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21 de agosto de 2012

MODELOS DE CORTO Y MEDIANO PLAZO
EN VETAS
Msc. José E. Gutiérrez – Minera Bateas

Autores Trabajo: G...
Introducción

• Los modelos son una representación de la realidad (recurso mineral).
•La variabilidad de leyes y tonelaje ...
Diagrama flujo de información
Muestreo Cores
Sondajes

Geoquímica
Superficial

Muestreo interior
Mina

BASE DE DATOS

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Etapas de la metodología

4
Sistema de Geología
Interface para administración y auditoria BD

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Leyes Labs.
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Responsabilidades
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Gerente de Exploraciones

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Reporte

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Proceso QA/QC
Análisis de muestras blancas y Estándares/ Check-Duplicate
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Proceso Modelamiento Geológico
Diagrama de flujo

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Proceso Modelamiento Geológico

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Proceso Modelamiento Numérico
Datos de Canales y
Taladros
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de los Datos

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Proceso Modelamiento Numérico
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Swath Plots

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Proceso Modelamiento Numérico
Estadística descriptiva

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Proceso Modelamiento Numérico
Análisis para determinar Top Cut

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Análisis variografico por direcciones

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Modelo de Bloques
Kriging Efficiency (KE) y Slope Regresion (ZZ)
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Validación cruzada

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Reconciliación

En muchos casos la diferencia de tonelaje es debido a la dilución.

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También se elaboran secciones longitudinales con la dist...
Conclusiones
•La información requerida para la actualización es gestionada a través de nuestro
sistema de base de datos.
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¡Muchas
Gracias!

