989 resultados para Markov, Campos aleatórios de


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An additional ore field in the central part of the MARhas been discovered. Together with previously discovered Logachev (14°45'N) and Ashadze (12°58'N) ore fields, the new ore field constitutes a cluster with preliminarily estimated total ore reserve of >10 Mt, which is comparable with large continental massive sulfide deposits.

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An additional ore field in the central part of the MARhas been discovered. Together with previously discovered Logachev (14°45'N) and Ashadze (12°58'N) ore fields, the new ore field constitutes a cluster with preliminarily estimated total ore reserve of >10 Mt, which is comparable with large continental massive sulfide deposits.

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Problemas de campos y ondas en telecomunicación con soluciones.

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La presa de Campos del Paraíso (Cuenca), recientemente construida, es el órgano de regulación y distribución de los recursos suministrados por el Acueducto Tajo-Segura para abastecimiento de la Llanura Manchega. De ella parte una importante red de conducciones de más de 1.000 km de longitud, con la que se abastecerá a más de 100 núcleos urbanos, con una población global de unos 800.000 habitantes. Tiene este embalse encomendadas dos misiones importantes, una cotidiana consistente en regular los volúmenes de agua que ha de servir a la Llanura Manchega y otra de seguridad como receptor en emergencia del vaciado del Acueducto Tajo- Segura. El emplazamiento tiene la singularidad geológica de la existencia, bajo la plana aluvial del vaso, de capas subhorizontales de brechas calcáreas cretácicas permeables, lo que ha precisado ajustar su diseño a este condicionante para evitar pérdidas de agua por infiltración. En este artículo se describe el alcance de la actuación, el diseño estructural de esta presa de materiales sueltos, la solución dada a la impermeabilización del embalse, los detalles constructivos del sistema hidráulico (tomas, desagües y aliviadero) y la repercusión que esta obra tiene sobre la seguridad funcional del Acueducto Tajo-Segura

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El objetivo de este proyecto es estudiar la recuperación secundaria de petróleo de la capa sureste Ayoluengo del campo Ayoluengo, Burgos (España), y su conversión en un almacenamiento subterráneo de gas. La capa Ayoluengo se ha considerado como una capa inclinada de 60 km por 10 km de superficie por 30 m de espesor en el que se han perforado 20 pozos, y en donde la recuperación primaria ha sido de un 19%. Se ha realizado el ajuste histórico de la recuperación primaria de gas, petróleo y agua de la capa desde el año 1965 al 2011. La conversión a almacenamiento subterráneo de gas se ha realizado mediante ciclos de inyección de gas, de marzo a octubre, y extracción de gas, de noviembre a febrero, de forma que se incrementa la presión del campo hasta alcanzar la presión inicial. El gas se ha inyectado y extraído por 5 pozos situados en la zona superior de la capa. Al mismo tiempo, se ha realizado una recuperación secundaria debido a la inyección de gas natural de 20 años de duración en donde la producción de petróleo se realiza por 14 pozos situados en la parte inferior de la capa. Para proceder a la simulación del ajuste histórico, conversión en almacenamiento y recuperación secundaria se utilizó el simulador Eclipse100. Los resultados obtenidos fueron una recuperación secundaria de petróleo de un 9% más comparada con la primaria. En cuanto al almacenamiento de gas natural, se alcanzó la presión inicial consiguiendo un gas útil de 300 Mm3 y un gas colchón de 217,3 Mm3. ABSTRACT The aim of this project is to study the secondary recovery of oil from the southeast Ayoluengo layer at the oil field Ayoluengo, Burgos (Spain), and its conversion into an underground gas storage. The Ayoluengo layer is an inclined layer of 60 km by 10km of area by 30 m gross and with 20 wells, which its primary recovery is of 19%. The history matching of the production of oil, gas and water has been carried out from the year 1965 until 2011. The conversion into an underground gas storage has been done in cycles of gas injection from March to October, and gas extraction from November to February, so that the reservoir pressure increases until it gets to the initial pressure. The gas has been injected and extracted through five well situated in the top part of the layer. At the same time, the secondary recovery has occurred due to de injection of natural gas during 20 years where the production of oil has been done through 14 wells situated in the lowest part of the layer. To proceed to the simulation of the history match, the conversion into an underground gas storage and its secondary recovery, the simulator used was Eclipse100. The results were a secondary recovery of oil of 9% more, compared to the primary recovery and concerning the underground gas storage, the initial reservoir pressure was achieved with a working gas of 300 Mm3 and a cushion gas of 217,3 Mm3.

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Multi-dimensional Bayesian network classifiers (MBCs) are probabilistic graphical models recently proposed to deal with multi-dimensional classification problems, where each instance in the data set has to be assigned to more than one class variable. In this paper, we propose a Markov blanket-based approach for learning MBCs from data. Basically, it consists of determining the Markov blanket around each class variable using the HITON algorithm, then specifying the directionality over the MBC subgraphs. Our approach is applied to the prediction problem of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from the 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39) in order to estimate the health-related quality of life of Parkinson’s patients. Fivefold cross-validation experiments were carried out on randomly generated synthetic data sets, Yeast data set, as well as on a real-world Parkinson’s disease data set containing 488 patients. The experimental study, including comparison with additional Bayesian network-based approaches, back propagation for multi-label learning, multi-label k-nearest neighbor, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations, shows encouraging results in terms of predictive accuracy as well as the identification of dependence relationships among class and feature variables.

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El presente Estudio tiene como fin primordial, la construcción de una Variante de trazado de la carretera CL-612 a su paso por la localidad de San Martín de Valderaduey, evitando así la travesía actual que presenta la CL-612 entre dicho núcleo y el de Villárdiga. Esta nueva variante exige para su realización la disposición de una estructura de tipo puente sobre el cauce del río Valderaduey, por lo que se plantean alternativas que circunvalen de manera global ambas localidades.

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El embalse de Campos del Paraíso está ubicado en terrenos con áreas permeables heterogéneas. El agua almacenada tiene un valor añadido importante, ya que procede del Acueducto Tajo-Segura, por lo que asegurar la estanqueidad ha sido un aspecto técnico prioritario de la obra. El sellado global se ha hecho mediante un tapiz de arcilla. Para ello se ha realizado una investigación profunda de las características geotécnicas del vaso, una preparación cuidada del soporte de apoyo de la arcilla, y se han establecido una serie de protecciones para evitar la erosión del tapiz.

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Problemas de campos y ondas en telecomunicación con soluciones.

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We apply diffusion strategies to propose a cooperative reinforcement learning algorithm, in which agents in a network communicate with their neighbors to improve predictions about their environment. The algorithm is suitable to learn off-policy even in large state spaces. We provide a mean-square-error performance analysis under constant step-sizes. The gain of cooperation in the form of more stability and less bias and variance in the prediction error, is illustrated in the context of a classical model. We show that the improvement in performance is especially significant when the behavior policy of the agents is different from the target policy under evaluation.

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In this study, a method for vehicle tracking through video analysis based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) particle filtering with metropolis sampling is proposed. The method handles multiple targets with low computational requirements and is, therefore, ideally suited for advanced-driver assistance systems that involve real-time operation. The method exploits the removed perspective domain given by inverse perspective mapping (IPM) to define a fast and efficient likelihood model. Additionally, the method encompasses an interaction model using Markov Random Fields (MRF) that allows treatment of dependencies between the motions of targets. The proposed method is tested in highway sequences and compared to state-of-the-art methods for vehicle tracking, i.e., independent target tracking with Kalman filtering (KF) and joint tracking with particle filtering. The results showed fewer tracking failures using the proposed method.