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

Project description

assaycalc

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

Instalación

pip install assaycalc

Uso rápido

from assaycalc 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 ab2e8f6ee03d38c6a9d72dba7a15c2bed72a72f394cf0df45b89bc15b90f694a
MD5 749a129bdf6be4260ed1bb3139b5f764
BLAKE2b-256 bd6930dc410c9c868b3ba0f3bd9ca0d8f38218e34d16f56f9cf28d1cf121e16b

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MD5 262e9e84fc74e93d9e3c4aff1debf51f
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