Interpolaciones geoestadísticas con Python

La geoestadística es una herramienta esencial en la estimación de recursos minerales, ya que permite modelar la variabilidad espacial de las leyes y generar predicciones confiables a partir de datos limitados. Con Python y librerías especializadas, es posible realizar interpolaciones, simulaciones y validaciones de modelos de manera flexible y reproducible.

2 horas

Minería, Geología y Procesos Extractivos

On Demand

Lo que aprenderás

Geoestadística interpolación kriging Python minería digital estimación recursos variogramas GSTools minería 4.0 simulación espacial análisis multivariado

Contenido del curso

5 módulos · 25 lecciones

Conceptos básicos – Población, muestra, aleatoriedad y estacionalidad.

Diferencias entre DataFrame y base de datos en Python.

Estadística descriptiva – Media, desviación estándar y coeficiente de variación.

Identificación de outliers – Cuartiles e IQR.

Importancia de la estacionalidad en geoestadística.

Visualización de distribuciones con Seaborn – Histogramas y KDE.

Funciones PDF y CDF – Conceptos y aplicación en minería.

Interpolaciones geoestadísticas con Python

Lo que aprenderás

Contenido del curso

Módulo 1 – Fundamentos de estadística y geoestadística

Conceptos básicos – Población, muestra, aleatoriedad y estacionalidad.

Diferencias entre DataFrame y base de datos en Python.

Estadística descriptiva – Media, desviación estándar y coeficiente de variación.

Identificación de outliers – Cuartiles e IQR.

Importancia de la estacionalidad en geoestadística.

Módulo 2 – Análisis exploratorio y distribuciones

Visualización de distribuciones con Seaborn – Histogramas y KDE.

Funciones PDF y CDF – Conceptos y aplicación en minería.

Cálculo de cuantiles y gráficos QQ.

Transformaciones gaussianas – Normalización de datos.

Inferencia estadística y teorema de Bayes – Aplicaciones en incertidumbre.

Módulo 3 – Análisis multivariado y correlación

Correlación de variables – Pearson y Spearman.

Representación gráfica – Scatter plots y mapas de calor.

Análisis espacial con coordenadas (Norte, Este, leyes).

Identificación de dominios geológicos y sesgo condicional.

Evaluación de soportes de estimación – Puntos, bloques y áreas.

Módulo 4 – Métodos de interpolación y estimación

Métodos tradicionales – Vecino más cercano, IDW e interpolación poligonal.

Introducción al kriging – Concepto y fundamentos teóricos.

Kriging ordinario en Python con GSTools – Configuración práctica.

Cokriging y modelos de covarianza – Integración de variables secundarias.

Estimación por bloques y representación de resultados.

Módulo 5 – Aplicaciones prácticas y buenas prácticas

Simulación de datos espaciales y visualización en mallas regulares.

Interpolación en yacimientos sintéticos – Ejemplos paso a paso.

Validación cruzada de modelos geoestadísticos.

Análisis de sensibilidad de parámetros de variograma.

Documentación de decisiones y gestión de sesgos.