Geoestadística Lineal Aplicada a Minería (GLAM)

4.9

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Curso complementario a Evaluación de Yacimientos Mineros o similar (Versión 2020).

DE PAGO

DESCRIPCIÓN GENERAL:

Geoestadística Lineal Aplicada a Minería (GLAM), es el curso complementario para la asignatura Universitaria de Evaluación de Yacimientos Minerales o similar. Este curso posee tres tipos de contenido; teoría, ejercicios resueltos, propuestos y aplicaciones con software libre. Los cuales se van alternando progresivamente en base a la unidad correspondiente. El curso totaliza 17 horas cronológicas de contenido audiovisual.

El estudiante aprobado, al finalizar el curso será capaz de:

Entender y caracterizar la información de entrada proveniente de la prospección minera.
Realizar análisis exploratorio de datos (AED) a campañas de sondeos con uso de estadísticas descriptivas uni y bivariantes, respetando dominios estacionarios dentro de un depósito mineral.
Modelar la continuidad espacial de fenómenos naturales, principalmente a través del semivariograma experimental y sus respectivos ajustes teóricos aplicados en minería (modelos).
Comprender y aplicar métodos de estimación geoestadísticos para la elaboración de inventarios de bloques (kriging simple, kriging ordinario, etc.).
Aplicar técnicas cuantitativas para la determinación del error en la estimación, fundamentadas en la varianza del kriging.
Saber categorizar los recursos minerales con bases geoestadísticas.

PRE-REQUISITOS:

Ser estudiante de Ingeniería de minas o carrera a fin.
Tener fundamentos de estadística y álgebra.

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. Posterior sea confirmado el pago (máx. 3 horas) recibirá un correo electrónico con su credencial de acceso.

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.

COMPLEMENTO: LICENCIA DEL SOFTWARE DE MODELAMIENTO GEOETADÍSTICO ANDES

Por la compra de este curso obtendrá gratuitamente una licencia por 6 meses del software ANDES, desarrollado por el laboratorio ALGES del AMTC junto a un tutorial en video para su uso.

Curriculum Curso:

Sección I: Introducción
- Introducción curso GLAM 01:00:00
- Características de los datos provenientes de prospección minera 00:18:00
- Recursos y reservas mineras 00:25:00
Sección II: Estadísticas aplicadas
- Detección y tratamiento de valores atípicos 00:30:00
- Compositación y estadísticas de dispersión 00:30:00
- Desagrupamiento de datos por celdas 00:30:00
- Estadísticas descriptivas DA y DNA 00:36:00
- Estadísticas univariante sondeos 3D SGeMS 00:20:00
- Estadísticas bivariante sondeos 3D SGeMS 00:15:00
- Dominios de estimación 00:25:00
- Lectura recomendada cierre sección II 00:25:00
Sección III: Métodos de estimación tradicionales
- Descripción de los métodos 00:34:00
- Inverso de la distancia 00:24:00
- Inverso de la distancia elevado a «n» 00:18:00
- Ejercicio de estimación tradicional 00:20:00
Sección IV: Modelado espacial de la variable regionalizada
- Continuidad espacial 00:30:00
- Semivariograma experimental (malla cuadrada) 00:32:00
- Semivariograma experimental (malla irregular) 00:11:00
- Modelos matemáticos de ajuste 00:20:00
- Modelos elementales anidados 00:21:00
- Modelo variograma tridimensional 00:40:00
- Ejercicio modelo esférico 00:12:00
- Ejercicio modelo exponencial 00:05:00
- Ejercicio modelo gaussiano 00:05:00
- Análisis estructural sobre muestras 2D [Sgems] 00:12:00
- Análisis estructural sobre muestras 3D [Sgems] 00:32:00
Sección V: Estimación con método de Kriging
- Introducción al kriging 00:17:00
- Kriging simple [KS] 00:26:00
- Kriging ordinario [KO] 00:09:00
- Ejercicios kriging de puntos 2D [manual] 00:30:00
- Ejercicios kriging punto – área 2D [manual] 00:18:00
- Ejercicio kriging 3D [manual] 01:00:00
- Kriging aplicado a sondeos 3D [Sgems] Parte I 00:27:00
- Kriging aplicado a sondeos 3D [Sgems] Parte II 00:27:00
- Kriging aplicado a sondeos 3D [Sgems] Parte III 00:16:00
Sección VI: Categorización de recursos con método de Kriging
- Varianza de dispersión y varianza de estimación 00:18:00
- Categorización de recursos con kriging 00:30:00
- Ejemplo categorización con kriging 00:09:00
- Categorización de recursos minerales 3D [SGeMS] 00:12:00
Sección VII: Ejercicios Resueltos
- Intervalo de probabilidad para una distribución normal 00:15:00
- Calculo de probabilidad sobre una ley de corte 00:06:00
- Curva tonelaje vs ley de corte/ media – probabilidad bajo distribución normal 00:10:00
- Desagrupamiento espacial 00:17:00
- Determinar función covarianza a partir de datos espaciales 2D 00:08:00
- Dibujar un variograma y covariograma 00:06:00
- Expresiones matemáticas desde variogramas 00:10:00
- Interpretación de modelos de variograma 00:06:00
- Modelado aninado de variograma I 00:10:00
- Modelado aninado de variograma II 00:13:00
Sección VIII: Evaluación
- Proyecto de categorización de bloques 3D [Optativo] 7 días
- Cuestionario GLAM 00:20:00

Course Reviews

4.9

4.9

8 calificaciones

5 stars7
4 stars1
3 stars0
2 stars0
1 stars0

Luis Osorioabril 8, 2022 at 9:17 pm

buen curso
5
gracias, un buen curso.
Jose Ordonezmarzo 28, 2022 at 10:10 pm

Excelente
4
Curso muy bien explicado buena metodología virtual
CINTHIA GLADBET LIZZET BARBOZA BRAVOjunio 6, 2021 at 12:58 pm

Geoestadística lineal aplicada a minería
5
El curso es bastante completo y didáctico.
jcv966@gmail.commarzo 22, 2021 at 8:33 pm

Análisis Kriging
5
Buen curso. Falta complementar con las simulaciones y como aplicarlas.
Jéber Emmanuel Malagón Gutiérrezmarzo 6, 2021 at 10:05 pm

Excelente curso.
5
Cumplió las expectativas.
Miguel Sergio Chique Sayrefebrero 28, 2021 at 1:29 am

Curso muy didactico
5
Recomiendo el curso, es muy explícito sobre el kriging y el procesamiento de datos.
Diego León Arango Hernandezenero 21, 2021 at 7:45 pm

Satisfecho
5
Completamente satisfecho con el contenido y metodología del curso. Lo recomiendo completamente.
Nicolás Matías Cortés Jofrénoviembre 18, 2020 at 9:24 pm

Muy bueno
5
Me sirvió bastante para mi proyecto de titulo, saludos.

Heber Hernández Guerra

Especialidad:

Geoestadística, Machine Learning

Correo de contacto:

heber@nubeminera.cl

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