Matlab en la industria del petróleo y el gas (Record no. 194953)

MARC details
000 -CABECERA
Cabecera 01843nam a2200217 4500
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
Fecha y hora de la última transacción 20260520010432.0
008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA - INFORMACIÓN GENERAL
Códigos de información de longitud fija - Información general 260224s2018 xxu esp
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador de origen BAAB
100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL - NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Gazzari, Javier
111 2# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL - NOMBRE DE CONGRESO
Nombre de congreso o jurisdicción como elemento de entrada Congreso de Exploración y Desarrollo de Hidrocarburos (10mo. : 2018 nov. 5 - 9 : Mendoza)
111 2# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL - NOMBRE DE CONGRESO
Nombre de congreso o jurisdicción como elemento de entrada Jornadas de Geotecnología (6tas. : 2018 nov. 5 - 9 : Mendoza)
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Matlab en la industria del petróleo y el gas
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. (PIE DE IMPRENTA)
Fecha de publicación, distribución, etc. 2018
270 ## - FECHA DE CARGA
FECHA DE CARGA 18/07/2022 ; 18/07/2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 p.
Características 255
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Presentación especial. ; Sólo resumen en español.
520 ## - NOTA DE RESUMEN
Resumen La detección de eventos sísmicos en medio de extensos flujos de datos es una tarea dificultosa, especialmente en presencia de ruido de fondo no estacionario y micro-sísmico. Muchas técnicas de detección requieren de conocimiento geofísico experto. Aprendizaje Profundo (Deep Learning) es un método que desarrolla su propia interpretación de los datos en etapas, asistido por el etiquetado humano experto en casos críticos. Durante esta sesión, MathWorks desmitificará la técnica de Aprendizaje Profundo mediante su aplicación a datos geofísicos para la detección de eventos sísmicos.Adicionalmente, mostraremos cómo MATLAB complementa el trabajo de los geo-científicos de las industrias del petróleo y el gas con funcionalidades tales como tall arrays para manipular y analizar big data, computación en la nube y clústeres de GPU. Finalmente, mostraremos cómo pueden integrar el análisis desarrollado en MATLAB con otras plataformas de software como Petrel®, OSIsoft® PI System, Python, Tableau®, Spotfire® y Power BI®.
856 ## - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso (URI) https://biblioteca.iapg.org.ar/ArchivosAdjuntos/Conexplor2018/SGeot/Presentaciones especial 10.pdf
942 ## - DESC. DE MATERIAL
Tipo de material KOHA Congresos (trabajos presentados)
945 ## - OPERADOR
Operador Mazzitelli, María Florencia
Holdings
Biblioteca/U. Información permanente Biblioteca/U. Información actual Fecha de adquisición Total Checkouts Número de inventario Fecha de carga Tipo de material KOHA
IAPG-Colección IAPG-Colección 06/03/2026   200067344 06/03/2026 Congresos (trabajos presentados)


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