Aplicación de un modelo de aprendizaje profundo para simultáneamente detectar sismos y seleccionar fases sísmicas P y S

Sánchez Gutiérrez, Ana Daniela

Aplicación de un modelo de aprendizaje profundo para simultáneamente detectar sismos y seleccionar fases sísmicas P y S

dc.carrera.ingenieria	Ingeniería geofísica	es_ES
dc.contributor.author	Sánchez Gutiérrez, Ana Daniela
dc.date.accessioned	2024-05-24T18:00:19Z
dc.date.available	2024-05-24T18:00:19Z
dc.description	El crecimiento exponencial en los datos sismológicos requiere el desarrollo de nuevas herramientas de procesamiento. En el contexto de la detección automática de señales sísmicas, Earthquake Transformer (EQT) ha destacado entre los métodos de vanguardia. Por esta razón, EQT se aplicó en datos de tres secuencias sísmicas distintas en México, con el objetivo de analizar el rendimiento general del modelo en datos sísmicos no incluidos en su conjunto de entrenamiento, contribuyendo al procesamiento de datos sísmicos mediante enfoques de aprendizaje profundo.	es_ES
dc.description.abstract	El presente trabajo evalúa el desempeño de Earthquake Transformer (Mousavi, Ellsworth, Zhu, Chuang, y Beroza, 2020), un modelo de código abierto basado en aprendizaje profundo, diseñado para detectar sismos y seleccionar fases sísmicas P y S de forma simultánea.	es_ES
dc.director.trabajoescrito	Enríquez Vargas, Miguel
dc.identifier.uri	http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/19185
dc.language.iso	es	es_ES
dc.subject	Detección automática de señales sísmicas	es_ES
dc.subject	Selección automática de fases sísmicas	es_ES
dc.subject	Aprendizaje profundo	es_ES
dc.subject	Aprendizaje automático	es_ES
dc.subject	Monitoreo sísmico	es_ES
dc.title	Aplicación de un modelo de aprendizaje profundo para simultáneamente detectar sismos y seleccionar fases sísmicas P y S	es_ES
dc.type	Tesis	es_ES