Modelamiento Geológico basado en Machine Learning con Python y hatariTools - Tutorial

Este tutorial cubre un caso aplicado de modelamiento de unidades geológicas realizado en el embalse Queens Mary, Londres, Reino Unido, basado en 266 perforaciones. El modelo geológico se realizó en Python con la librería hatariTools para crear un modelo geológico basado en la litología de las perforaciones. El código genera una nube de puntos de litologías de perforación que se transforman y escalan en un clasificador de red neuronal como el Multi-layer Perceptron classifier. Para validar los resultados del modelo geológico se realiza un análisis de la matriz de confusión de la red neuronal. El tutorial también incluye una visualización en 3D georreferenciada y una comparación de la litología de pozos y la geología interpolada como formato Vtk en Paraview. Datos de ingreso Puedes descargar los datos de ingreso desde este link: https://gidahatari.com/ih-es/modelamiento-geolgico-basado-en-machine-learning-con-python-y-hataritools-tutorial