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Curso actualmente cerrado (Versión 2020), por nueva actualización disponible.
DE PAGO
DESCRIPCIÓN GENERAL:
En este curso se aborda la categorización de recursos minerales [medidos, indicados, inferidos] a través de la varianza de estimación de kriging [simple / ordinario]. Se estudian una serie de algoritmos re-implementados de la GSLIB (Geoestatistical Software Library) en Python.
GSLIB es el acrónimo de uno de los primeros directorios contenedores de software geoestadístico en el mundo, algunos investigadores lo consideran como el principal desarrollo informático en la historia de la Geoestadística. A lo largo del curso se exponen casos 2D y 3D, con muestras distribuidas de forma regular como irregular en el espacio y utilizando distintas variantes del método por varianza de Kriging. Se recomienda tener conocimiento básico de Python previo a comenzar este curso.RELATOR:
MSc. Heber Hernández Guerra, es ingeniero civil de minas, master en minería y candidato a doctor de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea, actualmente se desempeña como docente universitario e investigador en temas relativos al estudio de variables espaciales.
PRE REQUISITOS:
Dirigido a estudiantes y profesionales del área ciencias de la tierra, quienes tengan nociones de geoestadística y busquen profundizar conocimientos en el método de categorización por error relativo de kriging.
Se necesitará de un ordenador con sistema operativo windows, linux o MacOs, sin embargo las clases serán ejecutadas desde windows.
SOBRE EL CURSO:Curso actualizado. Nueva versión disponible en: https://nubeminera.cl/curso/clasificacion-recursos/
Curriculum Curso:
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- ¿Qué es el Kriging? 00:10:00
- ¿Qué es la varianza de estimación de Kriging? 00:09:00
- ¿Qué es la categorización? 00:05:00
- ¿Cómo funciona este método de categorización? 00:07:00
- Ejemplo manual de categorización I: KS puntos 00:19:00
- Ejemplo manual de categorización II: KO bloques 00:34:00
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- Lectura de datos y visualización malla regular 00:09:00
- Modelado estructural datos en malla regular 00:18:00
- Estimación y categorización malla regular 00:12:00
- Lectura de datos y visualización malla irregular 00:04:00
- Modelado estructural datos en malla irregular 00:12:00
- Estimación y categorización malla irregular 00:10:00
- Secuencia de un modelo de categorías 3D 00:23:00
- Tárea 7 días
Course Reviews
Heber Hernández Guerra
Especialidad:
Geoestadística, Machine Learning
Correo de contacto:
heber@nubeminera.cl
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Excelente
Muy claro y excelente material de calidad