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dc.contributor.authorSahagún Ortiz, Carlos Daniel-
dc.date.accessioned2025-03-27T22:04:01Z-
dc.date.available2025-03-27T22:04:01Z-
dc.identifier.urihttp://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/19659-
dc.descriptionEste 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.abstractEl 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.sponsorshipEste 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.isoeses_ES
dc.subjectClasificación de yacimientoses_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectPruebas de presiónes_ES
dc.subjectYacimientos convencionaleses_ES
dc.subjectYacimientos no convencionaleses_ES
dc.titleAplicación del aprendizaje automático para clasificación de pruebas de presión en yacimientos convencionales y no convencionaleses_ES
dc.typeTesises_ES
dc.director.trabajoescritoTeja Juárez, Víctor Leonardo-
dc.carrera.ingenieriaIngeniería petroleraes_ES
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