Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorHernández Cáceres, Javierspa
dc.contributor.advisorGarcía Diaz, Juan Carlosspa
dc.contributor.authorMesa Parra, Silvia Jannethspa
dc.date.accessioned2020-06-26T17:56:32Z
dc.date.available2020-06-26T17:56:32Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/1361
dc.description.abstractEn los últimos años se han realizado múltiples estudios en los cuales los problemas de almacenamiento en las bases de datos son superiores al análisis realizado por los expertos en la Industria Petrolera; El prototipo tiene la funcionalidad de aprovechar al máximo la calidad de los datos que son almacenados por los expertos a la base de datos, los cuales son ayudados gracias al área de explotación del campo geofísico. La solución del proyecto para el problema es el de implementar la metodología de agrupación que se aplica al algoritmo de minería de datos con el fin de determinar la eficiencia de esta misma con datos reales obtenidos en la exploración y en la producción petrolera evitando la perdida de almacenamiento de los datos y superando el tiempo de análisis de ellos. En la industria petrolera y específicamente sus laboratorios, son los encargados de seleccionar los almacenes de datos con ayuda de la minería de datos (Dataminnig); Se ha escogido la Industria Petrolera para dar el desarrollo de dicho proyecto pues un área donde se encuentra una buena cantidad de datos para analizarlos y así poder estudiar el gran volumen de petrofisicos y sísmicos existentes, que ayuden a los ingenieros y geólogos en la evaluación de áreas prospectivos de yacimientos. El problema que se esta presentando es que se cuenta con una Base de Datos el cual posee muchas variables que no se han podido aprovechar al máximo su calidad. Se desea aprovechar para extraer la calidad de todos los datos disponibles y así poder los expertos en dar el análisis que se desea.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titleAplicación de minería de datos en la predicción de propiedades en yacimientos a partir de atributos sísmicos e implementación de un prototipospa
dc.title.translatedData mining application in the prediction of properties in reservoirs from seismic attributes and implementation of a prototypeeng
dc.degree.nameIngeniero de Sistemasspa
dc.coverageBucaramanga (Colombia)spa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería de Sistemasspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.subject.keywordsData miningeng
dc.subject.keywordsReal-time data processingeng
dc.subject.keywordsDecision support systemseng
dc.subject.keywordsInvestigationseng
dc.subject.keywordsSystems engineereng
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.relation.referencesMesa Parra, Silvia Janneth (2006). Aplicación de minería de datos en la predicción de propiedades en yacimientos a partir de atributos sísmicos e implementación de un prototipo. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.relation.referencesAGRAWAL Rakesh, SHAFER John C. “Parallel Mining Of Association Rules” IEEE Transactions On Knowledge And Data Engineering, December 1996
dc.relation.referencesALDÁS, Joaquín. El análisis multivariable: conceptos básicos. Valencia, España: Universidad de Valencia, 2004. http://www.uv.es/~aldas/doctorado_1.html
dc.relation.referencesAmerican Petroleum Institute. API TECH. p. 1. [EN LÍNEA]. Estados Unidos: American Petroleum Institute. http://www.epcon.com/product13.htm
dc.relation.referencesAnálisis Cuantitativo, http://usuarios.lycos.es/guillemat/280.htm#2muut
dc.relation.referencesB. Mobasher, N. Jain, S. han, J. Srivastava. Webmining: Pattern Discovery from World Wide Web Transactions. Department of Computer Science, University of Minnesota, 1996. http://citeseer.nj.nec.com/mobasher96web.html
dc.relation.referencesDOMÍNGUEZ RUBIO Juan Lucas. Discriminación y predicción de propiedades en fármacos mediante redes neuronales. Pagina 1.[En línea]. Valencia España: Revista iberoamericana de inteligencia artificial. http://tornado.dia.fi.upm.es/caepia/numeros/18/dominguez.pdf
dc.relation.referencesESTRADA PEDROZA, Nelson “Descubrimiento De Conocimiento En Los Datos De Una Empresa De Telefonía”, Cuernavaca, Morelos. Mayo 2002
dc.relation.referencesFARFAN, Ricardo José. CONTRERAS. Rafael. Trabajo de investigación ”Aplicación De Minería De Datos En La Predicción De Propiedades De Hidrocarburos”, UNAB, Bucaramanga, Santander
dc.relation.referencesFAYYAD Usama, Piatersky-Shapiro Gegory, Padhraic Smyth. From Data Mining To Knowledge Discovery. Jet Propulsion Laboratory California Institute Of Technology. AAAI Press / The MIT
dc.relation.referencesGARCÍA, R. Sistemas autónomos: aprendizaje automático. Buenos Aires, Argentina: nueva librería. 1997
dc.relation.referencesHAN, J; KAMBER M, KAUFMANN MORGAN. Data Mining concepts and techniques. Pp 28-40-, 2002
