Aplicación para petrografía sedimentaria: automatización, estandarización y precisión en el análisis de datos de rocas terrígenas
Gráficas, tablas, imágenes
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Caldas
- Repositorio:
- Repositorio Institucional U. Caldas
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ucaldas.edu.co:ucaldas/22704
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/22704
- Palabra clave:
- 550 - Ciencias de la tierra
1. Ciencias Naturales::1E. Ciencias de la tierra y medioambientales::1E06. Geología
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Azzam, F., Blaise, T., & Brigaud, B. (2024). Automated petrographic image analysis by supervised and unsupervised machine learning methods. Sedimentologika, 2(2). https://doi.org/10.57035/journals/sdk.2024.e22.1594 Basu, A. (1976). Petrology of Holocene fluvial sand derived from plutonic source rocks; implications to paleoclimatic interpretation. Journal of Sedimentary Research, 46(3), 694– 709. https://doi.org/10.1306/212F7031-2B24-11D7-8648000102C1865D Boggs, S. (2009). Petrology of sedimentary rocks (2nd ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511626487 Bokman, J. (1955). Sandstone classification: Relation to composition and texture. Journal of Sedimentary Petrology, 25, 201–206. Buschmann, F., Meunier, R., Rohnert, H., Sommerlad, P., & Stal, M. (1996). Pattern-oriented software architecture: A system of patterns. Wiley. Codd, E. F. (1970). A relational model of data for large shared data banks. 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Aplicación para petrografía sedimentaria: automatización, estandarización y precisión en el análisis de datos de rocas terrígenas550 - Ciencias de la tierra1. Ciencias Naturales::1E. Ciencias de la tierra y medioambientales::1E06. GeologíaPetrografía de arenitasSoftwareAnálisis petrográficoCiencia de datos geológicosGeologíaPetrografíaRocaGráficas, tablas, imágenesTodas las ramas de las geociencias se fundamentan en la aplicación del método científico, cuyos pilares son la observación y la experiencia. Sin embargo, en los últimos años se ha evidenciado que este empirismo también representa un desafío, al facilitar sesgos y subjetividad en el tratamiento y análisis de datos, lo cual limita la estandarización, confiabilidad y replicabilidad de los resultados. La petrografía sedimentaria, una disciplina determinante en el estudio de la composición y textura de las rocas sedimentarias, no ha sido ajena a esta problemática. Diversos autores han propuesto soluciones, como esquemas de clasificación estructurados y métodos sistemáticos de conteo, entre ellos el método Gazzi-Dickinson. No obstante, persiste una alta dependencia de la experiencia y juicio del petrógrafo, lo que evidencia la necesidad de integrar herramientas informáticas que reduzcan la intervención subjetiva y promuevan la estandarización y automatización del análisis petrográfico. Con este fin, se desarrolló una aplicación que integra los fundamentos teóricos actuales de la petrografía de rocas siliciclásticas. El desarrollo se realizó en lenguaje C#, dentro del entorno Visual Studio, y con una base de datos PostgreSQL estructurada bajo el modelo relacional. Se implementó una arquitectura en capas que permite organizar eficientemente el código y facilitar futuras modificaciones. El resultado es una aplicación compuesta por una base de datos conectada a una interfaz gráfica dinámica e intuitiva, que guía al usuario en la entrada sistemática de datos, limita errores humanos y automatiza los cálculos granulométricos, composicionales y clasificatorios. Estos análisis son compilados en un reporte con estructura preestablecida, generado automáticamente y exportable en formato PDF. La aplicación estará disponible de forma gratuita para su uso en proyectos académicos o aplicados, contribuyendo a la estandarización del análisis petrográfico y a la mejora en la calidad y reproducibilidad de los resultados. https://github.com/YimerMorenoL/Lith_Q.gitAll fields of geoscience are grounded in the application of the scientific method, with observation and experience as fundamental pillars. However, in recent years, this empiricism has also presented a challenge by