https://www.ingenieria.unam.mx Repositorio Facultad de Ingeniería

Aplicación de un modelo de aprendizaje profundo para simultáneamente detectar sismos y seleccionar fases sísmicas P y S

Aplicación de un modelo de aprendizaje profundo para simultáneamente detectar sismos y seleccionar fases sísmicas P y S

Sánchez Gutiérrez, Ana Daniela
URI: http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/19185

Resumen:

El presente trabajo evalúa el desempeño de Earthquake Transformer (Mousavi, Ellsworth, Zhu, Chuang, y Beroza, 2020), un modelo de código abierto basado en aprendizaje profundo, diseñado para detectar sismos y seleccionar fases sísmicas P y S de forma simultánea.

Descripción:

El crecimiento exponencial en los datos sismológicos requiere el desarrollo de nuevas herramientas de procesamiento. En el contexto de la detección automática de señales sísmicas, Earthquake Transformer (EQT) ha destacado entre los métodos de vanguardia. Por esta razón, EQT se aplicó en datos de tres secuencias sísmicas distintas en México, con el objetivo de analizar el rendimiento general del modelo en datos sísmicos no incluidos en su conjunto de entrenamiento, contribuyendo al procesamiento de datos sísmicos mediante enfoques de aprendizaje profundo.

Mostrar el registro completo del ítem

Ficheros en el ítem

Icon
Nombre: Tesis.pdf
Tamaño: 13.32Mb
Formato: PDF
Ver/
Icon
Nombre: Portada.pdf
Tamaño: 344.4Kb
Formato: PDF
Ver/
Icon
Nombre: FEX-3.pdf
Tamaño: 783.9Kb
Formato: PDF
Ver/
Icon
Nombre: Encuesta.pdf
Tamaño: 168.8Kb
Formato: PDF
Ver/

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

  • Tesis 2024
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2024.

Buscar en RepoFI


Búsqueda avanzada

Listar

Mi cuenta