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Repositorio Facultad de Ingeniería
Neurocaracterización de un geo-ambiente para determinar la susceptibilidad al agrietamiento
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| dc.contributor.author | Muratalla Ramírez, Jefte Gael | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-03T03:54:26Z | |
| dc.date.available | 2021-12-03T03:54:26Z | |
| dc.identifier.uri | http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17638 | |
| dc.description.abstract | La Ciudad de México ha experimentado fenómenos de subsidencia, fracturamiento y agrietamiento (FRAG) a lo largo de su historia. En 2017, posteriormente al sismo del 19 de septiembre, dichos fenómenos se exacerbaron, revelando sitios con diferentes grados de vulnerabilidad frente a estos eventos. Este trabajo se enfoca en un ambiente en particular localizado en la Alcaldía Tláhuac, el cual se vio gravemente afectado por el fenómeno de FRAG. Con ayuda de Inteligencia Artificial (IA), se realiza un análisis con Redes Neuronales (RNs) además, se propone una metodología para determinar las propiedades del subsuelo, enfocándose en el contenido de agua, número de golpes y posición del basamento rocoso. Con los resultados de este análisis se obtienen mapas parcelados que ayudan a determinar las posibles causas del fenómeno de FRAG y qué zonas tienen un mayor grado de vulnerabilidad. | es_ES |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
| dc.subject | Tláhuac | es_ES |
| dc.subject | Agrietamiento | es_ES |
| dc.subject | Geotécnia | es_ES |
| dc.subject | Redes neuronales | es_ES |
| dc.title | Neurocaracterización de un geo-ambiente para determinar la susceptibilidad al agrietamiento | es_ES |
| dc.type | Tesis | es_ES |
| dc.director.trabajoescrito | García Benítez, Silvia Raquel | |
| dc.carrera.ingenieria | Ingeniería geológica | es_ES |
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Tesis 2021
Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2021.
