Técnicas de machine learning para reconhecimento de padrões sedimentológicos de sistemas turbidíticos
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Espíndola, Murilo da Silva |
|
dc.contributor.author |
S |
|
dc.contributor.author |
Souza, Yan Budni de |
|
dc.date.accessioned |
2023-09-26T20:25:52Z |
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dc.date.available |
2023-09-26T20:25:52Z |
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dc.date.issued |
2023-09-25 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251250 |
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dc.description |
Iniciação Científica (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. CFH. Geologia |
pt_BR |
dc.description.abstract |
O projeto em foco, abreviado para “MLTurb”, consiste, na sua fase inicial, em uma
investigação das características geomecânicas, petrofísicas e petrográficas das rochas
sedimentares associadas aos sistemas turbidíticos do Grupo Itararé, na Bacia do Paraná. Além
disso, o projeto também representa uma colaboração entre diferentes laboratórios e áreas
dentro do departamento de Geologia da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), em
parceria com a Petrobrás, resultando em um trabalho interdisciplinar.
Após a coleta de amostras no campo e a subsequente determinação das propriedades
físicas e geológicas, que resultará em um banco de dados de tamanho considerável, planeja-se
utilizar essas informações no contexto de machine learning. Isso permitirá a criação de
correlações que viabilizarão a identificação de padrões sedimentológicos em sistemas
turbidíticos. |
pt_BR |
dc.format.extent |
Vídeo |
pt_BR |
dc.language.iso |
pt_BR |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis |
pt_BR |
dc.subject |
Sistemas Turbidíticos |
pt_BR |
dc.subject |
petrofísica |
pt_BR |
dc.subject |
mecânica de rochas |
pt_BR |
dc.subject |
aprendizado de máquina |
pt_BR |
dc.title |
Técnicas de machine learning para reconhecimento de padrões sedimentológicos de sistemas turbidíticos |
pt_BR |
dc.type |
Video |
pt_BR |
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