Machine learning aplicado a la gestión de corrosión y predicción de la velocidad de corrosión (Record no. 196788)
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| 000 -LEADER | |
|---|---|
| fixed length control field | 02387nmc a2200217 4500 |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA - INFORMACIÓN GENERAL | |
| Campo de control de longitud fija | 260224s xxu esp |
| 041 ## - IDIOMA | |
| Idioma | Español |
| 245 00 - TITULO | |
| Título | Machine learning aplicado a la gestión de corrosión y predicción de la velocidad de corrosión |
| 270 ## - FECHA DE CARGA | |
| Fecha de carga | 27/09/2024 ; 27/09/2024 |
| 300 ## - DESCRIPCION FISICA | |
| Otra extensión | 14 p. |
| 520 ## - RESUMEN, ETC | |
| Resumen | En los últimos años, se han producido avances significativos en el campo de la ciencia de datos y Machine Learning. Estos avances han venido acompañados de nuevas aplicaciones en diversas industrias como lo es la industria del Oil & Gas. En lo que respecta a la gestión de integridad de ductos estos desarrollos son de vital importancia, ya que ofrecen una serie de ventajas clave: · Análisis de Grandes Volúmenes de Datos en Tiempo Reducido: La capacidad para analizar grandes cantidades de información en un período de tiempo más breve es fundamental. Esto permite tomar decisiones más rápidas y eficientes. · Detección de Patrones y Comportamientos Anómalos · Identificación de Parámetros Clave en la Generación de Amenazas: El aprendizaje automático puede ayudar a identificar los factores más influyentes en la generación de amenaza y focalizar las medidas de mitigación de manera precisa. · Capacidad de Predicción y Alerta Temprana: Los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse para realizar predicciones y estimar valores futuros, como ser velocidad de crecimiento de corrosión. El objetivo del presente trabajo es presentar un proceso de implementación de Machine Learning en el estudio de la amenaza de corrosión externa. A través de diversos modelos se estudian las zonas activas de corrosión y se predicen velocidades de crecimiento en función de diversas fuentes de datos. Además. se compartirá un caso de aplicación con el propósito de compartir los hallazgos encontrados, las conclusiones adquiridas y los pasos a seguir. |
| 773 ## - CORRECCIÓN | |
| Partes relacionadas | |
| 942 ## - DESC. DE MATERIAL | |
| Tipo de item KOHA | Congresos (trabajos presentados) |
| 100 1# - RESPONSABLE PERSONAL | |
| Apellido, Nombre | Cornejo, Alan |
| 9 (RLIN) | 61881 |
| 100 1# - RESPONSABLE PERSONAL | |
| Apellido, Nombre | Melucci, Martín |
| 9 (RLIN) | 61956 |
| 100 1# - RESPONSABLE PERSONAL | |
| Apellido, Nombre | Gomez, Marianela |
| 9 (RLIN) | 805 |
| 111 2# - AUTORIDAD DE CONGRESO | |
| Nombre de congreso | Congreso de Integridad y Corrosión en la Industria del Petróleo y del Gas (5to. : 2024 sept. 3-5 : Buenos Aires) |
| 9 (RLIN) | 61844 |
| 856 ## - LINK | |
| Link | <a href="https://biblioteca.iapg.org.ar/ArchivosAdjuntos/CongresoIntegridadyCorrosion2024/Machine.pdf">https://biblioteca.iapg.org.ar/ArchivosAdjuntos/CongresoIntegridadyCorrosion2024/Machine.pdf</a> |
| Biblioteca propietaria | Biblioteca actual | Fecha de adquisición | Inventario | Total de préstamos | Inventario | Fecha de carga | Tipo de item KOHA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Colección Digital IAPG | Colección Digital IAPG | 06/03/2026 | 200069223 | 200069223 | 06/03/2026 | Archivo electrónico |
