Data Science Geoestadística

Clasificación de Recursos Minerales (CRM)

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Heber Hernández Guerra

Curso en formato e-learning con 10 horas de contenido

PRIVADO

DESCRIPCIÓN GENERAL:

Este curso tiene como finalidad ofrecer una sólida comprensión, tanto conceptual como práctica, de los criterios geométricos y geoestadísticos empleados en la clasificación de recursos minerales, abarcando las categorías de recursos medidos, indicados e inferidos. Además de explorar el proceso tradicional de clasificación, se presentarán alternativas innovadoras, mayormente derivadas del ámbito académico. A lo largo del curso, se emplearán conjuntos de datos sintéticos para ilustrar los conceptos en un contexto bidimensional y tridimensional. Se destacará la utilización de software de código abierto, con un enfoque práctico en herramientas como SGeMS y Python, proporcionando a los participantes una experiencia aplicada en el manejo de información geológica para la clasificación de recursos minerales.

REQUISITOS:

Conocimientos básicos en las etapas de la estimación de recursos minerales.

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.

PRESENTACIÓN:

COMPRAR CURSO:

El valor del curso es de 150 USD con suscripción de 6 meses. El pago se realiza vía PAYPAL. Posterior sea confirmado el pago  recibirá un correo electrónico con su credencial de acceso.

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DIPLOMA:

El curso posee una evaluación al final de todo el contenido, la cual discriminará en la aprobación o no del curso. En caso de aprobar el estudiante recibirá un diploma que señale dicho logro.

Course Currilcum

    • Conceptos y definiciones 00:44:00
    • Flujo de la clasificación de recursos minerales 00:35:00
    • Métodos Geométricos 00:26:00
    • Restricciones del vecindario de Kriging 00:19:00
    • Varianza de Kriging 00:20:00
    • Varianza relativa de Kriging 00:11:00
    • CV de Kriging 00:05:00
    • Eficiencia de Kriging 00:10:00
    • Pendiente de regresión de Kriging 00:04:00
    • Kriging de Indicadores 00:14:00
    • Simulación Geoestadística y Varianza Condicional 00:22:00
    • Simulación Geoestadística y Criterio en Variables Categóricas 00:17:00
    • Error de estimación de bloque; intervalos de confianza y tasa de producción 00:44:00
    • COV asociado al plan de producción, método Dohm (2005) 00:15:00
    • Caso 2D Parte I 00:42:00
    • Caso 2D Parte II 00:23:00
    • Caso 2D Parte III 00:30:00
    • Caso 2D Parte IV 00:08:00
    • Caso 3D – Pasadas de Kriging 00:40:00
    • Flujo de la metodología alternativa 00:21:00
    • Implementación 2d 00:21:00
    • Demostración Caso Real 00:28:00
    • Cuestionario CRM 00:45:00

Course Reviews

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3 ratings
  • 5 estrellas2
  • 4 estrellas1
  • 3 estrellas0
  • 2 estrellas0
  • 1 estrellas0
  1. Gabriel Ocaranzamarzo 26, 2024 en 2:21 pm
    Buen Curso
    5

    me gusto mucho el curso, las explicaciones estan al alcance para personas que no estamos familiarizados con la parte tecnica de la clasificacion de recursos

  2. Fredy Huaynacho Cuchofebrero 9, 2024 en 11:39 pm
    Categorización de recursos
    4

    Un curso genial, me sirvio de mucha ayuda para afianzar mis conocimientos.
    Los casos de estudio son bien didacticos en 2d, seria bueno tambien impletar un caso 3d aplicando el nuevo metodo con las redes neuronales.

  3. Miguel Sergio Chique Sayrefebrero 4, 2024 en 10:41 pm
    Excelente curso
    5

    Excelente curso, muy didáctico y la parte práctica muy entendible.

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