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Librería para leer, validar y procesar datos de ensayos geológicos (assay) de sondajes mineros.

Project description

mining-assay-toolkit

Herramientas en Python para el procesamiento y validación de datos de assay geológico (sondajes de exploración minera).

Instalación

pip install mining-assay-toolkit

Uso rápido

from mining_assay_toolkit import leer_csv_assay, validar_assay, componer_assay, guardar_csv

# 1. Leer datos de assay desde un CSV
df = leer_csv_assay("assay_original.csv")

# 2. Validar integridad de los datos
validar_assay(df)

# 3. Generar compósitos de 2 metros ponderados por ley de Cu
df_compositos = componer_assay(df, longitud_composito=2.0)

# 4. Guardar el resultado
guardar_csv(df_compositos, "assay_compuesto.csv")

Formato de entrada esperado

El CSV debe contener, como mínimo, estas columnas:

Columna Descripción
hole_id Identificador del sondaje
from Profundidad inicial del intervalo (m)
to Profundidad final del intervalo (m)
Cu_pct Ley de cobre (%) en el intervalo

Validaciones incluidas

validar_assay() verifica automáticamente:

  • Que no existan hole_id vacíos
  • Que todos los intervalos tengan from < to
  • Que no existan leyes de Cu_pct negativas
  • Que no existan intervalos solapados dentro de un mismo sondaje

Si alguna validación falla, se lanza un ValueError con el detalle del problema.

Compositado

componer_assay() divide cada sondaje en intervalos de longitud fija (por ejemplo, cada 2 metros) y calcula la ley promedio ponderada por la longitud de cada intervalo original que cae dentro del compósito.

Licencia

MIT — ver LICENSE para más detalles.

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Algorithm Hash digest
SHA256 fd74eedd9a803b81fc3446dae825a193a7fed15953ff5f16c5b890e7a1a84e6e
MD5 eeb7a105a83f8cdb73240b6781967cd4
BLAKE2b-256 dd49e3df29b46b8556ba546fb95fb6832477e90c9c37e5604641c9edb0de7a3c

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MD5 4c3520bbfd7c76833439920c1114168b
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