Recursos para Aprender Geoestadística

Librerías, Software y Libros.

📌 Recursos para Aprender Geoestadística 📊🌍

📢 La geoestadística es una herramienta fundamental en exploración de recursos naturales, modelado de reservorios y análisis espacial.

📌 En esta publicación, exploraremos tres recursos clave para aprender y aplicar geoestadística:

✅ Un libro recomendado sobre geoestadística aplicada.
✅ Un software open-source para modelado geoestadístico.
✅ Una librería de Python para análisis geoestadístico avanzado.

Estos recursos son útiles para ingenieros petroleros, geocientíficos y analistas de datos espaciales.

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🟢 1. Libro: Applied Geostatistics with SGeMS

📖 Autores: Nicolas Remy, Alexandre Boucher, Jianbing Wu
🔗 Disponible en: Cambridge University Press

📌 Este libro es una referencia esencial para aprender los fundamentos de la geoestadística aplicada.

✅ Explica teoría y aplicaciones prácticas en modelado geoestadístico.
✅ Utiliza SGeMS (Stand-alone Geostatistical Modeling Software) para ejemplos computacionales.
✅ Incluye algoritmos de Kriging, simulación estocástica y análisis variográfico.

Es un recurso recomendado tanto para principiantes como para usuarios avanzados que desean entender la implementación práctica de la geoestadística.

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🟢 2. Software: SGeMS – Stand-alone Geostatistical Modeling Software

🔗 Descarga: SGeMS en SourceForge

📌 SGeMS es un software de código abierto diseñado para el modelado geoestadístico de datos espaciales.

✅ Herramientas de análisis variográfico y simulación geoestadística.
✅ Implementa métodos avanzados como Kriging y Simulación Secuencial Gaussiana.
✅ Compatible con formatos de datos espaciales y geológicos.

# Comando para instalar SGeMS en Linux
system("sudo apt install sgems", intern = TRUE)

character(0)
attr(,"status")
[1] 5

📌 Este software es utilizado en minería, modelado de reservorios y ciencias ambientales.

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🟢 3. Librería de Python: GeostatsPy

🔗 Repositorio en GitHub: GeostatsPy

📌 GeostatsPy es una librería de Python desarrollada para realizar análisis geoestadísticos de forma sencilla y eficiente.

✅ Incluye herramientas para análisis variográfico, interpolación y simulación geoestadística.
✅ Compatible con matplotlib, numpy y scipy para visualización y análisis.
✅ Ideal para geocientíficos que trabajan con datos espaciales en Python.

Ejemplo: Visualización de Datos con GeostatsPy

import geostatspy.GSLIB as GSLIB          # GSLIB utilies, visualization and wrapper
import geostatspy.geostats as geostats    # GSLIB methods convert to Python        
import numpy as np                        # ndarrys for gridded data
import pandas as pd                       # DataFrames for tabular data
import os                                 # set working directory, run executables
import matplotlib.pyplot as plt           # for plotting
from scipy import stats                   # summary statistics

df = pd.read_csv('sample_data_biased.csv')     # load our data table (wrong name!)
df.head(n=13)    

      X    Y  Facies  Porosity         Perm
0   100  900       1  0.115359     5.736104
1   100  800       1  0.136425    17.211462
2   100  600       1  0.135810    43.724752
3   100  500       0  0.094414     1.609942
4   100  100       0  0.113049    10.886001
5   200  800       1  0.154648   106.491795
6   200  700       1  0.153113   140.976324
7   200  500       1  0.126167    12.548074
8   200  400       0  0.094750     1.208561
9   200  100       1  0.150961    44.687430
10  300  800       1  0.199227  1079.709291
11  300  700       1  0.154220   179.491695
12  300  500       1  0.137502    38.164911

df.describe()

                X           Y      Facies    Porosity         Perm
count  289.000000  289.000000  289.000000  289.000000   289.000000
mean   475.813149  529.692042    0.813149    0.134744   207.832368
std    254.277530  300.895374    0.390468    0.037745   559.359350
min      0.000000    9.000000    0.000000    0.058548     0.075819
25%    300.000000  269.000000    1.000000    0.106318     3.634086
50%    430.000000  549.000000    1.000000    0.126167    14.908970
75%    670.000000  819.000000    1.000000    0.154220    71.454424
max    990.000000  999.000000    1.000000    0.228790  5308.842566

xmin = 0.0; xmax = 1000.0               # range of x values
ymin = 0.0; ymax = 1000.0               # range of y values
pormin = 0.05; pormax = 0.25;           # range of porosity values
cmap = plt.cm.inferno                   # color map

GSLIB.locmap

<function locmap at 0x0000028C619A2CA0>

GSLIB.locmap(df,'X','Y','Porosity',xmin,xmax,ymin,ymax,pormin,pormax,'Well Data - Porosity','X(m)','Y(m)','Porosity (fraction)',cmap,'locmap_Porosity')

📌 Este código carga datos de un archivo CSV, muestra estadísticas básicas y visualiza la distribución espacial de la porosidad usando GeostatsPy.

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📌 Conclusión

📌 Si buscas aprender los fundamentos, el libro Applied Geostatistics with SGeMS es un excelente punto de partida.
📌 Si necesitas una herramienta de modelado profesional, SGeMS ofrece un entorno completo para análisis geoestadístico.
📌 Si trabajas con Python, GeostatsPy es una librería poderosa para análisis y simulación geoestadística.

Estos recursos te permitirán dominar la geoestadística aplicada a datos espaciales, ya sea en ingeniería petrolera, minería o ciencias ambientales.