Estimación de las características geomecánicas del macizo rocoso mediante la inteligencia artificial

RESUMEN La Inteligencia Artificial, cada vez está más presente en diversas actividades humanas, los avances tecnológicos son el soporte de múltiples procesos automatizados orientados a la optimización del funcionamiento general en un proyecto; en la minería, son muchas las actividades críticas que merecen una importante atención; entre ellas la geomecánica, que representa el estudio fundamental a llevado a cabo a lo largo del desarrollo de un proyecto minero, principalmente en las fases de exploración, diseño y explotación. En esta revisión se busca armonizar la aplicación de la Inteligencia Artificial y sus técnicas (como las redes neuronales) con la estimación de las características geomecánicas de un macizo rocoso. En las bases de datos académicas como Scielo, Redalyc, Researchgate y el buscador Google Académico, existe información referente a este tema, en tal sentido, es así que, se ha realizado una revisión sistemática de esta literatura, correspondiente al período 2008 – 2018, que nos permita analizar las evidencias encontradas referente a: a) La Inteligencia Artificial y las redes neuronales, b) la caracterización geomecánica del macizo rocoso y c) Su eficiente interrelación y aprovechamiento de sus ventajas operacionales. PALABRAS CLAVES: inteligencia artificial, redes neuronales, caracterización Geomecánica, Macizo RocosoABSTRACT Artificial Intelligence, is increasingly present in various human activities, technological advances are the support of multiple automated processes aimed at optimizing the overall operation in a project; In mining, there are many critical activities that deserve significant attention; among them the geomechanics, which represents the fundamental study carried out throughout the development of a mining project, mainly in the exploration, design and exploitation phases. This review seeks to harmonize the application of Artificial Intelligence and its techniques (such as neural networks) with the estimation of the geomechanical characteristics of a rock mass. In the academic databases such as Scielo, Redalyc, Researchgate and the Google Academic search engine, there is information regarding this topic, in this sense, it is so, a systematic review of this literature, corresponding to the period 2008 - 2018, has been carried out. that allows us to analyze the evidence found regarding: a) Artificial Intelligence and neural networks, b) the geomechanical characterization of the rock mass and c) Its efficient interrelation and use of its operational advantages. keywords: Artificial Intelligence, Neural Networks, Geomechanical Characterization, Rock Massi

Predicción de propiedades mecánicas de suelos utilizando redes neuronales artificiales

El presente trabajo de tesis titulada “Predicción de propiedades mecánicas de suelos utilizando redes neuronales artificiales”, consiste en realizar la predicción de propiedades mecánicas de suelos (valor relativo de soporte CBR al 100%, 95%, Optimo contenido de humedad, Máxima densidad seca) utilizando modelos neuronales (Redes Neuronales Artificiales), a partir de sus propiedades índices del suelo (Granulometría, límites de consistencia). Para alcanzar el objetivo de la investigación, se realizó la recopilación y desarrollo de una base de datos de las propiedades mecánicas y físicas del suelo de los estudios y proyectos definitivos realizados por Provias Nacional

Modelo De Red Neuronal Artificial Para El Pronostico Del Crecimiento De Contagios Por Covid19 En El Distrito De San Juan De Miraflores

A lo largo de los tiempos la humanidad ha sufrido diversos tipos de pandemias tales como la peste negra o peste bubónica, la gripe española, la gripe asiática, la gripe H1N1 o gripe porcina la cual ha cobrado la vida de millones de personas en todo el mundo. Desde finales del año 2019, el 31 de diciembre un virus llamado Covid-19 o SARS COV 2 fue notificado en Wuhan (China) el cual viene cobrando la vida de millones de personas en el mundo. (Organización Mundial de la Salud, 2020) En el Perú se registró la aparición de este virus en el 06 de marzo, el gobierno tomó medidas para poder controlar la rápida propagación de esta enfermedad. (MINSA, 2020) A pesar de haberse tomado medidas estrictas por el gobierno, la falta de infraestructura, médicos intensivistas y la falta equipos de protección personal (EPP) de los hospitales complicaba aún más la atención de las personas contagiadas debido a la gran cantidad de personas infectadas por este virus. ( Dr. Valverde, 2020) (Rivas, 2020)Trabajo de suficiencia profesiona

Geotecnia y Arquitectura. Consideraciones sobre el paradigma actual en geotecnia y sus posibles desarrollos futuros

