Análisis y comparación de modelos de Machine Learning para la estimación de la viscosidad del petróleo a partir de grados API, temperatura y composición

El desarrollo de nuevas tecnologías y metodologías ha tenido un papel fundamental para la obtención de nuevas soluciones a problemáticas que han perdurado a lo largo de los años en la vida cotidiana y sin duda, el campo petrolífero no es la excepción a tal afirmación. Los pilares para la planificaci...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Lesiuk, Florencia Estefanía, Seguel Aranda, Carla Jocelyn
Otros Autores: Abrigo, Sergio A.
Formato: trabajo final de grado bachelorThesis acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Ingeniería 2024
Materias:
Aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado
Viscosidad del petróleo
Estimación
Machine learning
Supervised learning
Oil viscosity
Estimation
Ciencias de la Computación e Información
Ciencias Aplicadas
Acceso en línea:https://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/18513
Aporte de:
Repositorio Institucional UNCo de Universidad Nacional del Comahue

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