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Cursos Programación y Automatización

Simulación de montecarlo en Python

Este curso introduce a los participantes en la aplicación de la simulación de Montecarlo para el análisis probabilístico de la estabilidad de taludes en minería y geotecnia. A través de fundamentos teóricos, modelado matemático y desarrollo práctico en Python, los estudiantes aprenderán a calcular factores de seguridad, implementar modelos determinísticos y probabilísticos, y analizar la probabilidad de falla (PF) bajo distintos escenarios. El curso combina teoría geotécnica con programación aplicada, brindando herramientas modernas para la toma de decisiones en diseño y gestión de riesgos mineros.

2 horas
Programación y Automatización
On Demand

Lo que aprenderás

Python Montecarlo Geotecnia Minería EstabilidadDeTaludes RiesgosGeotécnicos Simulación BigData

Contenido del curso

5 módulos · 24 lecciones

Concepto de estabilidad de taludes e importancia en geotecnia y minería

Factores de estabilidad: cohesión, fricción interna, pendiente, saturación

Modelos determinísticos vs. probabilísticos

Introducción a la simulación de Montecarlo

Aplicaciones en análisis de riesgo geotécnico

Factor de estabilidad del talud infinito (modelo Skempton y Vellorio)

Parámetros principales: cohesión (c), fricción interna (φ), pendiente (α), saturación (m), peso específico (γ)

Representación gráfica del talud y condiciones de falla

Interpretación de resultados determinísticos del factor de seguridad

Clasificación según valores de FS (<1 inestable, 1–1.25 moderado, >1.5 estable)

Entorno de trabajo y librerías utilizadas (numpy, scipy, matplotlib, typing)

Definición de funciones y tipado de parámetros

Representación de la ecuación de estabilidad en Python

Ejemplos prácticos:

Variación probabilística de parámetros (c, φ) con distribuciones normales

Generación de escenarios y repetición de simulaciones (≥10,000 iteraciones)

Obtención de distribuciones de resultados del factor de estabilidad

Cálculo de probabilidad de falla (PF) como frecuencia de FS < 1

Optimización computacional y uso de librerías rápidas

Gráficos de sensibilidad:

Histogramas y curvas de distribución del FS

Interpretación de la probabilidad de falla en distintos escenarios

Aplicaciones prácticas en minería: diseño de taludes y gestión de riesgos

Perspectivas futuras: integración con IA, big data y gemelos digitales