Understanding the behavior of the soil is a key element for the development of both architectural works and urban infrastructures; since most of the failures in the constructions are related to the ignorance relative to the nature of the soil. Taking into account the heterogeneous and complex nature of the soil, can geotechnics -according to current standards- achieve an understanding of the dynamics of the terrain/construction? Or is a paradigm shift required with contributions from other disciplines that allow more complex and precise models to be articulated? The objective of this research is to explore the current paradigm in soil mechanics and expose possible future scenarios for the discipline. From a quantitative-qualitative methodological design and using data collection techniques; systematization on a Geographic Information System (GIS); With determination of characteristic features -with interpretive and descriptive analysis- of the support structure, we sought to determine the characteristic features of the different types of soils found in the city of Mar del Plata, Argentine, establishing zones of differentiated geotechnical characterization. At present, there are lines of research that seek the development of mathematical models that allow describing a realistic behavior of the soil; where, with regard to the lack of data -it is important to highlight that, although there is currently a large amount of data available from different disciplinary origins, said information is not mainstreamed and interrelated- the incorporation and systematization of the same, remains the greatest difficulty.La comprensión del comportamiento del suelo es un elemento clave para el desarrollo tanto de obras de arquitectura, como de infraestructuras urbanas; ya que la mayor parte de los fallos en las construcciones, están relacionados con el desconocimiento relativo de la naturaleza del suelo. Teniendo en consideración la naturaleza heterogénea y compleja del suelo, ¿puede la geotecnia -según estándares actuales- lograr una comprensión de la dinámica terreno/obra construida? ¿o se requiere un cambio de paradigma con aporte de otras disciplinas, que permitan articular modelos más complejos y precisos? Siendo el objetivo de la presente investigación, el de explorar el paradigma actual en mecánica del suelo y exponer posibles escenarios futuros superadores para la disciplina, desde un diseño metodológico de tipo cuantitativo-cualitativo y utilizando técnicas de recopilación de datos; sistematización sobre un Sistema de Información Geográfica (GIS); con determinación de rasgos característicos -con análisis interpretativo y descriptivo- de la estructura soporte, se buscó determinar los rasgos característicos de los diferentes tipos de suelos encontrados en la ciudad de Mar del Plata, República Argentina, estableciendo zonas de caracterización geotécnica diferenciada. En la actualidad, existen líneas de investigación que buscan el desarrollo de modelos matemáticos que permitan describir un comportamiento realista del suelo; donde, en lo que refiere a la carencia de datos -siendo importante destacar que, si bien en la actualidad existe una gran cantidad de datos disponibles de diverso origen disciplinar, dicha información no se transversaliza e interrelaciona- la incorporación y sistematización de los mismos, sigue siendo la mayor dificultad

Técnicas de aprendizaje automático aplicadas en los sistemas de predicción

This article delves inti the field of machine learning as a science for machine learning, they glimpse that differentiating factor in the analysis of the information they pay, in the context of what should be formulated as a tool for prediction and the use of statistics In different contexts, being able to predict facts based on data obtained categorically and systematically for periods of time, allow; In conjunction with the mathematical and statistical equations to conclude that an uncertain event will occur with a fairly acceptable level of veracity, these machine learning techniques are already categorized and their use has been recognized in the scientific and technological field, achieving with this determine the effectiveness of these techniques in commercial, scientific and social sectors.En este artículo se realiza una revisión conceptual del aprendizaje automatizado su definición modelos y algoritmos que son principalmente usados en sistemas de predicción, recopilando de diferentes autores sus definiciones y perspectivas de la aplicación de algoritmos según los objetivos de investigación. Se seleccionaron los algoritmos de redes neuronales y regresión usados en la predicción de patrones lo más acertados posibles, se da a conocer el hecho de como realmente puede llegar una máquina a aprender y que el centro de su operación es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana

Diseño de una red neuronal artificial no supervisada para la estimación de parámetros de resistencia al corte de suelos a partir de sus propiedades físicas

Proponer una solución tecnológica alternativa mediante el diseño de una red neuronal artificial (RNA) para estimar los parámetros de resistencia al corte de suelos (el ángulo de fricción y la cohesión) que son muy necesarios para el diseño de cimentación de torres de estaciones de telecomunicaciones. Para ello inicialmente se elaboró una base de datos cuya información proviene de recientes proyectos regionales de Telecomunicaciones y de proyectos particulares para importantes empresas conocidas del entorno. La propuesta tecnológica del diseño de la Red Neuronal Artificial se desarrolló escribiendo código con el Software Matlab, se explicará cada etapa del diseño desde el ingreso de la data a la red seguido de la forma de entrenamiento, hasta que la RNA quede bien definida. Una vez obtenido los resultados de la RNA, se realizó una comparación con los resultados obtenidos de los laboratorios de suelos; Permitiendo determinar la capacidad de generalización de la red Neuronal Artificial diseñada; Posteriormente se presenta las evaluaciones técnicas y económicas donde se evidencia el conjunto de mejoras que produjo la RNA para los procesos internos de la empresa Delta y por último se presentan las conclusiones y recomendaciones del presente trabajo de investigación

Aplicación del análisis cromatográfico de gases para la evaluación de hidrocarburos en los reservorios “U” Inferior y “T” inferior de un campo del oriente ecuatoriano

OBJETIVO GENERAL: aplicar los valores del análisis cromatográfico de gases para obtener parámetros de resistividad, con el objeto de trazar límites productivos de reservorios. PROBLEMA: evaluación de formaciones únicamente después de correr los registros eléctricos, análisis cromatográfico de gases tomado como una herramienta cualitativa de evaluación de formaciones. MARCO REFERENCIAL: ubicación, geomorfología y geología de la Cuenca Oriente, principios de gases, análisis cromatográfico, registros de resistividad, redes neuronales y predicción de variables. MARCO METODOLÓGICO: estudio de tipo exploratorio, documental, descriptivo, analítico y prospectivo, 15 pozos estudiados con sus variables de resistividad y gas total. MARCO TEÓRICO: La Cuenca Oriente; el gas en la perforación; equipos accesorios para la cromatografía; registros de resistividad de formación; CONCLUSIÓN GENERAL: es la aplicación de los datos de gas total para la obtención de resistividad y trazar límites productivos de pozos.....GOAL: To apply values ​​gas chromatographic analysis parameters for resistivity, with the object of drawing boundaries productive reservoirs. PROBLEM: formation evaluation only after running the electric logs, gas chromatographic analysis taken as a qualitative tool for formation evaluation. FRAMEWORK: location, geomorphology and geology of the Oriente Basin, early gas chromatographic analysis, resistivity logs, neural networks and predictive variables. METHODOLOGICAL FRAMEWORK: an exploratory study, documentary, descriptive, analytical, prospective, 15 wells studied with variable resistivity and total gas. THEORETICAL: East Basin, the gas in the drilling; accessory equipment for chromatography, formation resistivity logs; general conclusion is the application data to obtain the total gas resistivity and limits trace productive wells.Geoservice

PLANIFICACIÓN MAESTRA DE OPERACIONES EN LA GESTIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO EN CONTEXTO DE INCERTIDUMBRE EN EL SECTOR CERÁMICO. PROPUESTA DE MODELADO Y RESOLUCIÓN BASADA EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES (ANN)

La Planificación Colaborativa en la Cadena/Red de Suministro (C/RS) en un Contexto de Incertidumbre necesita de nuevos sistemas que minimicen la aleatoriedad a lo largo de ésta. La incertidumbre se puede tratar a partir de algoritmos heurísticos que mejoran las actividades logísticas que comprenden la Planificación Maestra de la Cadena, obteniendo así mejores resultados en cuanto a margen de beneficios, minimización de costes y otros objetivos que se persiguen en la Cadena. Todo esto para obtener la colaboración entre las diferentes etapas (Proveedor, Fabricación, Distribución y Detallista) que comprende la Cadena de Suministro. En este enfoque, de Tesis presenta una Propuesta Metodológica que se compone de una Propuesta de Modelado, la Descripción del Problema, dos modelos matemáticos (Determinista y de Incertidumbre), la Implantación del Modelado, la Arquitectura y la Plataforma Tecnológica SCANN (Supply Chain Artificial Neuronal Networks), y por último, la Aplicación del Modelo y la Herramienta de Resolución a una Empresa. En lo que se refiere a los dos modelos matemáticos de optimización (Modelo Matemático Determinista "MMD" y Modelo Matemático con Incertidumbre "MMI"), estos consideran simultáneamente la maximización del margen de beneficios para compararlos entre sí. Un modelo está construido en el contexto determinista y el otro utiliza el mismo modelo determinista pero aplicándole incertidumbre, la cual se prevé con Redes Neuronales (las Redes Neuronales prevén un mejor resultado a partir de su proceso interno y entrenamiento de datos). Los modelos MMD, MMI, y las Redes Neuronales están implantados en una Plataforma Tecnológica SCANN (desarrollada por el doctorando), la cual está aplicada al sector cerámico con la ventaja de poder ser utilizada para diferentes modelos de Cadena de Suministro. La Plataforma Tecnológica SCANN ayuda a la Toma de Decisiones en una C/RS centralizada a un nivel Táctico-Operativo.Mena O'meara, NA. (2010). PLANIFICACIÓN MAESTRA DE OPERACIONES EN LA GESTIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO EN CONTEXTO DE INCERTIDUMBRE EN EL SECTOR CERÁMICO. PROPUESTA DE MODELADO Y RESOLUCIÓN BASADA EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES (ANN) [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/9088Palanci

Modelo adaptativo para la estimación de la dimensión fractal de registros de imágenes resistivas a partir de registros geofísicos de pozo

Los registros de pozo presentan gran variedad de información que permite caracterizar propiedades físicas y químicas de las rocas así como de los fluidos contenidos entre ellas. Los muestreos geofísicos en sitio caracterizan en detalle parámetros físicos de las formaciones que permiten determinar la resistividad, densidad volumétrica, litología, permeabilidad y porosidad entre otros. Dentro de los avances en predicción de fracturas naturales se han desarrollado modelos soportados por procesos dependientes de la dimensión fractal de imágenes resistivas. Sin embargo, no siempre se cuenta con la información asociada a dichas imágenes. Esta investigación tiene como base la información de registros geofísicos de pozo y parte de la hipótesis que existen relaciones significativas entre múltiples registros con el objeto de caracterizar los valores de dimensión fractal. Se implementa un modelo de predicción utilizando técnicas de minería de datos y bajo los lineamientos de la metodología CRISPDM. El modelo permite de una forma adaptativa el procesamiento de información proveniente de los registros de pozo con el objeto de identificar cuáles de estos registros presentan relaciones significativas para la generación de patrones que inciden en la predicción de valores de dimensión fractal. El modelo es validado sobre un caso de estudio con información de registros de pozo realizados en la cuenca del Catatumbo, Norte de Santander, Colombia. En los capítulos asociados se presenta el análisis de información, ejecución y evaluación del modelo. El análisis de resultados de ejecución para el modelo de predicción se basa en muestreos aleatorios de valores de registros múltiples en secciones transversales y es evaluado sobre valores aleatorios de dimensión fractal. Como producto del proceso de clasificación se identificaron tres conjuntos de orígenes de datos relevantes como son registros (logs) base, registros (logs) complementarios y registros (logs) no válidos para la generación de valores de dimensión fractal. La predicción asociada al caso de estudio evidenció una respuesta altamente cercana hacia los valores esperados con una tasa de error baja donde el coeficiente de determinación (R2) resultante es de 0.95, la media absoluta del error igual a 0.003 y el error de la raíz cuadrada de la media (RMSE) es igual a 0.004. La metodología propuesta ofrece una alternativa para generar e introducir valores asociados a la dimensión fractal de imágenes resistivas en escenarios donde se cuenta con información de diversos registros geofísicos de pozo pero donde la información asociada con la dimensión fractal es inexistente.Abstract. Well logs have a great variety of information to characterize physical and chemical properties of rock formations and its fluid content among them. Geophysical surveys characterize detailed physical parameters of rock formations in order to determine the resistivity, bulk density, lithology, porosity and permeability, inter alia. Among the advances made on prediction of natural fractures, there have been developed different models supported by processes that depend on fractal dimension of resistive images. However, the information associated to such resistivity image logs is not always available. The current research is based on information from geophysical well logs, and also upon the hypothesis that is possible to identify significant relationships between multiple records in order to characterize the fractal dimension values. A prediction model is implemented through a data mining technique under the guidelines of CRISP-DM methodology. The model allows an adaptively way of information processing based on well logs in order to identify which of these records show significant relationships to generate prediction patterns to estimate fractal dimension values. The model is validated over a study case with well-log information gathered on-site at the Catatumbo basin, Norte de Santander, Colombia. In the study case chapters it is also presented data analysis, model execution and evaluation. The analysis of the execution results for the prediction model is based on random samples of multiple values in cross section and is evaluated upon random fractal dimension values. As a product of classification process three groups of relevant data sources were identified, such as: base logs, complementary logs and invalid logs for the generation of fractal dimension values. The prediction associated to the case study showed a very accurate response, in regards to the expected result values, with a low error rate where the resulting R2 is 0.95, the mean absolute error is equal to 0.003 and the root mean squared error is 0.004. The proposed methodology is an alternative to generate and input values associated to the fractal dimension of resistive images in scenarios where well geophysical logs are available, but information regarding values of fractal dimensions is inexistent.Maestrí