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ALGES

  1. 1. ALGES: LaboratorioAvanzadoparaSupercómputo en GeoestadísticaProgramaVinculación Universidad Empresa – Septiembre 2010<br />Julián M. Ortiz<br />Director – ALGES – Universidad de Chile<br />
  2. 2. Temario<br />Presentación<br />Integrantes<br />Financiamiento<br />Infraestructura<br />Proyectos<br />Spin-off<br />Invitación<br />
  3. 3. Presentación<br />ALGES<br />Advanced Laboratory for GeostatisticalSupercomputing<br />¿Quéhacemos en ALGES?:<br />InvestigaciónBásica<br />InvestigaciónAplicada<br />Sofware de AplicaciónMinera<br />Supercómputo y HPC<br />Formamos parte del AMTC<br />
  4. 4. Presentación<br />La principal meta de ALGES es desarrollar herramientas y modelos para la caracterización de fenómenos geológicos<br />Metas<br />Predicción (estimación) de variables categóricas y continuas<br />Cuantificación de la incertidumbre para la toma de decisiones<br />Modelamientomultivariable (estimación y simulación)<br />Desarrollo de software y modelamiento matemático:<br />Análisis de imágenes de datos geológicos, mineros y metalúrgicos<br />Supercómputo para modelamientogeoestadístico<br />Optimización y toma de decisiones<br />Procesamiento de datos geometalúrgicos<br />
  5. 5. Presentación<br />Tecnología<br />TecnologíaMinera<br />Sustentabilidad(Mineral, Agua, Energía)<br />CienciasAplicadas<br />Modelamiento de Recursos y Reservas<br />Robóticaand Sensores<br />Valoración, Prevención y Mitigación de Riesgos<br />Monitoreo y Automatización de Procesos<br />CienciasBásicas<br />Geo-Recursos<br />Inicio<br />Exploración<br />Planificación<br />Desarrollo<br />Operación<br />Proceso&<br />Stock<br />Marketing<br />
  6. 6. Integrantes<br />Permanentes<br />ÁlvaroEgaña, investigador – Ing. en Computación<br />Xavier Emery, investigador– Ing. Matemático<br />Willy Kracht, investigador – Ing. Químico<br />Felipe Lema, investigador – Ing. Computación<br />Eduardo Magri, contacto con industria – Ing. de Minas<br />Julián M. Ortiz, director e investigador – Ing. de Minas<br />Álvaro Parra, investigador – Ing. en Computación<br />ExequielSepúlveda, investigador – Ing. en Computación<br />Estudiante de Magíster<br />Francisco Alcalde, Ingeniero de Minas<br />Pamela Castillo, Geóloga<br />Sebastián Pizarro, Ingeniero de Minas <br />Carlos Puga, Ingeniero de Minas<br />María Eugenia Segovia, Ingeniero de Minas<br />ÁlvaroVergara, Ingeniero de Minas<br />Juan Luis Yarmuch, Ingeniero de Minas<br />Rodrigo Zúñiga, Ingeniero de Minas<br />Estudiantes de Ingeniería:<br />Gustavo Donoso, Ingenierode Minas<br />Pedro Elissetche, Ingeniero de Minas<br />Jimmy Ip, Ingeniero de Minas<br />Ignacio Gálvez, Ingeniero de Minas<br />Felipe Garrido, Ingeniero en Computación<br />Felipe Muñoz, Ingeniero en Computación<br />Jorge Saa, Ingeniero de Minas<br />Pedro Valencia, Ingeniero en Computación<br />Colaboradores:<br />Alejandro Cáceres – Geólogo<br />Oscar Peredo – Ingeniero en Computación y Matemáticas<br />Javier Ruiz del Solar – IngenieroEléctrico<br />Brian Townley– Geólogo<br />
  7. 7. Financiamiento<br />
  8. 8. Infraestructura<br />Cluster (ubicado en datacenter de la Escuela de Ingeniería de la U de Chile)<br />IBM BladeCenter 8852 con 4 servidores<br />Cada servidor: 2 Procesadores Intel XeonQuadCore<br />Total de 32 cores<br />Red de alta velocidad<br />2 Tera Bytes de Almacenamiento<br />Software y licencias:<br />Matlab<br />Isatis<br />Gemcom<br />
  9. 9. Proyectos<br />Proyectos de Investigación Aplicada en curso:<br />MGeoS MultivariateGeostatistical Software Desarrollado en Ambiente de Supercómputo (2009-2011) – financiado por Innova Corfo y AMTC<br />MIMA MineralogicalImageAnalysis (Caracterización de mineralógica a través de Análisis de Imágenes) (2009-2010) – parcialmente financiado por AMTC<br />BIMA BubblesImageAnalysis (Caracterización de la Distribución de tamaños de Burbujas para proceso de flotación a través de Análisis de Imágenes) (2009-2010)<br />GeoWebHPC  Caracterización Geoestadística basado en Internet usando Computación de Alto Desempeño - HPC (2008-2011)<br />
  10. 10. Proyectos<br />Proyectos de InvestigaciónBásica en curso:<br />Fondecyt Multiple Point Geostatistics for the Evaluation of Uncertainty in Geological Attributes and Grades (2009-2011)<br />Fondecyt Multivariate Geostatistics and its Application to the Characterization of Mineral Resources (2009-2012)<br />Cómputo en GPU: uso de poder de procesamiento de tarjétasgráficas<br />
  11. 11. Proyectos<br />Proyectos con FinanciamientoBHP Billiton poriniciar (Enero 2011):<br /><ul><li>TexIM Characterization of textures through image analysis – collaboration with BHP-B
