El consumo de ácido en yacimientos con zonas de óxidos superficiales es una variable importante dentro del proceso, ya que una pequeña variación en el porcentaje de minerales como la crisocola, el copper wad, las arcillas de cobre y la atacamita puede aumentar el costo asociado a este consumo y además disminuir la extracción final. Con esto, es clave realizar una buena estimación de las abundancias de minerales, ayudando a tomar decisiones que pueden derivar en el éxito o fracaso económico del proyecto y a reducir los costos de procesamiento. El presente estudio se realizó en el yacimiento Radomiro Tomic, en particular para el banco 28.250 que forma parte de la zona de óxidos superficiales. Dentro de esta zona, se consideró cuatro variables (arcillas de cobre, atacamita, crisocola y copper wad) que corresponden a una asociación de óxidos. Los datos disponibles provienen de pozos de tronadura y corresponden a apreciaciones visuales del porcentaje de presencia dentro de los óxidos, de forma que su medida (entre 0% y 100%) tiene un error asociado debido a su naturaleza cualitativa. Por esta razón, se clasificaron los datos en un número limitado de valores, con lo que se obtuvieron cuatro variables discretas ordenadas. Con la información anterior, se aplicaron dos métodos geoestadísticos (co-kriging y co-simulación) para modelar la distribución de las abundancias de minerales en el banco. Estos métodos se diferencian por cuanto el primero está pensado para estimación de variables produciendo un alisamiento de los valores, mientras que el segundo está pensado para reproducir la variabilidad de las abundancias reales. Ambos están basados en un modelamiento de la correlación espacial de cada variable y de las correlaciones entre variables. Luego, se buscó comparar los dos enfoques, en cuanto a sus capacidades de predecir las abundancias en sectores sin información y de medir la incertidumbre en los valores reales de estas abundancias. Los métodos propuestos presentan tiempos de cálculo disímiles, así como complejidades muy superiores en el caso de la co-simulación, la cual requiere convertir las variables discretas en variables Gaussianas. Sin embargo, a diferencia del co-kriging, la co-simulación permite reproducir la variabilidad espacial de las abundancias de minerales, con lo cual se puede determinar intervalos en donde las abundancias reales son susceptibles de hallarse y tener una mejor idea de los riesgos de tener excesos o deficiencias de ciertos minerales en el proceso metalúrgico. Finalmente la co-simulación es una herramienta muy útil para la producción en el corto plazo, a fin de determinar las mezclas enviadas a planta, pudiendo mejorarse la recuperación y la extracción y minimizar los costos de consumo de ácido y así mejorar las utilidades del negocio.

Magíster en Ciencias, Mención Geología / En varios yacimientos tipo pórfido cuprífero a nivel mundial se ha identificado un mineral o agregado mineral de grano fino denominado sericita gris, sericita verde o sericita gris verde, además de la tradicional sericita blanca que es parte de la asociación de minerales que definen la alteración fílica. La sericita gris verde se distingue de la sericita asociada a la alteración fílica por su color modal, pero las razones que generan esta diferencia no son claras y poco se conoce de las características químicas y mineralógicas de este tipo de sericita. En la mina Radomiro Tomic se han identificado diversas alteraciones hidrotermales que presentan sericita y se han separado en dos grupos principales: uno que contiene sericita gris verde y otro que contiene sericita blanca . Esta clasificación se hace en base a la mineralización asociada en el sector de la muestra donde se está mapeando, lo que genera dificultades en zonas de superposición de eventos y cuando la mineralización es poco evidente o ausente. Si bien la metodología de mapeo es útil, ésta ha demostrado no ser del todo certera. Por lo cual el presente trabajo se centra en discernir desde un punto de geoquímico, genético y temporal las diferencias principales entre los dos tipos de sericitas existentes en el yacimiento. Para esto se llevan a cabo estudios químicos de roca total, mineralógicos y genéticos. Con la información obtenida en esta tesis se ha podido diferenciar las alteraciones sericíticas con un método simple, poco costoso e independiente del observador que no involucra la mineralización asociada, y que además es capaz de entregar información de las condiciones de formación, evolución y temporalidad relativa de estas alteraciones dentro de sistema.

Una de las motivaciones principales de este trabajo es proponer una mejora en la forma de estimación de los parámetros de planificación largo plazo, la que en base a la historia e incluyendo el diseño permitirá en un futuro: Mejorar la estimación de flota de la mina. Realizar estudios con el fin de concluir acerca de mejoras en los diseños (cantidad de switch backs, anchos de rampa, etc..) en pos de mejorar la valorización de la empresa. Se tiene como objetivo principal el entregar una primera aproximación acerca de la influencia de los diseños mineros, específicamente orientados a las rampas, sobre el rendimiento de los camiones de extracción en la mina Radomiro Tomic de Codelco Norte. El trabajo se basa en un análisis de datos que tiene como producto final un modelo de velocidades de los equipos de transporte actuales de la mina, en función de ciertas variables de diseño que se definieron como críticas en conjunto con las áreas de operaciones y planificación corto-largo plazo. Se determinó que existen ciertos factores en las rampas que afectan de sobremanera a las velocidades de los camiones como los siguientes: Pendiente Cambios de pendiente Angostamientos (Anchos de rampa) Switch backs Entradas a fases Para obtener la información necesaria con el fin de alimentar al modelo, se generó una base de datos basada en filtros de tiempos obtenidos de los GPS de los equipos de la mina, alineándola con la topografía real de la mina en cada periodo. Luego, se propuso un modelo lineal que pondere las velocidades históricas obtenidas por los camiones en estas variables, por el largo del segmento que las contiene y finalmente se calibró llegando a un modelo de velocidades de la forma: Con una mejora en la estimación de velocidades dada por el error estándar de estimación: 7km/h para la velocidad estimada actual comparado con los 3km/h de error del modelo propuesto. Este modelo fue considerado como aceptable por la empresa cliente.