Average porosity estimation using multiple neural network models in La Mesa de Los Santos
- Autores:
-
García-Arias, Sergio
Velandia , Francisco
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2026
- Institución:
- Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
- Repositorio:
- RiUPTC: Repositorio Institucional UPTC
- Idioma:
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- Palabra clave:
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Porosity
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Remolina Rivero, Estudio del nivel freático de la unidad acuífera del Miembro Superior de la Formación Los Santos, vereda La Fuente, municipio Los Santos del departamento de Santander, mediante los métodos geofísicos de Tomografía de Resistividad Eléctrica y Sísmica de Refracción, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2023. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14433 J. C. Ariza Daza, M. F. Gomez Acuña, Correlación de la resistividad eléctrica y el fracturamiento al sur de la Mesa de Los Santos, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2024. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15301 IngeoExploraciones, Elaboración y Formulación Del Plan de Manejo de Aguas Subterráneas en el Sector de la Mesa, Municipio de Los Santos. Fase III, Santander, Colombia, 2016. S. A. García Arias, E. A. Gómez García, Modelo Conceptual Hidrogeofísico para evaluar el Potencial Hidrogeológico de la Formación Los Santos en la Mesa de Los Santos-Santander, Colombia, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2015. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32426 L. Wilches Sánchez, A. F. Corzo Farfán, Caracterización Geoelectrica en la Vereda ‘La Esperanza’ Sector de la Mesa de Los Santos, Municipio de Piedecuesta, Santander, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2015. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32396 I. E. Moyano Nieto, Prospección Geoeléctrica en La Mesa de Los Santos (Santander). Procesamiento e Interpretación de Sondeos Eléctricos verticales, Ministerio de Minas, Bogotá, Colombia, 2010. A. J. Díaz Duarte, A. F. Duarte Tarazona, Evaluación Geofísica en Rocas Cretácicas Sedimentarias de Los Municipios de Barichara, Mogotes y el Sector Conocido Como la Mesa de Los Santos en el Departamento de Santander, Mediante Sondeos Electromagnéticos en el Dominio Del Tiempo (SEDT) y Sondeos El, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2019. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13021 C. F. Gómez Sánchez, L. Wandurraga Jiménez, M. Molina Narváez, M. Sarmiento Romero, Análisis de la Situación Hidrogeológica de la Mesa de Los Santos, Departamento de Santander, Thesis, Universidad Católica de Colombia, Colombia, 2014. https://biblioteca.ucatolica.edu.co/bib/29914 J. E. Pinto V. et al., Proyecto de investigación geológica e hidrogeológica en la Mesa de Los Santos, sector noreste de Curití y borde occidental del Macizo de Santander, departamento de Santander. (Memoria explicativa de la investigación geológica e hidrogeológica en la Mesa, Ingeominas, Bucaramanga, 2007. W. Lowrie, Fundamentals of Geophysics, second edition, Cambridge University Press, New York, 2007. J. Milsom, Field Geophysics. The geological field guide series., 3er ed. John Wiley & Sons Ltd, 2003. S. García-Arias, F. Velandia, J. D. Sanabria Gómez, M. T. Ulloque Ardila, “Mapas predictivos con redes neuronales a partir de propiedades físicas de las rocas: caso de estudio en la Mesa de Los Santos (Santander),” Revista EIA, vol. 21, no. 41, pp. 1-33, Jan. 2024. https://doi.org/10.24050/reia.v21i41.1731 A. Mohammed, R. Kora, “A comprehensive review on ensemble deep learning: Opportunities and challenges,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol. 35, no. 2, pp. 757-774, Feb. 2023. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2023.01.014 I. D. Mienye, Y. Sun, “A Survey of Ensemble Learning: Concepts, Algorithms, Applications, and Prospects,” IEEE Access, vol. 10, pp. 99129-99149, 2022. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3207287 Y. Zhang, J. Chen, Y. Li, B. Li, “Deep ensemble learning for quantitative geological fracture analysis using borehole televiewer images,” Journal of Applied Geophysics, vol. 213, e105046, Jun. 2023. