Modelamiento predictivo de yacimientos usando SIG, entre los cuadrángulos de Santiago de Chuco y Santa Rosa
Descripción del Articulo
Este estudio integrará datos del tipo litológico, estructural, geoquímico y de sensores remotos, usando Sistemas de Información Geográfica (SIG) para presentar modelos predictivos de ocurrencias del tipo pórfido y epitermal. Esta integración de todos los datos se hará empleando técnicas de Lógica Di...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2016 |
| Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
| Repositorio: | UNI-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/4564 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14076/4564 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Modelamiento geológico Yacimientos tipo pórfido Yacimiento epitermal Sensores remotos Sistemas de información geográfica (SIG) |
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Este estudio integrará datos del tipo litológico, estructural, geoquímico y de sensores remotos, usando Sistemas de Información Geográfica (SIG) para presentar modelos predictivos de ocurrencias del tipo pórfido y epitermal. Esta integración de todos los datos se hará empleando técnicas de Lógica Difusa y Pesos de Evidencia. El estudio es llevado a cabo en un área entre las hojas IGN de Santiago de Chuco y Santa Rosa principalmente. La efectividad de esta técnica de procesamiento para identificar targets favorables con potencial para mineralización económica será validada mediante la comparación de los targets predictivos con las ocurrencias conocidas de la zona de estudio. |
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Rojas Caballero, David RolandoSantiago Chirinos, César RamiroSantiago Chirinos, César Ramiro2017-09-06T01:19:55Z2017-09-06T01:19:55Z2016http://hdl.handle.net/20.500.14076/4564Este estudio integrará datos del tipo litológico, estructural, geoquímico y de sensores remotos, usando Sistemas de Información Geográfica (SIG) para presentar modelos predictivos de ocurrencias del tipo pórfido y epitermal. Esta integración de todos los datos se hará empleando técnicas de Lógica Difusa y Pesos de Evidencia. El estudio es llevado a cabo en un área entre las hojas IGN de Santiago de Chuco y Santa Rosa principalmente. La efectividad de esta técnica de procesamiento para identificar targets favorables con potencial para mineralización económica será validada mediante la comparación de los targets predictivos con las ocurrencias conocidas de la zona de estudio.This study attempts will integrate data lithological, structural, geochemical and remote sensing type, using Geographic Information Systems (GIS to present predictive models of occurrences of porphyry and epithermal type. This integration of all the above data will be employing Fuzzy Logic and Weights of Evidence techniques. The study is conducted in an area between the IGN sheets of Santiago de Chuco and Santa Rosa mainly. The effectiveness of this processing technique to identify favorable targets with potential for economic mineralization will be validated by comparing the predictive targets with known occurrences of the study area.Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2017-09-06T01:19:55Z No. of bitstreams: 1 santiago_cc.pdf: 47741412 bytes, checksum: 8ee2d37a24530bc87d03d948e7d9a892 (MD5)Made available in DSpace on 2017-09-06T01:19:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 santiago_cc.pdf: 47741412 bytes, checksum: 8ee2d37a24530bc87d03d948e7d9a892 (MD5) Previous issue date: 2016Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Ingenieríainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de IngenieríaRepositorio Institucional - UNIreponame:UNI-Tesisinstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIModelamiento geológicoYacimientos tipo pórfidoYacimiento epitermalSensores remotosSistemas de información geográfica (SIG)Modelamiento predictivo de yacimientos usando SIG, entre los cuadrángulos de Santiago de Chuco y Santa Rosainfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMaestro en Ciencias con Mención en Ingeniería GeológicaUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Geológica, Minera y Metalúrgica. Unidad de PosgradoMaestríaMaestría en Ciencias con Mención en Ingeniería GeológicaMaestríaTEXTsantiago_cc.pdf.txtsantiago_cc.pdf.txtExtracted texttext/plain173853http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/4564/3/santiago_cc.pdf.txt55ce19e40d95e59264aa47c2ae914038MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/4564/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALsantiago_cc.pdfsantiago_cc.pdfapplication/pdf47741412http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/4564/1/santiago_cc.pdf8ee2d37a24530bc87d03d948e7d9a892MD5120.500.14076/4564oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/45642021-02-17 18:05:18.992Repositorio Institucional - UNIrepositorio@uni.edu.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 |
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