En la minería actual, la mayor parte de los proyectos mineros contempla una etapa de exploración y evaluación de recursos. Se comienza con una toma de muestras, como lo es una campaña de sondajes para poder interpretar las litologías y alteraciones presentes, definir las zonas minerales más relevantes y describir la distribución de leyes de elementos de interés, de tal forma de llegar a un modelo de evaluación del yacimiento.
Para determinar el potencial económico de un yacimiento existen herramientas y técnicas geoestadísticas de evaluación y modelamiento de recursos tales como el kriging o la simulación condicional. La primera permite hacer una estimación insesgada y precisa de las leyes, obteniéndose un modelo suavizado que no representa la variabilidad. La segunda posibilita realizar un estudio de la incertidumbre de los valores involucrados en los atributos geológico-minero-metalúrgicos y tener análisis de riesgos a considerar para la toma de decisiones.
En esta memoria, se aplican simulaciones geoestadísticas para cuantificar los recursos minerales de un yacimiento perteneciente a Antofagasta Minerals SA (AMSA), ubicado en la Región de Antofagasta, Chile, el cual ha sido interpretado, recientemente en diez dominios minerales y evaluado por kriging a través de información de sondajes. Utilizando un algoritmo de simulación para variables categóricas, específicamente el algoritmo secuencial de indicador, se construye once modelos alternativos de dominios minerales. Luego se utiliza un algoritmo de simulación de variables continuas (secuencial gaussiano) para obtener once modelos de bloques para leyes de cobre total y cobre soluble, cada uno asociado con un modelo particular de dominios minerales. Se realiza la validación comparando las realizaciones con los datos originales, el modelo de kriging y el modelo geológico interpretado. Finalmente se construyen curvas tonelaje-ley para cuantificar los recursos para distintas leyes de corte.
Considerando una ley de corte de 0.2% en cobre soluble, se obtiene para los modelos de simulaciones que, en promedio, hay 53 millones de toneladas con ley media de cobre soluble de 0.86%, en contraste con los 50 millones de toneladas de ley media 0.73% entregadas por el método de kriging, lo que entrega una diferencia aproximada de 90 mil toneladas de cobre fino.
Así, existen zonas en el yacimiento donde la diferencia entre el modelo de kriging y los modelos simulados son relevantes. Debido a esto, es recomendable nuevas campañas de sondajes enfocadas en estas áreas para obtener información de mejor calidad que permita reducir la incertidumbre. También sería interesante considerar la mineralización de ganga como una de las variables a simular, para así tener modelos predictivos del comportamiento de cada bloque en los futuros procesos metalúrgicos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/103834 |
| Date | January 2010 |
| Creators | Elissetche Correa, Pedro Nicolás |
| Contributors | Emery, Xavier, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ingeniería de Minas, Townley Callejas, Brian, Magri Varela, Eduardo |
| Publisher | Universidad de Chile, CyberDocs |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Elissetche Correa, Pedro Nicolás |
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