introducing subjectivity and bias into data processing and analysis, limiting the standardization, reliability, and reproducibility of results. Sedimentary petrography, an important discipline in the study of texture and composition of the sedimentary rocks, is not exempt from this issue. Various authors have attempted to mitigate these limitations through structured classification schemes and the implementation of systematic counting methods such as the Gazzi-Dickinson method. Nevertheless, the current practice still relies heavily on the petrographer’s experience and judgment, highlighting the need to integrate digital tools that minimize subjective intervention and promote standardization and automation in petrographic analysis. To address this, we developed an application that integrates current theoretical frameworks in the petrography of siliciclastic rocks. The software was developed in C# within the Visual Studio environment, supported by a PostgreSQL relational database. A layered architecture was implemented to ensure efficient code organization and facilitate future scalability. The resulting application consists of a database connected to a dynamic and user-friendly graphical interface that guides users through systematic data entry, minimizes human error, and automates granulometric, compositional, and classification calculations. The analyses are compiled into a pre-structured report, automatically generated and exportable in PDF format. This application will be freely available for academic or applied use, contributing to the standardization of petrographic analysis and enhancing the quality and reproducibility of results. https://github.com/YimerMorenoL/Lith_Q.gitIntroducción -- Metodología -- Selección de parámetros para el análisis petrográfico -- Diseño y programación de software -- Resultados -- Funcionamiento del software -- Caso aplicado -- Conclusiones -- Referencias -- AnexoPregradoEl desarrollo del software se llevó a cabo en las instalaciones del Instituto de Investigaciones en Estratigrafía (IIES) de la Universidad de Caldas, con el objetivo de estandarizar el análisis petrográfico de rocas sedimentarias clásticas de tamaño de grano arena, utilizando el método de conteo de Gazzi-Dickinson (Ingersoll et al., 1984). El proceso comprendió dos fases: (1) selección de parámetros para análisis petrográfico (análisis de requisitos) y (2) diseño y programación del software.Geólogo(a)SedimentologíaEstratigrafíaPetrologíaFacultad de Ciencias Exactas y NaturalesColombia, Caldas, ManizalesGeologíaGallego Bañol, Nelson FabiánGIEV-(CUMANDAY) Grupo de Investigación en Estratigrafía y Vulcanología (Categoría A1)Guzmán López, Carlos AlbertoLópez Moreno, Yimer Felipe2025-09-10T21:49:28Z2055-09-112025-09-10T21:49:28Z2025-09-11Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis42 páginasapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttps://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/22704Universidad de CaldasRepositorio Institucional Universidad de Caldasrepositorio.ucaldas.edu.cospaAzzam, F., Blaise, T., & Brigaud, B. (2024). Automated petrographic image analysis by supervised and unsupervised machine learning methods. Sedimentologika, 2(2). https://doi.org/10.57035/journals/sdk.2024.e22.1594Basu, A. (1976). Petrology of Holocene fluvial sand derived from plutonic source rocks; implications to paleoclimatic interpretation. Journal of Sedimentary Research, 46(3), 694– 709. https://doi.org/10.1306/212F7031-2B24-11D7-8648000102C1865DBoggs, S. (2009). Petrology of sedimentary rocks (2nd ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511626487Bokman, J. (1955). Sandstone classification: Relation to composition and texture. Journal of Sedimentary Petrology, 25, 201–206.Buschmann, F., Meunier, R., Rohnert, H., Sommerlad, P., & Stal, M. (1996). Pattern-oriented software architecture: A system of patterns. Wiley.Codd, E. F. (1970). A relational model of data for large shared data banks. Communications of the ACM, 13, 377–387. https://doi.org/10.1145/362384.362685Crook, K. A. (1960). Classification of arenites. American Journal of Science, 258(6), 419–428.Dapples, E. C., Krumbein, W. 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