dc.relation.referencesHERVÁS-MARTÍNEZ, César; ROMERO, Cristóbal; VENTURA, Sebastián. Selección de medidas de evaluación de reglas obtenidas mediante programación genética basada en gramática, p. 9 [en línea]. cordoba, españa: universidad de córdoba, 2002. http://www.lsi.us.es/redmidas/capitulos/lmd23.pdf
dc.relation.referencesLANG, Kart. Reducing Risks and Costs Through Technology, http://www.pttc.org/news/vol7no4.pdf
dc.relation.referencesLARRAÑAGA. Pedro. Clustering particional y jerárquico departamento de ciencias de la computación e inteligencia artificial. Universidad del paris vasco–euskal herriko unibertsitatea, pp 22-42
dc.relation.referencesLOURES, Luiz. DOWNTON, Jonathan E., Convención Nacional CSEG-2004. L'anàlisis factoria http://www.udg.es/dghha/cat/secciogeografia/prac/models/factorial(1).htm
dc.relation.referencesMORENO GARCÍA, Luís A., QUINTALES. Miguel, GARCÍA PEÑALVO, Francisco J., POLO Martín. José Trabajo de investigación “aplicación de técnicas de minería de datos en la construcción y validación de modelos predictivos y asociativos a partir de especificaciones de requisitos de software”; Universidad de Salamanca, Departamento de Informática y Automática.
dc.relation.referencesOTERO, José; SÁNCHEZ, Ainhoa; MORAL, Eva. Análisis De La Varianza (ANOVA). p. 8-9, 14 [en línea]. Madrid, España: Universidad Autónoma de Madrid, 2005. http://www.uam.es/departamentos/economicas/econapli/anova.pdf
dc.relation.referencesRAKESH Agrawal . RAMAKRISHNAN Skirant. Mining sequential patterns. in proceedings of the eleventh international conference on data engineering (ICDE’95), pp (3-14), Taipei, Taiwán, 1995 ----- Fast algorithms for mining association rules. IEE transaction on knowledge and data engineering. pp (22) 1998
dc.relation.referencesStatistical package for the social sciences. spss 12.0. [en línea]. chicago: statistical package for the social sciences. http://www.spss.com/downloads/papers.cfm?productid=00035&name=spss_base&dltype=demo
dc.relation.referencesSERVENTE, Magdalena. Algoritmo TDIDT aplicado a la minería de datos inteligente. Tesis de grado En ing informal, facultad de ing. . Universidad de buenos aires. Lab. de sistemas inteligentes, feb 2002, Pág. 33-40
dc.relation.referencesUNIVERSIDAD CATÓLICA DE LA SANTÍSIMA CONCEPCIÓN - facultad de ingeniería. Análisis de Componentes Principales. p. 2-3 [en línea]. España: Universidad Católica De La Santísima Concepción http://pdf.rincondelvago.com/analisis-de-componentes-principales.html
dc.relation.referencesUNIVERSIDAD DE WAIKATO. WEKA 3.4. [en línea]. Nueva Zelanda: Universidad de Waikato. http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/index.html
dc.relation.referencesWEB MINING: Pattern Discovery From Word Wide Web Transactions, Preprocessing And Mining Web Log Data For Web Personalization, Italy, 1997, http://ferrara@ksolutions.it
dc.relation.referencesWorldoil.Com-Online Magazine Article: Feature –Oct 2004, http://www.worldoil.com/magazine/magazine_detail.asp?art_id=2133
dc.contributor.cvlacGarcía Diaz, Juan Carlos [0000817864]*
dc.contributor.cvlacHernández Cáceres, Javier [000817864]
dc.contributor.googlescholarHernández Cáceres, Javier [DvNFjoQAAAAJ]
dc.subject.lembMinería de datosspa
dc.subject.lembProcesamiento de datos en tiempo realspa
dc.subject.lembSistemas de soporte a la toma de decisionesspa
dc.subject.lembInvestigacionesspa
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.description.abstractenglishIn recent years, multiple studies have been carried out in which storage problems in databases are superior to the analysis carried out by experts in the Oil Industry; The prototype has the functionality to make the most of the quality of the data that is stored by the experts in the database, which are helped by the exploitation area of ​​the geophysical field. The solution of the project for the problem is to implement the grouping methodology that is applied to the data mining algorithm in order to determine its efficiency with real data obtained in oil exploration and production, avoiding the loss of data. storage of the data and exceeding the time of analysis of them. In the oil industry and specifically its laboratories, they are in charge of selecting data warehouses with the help of data mining (Dataminnig); The Oil Industry has been chosen to carry out the development of said project, since it is an area where there is a good amount of data to analyze and thus be able to study the large volume of existing petrophysical and seismic data, which help engineers and geologists in the evaluation of prospective deposit areas. The problem that is being presented is that there is a Database which has many variables that have not been able to take full advantage of its quality. It is desired to take advantage to extract the quality of all the available data and thus be able to allow the experts to give the analysis that is desired.eng
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa


Ficheros en el ítem

Thumbnail

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

Mostrar el registro sencillo del ítem

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia