Evalúa la dispersión y caracteriza la mineralogía de los minerales indicadores resistentes (RlM por sus siglas en inglés) en el brownfield del pórfido de Cu-Mo de La Granja en el ámbito del orógeno andino, y evalúa Ia factibilidad-eficiencia de esta herramienta en la prospección geológica con énfasis en su aplicación en la franja miocénica de pórfidos de Cu - Mo del norte del Perú y el sur de Ecuador, que puede albergar depósitos minerales de clase mundial que ameritan ser estudiados. Los RIM son especies minerales que cuando aparecen como granos transportados en sedimentos clásticos, indican la presencia de rocas fuentes de un tipo específico de mineralización, alteración hidrotermal o litología. Además de ser lo suficientemente abundantes, sus características físicas y químicas permiten que sean fácilmente recuperados desde una muestra de exploración promedio...

Investiga a profundidad las características geológicas y geoquímicas de los depósitos minerales encontrados en las Lagunas Paccha y Huamanya, a los cuales se definió como un sistema tipo pórfido de Mo – Cu y un sistema de vetas mesotermales de cuarzo + sulfuros + Oro respectivamente. Además con la ayuda del muestreo sistemático realizado en ambos prospectos se desea modelizar el comportamiento de los elementos metálicos de interés económico, para así poder diseñar y orientar futuras campañas de exploración en el “Proyecto Minero El Inca” y en el “Distrito Minero de Huandoval”, debido a las similitudes que presenta el distrito minero con el área estudiada. Este proyecto pertenece a la franja de depósitos de W – Mo – Cu relacionados con intrusivos del Mioceno Superior (Carlotto, 2009). El marco geológico regional está caracterizado por el Batolito de la Cor...

Process automation is being implemented in different disciplines of earth sciences, as seen in the implementation of libraries such as Pyrolite, PyGeochemCalc, dh2loop 1.0, NeuralHydrology, GeoPyToo among others. The present work addresses a methodology to automate the geochemical univariate analysis by using Python and open-source packages such as pandas, seaborn, matplotlib, statsmodels which will be integrated into a script in a local work environment such as Jupyter notebook or in an online environment such as Google Collaboratory. The script is designed to process any type of geochemical data, allowing to remove outliers, perform calculations and graphs of the elements and their respective geological domain. The results include graphics such as boxplot, quantile-quantile and calculations of normality tests and geochemical parameters, allowing to determine the background and threshol...