Simulación Geoestadística, Kriging, Incertidumbre, Minería, Recursos, Reservas, Categorización, JORC, Análisis de Riesgo, Efecto Proporcional
En la minería, la categorización de recursos y reservas es fundamental para tomar decisiones informadas y rentables. Este documento explora cómo la simulación geoestadística, una técnica poderosa para modelar la incertidumbre, puede mejorar este proceso crucial.
Tradicionalmente, el kriging, que ofrece una estimación suavizada de la variable, se ha utilizado para la categorización. Sin embargo, el kriging no captura la variabilidad real del depósito, lo que puede llevar a una subestimación o sobreestimación de los recursos.
Aquí, se destaca la importancia de la simulación geoestadística para:
- Cuantificar la incertidumbre en la estimación de leyes, tonelaje y otros parámetros relevantes.
- Generar múltiples escenarios posibles que consideren la variabilidad espacial de la mineralización.
- Evaluar el riesgo asociado a diferentes estrategias de minado.
El documento se enfoca en las ventajas de la simulación sobre el kriging para la categorización:
- La simulación reproduce la variabilidad real del depósito, mientras que el kriging la suaviza.
- La simulación permite considerar el efecto proporcional, un fenómeno común en la geoestadística, sin necesidad de modelarlo explícitamente.
- La simulación facilita la cuantificación de procesos complejos, como la extracción, la flexibilidad de la planta, la necesidad de mezcla y el manejo de acopios.
Contenido:
- Introducción: Se presenta el problema de la subjetividad en la categorización de recursos y reservas y la necesidad de cuantificar la incertidumbre según los códigos internacionales como JORC.
- Códigos Internacionales: Se revisan los principales códigos internacionales para la clasificación de recursos y reservas, incluyendo el Código Chileno.
- Cuantificación de la Incertidumbre: Se explican los criterios geológicos, geométricos y geoestadísticos para cuantificar la incertidumbre, incluyendo el análisis de continuidad espacial, el efecto proporcional y la transformación Gaussiana.
- Estimación y Simulación: Se comparan las ventajas de la simulación frente a la estimación por kriging para la categorización de recursos y reservas, destacando las diferencias en la medición del error y el tratamiento del efecto proporcional.
- Aplicación Práctica: Se presenta un caso de estudio de un depósito de cobre tipo pórfido, donde se compara la categorización utilizando la varianza de kriging y la varianza de simulación. Los resultados muestran que la simulación proporciona una mejor representación de la incertidumbre y una categorización más realista.
- Discusión y Conclusiones: Se discuten las implicaciones de los resultados y se enfatiza la importancia de estandarizar la categorización de recursos y reservas utilizando técnicas geoestadísticas robustas.
- Ejemplo de Categorización: Se presenta un ejemplo de cómo se podrían definir las categorías de recursos (medidos, indicados e inferidos) y reservas (probadas y probables) utilizando la simulación geoestadística.
Autor:
Dr. Julián M. Ortiz y Xavier Emery
Fecha de Publicación:
Universidad de Chile
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