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dc.contributor.author | Sahagún Ortiz, Carlos Daniel | |
dc.date.accessioned | 2025-03-27T22:04:01Z | |
dc.date.available | 2025-03-27T22:04:01Z | |
dc.identifier.uri | http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/19659 | |
dc.description | Este trabajo resuelve la ecuación de difusión para yacimientos convencionales bajo diferentes condiciones de frontera y evaluando con datos sintéticos con valores de yacimientos convencionales y no convencionales, para posteriormente usar algoritmos de aprendizaje automático y clasificar los yacimientos como convencionales y no convencionales. | es_ES |
dc.description.abstract | El trabajo avanza hacia la implementación de modelos de machine learning, detallando métodos de clasificación, clustering y redes neuronales profundas. Estos modelos se entrenan y evalúan para demostrar su capacidad de superar las limitaciones de los métodos tradicionales, reduciendo errores y mejorando la precisión en la interpretación de datos de yacimientos. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Este trabajo fue realizado gracias al programa CAPSEM I+DT 2024, como actividad del proyecto “Simulación numérica en yacimientos de hidrocarburos tipo shale mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático”. | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.subject | Clasificación de yacimientos | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Pruebas de presión | es_ES |
dc.subject | Yacimientos convencionales | es_ES |
dc.subject | Yacimientos no convencionales | es_ES |
dc.title | Aplicación del aprendizaje automático para clasificación de pruebas de presión en yacimientos convencionales y no convencionales | es_ES |
dc.type | Tesis | es_ES |
dc.director.trabajoescrito | Teja Juárez, Víctor Leonardo | |
dc.carrera.ingenieria | Ingeniería petrolera | es_ES |