Aprendizaje automático para la identificación mineralógica de material particulado - Bogotá, Cali y Valle de Aburrá (Colombia)

Identificar los componentes minerales presentes en el material particulado puede ser de gran ayuda para comprender la dinámica de la polución aérea; sobre todo para detectar la presencia de minerales peligrosos por inhalación (como los asbestos). En este trabajo se desarrolla una metodología para el...

Full description

Autores:
Gutiérrez Silva, Juan Alberto
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad EAFIT
Repositorio:
Repositorio EAFIT
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eafit.edu.co:10784/33458
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10784/33458
Palabra clave:
Polución atmosférica
Caracterización química
Algoritmos de agrupamiento
SALUD AMBIENTAL
CONTAMINACIÓN DEL AIRE
PARTÍCULAS ORGÁNICAS
PARTÍCULAS INORGÁNICAS
Atmospheric pollution
SEM-EDX
DBSCAN
Chemical characterization
Clustering algorithms
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License
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