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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/10484Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | FERNÁNDEZ DOMÍNGUEZ, FRANCISCO JAVIER | - |
| dc.contributor.author | GONZÁLEZ LAGUNES, ALEXANDRA MONSERRAT | - |
| dc.creator | GONZÁLEZ LAGUNES, ALEXANDRA MONSERRAT | - |
| dc.date.accessioned | 2025-07-19T18:39:11Z | - |
| dc.date.available | 2025-07-19T18:39:11Z | - |
| dc.date.issued | 2024-02-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/10484 | - |
| dc.description | La mayoría de cálculos en ingeniería petrolera requiere datos precisos de propiedades como la viscosidad y el factor volumétrico para una variedad de aplicaciones críticas como pruebas de pozos, cálculos de materiales y estimaciones de reservas; sin embargo, las herramientas convencionales utilizadas para estos cálculos presentan limitaciones significativas debido a que no son aplicables universalmente y a que son un tanto costosas, lo que conduce a grandes errores cuando se aplican a diferentes entornos, más cuando no hay personal especializado disponible en los laboratorios. Ante estos desafíos, surge la necesidad de explorar enfoques alternativos más precisos y eficientes. Las redes neuronales artificiales se han presentado como una solución prometedora debido a su capacidad para captar la no linealidad de los sistemas y adaptarse a medida que se disponen de más datos. Estas redes tienen la ventaja sobre las técnicas convencionales de regresión lineal y no lineal, ya que pueden ajustarse con mayor flexibilidad y precisión. En un sector donde la precisión en la estimación de propiedades como el factor volumétrico y la viscosidad es esencial, las redes neuronales ofrecen una herramienta poderosa para superar desafíos complejos por lo que este proyecto busca aprovechar esta tecnología emergente para desarrollar un software que pueda calcular con mayor precisión el factor volumétrico y la viscosidad del petróleo. Para ello, se analizarán propuestas existentes sobre el uso de redes neuronales en la industria petrolera y se recopilarán datos experimentales para validar los resultados del software. El diseño del software se basará en esta información recopilada y se evaluará su capacidad para producir resultados precisos y confiables. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1 | es_MX |
| dc.subject.other | volumétrico, viscosidad | es_MX |
| dc.title | DISEÑO DE UN SOFTWARE A PARTIR DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA) PARA CALCULAR EL FACTOR VOLUMÉTRICO Y LA VISCOSIDAD DE UN ACEITE | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | REYES GONZÁLEZ, DAVID | - |
| dc.folio | TIP 18 | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico Superior de Misantla | es_MX |
| Appears in Collections: | INGENIERIA PETROLERA (DEPOSITO) | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Alexandra Monserrat Gónzalez Lagunes.pdf Until 4024-07-04 | Autorización | 831.54 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
| DISEÑO DE UN SOFTWARE A PARTIR DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA) PARA CALCULAR EL FACTOR VOLUMÉTRICO Y LA VISCOSIDAD~1.pdf | Tesis | 3.6 MB | Adobe PDF | View/Open |
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