Investigadores de la Universidad Texas A&M han desarrollado un método que podría mejorar la predicción de deslizamientos submarinos, un fenómeno natural que representa una amenaza significativa tanto para las instalaciones offshore, como parques eólicos y plataformas petroleras, como para la seguridad de las estructuras que se encuentran bajo el agua.
Según Zenon Medina-Cetina, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, los deslizamientos pueden destruir completamente las infraestructuras submarinas, afectando la producción y operación de estos importantes recursos energéticos. En su estudio, publicado en la revista Landslides, los investigadores destacan la necesidad de integrar información de diversas disciplinas para evaluar la probabilidad de que ocurran deslizamientos en un lugar y momento determinados.
Un enfoque colaborativo para la caracterización del fondo marino
Antes de que se inicie cualquier proyecto offshore, es fundamental realizar una caracterización del sitio que incluya datos sobre el fondo marino, las condiciones ambientales y el subsuelo. Esta evaluación es crucial para mitigar posibles riesgos geológicos y guiar el diseño y la construcción de las estructuras submarinas. La colaboración entre geofísicos, ingenieros geotécnicos, geólogos y tecnólogos geomáticos es esencial para llevar a cabo este proceso de manera efectiva.
El método de calibración del modelo desarrollado por Medina-Cetina utiliza datos de caracterización del sitio para predecir la ocurrencia de deslizamientos submarinos. La secuencia en la que se lleva a cabo este proceso es vital. Si se altera debido a limitaciones presupuestarias o de tiempo, puede generar incertidumbre en las predicciones. Medina-Cetina enfatiza que, al igual que enseñar a un niño a caminar antes de correr, seguir un orden sistemático en la investigación garantiza una mejor calibración de los modelos de deslizamiento, permitiendo un aprendizaje más eficaz a partir de los datos obtenidos.
Las empresas que financian proyectos en el mar suelen perder dinero si no están seguras de que sus diseños pueden soportar los riesgos geológicos. Por ello, el enfoque probabilístico que emplea la metodología de calibración de modelos, conocido como estadísticas bayesianas, busca maximizar la información generada a partir de los datos de investigación del sitio. Este método ha demostrado aumentar la precisión y la confianza en las predicciones sobre deslizamientos.
Medina-Cetina concluye que su labor consiste en garantizar que, bajo condiciones geológicas adversas, estas estructuras offshore sean seguras y permanezcan en su lugar de diseño. La forma en que se integran y secuencian los datos en las investigaciones de sitio es crucial para poder predecir con mayor confianza la ocurrencia de deslizamientos submarinos.
El estudio cuenta también con la colaboración de Patricia Varela de Geosyntec Consultants, Inc. y Billy Hernawan, estudiante del departamento de ingeniería civil y ambiental de Texas A&M.
Más información:
Patricia Varela et al, Bayesian model calibration of submarine landslides, Landslides (2025). DOI: 10.1007/s10346-025-02486-y
