Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena

Autores
Rodríguez Medina, Gustavo; Chuk, Oscar Daniel; Bertero, Regina; Luna, Adriana; Núñez, Enrique; Quinteros, Darío
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El presente trabajo trata respecto a la utilización de redes neuronales para el reconocimiento de formas y patrones de imágenes digitales de partículas de arena, con destino al uso en procesos de fracturación hidráulica en explotación de hidrocarburos de manera no convencional (Fracking). Si bien, la mayor parte de las redes neuronales permiten el reconocimiento de patrones y clasificación de objetos, hay un tipo particular de redes que en la actualidad han permitido un salto importante en el procesamiento de información e imágenes, y son las redes neuronales convolucionales. Estas permiten la extracción de características directamente desde las propias imágenes sin la necesidad de un trabajo de pre-procesado. Es decir, para este caso, se usan como entradas a la red neuronal las imágenes digitales de partículas o granos arena, y no un conjunto de características extraídas de manera previa por parte del diseñador de la red neuronal. En cuanto a la clasificación de las partículas de arena, en este trabajo se refiere en poder determinar a través de la red neuronal convolucional características de Redondez y Esfericidad específicamente. También se presenta una alternativa para generar el conjunto de datos para el entrenamiento y validación de la red neuronal, mediante la elaboración de un algoritmo de procesamiento de imágenes que permite la generación artificial (gráfica) de partículas de arena, dado que no siempre se puede disponer de un banco de imágenes adecuado.
Eje: Agentes y sistemas inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Redes neuronales convolucionales
Conjunto de Datos
Fracturación hidráulica
Partículas de arena
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/119973
Acceder
id SEDICI_78ad59aaf38f87879c33f2ce5fb3c48c
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/119973
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Redes neuronales para la clasificación de partículas de arenaRodríguez Medina, GustavoChuk, Oscar DanielBertero, ReginaLuna, AdrianaNúñez, EnriqueQuinteros, DaríoCiencias InformáticasRedes neuronales convolucionalesConjunto de DatosFracturación hidráulicaPartículas de arenaEl presente trabajo trata respecto a la utilización de redes neuronales para el reconocimiento de formas y patrones de imágenes digitales de partículas de arena, con destino al uso en procesos de fracturación hidráulica en explotación de hidrocarburos de manera no convencional (<i>Fracking</i>). Si bien, la mayor parte de las redes neuronales permiten el reconocimiento de patrones y clasificación de objetos, hay un tipo particular de redes que en la actualidad han permitido un salto importante en el procesamiento de información e imágenes, y son las redes neuronales convolucionales. Estas permiten la extracción de características directamente desde las propias imágenes sin la necesidad de un trabajo de pre-procesado. Es decir, para este caso, se usan como entradas a la red neuronal las imágenes digitales de partículas o granos arena, y no un conjunto de características extraídas de manera previa por parte del diseñador de la red neuronal. En cuanto a la clasificación de las partículas de arena, en este trabajo se refiere en poder determinar a través de la red neuronal convolucional características de Redondez y Esfericidad específicamente. También se presenta una alternativa para generar el conjunto de datos para el entrenamiento y validación de la red neuronal, mediante la elaboración de un algoritmo de procesamiento de imágenes que permite la generación artificial (gráfica) de partículas de arena, dado que no siempre se puede disponer de un banco de imágenes adecuado.Eje: Agentes y sistemas inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática2021-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf149-154http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119973spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-3-3info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-4-0info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119487info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119490info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T11:00:28Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/119973Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 11:00:28.416SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena
title Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena
spellingShingle Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena
Rodríguez Medina, Gustavo
Ciencias Informáticas
Redes neuronales convolucionales
Conjunto de Datos
Fracturación hidráulica
Partículas de arena
title_short Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena
title_full Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena
title_fullStr Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena
title_full_unstemmed Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena
title_sort Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena
dc.creator.none.fl_str_mv Rodríguez Medina, Gustavo
Chuk, Oscar Daniel
Bertero, Regina
Luna, Adriana
Núñez, Enrique
Quinteros, Darío
author Rodríguez Medina, Gustavo
author_facet Rodríguez Medina, Gustavo
Chuk, Oscar Daniel
Bertero, Regina
Luna, Adriana
Núñez, Enrique
Quinteros, Darío
author_role author
author2 Chuk, Oscar Daniel
Bertero, Regina
Luna, Adriana
Núñez, Enrique
Quinteros, Darío
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Redes neuronales convolucionales
Conjunto de Datos
Fracturación hidráulica
Partículas de arena
topic Ciencias Informáticas
Redes neuronales convolucionales
Conjunto de Datos
Fracturación hidráulica
Partículas de arena
dc.description.none.fl_txt_mv El presente trabajo trata respecto a la utilización de redes neuronales para el reconocimiento de formas y patrones de imágenes digitales de partículas de arena, con destino al uso en procesos de fracturación hidráulica en explotación de hidrocarburos de manera no convencional (<i>Fracking</i>). Si bien, la mayor parte de las redes neuronales permiten el reconocimiento de patrones y clasificación de objetos, hay un tipo particular de redes que en la actualidad han permitido un salto importante en el procesamiento de información e imágenes, y son las redes neuronales convolucionales. Estas permiten la extracción de características directamente desde las propias imágenes sin la necesidad de un trabajo de pre-procesado. Es decir, para este caso, se usan como entradas a la red neuronal las imágenes digitales de partículas o granos arena, y no un conjunto de características extraídas de manera previa por parte del diseñador de la red neuronal. En cuanto a la clasificación de las partículas de arena, en este trabajo se refiere en poder determinar a través de la red neuronal convolucional características de Redondez y Esfericidad específicamente. También se presenta una alternativa para generar el conjunto de datos para el entrenamiento y validación de la red neuronal, mediante la elaboración de un algoritmo de procesamiento de imágenes que permite la generación artificial (gráfica) de partículas de arena, dado que no siempre se puede disponer de un banco de imágenes adecuado.
Eje: Agentes y sistemas inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description El presente trabajo trata respecto a la utilización de redes neuronales para el reconocimiento de formas y patrones de imágenes digitales de partículas de arena, con destino al uso en procesos de fracturación hidráulica en explotación de hidrocarburos de manera no convencional (<i>Fracking</i>). Si bien, la mayor parte de las redes neuronales permiten el reconocimiento de patrones y clasificación de objetos, hay un tipo particular de redes que en la actualidad han permitido un salto importante en el procesamiento de información e imágenes, y son las redes neuronales convolucionales. Estas permiten la extracción de características directamente desde las propias imágenes sin la necesidad de un trabajo de pre-procesado. Es decir, para este caso, se usan como entradas a la red neuronal las imágenes digitales de partículas o granos arena, y no un conjunto de características extraídas de manera previa por parte del diseñador de la red neuronal. En cuanto a la clasificación de las partículas de arena, en este trabajo se refiere en poder determinar a través de la red neuronal convolucional características de Redondez y Esfericidad específicamente. También se presenta una alternativa para generar el conjunto de datos para el entrenamiento y validación de la red neuronal, mediante la elaboración de un algoritmo de procesamiento de imágenes que permite la generación artificial (gráfica) de partículas de arena, dado que no siempre se puede disponer de un banco de imágenes adecuado.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119973
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/119973
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-3-3
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-4-0
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119487
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119490
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
149-154
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842260499787415552
score 13.13397

Publicaciones similares