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2023.105046 Z. Z. Wang et al., “Predicting geological interfaces using stacking ensemble learning with multi-scale features,” Canadian Geotechnical Journal, vol. 60, no. 7, pp. 1036-1054, Jul. 2023. https://doi.org/10.1139/cgj-2022-0365 R. Kirsch, Groundwater Geophysics. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. https://doi.org/10.1007/978-3-540-88405-7 F. Pedregosa et al., “Scikit-learn: Machine Learning in Python,” Journal of Machine Learning Research, vol. 12, pp. 2825-2830, Jan. 2012. http://arxiv.org/abs/1201.0490 C. Zou, L. Zhao, M. Xu, Y. Chen, and J. Geng, “Porosity Prediction With Uncertainty Quantification From Multiple Seismic Attributes Using Random Forest,” Journal of Geophysical Research: Solid Earth, vol. 126, no. 7, e e2021JB021826, Jul. 2021. https://doi.org/10.1029/2021JB021826 M. S. Chowdhury, “Comparison of accuracy and reliability of random forest, support vector machine, artificial neural network and maximum likelihood method in land use/cover classification of urban setting,” Environmental Challenges, vol. 14, e100800, Jan. 2024. https://doi.org/10.1016/j.envc.2023.100800 S. Nawar, A. Mouazen, “Comparison between Random Forests, Artificial Neural Networks and Gradient Boosted Machines Methods of On-Line Vis-NIR Spectroscopy Measurements of Soil Total Nitrogen and Total Carbon,” Sensors, vol. 17, no. 10, e2428, Oct. 2017. https://doi.org/10.3390/s17102428 H. Guo, H. L. Viktor, “Learning from imbalanced data sets with boosting and data generation,” ACM SIGKDD Explorations Newsletter, vol. 6, no. 1, pp. 30-39, Jun. 2004. https://doi.org/10.1145/1007730.1007736 C. M. Bishop, “Training with Noise is Equivalent to Tikhonov Regularization,” Neural Computer, vol. 7, no. 1, pp. 108-116, Jan. 1995. https://doi.org/10.1162/neco.1995.7.1.108 K. Matsuoka, “Noise injection into inputs in back-propagation learning,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 22, no. 3, pp. 436-440, 1992. https://doi.org/10.1109/21.155944 K. Maharana, S. Mondal, B. Nemade, “A review: Data pre-processing and data augmentation techniques,” Global Transitions Proceedings, vol. 3, no. 1, pp. 91-99, Jun. 2022. https://doi.org/10.1016/j.gltp.2022.04.020 N. M. Contreras Vasquez, Análisis Del Fracturamiento Presente en la Formación Los Santos al Norte y Centro de la Mesa de Los Santos, Departamento de Santander, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2008. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/21105 |
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Gómez García, Modelo Conceptual Hidrogeofísico para evaluar el Potencial Hidrogeológico de la Formación Los Santos en la Mesa de Los Santos-Santander, Colombia, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2015. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32426L. Wilches Sánchez, A. F. Corzo Farfán, Caracterización Geoelectrica en la Vereda ‘La Esperanza’ Sector de la Mesa de Los Santos, Municipio de Piedecuesta, Santander, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2015. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32396I. E. Moyano Nieto, Prospección Geoeléctrica en La Mesa de Los Santos (Santander). Procesamiento e Interpretación de Sondeos Eléctricos verticales, Ministerio de Minas, Bogotá, Colombia, 2010.A. J. Díaz Duarte, A. F. Duarte Tarazona, Evaluación Geofísica en Rocas Cretácicas Sedimentarias de Los Municipios de Barichara, Mogotes y el Sector Conocido Como la Mesa de Los Santos en el Departamento de Santander, Mediante Sondeos Electromagnéticos en el Dominio Del Tiempo (SEDT) y Sondeos El, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2019. