Bienvenidos, estimados estudiantes, al análisis de datos en el campo de la geotermia. Hoy vamos a desarrollar un algoritmo que nos permitirá analizar y entender mejor las variables clave en la geotermia, como la temperatura del subsuelo, la profundidad de los pozos geotérmicos y la eficiencia energética. Este algoritmo estará diseñado para ser implementado en un entorno de programación como Python, utilizando bibliotecas estadísticas y de análisis de datos.
### Paso 1: Recolección de Datos
Primero, debemos recolectar los datos necesarios. Estos datos pueden provenir de sensores instalados en pozos geotérmicos, estudios de campo, o bases de datos públicas. Los datos típicos que necesitaremos incluyen:
1. Temperatura del subsuelo (en grados Celsius)
2. Profundidad del pozo (en metros)
3. Eficiencia energética (en porcentaje)
4. Ubicación geográfica (latitud y longitud)
### Paso 2: Preprocesamiento de Datos
Antes de analizar los datos, es crucial realizar un preprocesamiento para asegurarnos de que los datos sean limpios y estén en el formato adecuado.
« `python
import pandas as pd
# Cargar los datos desde un archivo CSV
datos = pd.read_csv(‘datos_geotermia.csv’)
# Verificar si hay valores faltantes
print(datos.isnull().sum())
# Rellenar o eliminar valores faltantes según sea necesario
datos.fillna(method=’ffill’, inplace=True)
« `
### Paso 3: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Realizaremos un análisis exploratorio de datos para entender mejor la distribución y las relaciones entre las variables.
« `python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Gráfico de densidad para la temperatura del subsuelo
sns.histplot(datos[‘temperatura_subsuelo’], kde=True)
plt.title(‘Distribución de la Temperatura del Subsuelo’)
plt.xlabel(‘Temperatura (°C)’)
plt.ylabel(‘Frecuencia’)
plt.show()
# Gráfico de dispersión entre profundidad y temperatura
sns.scatterplot(data=datos, x=’profundidad_pozo’, y=’temperatura_subsuelo’)
plt.title(‘Relación entre Profundidad y Temperatura del Subsuelo’)
plt.xlabel(‘Profundidad (m)’)
plt.ylabel(‘Temperatura (°C)’)
plt.show()
« `
### Paso 4: Correlación entre Variables
Calcularemos la correlación entre las variables para identificar posibles relaciones significativas.
« `python
# Matriz de correlación
correlacion = datos.corr()
print(correlacion)
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### Paso 5: Modelado de Datos
Para entender mejor las relaciones entre las variables, podemos utilizar técnicas de modelado estadístico. Por ejemplo, podemos usar un modelo de regresión lineal para predecir la temperatura del subsuelo en función de la profundidad del pozo.
« `python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Definir las variables independientes y dependientes
X = datos[[‘profundidad_pozo’]]
y = datos[‘temperatura_subsuelo’]
# Crear y ajustar el modelo de regresión lineal
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X, y)
# Hacer predicciones
predicciones = modelo.predict(X)
# Añadir las predicciones a los datos originales
datos[‘temperatura_predicha’] = predicciones
# Gráfico de dispersión con la línea de regresión
sns.scatterplot(data=datos, x=’profundidad_pozo’, y=’temperatura_subsuelo’)
sns.lineplot(data=datos, x=’profundidad_pozo’, y=’temperatura_predicha’)
plt.title(‘Regresión Lineal: Profundidad vs Temperatura del Subsuelo’)
plt.xlabel(‘Profundidad (m)’)
plt.ylabel(‘Temperatura (°C)’)
plt.show()
« `
### Paso 6: Evaluación del Modelo
Evaluaremos el rendimiento del modelo utilizando métricas de evaluación como el R² y el error cuadrático medio (MSE).
« `python
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# Calcular el R² y el MSE
r2 = r2_score(y, predicciones)
mse = mean_squared_error(y, predicciones)
print(f’R²: {r2}’)
print(f’MSE: {mse}’)
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### Paso 7: Conclusión y Recomendaciones
Basándonos en los resultados del análisis, podemos concluir si hay una relación significativa entre la profundidad del pozo y la temperatura del subsuelo. Si el modelo tiene un R² alto y un MSE bajo, podemos confiar en las predicciones para futuras evaluaciones geotérmicas.
Recomendamos realizar estudios adicionales para considerar otros factores como la ubicación geográfica y la composición del suelo, que también pueden influir en la temperatura del subsuelo.
Espero que este algoritmo les sea útil para su an