Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/30404
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorLópez Botero, Jorge Hernán-
dc.contributor.advisorMoncayo Gámez, Gloria Alexandra-
dc.contributor.advisorTobón Gómez, Jorge Enrique-
dc.contributor.authorHenao Restrepo, Eduardo-
dc.date.accessioned2022-09-05T16:21:42Z-
dc.date.available2022-09-05T16:21:42Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10495/30404-
dc.description.abstractRESUMEN: SHIMIA Gravimétrico es un conjunto de simulaciones, herramientas, instrumentos, métodos e inteligencia artificial aplicados a la gravimetría. Simulaciones: desarrolladas con Colab y ejemplos interactivos de Gradio, todas relacionadas con aspectos fundamentales de la gravimétria (geofísica). Herramientas: estas son de acceso libre a través de un repositorio de GitHub y permiten ser aplicadas a cursos de gravimetría para que los estudiantes, y en general la comunidad científica interesada en el tema, tengan un primer acercamiento que les dará una mejor visión sobre la gravimetría. Instrumentos: Con LabVIEW se creó un instrumento virtual de un gravímetro relativo con resorte de longitud cero que emula de modo muy aproximado el comportamiento de un equipo real. Métodos: la idea es realizar inversiones gravimétricas en 2D sencillas, es decir, estimar la posición y forma de un objeto enterrado solamente con sus perturbaciones en la gravedad utilizando métodos de estadística Bayesiana, en particular el algoritmo Montecarlo con cadenas de Márkov de salto reversible expuesto por Luo2010, con algunas modificaciones. Inteligencia artificial: implementada como regresores para rellenar bases de datos de anomalías gravimétricas con datos libres para Colombia, con registros de anomalías de gravedad del Instituto Geográfico Agustín Codazzi y datos de elevación de la misión topográfica Radar Shuttle.spa
dc.description.abstractABSTRACT: SHIMIA Gravimetrico is a set of simulations (simulaciones), tools (herramientas), instruments (instrumentos), methods (métodos) and artificial intelligence (inteligencia artificial) applied to gravimetry. Simulations: developed with Colab and Gradio interactive examples, all related to fundamental aspects of gravimetry (geophysics). Tools: these are open access through a GitHub repository, and allow to be applied to gravimetry courses so that students, and in general the scientific community interested in the subject, have a first approach that will give them a better view on gravimetry. Instruments: With LabVIEW a virtual instrument of a relative gravimeter with zero-length spring was created that emulates in a very approximate way the behavior of a real device. Methods: the idea is to perform simple 2D gravimetric inversions, i.e. to estimate the position and shape of a buried object only with its perturbations in gravity using Bayesian statistical methods, in particular the reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm exposed by Luo2010, with some modifications. Artificial Intelligence: implemented as regressors to fill gravity anomaly databases with free data for Colombia, with gravity anomaly records from the Instituto Geográfico Agustín Codazzi and elevation data from the Shuttle Radar Topography Mission.spa
dc.format.extent144spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/draftspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/*
dc.subject.meshMonte Carlo method-
dc.subject.meshMarkov chains-
dc.subject.meshArtificial intelligence-
dc.titleSHIMIA Gravimétrico : simulaciones, herramientas, instrumentos, métodos e inteligencia artificial para aplicaciones en docencia, extensión e investigaciónspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.publisher.groupInstrumentación Científica y Microelectrónicaspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccespa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfspa
thesis.degree.nameMagister en Físicaspa
thesis.degree.levelMaestríaspa
thesis.degree.disciplineFacultad de Ciencias Exactas y Naturales. Maestría en Físicaspa
thesis.degree.grantorUniversidad de Antioquiaspa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.publisher.placeMedellín - Colombiaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríaspa
dc.subject.decsMétodo de Montecarlo-
dc.subject.decsCadenas de Markov-
dc.subject.decsInteligencia artificial-
dc.subject.decsGravimetría-
dc.subject.agrovocGravimetry-
dc.subject.agrovocurihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_16372-
dc.subject.meshurihttp://id.nlm.nih.gov/mesh/D009010http://id.nlm.nih.gov/mesh/D009010-
dc.subject.meshurihttp://id.nlm.nih.gov/mesh/D008390-
dc.subject.meshurihttp://id.nlm.nih.gov/mesh/D001185-
Aparece en las colecciones: Maestrías de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
HenaoEduardo_2022_ShimiaGravimetrico.pdfTesis de maestría22.21 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons