Geoestadística Avanzada en Studio RM y Supervisor

Modelamiento Geológico, Geoestadística, Estimación de Recursos, Clasificación de Recursos, Geología, Minería

What you’ll learn
✓ Modelamiento Geológico Explícito e Implícito
✓ Crear Modelo de Bloques
✓ Geoestadística Aplicada a la Estimación de Recursos Minerales
✓ Clasificar Recursos Minerales con Machine Learning

Requirements
● Conocimientos previos de geología, ingeniería de minas o áreas afines (nivel universitario o experiencia profesional).

Description
Geoestadística Avanzada en Studio RM y Supervisor es un curso aplicado y práctico orientado a geólogos, ingenieros de minas y profesionales del sector minero que desean dominar el flujo completo de modelamiento geológico, estimación de recursos y simulación geoestadística, integrando herramientas clásicas de la industria con Python y técnicas de Machine Learning.

El curso comienza con una introducción al entorno de trabajo y a la interfaz de Studio RM, enseñando cómo crear proyectos, visualizar datos y manejar comandos esenciales. Posteriormente, se aborda el modelamiento geológico, tanto explícito como implícito, incluyendo la importación de sondajes, triangulación de topografía, construcción de wireframes y cálculo de volúmenes.

A continuación, se desarrolla la creación del modelo de bloques, base fundamental para la estimación de recursos minerales. El núcleo del curso se centra en la geoestadística aplicada, cubriendo en profundidad la compositación de muestras, análisis exploratorio de datos (EDA), declustering, análisis multivariado, modelamiento variográfico, validación de modelos y estimación univariada y multivariada.

De forma complementaria, el curso integra Python mediante el uso de Anaconda y Jupyter Notebook, permitiendo replicar y reforzar los análisis realizados en Studio RM, así como trabajar en Supervisor para contrastar enfoques y resultados. Finalmente, se introducen conceptos de Machine Learning aplicados a la clasificación de recursos minerales y se culmina con una Simulación Secuencial Gaussiana (SGSIM), conectando la teoría con aplicaciones reales en evaluación de incertidumbre.

Al finalizar el curso, el estudiante contará con una visión integral y práctica del proceso moderno de estimación de recursos minerales, combinando geoestadística clásica con herramientas computacionales avanzadas.

Who this course is for
■ Geólogos e ingenieros de minas profesionales que trabajan o desean trabajar en modelamiento geológico y estimación de recursos.

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