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...
- 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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