  12. 12. CAM-G  Computer Assisted Modeling of Geology – collaboration with BHP-B
  13. 13. MQA  Multivariate Geostatistical Analysis for Quantitative Alteration Characterization – collaboration with BHP-B</li></ul>Proyectosrecientementeiniciados con Mina El Tesoro:<br />El Tesoro Modelamientobivariablede CuT y CuS en presencia de muestreopreferencial (Septiembre 2010 – Enero 2011)<br />
  14. 14. U-Mine: Modelamientounivariable<br />Análisis exploratorio<br />HERRAMIENTAS<br />Visualización2D/3D<br />TOOLS<br />Variografía<br />Estimación<br />Simulación<br />
  15. 15. U-Mine<br />Scientific and technological innovation<br />
  16. 16. MIMA<br />AnálisisMineralógico de Imágenes (Caracterización de sondajes a través de análisisimágenes) (2009-2010) – parcialmentefinanciadopor AMTC<br />METAS<br />Identificación semi-supervisada de especiesmineralógicasdesdefotosdigitales de sondajes<br />MineralogíaCuantitativa Inferencia de ley, asociaciones, liberación, etc.<br />Modificaciónparamapeogeológico: Litologías; Texturas  muyrelevanteparaaplicaciones en geo-metalurgía, petróleo y gases; Alteraciones; y aplicaciones en mecánica de rocas y geotecnia<br />Software puede ser aplicado a otrasproblemas de análisis de imágenes: porejemplodistribución de burbujas<br />
  17. 17. MIMA<br />EJEMPLO<br />1<br />2<br />3<br />Limpieza Etapa 1<br />Fotografía Digital Original<br />Primera Segmentación<br />4<br />5<br />Limpieza Etapa 2<br />Identificación basada en Estadística de Componentes Principales<br />
  18. 18. MIMA<br />Caracterizandosondajes a través de análisis de imágenes<br />Métodoeficiente y de bajocosto. Permiteproducirgrancantidad de información<br />Mueve el valor desde la captura de datos a la interpretación de los datos el equipo de geologíagastasutiempo en entender y no en capturarinformación<br />Mineralogía<br />Geometalurgia<br />Leyes<br />Gangas<br />Mineral<br />
  19. 19. GeoWebHPC + MGeoS<br />Implementación de geoestadísticamultivariable en un ambiente de HPC y supercómputo–financiado por CorfoInnova + AMTC<br />METAS<br />Análisis Multivariable para aplicaciones geo-mineras-metalúrgicas<br />Capacidad para manejar grandes bases de datos en modelos de alta resolución<br />Acceso a técnicas muy rápidas de cómputo<br />Alta capacidad centralizada para proveer servicios a la industria<br />
  20. 20. MGeoS<br />MGeoS: Multivariate Geostatistical Software<br />Motivación<br />Evaluación de recursos y reservas de minerales<br />Incorporación de relacionesmultivariables<br />Financiamiento<br />INNOVA: “Multivariatemodelingfor ore bodyevaluation” (2010-2012): 407 MM$ de CORFO<br />Participantes: Universidad de Chile, Codelco Chile<br />
  21. 21. MGeoS<br />Metas<br />Modelamiento multivariable de atributos geo-metalúrgicos<br />Capacidad de manejarmodelosgigantes (sobre 10.000.000 de puntos)<br />Computación de Alto Desempeño -- HPC <br />Multi-platforma<br />Mejora la forma de la interfazusuario<br />
  22. 22. BIMA<br />Reactivos<br />Aire (burbujas)<br />5 mm<br />BIMA: Análisis de Imágenesparadeterminar la distribución de tamaño de burbujas<br />Concentrado<br />
  23. 23. BIMA<br />Adaptar el software de análisis de imágenesparadeterminar la distribución de tamaños de burbuja<br />Identificación y tamaño de burbujas<br />Análisis de clusters de burbujas<br />Presentación de datos<br />Establecer y validar un protocolo de muestreoparamedir el tamaño de burbujas en el proceso de flotación<br />Determinar el mínimonúmero de burbujasrequeridaspara la distribución<br />Determinar el protocolo de muestreo en el sitio<br />
  24. 24. Spinoff<br /><ul><li>Llevar la Innovación desarrollada en ALGES:
  25. 25. A un nivel comercial
  26. 26. Soporte global
  27. 27. Posicionar a Chile como un actor principal en la industria del software minero
  28. 28. Colaborar con el desarrollo clúster minero</li></li></ul><li>Spinoff: Círculo Virtuoso<br />
  29. 29. Invitación ALGES<br />Investigación de Punta<br />Minería <br />Ciencias de la Computación<br />Equipo humano multidisciplinario<br />Fuertes capacidades para el manejo de datos y procesamiento <br />Capacidad para abordar proyectos de corto y largo alcance<br />Importante empresas mineras desarrollan investigación con ALGES<br />
  30. 30. ALGES: LaboratorioAvanzadoparaSupercómputo en GeoestadísticaProgramaVinculación Universidad Empresa – Septiembre 2010<br />Julián M. Ortiz<br />Director – ALGES – Universidad de Chile<br />

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