————————————————————————————————————————

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Planar Regression: Z = AX+BY+C Fitted Parameters ———————————————————————————————————————— A B C ———————————————————————————————————————— Parameter Value: 0.0331094949495 -0.00232357142857 0.0908063492063 Standard Error: 0.0133589928622 0.00888111116029 0.109173065563 ———————————————————————————————————————— Inter-Parameter Correlations ———————————————————————————— A B C ———————————————————————————— A: 1.000 -0.000 -0.673 B: -0.000 1.000 -0.651 C: -0.673 -0.651 1.000 ———————————————————————————— ANOVA Table

———————————————————————————————————————————————————— Source df Sum of Squares Mean Square F ———————————————————————————————————————————————————— Regression: 2 1.37171249228 0.68585624614 3.10556379432 Residual: 147 32.4645941477 0.220847579236 Total: 149 33.83630664 ———————————————————————————————————————————————————— Coefficient of Multiple Determination (R^2): 0.0405396637072

Nearest Neighbor Statistics ————————————————————————————————— Separation |Delta Z| ————————————————————————————————— 1%%-tile: 1 0 5%%-tile: 1 0 10%%-tile: 1 0.001 25%%-tile: 1 0.004 50%%-tile: 1 0.015 75%%-tile: 1 0.033 90%%-tile: 1 0.082 95%%-tile: 1 0.262 99%%-tile: 1 0.619 Minimum: 1 0 Maximum: 1 1.373 Mean: 1 0.0541 Median: 1 0.015

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Geometric Mean: 1 N/A Harmonic Mean: 1 N/A Root Mean Square: 1 0.159052087904 Trim Mean (10%%): 1 0.0256148148148 Interquartile Mean: 1 0.01504 Midrange: 1 0.6865 Winsorized Mean: 1 0.0240133333333 TriMean: 1 0.01675 Variance: 0 0.0225208959732 Standard Deviation: N/A 0.150069637079 Interquartile Range: 0 0.029 Range: 0 1.373 Mean Difference: 0 0.084446442953 Median Abs. Deviation: 0 0.012 Average Abs. Deviation: 0 0.0484866666667 Quartile Dispersion: 0 N/A Relative Mean Diff.: 0 1.56093240209 Standard Error: N/A 0.0122531345576 Coef. of Variation: N/A 2.77393044509 Skewness: N/A 5.75392190444 Kurtosis: N/A 43.8745277869 Sum: 150 8.115 Sum Absolute: 150 8.115 Sum Squares: 150 3.794635 Mean Square: 1 0.0252975666667 ————————————————————————————————— Complete Spatial Randomness

Lambda: 1.19047619048 Clark and Evans: 2.18217890236 Skellam: 1121.99737628

Gridding Rules Gridding Method: Kriging Kriging Type: Point Polynomial Drift Order: 0 Kriging std. deviation grid: no Semi-Variogram Model

Component Type: Linear Anisotropy Angle: 0 Anisotropy Ratio: 1 Variogram Slope: 1 Search Parameters

No Search (use all data): true

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Output Grid Grid File Name: C:\Users\Rey Inek\Desktop\CARTULINA 2.grd Grid Size: 100 rows x 65 columns Total Nodes: 6500 Filled Nodes: 6500 Blanked Nodes: 0 Blank Value: 1.70141E+038 Grid Geometry

X Minimum: 1 X Maximum: 10 X Spacing: 0.140625 Y Minimum: 1 Y Maximum: 15 Y Spacing: 0.14141414141414 Univariate Grid Statistics —————————————————————————————— Z —————————————————————————————— Count: 6500 1%%-tile: 0.0543223214448 5%%-tile: 0.0729475789157 10%%-tile: 0.0868470661395 25%%-tile: 0.105802031362 50%%-tile: 0.141223129854 75%%-tile: 0.20064185307 90%%-tile: 0.374421283551 95%%-tile: 0.770350735683 99%%-tile: 2.39208215542 Minimum: 0.0323601297133 Maximum: 3.44240168954 Mean: 0.241317738744 Median: 0.141226167884 Geometric Mean: 0.163144181719 Harmonic Mean: 0.13627589591 Root Mean Square: 0.446625877126 Trim Mean (10%%): 0.172644432786 Interquartile Mean: 0.144658096346 Midrange: 1.73738090963 Winsorized Mean: 0.1705436512 TriMean: 0.147222536035 Variance: 0.141262155726 Standard Deviation: 0.375848580848 Interquartile Range: 0.0948398217074 Range: 3.41004155983

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Mean Difference: 0.231998697084 Median Abs. Deviation: 0.0426814584912 Average Abs. Deviation: 0.137706723008 Quartile Dispersion: 0.309485117914 Relative Mean Diff.: 0.9613826911 Standard Error: 0.00466182789712 Coef. of Variation: 1.55748426454 Skewness: 4.83588212026 Kurtosis: 29.1125127842 Sum: 1568.56530184 Sum Absolute: 1568.56530184 Sum Squares: 1296.58538177 Mean Square: 0.199474674119 ——————————————————————————————

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MAPA DE VECTORES CONTOUR MAP

3D WIREFRAME

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CONCLUSIÓN

Las principales ventajas de este método son:

• Es un método muy económico y robusto, dada la sencillez de los aparatos.

• Es un método que no es agresivo con el medio.

En cuanto a las limitaciones que presenta este método tenemos:

• Es un método que no nos permite estimar la profundidad del flujo.

• No tenemos la capacidad de controlar la profundidad de investigación.

• Dado que es un método pasivo (simplemente medimos el potencial espontáneo que ya existe de forma natural en el terreno), nuestra señal de campo en general se verá afectada por niveles significativos de ruido. En consecuencia la calidad del estudio dependerá en gran medida de la capacidad que tengamos de detectar y minimizar todos esos “ruidos” y “errores”, a fin de quedarnos simplemente con las variaciones del potencial electrocinético.

• Con objeto de solventar el problema anteriormente expuesto, se requiere que el responsable del proyecto tenga cierta experiencia.

• El rango de aplicabilidad del método se ve restringido enormemente cuando trabajamos en medio fisurado, así como con fluidos de elevada salinidad.

1. Para medios fisurados, solo en los casos de tener fisuras de pequeña apertura y cierto relleno (preferentemente arenoso), la magnitud de la anomalía será lo suficientemente significativa como para ser detectado.

2. En lo que concierne a la salinidad, en el caso de analizar filtraciones de agua con elevada concentración de sal, la detección será prácticamente imposible dado que la magnitud de la anomalía del potencial electrocinético será casi inapreciable.