El modelamiento de vetas frecuentemente presenta desafÃos relacionados con su geometrÃa compleja y las limitaciones de los datos disponibles. En muchos casos, las descripciones geológicas agrupan diferentes estructuras bajo un mismo código de dominio (por ejemplo, "Veta"), aunque puedan representar múltiples cuerpos con orientaciones y comportamientos distintos. Para fines de modelamiento, frecuentemente es necesario discretizar estos dominios en subgrupos más homogéneos, un proceso que puede ser lento y susceptible a inconsistencias.
En esta sesión, exploraremos cómo Driver y Leapfrog pueden ayudar en este desafÃo. Driver es una aplicación en la nube para el análisis rápido de datos que utiliza aprendizaje automático para identificar patrones de continuidad geológica entre muestras de sondaje. La herramienta apoya la identificación de dominios estructurales, vetas individuales y otras caracterÃsticas geológicas que pueden no estar claramente definidas en las interpretaciones convencionales.
Posteriormente, los datos generados pueden importarse a Leapfrog, apoyando el modelamiento implÃcito de vetas.
En Leapfrog, revisaremos parámetros fundamentales para la creación de vetas, como Pinch Out, Boundary y Reference Surface, además de la definición de las interacciones entre las superficies, buscando generar modelos geológicos más consistentes y representativos.
