CONSULTORA MINERA BE S.R.L. ANALISIS EXPLORATORIO DE DATOS DE LAS MUESTRAS TOMADAS EN GALERIAS Y CHIMENEAS DE UNA EXCAVACION, APLICANDO LA GEOESTADISTICA PARA LA ESTIMACION DE LEYES Y CALCULO DE RESERVAS

INTRODUCCION:  El estudio de fenómenos con correlación espacial correspondiente a la variable ZINC (Zn) expresada en %, básicamente se estudiara el comportamiento geoestadístico que presenta este elemento. Esta ciencia surge con el propósito especial de predecir valores de las variables (leyes) en una zona de influencia ya que existen límites. Pasando estos límites como es el ´´alcance´´ se les considera datos inciertos (no predecibles).  lo primero q se hiso en este trabajo es hacer un análisis exploratorio de datos (media, mediana; moda, coeficiente de correlación, etc.,), tanto para las galerías como para las chimeneas.  Se realizan cálculos y el análisis e interpretación sobre el variograma y se describen también los procedimientos empleados para identificar de manera experimental (con base en datos maestrales) los variogramas, para posteriormente hacer el ajuste respectivo con modelos teóricos de variograma (Modelo esférico, M. exponencial, M. gaussiano).  Los métodos “clásicos” utilizan principalmente consideraciones geométricas para ponderar las muestras en una vecindad al punto a estimar.  Finalmente se procedió a la cubicación y al cálculo de densidades para clasificarlos como material de mena y ganga.  El estudio de fenómenos con correlación espacial correspondiente a la variable ZINC (Zn) expresada en %, básicamente se estudiara el comportamiento geoestadístico que presenta este elemento. Esta ciencia surge con el propósito especial de predecir valores de las variables (leyes) en una zona de influencia ya que existen límites. Pasando estos límites como es el ´´alcance´´ se les considera datos inciertos (no predecibles).  lo primero q se hiso en este trabajo es hacer un análisis exploratorio de datos (media, mediana; moda, coeficiente de correlación, etc.,), tanto para las galerías como para las chimeneas.  Se realizan cálculos y el análisis e interpretación sobre el variograma y se describen también los procedimientos empleados para identificar de manera experimental (con base en datos maestrales) los variogramas, para posteriormente hacer el ajuste respectivo con modelos teóricos de variograma (Modelo esférico, M. exponencial, M. gaussiano).  Los métodos “clásicos” utilizan principalmente consideraciones geométricas para ponderar las muestras en una vecindad al punto a estimar.  Finalmente se procedió a la cubicación y al cálculo de densidades para clasificarlos como material de mena y ganga.

OBJETIVOs GENERALes :  La teoría de las variables regionalizadas se propone dos objetivos principales:  Expresar las características estructurales de una variable regionalizada mediante una forma matemática adecuada.  Resolver, de manera satisfactoria, el problema de la estimación de una variable regionalizada a partir de un conjunto de muestras, asignando errores a las estimaciones.  Estos dos objetivos están relacionados: El error de estimación depende de las características estructurales (continuidad, anisotropías) y se tendrá un error mayor si la variable regionalizada es más irregular y discontinua en su variación espacial  La teoría de las variables regionalizadas se propone dos objetivos principales:  Expresar las características estructurales de una variable regionalizada mediante una forma matemática adecuada.  Resolver, de manera satisfactoria, el problema de la estimación de una variable regionalizada a partir de un conjunto de muestras, asignando errores a las estimaciones.  Estos dos objetivos están relacionados: El error de estimación depende de las características estructurales (continuidad, anisotropías) y se tendrá un error mayor si la variable regionalizada es más irregular y discontinua en su variación espacial

 Analizar las propiedades de la distribución espacial de la variable regionalizada en estudio, más allá de un simple reporte de los valores.  El curso busca presentar y profundizar los principales métodos geoestadísticos y sus aplicaciones a la industria minera, en especial en lo que se refiere a la evaluación de los recursos minerales a partir de una toma de muestras.  Demostrar mediante el análisis exploratorio de datos el comportamiento de las leyes muestreadas  Modelo de recurso: División del yacimiento mineral en una matriz de bloques regulares modelo de bloque o capa.  Estimación en cada bloque de las variables de interés (contenido.) empleando una técnica de interpolación espacial  Analizar las propiedades de la distribución espacial de la variable regionalizada en estudio, más allá de un simple reporte de los valores.  El curso busca presentar y profundizar los principales métodos geoestadísticos y sus aplicaciones a la industria minera, en especial en lo que se refiere a la evaluación de los recursos minerales a partir de una toma de muestras.  Demostrar mediante el análisis exploratorio de datos el comportamiento de las leyes muestreadas  Modelo de recurso: División del yacimiento mineral en una matriz de bloques regulares modelo de bloque o capa.  Estimación en cada bloque de las variables de interés (contenido.) empleando una técnica de interpolación espacial OBJETIVOS ESPECIFICOS :

PROCEDIMIENTO  Se ha proporcionado una data de la variable ZINC en % consta de 3 galerías con longitud de 159 metros, con una altura de 8 pies, con 54 datos dentro de los cuales 37 muestreados 17 no muestreados y cada galería consta de 4 chimeneas con un ancho de 6 pies, que tienen un buzamiento de 87° muestreados cada 2 metros con 24 datos dentro de los cuales para nuestro bloque son 6 datos muestreados y 18 no muestreados, que oscilan entre 0 – y en un área de Ha.