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13021C. F. Gómez Sánchez, L. Wandurraga Jiménez, M. Molina Narváez, M. Sarmiento Romero, Análisis de la Situación Hidrogeológica de la Mesa de Los Santos, Departamento de Santander, Thesis, Universidad Católica de Colombia, Colombia, 2014. https://biblioteca.ucatolica.edu.co/bib/29914J. E. Pinto V. et al., Proyecto de investigación geológica e hidrogeológica en la Mesa de Los Santos, sector noreste de Curití y borde occidental del Macizo de Santander, departamento de Santander. (Memoria explicativa de la investigación geológica e hidrogeológica en la Mesa, Ingeominas, Bucaramanga, 2007.W. Lowrie, Fundamentals of Geophysics, second edition, Cambridge University Press, New York, 2007.J. Milsom, Field Geophysics. The geological field guide series., 3er ed. John Wiley & Sons Ltd, 2003.S. García-Arias, F. Velandia, J. D. Sanabria Gómez, M. T. Ulloque Ardila, “Mapas predictivos con redes neuronales a partir de propiedades físicas de las rocas: caso de estudio en la Mesa de Los Santos (Santander),” Revista EIA, vol. 21, no. 41, pp. 1-33, Jan. 2024. https://doi.org/10.24050/reia.v21i41.1731A. Mohammed, R. Kora, “A comprehensive review on ensemble deep learning: Opportunities and challenges,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol. 35, no. 2, pp. 757-774, Feb. 2023. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2023.01.014I. D. Mienye, Y. Sun, “A Survey of Ensemble Learning: Concepts, Algorithms, Applications, and Prospects,” IEEE Access, vol. 10, pp. 99129-99149, 2022. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3207287Y. Zhang, J. Chen, Y. Li, B. Li, “Deep ensemble learning for quantitative geological fracture analysis using borehole televiewer images,” Journal of Applied Geophysics, vol. 213, e105046, Jun. 2023. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2023.105046Z. Z. Wang et al., “Predicting geological interfaces using stacking ensemble learning with multi-scale features,” Canadian Geotechnical Journal, vol. 60, no. 7, pp. 1036-1054, Jul. 2023. https://doi.org/10.1139/cgj-2022-0365R. Kirsch, Groundwater Geophysics. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. https://doi.org/10.1007/978-3-540-88405-7F. Pedregosa et al., “Scikit-learn: Machine Learning in Python,” Journal of Machine Learning Research, vol. 12, pp. 2825-2830, Jan. 2012. http://arxiv.org/abs/1201.0490C. Zou, L. Zhao, M. Xu, Y. Chen, and J. Geng, “Porosity Prediction With Uncertainty Quantification From Multiple Seismic Attributes Using Random Forest,” Journal of Geophysical Research: Solid Earth, vol. 126, no. 7, e e2021JB021826, Jul. 2021. https://doi.org/10.1029/2021JB021826M. S. Chowdhury, “Comparison of accuracy and reliability of random forest, support vector machine, artificial neural network and maximum likelihood method in land use/cover classification of urban setting,” Environmental Challenges, vol. 14, e100800, Jan. 2024. https://doi.org/10.1016/j.envc.2023.100800S. Nawar, A. Mouazen, “Comparison between Random Forests, Artificial Neural Networks and Gradient Boosted Machines Methods of On-Line Vis-NIR Spectroscopy Measurements of Soil Total Nitrogen and Total Carbon,” Sensors, vol. 17, no. 10, e2428, Oct. 2017. https://doi.org/10.3390/s17102428H. Guo, H. L. Viktor, “Learning from imbalanced data sets with boosting and data generation,” ACM SIGKDD Explorations Newsletter, vol. 6, no. 1, pp. 30-39, Jun. 2004. https://doi.org/10.1145/1007730.1007736C. M. Bishop, “Training with Noise is Equivalent to Tikhonov Regularization,” Neural Computer, vol. 7, no. 1, pp. 108-116, Jan. 1995. https://doi.org/10.1162/neco.1995.7.1.108K. Matsuoka, “Noise injection into inputs in back-propagation learning,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 22, no. 3, pp. 436-440, 1992. https://doi.org/10.1109/21.155944K. Maharana, S. Mondal, B. Nemade, “A review: Data pre-processing and data augmentation techniques,” Global Transitions Proceedings, vol. 3, no. 1, pp. 91-99, Jun. 2022. https://doi.org/10.1016/j.gltp.2022.04.020N. M. Contreras Vasquez, Análisis Del Fracturamiento Presente en la Formación Los Santos al Norte y Centro de la Mesa de Los Santos, Departamento de Santander, Grade Thesis, Universidad Industrial de Santander, Colombia, 2008. https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/21105e2020675e2020635Revista Facultad de Ingenieríahttps://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/20206/17113Núm. 75 , Año 2026 : January-March 2026 (Continuos Publication)PublicationOREORE.xmltext/xml2639https://repositorio.uptc.edu.co/bitstreams/17b37839-766a-4b04-ba1d-f7ff9c692aef/downloadf3885d44e34aa2d7d3f3a22650699745MD51falseAnonymousREAD001/22070oai:repositorio.uptc.edu.co:001/220702026-10-29 14:05:18.875https://creativecommons.org/licenses/by/4.0metadata.onlyhttps://repositorio.uptc.edu.coRepositorio Institucional UPTCbdigital@metabiblioteca.com |
