131225 PAEMGYG MODELAMIENTO GEOLÓGICO Y GEOESTADÍSTICA

SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA CON ARCGIS

1. Fundamentos de los Sistemas de
Información Geográfica aplicados a
Geología
Conceptos básicos de SIG:
componentes, estructura y aplicaciones.
Importancia del SIG en la exploración geológica y minera.
Tipos de datos espaciales: vectoriales y raster.
Estructura de bases de datos espaciales y gestión de información geocientífica.
Proyecciones cartográficas, sistemas de coordenadas y georreferenciación.
Integración de información geológica, geofísica y geoquímica en entornos SIG.

2. Manejo de Datos Raster y Vectoriales en ArcGIS
Creación, importación y edición de capas vectoriales.
Digitalización de mapas geológicos y estructurales.
Procesamiento y análisis de imágenes satelitales y modelos digitales de terreno (MDT).
Conversión de datos entre formatos vectoriales y raster.
Integración de datos topográficos, sondajes y geoespaciales en un entorno SIG.

3. Geoprocesamiento para la Exploración Geológica
Herramientas fundamentales de geoprocesamiento (buffer, clip, merge, intersect, dissolve).             Análisis espacial de datos geológicos y geoquímicos.
Generación de mapas temáticos para identificación de zonas potenciales.
Modelos de análisis multicriterio aplicados a exploración minera.
Creación de bases de datos espaciales para almacenamiento y consulta eficiente de información.

4. Análisis Espacial de Datos Geocientíficos
Superposición de capas temáticas y análisis espacial.
Integración de información estructural, geoquímica y geofísica.
Delimitación de zonas anómalas y estructuras favorables.
Análisis de lineamientos estructurales y control geológico de mineralizaciones.
Generación de modelos espaciales predictivos

5. Elaboración de Mapas Temáticos y Reportes Técnicos
Diseño y composición cartográfica profesional en ArcGIS.
Creación de mapas temáticos geológicos, estructurales y geoquímicos.
Incorporación de leyendas, escalas, simbología y metadatos.
Exportación de mapas en formatos digitales y listos para impresión.
Elaboración de reportes técnicos geocientíficos integrados

CARTOGRAFÍA DIGITAL CON QGIS

1. Introducción a QGIS como Herramienta Libre para Geociencias
Fundamentos del software QGIS:
instalación, interfaz y estructura del entorno de trabajo.
Diferencias entre QGIS y ArcGIS:
ventajas del software libre en geociencias.
Configuración del sistema de coordenadas y sistemas de proyección.
Estructura y gestión de proyectos en QGIS.
Importación y organización de datos geoespaciales.
Aplicaciones de QGIS en exploración, cartografía y modelamiento geológico.

2. Integración de Datos Topográficos y Geológicos
Carga, edición y gestión de datos vectoriales (puntos, líneas y polígonos).
Importación de datos raster:
ortofotos, imágenes satelitales y MDT.
Georreferenciación de mapas escaneados y fotografías aéreas.
Digitalización de unidades litológicas, estructuras y contactos geológicos.
Vinculación de datos estructurales y litológicos a bases de datos espaciales.
Creación de secciones base para el modelamiento geológico.

3. Uso de Plugins Especializados para Geociencias
Instalación y manejo de complementos útiles para la geología.                                                                    Plugins para análisis estructural y geofísico.
Herramientas de geocodificación, georreferenciación avanzada y análisis espacial.
Generación de perfiles geológicos y topográficos.
Uso de complementos para vincular QGIS con Python (PyQGIS) y flujosautomatizados.

4.Creación y Análisis de Modelos Digitales de Terreno (MDT)
Conceptos básicos de MDT y su relevancia en exploración geológica.
Generación de MDT a partir de datos topográficos y de elevación.
Derivación de productos topográficos: pendientes, sombras, exposición y cuencas.
Interpretación geológica de modelos del terreno.
Integración de MDT en análisis estructurales y modelamiento geológico

5. Elaboración de Mapas Geológicos Profesionales
Principios de diseño cartográfico aplicado a geociencias.
Creación de mapas temáticos geológicos, estructurales y geoquímicos.
Composición cartográfica profesional: simbología, escalas, leyendas, metadatos y diseño.
Exportación de mapas en formatos listos para impresión o presentación digital.
Elaboración de informes y productos cartográficos integrados.

