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dc.contributor.authorVázquez Sánchez, Ilse Abril-
dc.date.accessioned2021-11-29T04:17:37Z-
dc.date.available2021-11-29T04:17:37Z-
dc.identifier.urihttp://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17636-
dc.descriptionEn este trabajo se propope el desarrollo y puesta en funcionamiento de algoritmos de aprendizaje automático con el apoyo de herramientas de código abierto, como R y Python, para clasificar y modelar datos de fluidos petroleros, específicamente aceites negros y volátiles, a partir de parámetros que no requieren de pruebas especializadas para poder conocerse. La información necesaria para entrenar y validar los modelos será obtenida de reportes de pruebas PVT de una región petrolera de la República Mexicana. El objetivo, es obtener con los modelos creados, las curvas que describen las diferentes propiedades PVT de los aceites conforme varía la presión a condiciones de yacimiento con la mayor precisión posible, así como clasificar a dicho fluido como negro o volátil.es_ES
dc.description.abstractLas propiedades como presión, volumen y temperatura (PVT) permiten conocer las características físicas de los fluidos. Particularmente, en el caso de los fluidos petroleros, dichas propiedades permiten realizar un análisis exhaustivo del yacimiento petrolero que contiene a dicho fluido. Las propiedades PVT pueden ser determinadas de diferentes maneras, siendo las más exactas las pruebas de laboratorio, cuya desventaja es su alto costo debido a los equipos requeridos para realizarlas. Actualmente, el desarrollo de técnicas de aprendizaje automático ha atraído el interés de científicos y tecnólogos debido a su capacidad de trabajar con datos y a su versatilidad para estimar parámetros, inferir comportamientos y modelar procesos.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectMáquinas de vectores de soportees_ES
dc.subjectRegresión lineales_ES
dc.subjectFluidos petroleroses_ES
dc.subjectPruebas PVTes_ES
dc.titleModelado de fluidos petroleros: Un enfoque de aprendizaje automáticoes_ES
dc.typeTesises_ES
dc.director.trabajoescritoRamírez Chavarría, Roberto Giovanni-
dc.carrera.ingenieriaIngeniería en computaciónes_ES
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