HISTOGRAMA DE LEYES Y POTENCIAS Análisis Se observa que se tiene leyes que varían de 0 a 12.24, los cuales fluctúan o tienen mayor frecuencia dentro de los valores (4 – 8). Se observa que se tiene un sesgo hacia valores relativamente altos. También se observa que casi la mitad de valores presentan una ley relativamente alta y pocos presentan leyes bajas.

CALCULO DEL VARIOGRAmaS EXPERIMENTALES

Variograma experimental paras las GALERIAS Interpretación: Para las galerías su comportamiento en el origen es lineal que corresponde a una variable regionalizada continua pero no diferenciable, tal que la variable puede cambiar de un punto a otro, al tener una pendiente baja indica una menor variabilidad de datos, no es muy regular, el fenómeno es estacionario con pseudo periodicidades, es decir el fenómeno tiene cambios bruscos en su distribución, presenta fluctuaciones que aumentan cuando aumenta la distancia de separación (presencia de efecto hoyo).El variograma experimental no es confiable solo interpretable para distancias muy grandes con respecto al diámetro del dominio muestreado.

VARIOGRAMA EXPERIMENTAL PARA LAS CHIMENEAS Interpretación: presenta un comportamiento lineal en el origen lo que corresponde a una variable regionalizada continua pero no tan regular en el espacio, el fenómeno tiene una dependencia espacial entre las muestras hasta un h de 25 que a partir de esta distancia el comportamiento es casi regular, (el fenómeno presenta fluctuaciones) que puede ser ocasionado por información limitada o una mala elección de parámetros.

VARIOGRAMA EXPERIMENTAL PARA LA POTENCIAS Interpretación: Para las potencias su comportamiento en el origen es lineal que corresponde a una variable regionalizada continua pero no diferenciable, tal que la variable puede cambiar de un punto a otro, al tener una pendiente alta indica una mayor variabilidad de datos, no es muy regular. El fenómeno es estacionario con pseudo periodicidades, es decir el fenómeno tiene cambios bruscos en su distribución, presenta mayores fluctuaciones que aumentan cuando aumenta la distancia de separación (presencia de efecto hoyo).leyes de crecimiento progresivo.

MODELAMIENTO

AJUSTE PARA LAS GALERIAS Para realizar el ajuste se vio por conveniente eliminar los datos del variograma experimental, considerando un 30 % de rango, debido a que al eliminar estos valores el error de cálculo será menor.

AJUSTE EN LAS CHIMENEAS Se vio por conveniente no eliminar los últimos datos del variograma experimental porque estos no representan ningún crecimiento y/o decrecimiento brusco que afecte la psuedoperiodicidad del variograma experimental

Ajuste para las POTENCIAS Para realizar el ajuste se vio por conveniente eliminar los datos del variograma experimental, utilizando la desviación estándar, debido a que al eliminar estos valores el error de cálculo será menor

VALIDACION

CALCULO DE DISTANCIA, VARIOGRAMA, COVARIOGRAMA Y LA LEY A ESTIMAR

 Valores validados de leyes de Zn(%)  Interpretación:  Como podemos observar el modelo esférico es con la mejor correlación con 0.74 respetivamente, ya teniendo los antecedentes anteriores podemos decir que el modelo que mejor se ajusta es el modelo esférico.

 Valores validados de potencia en (m)  Interpretación:  Como podemos observar el modelo esférico es con la mejor correlación con 0.72 respetivamente, ya teniendo los antecedentes anteriores podemos decir que el modelo que mejor se ajusta es el modelo esférico.

METODO DE LOS BLOQUES DE EXPLOTACION

Se delimitan los bloques. Se trabaja sobre un plano en el que se proyecta el criadero, los trabajos mineros realizados y los datos de la investigación.

Calculo de reservas de Zn de los 60 blocks

CONCLUSIONES  Después de hacer el análisis exploratorio de la variable Zn, se obtuvo que la máxima concentración que presenta esta variable en dicho yacimiento es de %, en comparación del porcentaje que existe en la corteza terrestre del 0.2%.  El modelo que más se ajusta a nuestros variogramas experimentales (galerías, chimeneas), es el exponencial, se asemeja a nuestro variograma con un coeficiente de correlación de 0.92 y para las potencias es el gaussiano con  Haciendo un análisis general, se podría decir que el depósito es estratiformes del tipo "sulfuros macizos", y perteneciente a la clasificación del Kuroko type : que son rocas volcánicas félsicas; fase tardía de un desarrollo " back-arc". Mineralización: Cobre-Zinc- Plomo, tal vez Oro y plata. Existen estructuras del tipo stockwork. La roca mineralizada se caracteriza por su grano fino