MODELAMIENTO 2D Y 3D CON LEAPFROG

1. Interfaz y Estructura de Proyectos en Leapfrog
Introducción al entorno de trabajo:
paneles, menús, herramientas y flujo de trabajo.
Configuración inicial de proyectos y organización de bases de datos.
Importación y validación de datos geológicos, sondajes, topografía y estructuras.
Gestión de sistemas de coordenadas y proyecciones.
Navegación 3D y personalización del entorno de modelamiento.

2. Modelamiento 2D de Secciones Geológicas
Principios del modelamiento 2D aplicado a exploración minera.
Creación de secciones transversales y longitudinales a partir de sondajes y mapas.
Interpretación y trazado de contactos geológicos, fallas, pliegues y unidades litológicas.
Representación de estructuras geológicas y análisis de continuidad lateral.
Generación de cortes interpretativos para control de mineralización.
Validación y correlación entre secciones geológicas.

3. Modelamiento 3D de Cuerpos Minerales
Fundamentos del modelamiento tridimensional.
Creación de superficies geológicas y unidades litológicas en 3D.
Modelamiento implícito y explícito:
diferencias, ventajas y aplicaciones.                                                                                                          Construcción de modelos geológicos volumétricos.
Generación de sólidos, wireframes y modelos de bloques.
Visualización e interpretación tridimensional de estructuras geológicas y mineralizaciones

4. Integración con Sondajes y Datos Geofísicos
Importación y gestión avanzada de datos de sondajes.
Visualización de litología, leyes y estructuras en secciones verticales y horizontales.
Correlación de datos de sondajes con modelos geológicos 3D.
Integración de datos geofísicos y geoquímicos en el modelamiento.
Aplicación de técnicas de interpolación para modelado continuo.
Análisis de consistencia y validación del modelo geológico.

5. Estimación de Recursos y Reservas Principios básicos de estimación de recursos minerales.
Creación de dominios geológicos y zonas mineralizadas.
Modelamiento de leyes y distribución espacial.
Generación de reportes volumétricos y cálculos de tonelaje.
Aplicación del modelo geológico en la planificación minera y toma de decisiones.
Exportación de modelos a otros softwares para análisis geoestadístico y simulación.

ANÁLISIS GEOTÉCNICO CON PLAXIS Y DIPS

1. Introducción a Plaxis y Fundamentos de Mecánica de Suelos y Rocas
Conceptos fundamentales de geotecnia aplicada a minería.
Propiedades físicas y mecánicas de suelos y rocas.
Principios de esfuerzos, deformaciones y resistencia al corte.
Clasificación geotécnica de macizos rocosos (RQD, GSI, RMR, Q-System).
Introducción al software Plaxis:
entorno, herramientas y flujo de trabajo.
Configuración inicial de proyectos y definición de parámetros geotécnicos.

2. Modelado y Análisis de Estabilidad de Taludes
Tipos de taludes y su importancia en minería a cielo abierto y subterránea.
Identificación de modos de falla:
planar, cuña, rotacional y combinada.
Modelamiento numérico de taludes con Plaxis.
Criterios de rotura y análisis de factores de seguridad.
Diseño geotécnico de taludes seguros y eficientes.
Interpretación de resultados y generación de reportes técnicos.

3. Evaluación de Presas de Relaves y Excavaciones Mineras
Conceptos básicos sobre presas de relaves y su comportamiento geotécnico.
Evaluación de estabilidad en presas con diferentes métodos constructivos.
Modelamiento de presas y embalses con Plaxis.                                                                                                Diseño y análisis de excavaciones a cielo abierto y subterráneas.
Control de deformaciones y medidas de sostenimiento.
Estudio de casos reales y buenas prácticas geotécnicas.

4. Uso de Dips para el Análisis Cinemático de Discontinuidades
Fundamentos del análisis estructural aplicado a estabilidad de taludes.
Importación y manejo de datos estructurales en Dips.
Elaboración e interpretación de diagramas estereográficos.
Identificación de planos de falla potenciales.
Análisis cinemático de deslizamientos planares, cuñas y vuelcos.
Evaluación del control estructural en el diseño geotécnico.

