Implementación de técnicas de minería de datos para el análisis de información del atlas sísmico colombiano
Hoy en día, se estima que el crecimiento de información digital es del 60% anual, lo cual indica, que hay gran cantidad de información almacenada en las bases de datos de diferentes entidades y organismos. Sin embargo, permanece oculta mucha información valiosa que al ser identificada y explotada...
Autores principales: | , |
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Otros Autores: | |
Formato: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
2020
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Materias: | |
Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12749/1403 http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/22391 |
Sumario: | Hoy en día, se estima que el crecimiento de información digital es del 60% anual, lo cual indica, que hay gran cantidad de información almacenada en las bases de datos de diferentes entidades y organismos. Sin embargo, permanece oculta mucha información valiosa que al ser identificada y explotada permite establecer patrones o normas a las empresas, permitiendo reducir costos ó maximizar ganancias y, así mismo, generan un nuevo conocimiento; no obstante, hallar la forma adecuada de extraer este nuevo conocimiento.
A nivel nacional, las empresas explotadoras de hidrocarburos son de las más interesadas en extraer nuevo conocimiento de sus bases de datos, como es el caso del ICP (Instituto Colombiano del Petróleo), organismo que en el año 2005, desarrolló el Atlas sísmico colombiano, toda vez que le permitió, almacenar la información sísmica colombiana. En este atlas sísmico reposa gran cantidad de información útil que por medio de las técnicas de minería de datos le proporcionan al ICP poder establece estrategias, normas para minimizar costos y maximizar ganancias y productividad.
En este proyecto se implementara un prototipo computacional desarrollado con el cual, se pretenden analizar los datos obtenidos en el atlas sísmicos colombianos que se encuentran almacenados en la base de datos ICP, y poder facilitar el trabajo de análisis de las técnicas sobre grandes volúmenes de datos, en razón de obtener resultados rápidos y confiables. |
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