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Aplicación del Método Normativo CIPW con Inteligencia Artificial

Integración de petrología normativa CIPW clásica con aprendizaje automático para clasificación de rocas ígneas.

Resumen

Este proyecto integra la petrología normativa CIPW clásica con técnicas modernas de aprendizaje automático para la clasificación sistemática de rocas ígneas.

Metodología

  • Cálculos normativos CIPW siguiendo la formulación Cross-Iddings-Pirsson-Washington
  • Compilación y QA/QC de bases geoquímicas de óxidos mayores
  • Extracción de variables desde ensamblajes minerales normativos
  • Entrenamiento de modelos Random Forest, XGBoost y SVM
  • Reducción de dimensionalidad mediante PCA
  • Validación cruzada estratificada

Conjunto de datos

  • Compilación inicial: 3358 muestras de rocas ígneas del Perú
  • Conjunto validado final: 2707 muestras tras QA/QC y estandarización

Resultados

  • Rocas volcánicas: precisión de clasificación aproximada entre 0.80 y 0.82
  • Rocas plutónicas: precisión de clasificación aproximada entre 0.52 y 0.56

Aporte

Las diferencias de desempeño reflejan la complejidad mineralógica y el solapamiento composicional. El trabajo demuestra una integración efectiva entre razonamiento petrológico y clasificación guiada por datos.

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