5. Integración de Resultados Geológicos y Geotécnicos
Correlación entre estructuras geológicas y estabilidad del terreno.
Incorporación de datos geológicos, estructurales y geotécnicos en el análisis integral.
Generación de modelos geotécnicos tridimensionales.
Aplicación del análisis geotécnico en el diseño de minas y planificación operativa.
Elaboración de informes técnicos integrados con resultados de Plaxis y Dips.

PYTHON PARA GEOCIENCIAS

1. Introducción a Python Aplicado a la Geología
Conceptos básicos de programación en Python.
Instalación y configuración del entorno de trabajo (Anaconda, Jupyter Notebooks).
Estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios) y su aplicación geocientífica.
Lectura, carga y manejo de archivos CSV, Excel y formatos geoespaciales.
Uso de entornos virtuales y buenas prácticas de programación científica.
Aplicaciones reales de Python en exploración minera y análisis geológico.

2. Manejo y Análisis de Datos con Pandas y NumPy
Introducción a las bibliotecas Pandas y NumPy.
Limpieza, organización y transformación de datos geológicos y geoquímicos.
Cálculo de estadísticas descriptivas y análisis exploratorio de datos.
Filtrado, combinación y agrupamiento de bases de datos complejas.
Análisis de series temporales aplicadas a monitoreo geocientífico.
Integración de datos provenientes de sondajes, cartografía y sensores.

3. Visualización de Datos con Matplotlib, Plotly y PyVista
Fundamentos de visualización científica de datos.
Creación de gráficos 2D y 3D:
histogramas, diagramas de dispersión, boxplots y mapas de calor.
Representación de perfiles geológicos y secciones estructurales.                                                       Visualización de datos espaciales en 3D con PyVista.
Creación de dashboards interactivos con Plotly para análisis dinámico.
Elaboración de reportes visuales para informes técnicos y presentaciones.

4. Automatización en SIG con ArcPy y PyQGIS
Introducción a la automatización de flujos de trabajo SIG.
Uso de ArcPy para automatizar procesos en ArcGIS:
geoprocesamiento, creación de mapas temáticos y análisis espacial.
Uso de PyQGIS para manipular y analizar datos en QGIS.
Creación de scripts personalizados para tareas repetitivas.
Automatización de análisis geoquímicos, generación de mapas y reportes.
Integración de procesos SIG con análisis geoestadísticos.

5. Modelos de Simulación en Geociencias
Conceptos básicos de modelado y simulación geocientífica.
Implementación de modelos predictivos en geología y exploración.
Simulación de distribuciones de leyes minerales.
Generación de mapas predictivos a partir de datos geoquímicos y estructurales.
Aplicación de técnicas estadísticas y machine learning en exploración minera.
Casos prácticos de automatización de tareas en proyectos geológicos reales.

GEOESTADÍSTICA APLICADA CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PYTHON

1. Automatización del Análisis Geoestadístico en Python
Importación, limpieza y preparación de bases de datos geológicas.
Exploración y visualización espacial de variables geológicas (leyes, litología, coordenadas).
Construcción automatizada de variogramas experimentales.
Introducción al Kriging en Python:
implementación con PyKrige.
Estimación puntual y por bloques sobre grillas geológicas.

2. Técnicas de Machine Learning Aplicadas a Datos Geológicos
Preprocesamiento y normalización de datos para Machine Learning.
Clustering aplicado a litologías y zonas geoquímicas (K-means, DBSCAN).
Regresión para estimación de leyes minerales (regresión lineal, etc).
Introducción a redes neuronales simples aplicadas a predicción geoquímica.
Comparación de resultados entre Kriging y algoritmos de ML.

3. Análisis Multivariado e Integración con Inteligencia Artificial
Análisis de correlación cruzada entre leyes, litologías y estructuras.
Aplicación de PCA (Análisis de Componentes Principales) para reducción de dimensionalidad.
Evaluación de variables relevantes para estimación y clasificación.
Visualización avanzada de relaciones entre múltiples variables.
Preparación de conjuntos de datos optimizados para simulación o modelamiento.

4. Simulación Condicional, Modelamiento 3D
Simulación condicional de leyes con Python y generación de múltiples realizaciones.
Evaluación de incertidumbre en la estimación de recursos.
Visualización interactiva 2D y 3D de modelos geoestadísticos.
Desarrollo de un flujo de trabajo completo en Python: desde los datos hasta la toma de decisiones.