Conclusiones y recomendaciones

En una frase

Los dominios de alteración se delimitan mejor cuando el geólogo firma el ensamble y un Random Forest extiende esa firma al resto de la malla.

Conclusiones (tesis)

1. Un control geoestadístico de contactos (back-flag > 90 % entre tramos y sólidos Leapfrog) subió la exactitud predictiva a un rango 90–95 % y estabilizó el modelo de bloques.
2. Integrar SWIR–VNIR (TerraSpec) con química, y compactar con PCA más del 80 % de la varianza espectral, permite atar anomalías espectrales a la geometría 3D sin depender solo del ojo del logueo.
3. La correlación entre mineralogía espectral y elementos guía (Au, Cu, As, S) delimita dominios y baja la varianza intra-dominio, que es lo que necesita la estimación.
4. Entre SVM, k-NN, MLP y RF, Random Forest fue el más estable frente al ruido de perforación: accuracy > 90 % en la calibración publicada, con sobreajuste de validación controlado (~0,77). Es la herramienta elegida para clasificar dominios de alteración de forma automática.

Recomendaciones

1. Ampliar y diversificar bases espectrales y geológicas.
2. Probar modelos híbridos (redes + árboles).
3. Validar el mismo flujo en otros tipos de yacimiento —este repositorio existe para eso, con dato sintético y plantilla de replicación.
4. Capacitar a geólogos en análisis de datos, no solo en el software 3D.
5. Mantener colaboración academia–industria con datos anonimizados.

Qué hace este visor

Resume la tesis para lectura pública. El PDF (págs. 1–151) sigue disponible. El código y la réplica GeoIA reproducen el método sin publicar la unidad de calibración.

Para cerrar la lectura: PDF (págs. 1–151) · Probar sin Python · Dejar una opinión