Capítulo II. Marco teórico (condensado)¶
Para orientarte
Esta página es fondo geológico: cómo se zonifica un epitermal de alta sulfuración y qué minerales “ve” el SWIR. Si buscas el flujo de trabajo, ve directo a metodología.
2.1 Epitermales de alta sulfuración¶
Los sistemas HS son hidrotermales someros (< 1,5 km), ligados a magmatismo calco-alcalino, con fluidos ácidos, oxidantes y ricos en SO₂. La mineralización típica es Au (a menudo refractario) y sulfuros de alta sulfuración (enargita–luzonita), pirita y, en menor medida, covelina/digenita (Sillitoe, 1993; Corbett & Leach, 1998).
La condensación de SO₂ produce ácido sulfúrico y un lithocap de alunita, caolinita, dickita, pirofilita y sílice vuggy. La zonación vertical clásica:
| Nivel | Ensamble |
|---|---|
| Superficial (lithocap) | Sílice vuggy, alunita, caolinita, dickita, pirofilita |
| Intermedio | Ilita–esmectita, dickita + cuarzo → sericita |
| Profundo / raíz porfíria | Cuarzo–sericita–pirita, enargita–luzonita |
Asociaciones favorables a mineralización¶
- Óxidos / supérgeno: goethita, hematita, jarosita, alunita secundaria; buena respuesta a lixiviación.
- Alunita–dickita–caolinita: transiciones de litocap; K-alunita sugiere fluido magmático y cercanía al centro.
- Sílice vuggy + pirita aurífera: núcleo de lixiviación ácida.
- Brechas con sílice + pirita: conductos permeables.
- Enargita–luzonita: raíz HS, a veces conectada a pórfido Cu–Au.
SWIR no “ve” cuarzo ni sulfuros; por eso la sílice vuggy y la potásica quedan ciegas en TerraSpec y deben inferirse con geoquímica, logueo o VNIR de óxidos.
2.2 Espectrometría SWIR/VNIR¶
El TerraSpec 4 registra reflectancia VNIR–SWIR. Ausspec (u otro unmixer) devuelve scores 0–100 y minerales dominantes. Rasgos diagnósticos (Pontual, 2013):
| Enlace | nm | Minerales |
|---|---|---|
| Al–OH | 2160–2220 | alunita, pirofilita, caolinita, ilita |
| Fe–OH | 2230–2295 | clorita férrica |
| Mg–OH / CO₃ | 2300–2360 | clorita, carbonato, epidota |
| OH / H₂O | ~1400, ~1900 | micas, caolinita, sílice hidratada |
Firmas de referencia (Tabla 7 de la tesis): alunita ~2160 nm; pirofilita ~2166 nm; caolinita ~2208 nm; ilita ~2200 nm; clorita ~2250 nm; epidota ~2330–2340 nm.
2.3 Aprendizaje automático usado¶
No supervisado. PCA reduce dimensión; el dendrograma (Ward) agrupa minerales por perfil; K-Means parte muestras con k tomado del dendrograma (aquí k = 5).
Supervisado. Se etiquetan tramos (MOD_ALT) y se predice con geoquímica:
- Random Forest: votos de árboles con submuestreo de atributos (Breiman, 2001). Robusto a no linealidad y a mezcla de unidades (% y ppm).
- k-NN: vecinos en el espacio Z-score; sensible a escala y a clases raras.
- MLP: perceptrón de una capa oculta (ReLU, Adam).
- SVM: margen máximo con kernel RBF; frágil si no converge o si las clases no son separables con el C publicado.
Métricas. Matriz de confusión, precisión, recall, F1, ROC y AUC one-vs-rest. En dominios desbalanceados el F1 macro y el recall de Arg/Pro importan más que la exactitud global.
2.4 De la etiqueta al modelo 3D¶
Los intervalos predichos (holeid, from–to, dominio) entran a modelamiento
implícito (Leapfrog u otro). Un back-flag contra contactos > 90 % de
coincidencia espacial fue el criterio de la tesis para dar por estable el
sólido 3D.
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