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  1. 1. 21 de agosto de 2012 MODELOS DE CORTO Y MEDIANO PLAZO EN VETAS Msc. José E. Gutiérrez – Minera Bateas Autores Trabajo: Gutiérrez, Ríos, Velarde y Cruz
  2. 2. Introducción • Los modelos son una representación de la realidad (recurso mineral). •La variabilidad de leyes y tonelaje de los recursos son problemas críticos dentro del proceso calculo y ganancia de reservas, así como también del planeamiento en el Mediano-corto plazo. • La metodología busca disminuir la variabilidad, disminuir el tiempo de actualización de los modelos y minimizar el riesgo de que el plan de producción de mediano plazo fracase. 2
  3. 3. Diagrama flujo de información Muestreo Cores Sondajes Geoquímica Superficial Muestreo interior Mina BASE DE DATOS LEAPFROG: Interpretación 3D Visualización de muestreo con CutOff •INFORMACION PARA RECURSOS •INTERPRETACION/CONTRUCCION DE MODELOS DATAMINE: •Visualización 3D •Generación de modelos •Planos en planta •Secciones longitudinales y transversales LABORATORIO (Int/Ext) Leyes, QC Data Density CAD/GIS: •Secciones •Plano de Muestreo •Planos Geológicos 3
  4. 4. Etapas de la metodología 4
  5. 5. Sistema de Geología Interface para administración y auditoria BD 5
  6. 6. Laboratory NO Leyes Labs. Reporte Responsabilidades Admin Database Gerente de Exploraciones QC Data Lab Reporte Hacer Reanálisis Pulpas de Muestras Observadas Análisis Blancos SI Nivel “Warning” Blancos (Ag,Au,Pb,Zn,Cu) NO Nivel “Fail” Leyes > LLD y < media(**) +2STD Leyes > media(**) +3STD SI Leyes ALS < LLD (*) Investigar Posible Contaminación SI SI (*) LLD = Low Limit Detection (**) media = Media estadistica de valores analizados de las muestras blancas. (***) BV =Es el mejor valor reportado por la muestra Standard NO Nivel “Fail” Nivel “Warning” Standards (Ag,Au,Pb,Zn,Cu) Leyes ALS entre BV-2std y BV+2std (***) SI NO Leyes ALS Entre BV+2std y BV+3std O BV-2std y BV-3std SI Rechaza Reporte Análisis Standards Acepta Data NO Leyes ALS < BV-3std O Leyes ALS >BV+3std SI NO Base de Datos Ingreso de Leyes Acepta Data Análisis de Muestras 6 6
  7. 7. Proceso QA/QC Análisis de muestras blancas y Estándares/ Check-Duplicate Figure 1 Silver Blanks Figure 4 Ce rtified Standard CDN-ME-3 Silver Diferencia Relativa = (Valor Absoluto (A-B)) / (0.5*(A+B)) (diferencia de parejas dividido por los promedios de parejas) Para el caso de rechazos, el 90% de la población debe estar por debajo de 0.20 de DR. Para el caso de pulpas, el 90% de la población debe estar por debajo de 0.10 de DR. 7
  8. 8. Proceso Modelamiento Geológico Diagrama de flujo 8
  9. 9. Proceso Modelamiento Geológico 9
  10. 10. Proceso Modelamiento Numérico Datos de Canales y Taladros Análisis Exploratório de los Datos II Revisión y validación de los datos (Remover datos repetidos, erroneos o vacios) Estadísticas data cruda (transformación data negativa) Desagrupamiento (Declustering – Opcional) Compositación (Por tipo de roca, alteración, etc.) Curva probabilística Curva media y CV Estadísticas data compositada para calculo del “Top Cut” y acumulación III 10
  11. 11. Proceso Modelamiento Numérico II Análisis variografico Selección de parámetros variograficos (Distancia, ángulo, dirección, toleráncia, Isotrópico o anisotrópico) y calculo del variograma experimental III Selección del modelo teórico (Efecto pepita, esférico, gaussiano, etc.) M. Bloque Selección del tamaño unitario del bloque -QKNA (KE, ZZ y cálculo del volumen) Definición de los parámetros de estimación (elipse, elipsóide o esfera) Validación IV V Validación Cruzada Pre-estimación Estimación Estimación con Kriging Ordinario, Inverso de la Distancia y Vecino Cercano VII VI
  12. 12. Proceso Modelamiento Numérico VI Validación posEstimación Análisis de Sesgo Global VII Swath Plots Reconciliación Categorización Reconciliación MB – Mineral Explotado VIII Categorización de Recursos (Medidos, Indicados e inferidos) IX de Recursos Ploteo de secciones y plantas Conclusiones
  13. 13. Proceso Modelamiento Numérico Estadística descriptiva Adicionalmente se debe complementar con planos de leyes y gráficas Ley versus Cota. 13
  14. 14. Proceso Modelamiento Numérico Análisis para determinar Top Cut 14
  15. 15. Procesos modelamiento numérico Análisis variografico por direcciones Cada vez que se actualiza la información, se debe chequear si existe una modificación en las direcciones principales. 15
  16. 16. Modelo de Bloques Kriging Efficiency (KE) y Slope Regresion (ZZ) Put KT3D main parameters here Working Path D:Data_recursos2011Modelos de BloquesKNAAS Number of files 37 Data File data_as.dat Ordinary kriging Simple Kriging Fields X Y Z Var 1 2 3 4 Maximum Search (Major/Semi/Minor) 41.5 49 1.5 Make Kt3d par files Make Kt3d par files Ellipse rotation (Z,X',Y'') 55 0 50 Variogram stuctures (max 3) 3 Nugget then sills 1 to 3 (max 3) 0.43 0.32 0.13 0.12 1.00 Check sum Krige blocks Krige blocks Ellipse rotation (Z,X',Y'') 55 0 50 Ranges1 (Major/Semi/Minor) 23 20 1 Ranges2 (Major/Semi/Minor) 41.5 49 1.5 Report KE Report Wt SK mean Ranges3 (Major/Semi/Minor) 1000 250 2.5 Batch file name Go.bat List of file prefix name List.txt Results File fwnikna Test Parameters TxtID CentX CentY CentZ SizeX SizeY SizeZ DiscX DiscY DiscZ MinSam MaxSam 194139.38317911.74809.5-221-555-1020 194139.3 8317912 4809.5 2 2 1 5 5 5 10 20 194139.38317911.74809.5-2.52.51-555-1020 194139.3 8317912 4809.5 2.5 2.5 1 5 5 5 10 20 194139.38317911.74809.5-331-555-1020 194139.3 8317912 4809.5 3 3 1 5 5 5 10 20 16
  17. 17. Proceso validación Validación cruzada Se prueban diferentes opciones de vecindades de estimación y se elige la opción con mejor coeficiente de correlación entre las leyes originales y las estimadas. 17
  18. 18. Proceso validación Análisis de sesgo Global OK - NN El análisis de sesgo se realiza dependiendo de la categoría (preliminar ) de los recursos. 18
  19. 19. Proceso validación Swath Plots Recursos AS Swath Plot Ag 150.00 140.00 130.00 120.00 110.00 100.00 Mean Ag(gt) 90.00 80.00 LM_KG LM_NN 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 193240 193300 193360 193420 193480 193540 193600 193660 193720 193780 193840 193900 193960 194020 194080 194140 194200 194260 194320 194380 Los Swath Plots se elaboran tanto en la dirección Norte-Sur, Este-Oeste y en la vertical. 19
  20. 20. Reconciliación En muchos casos la diferencia de tonelaje es debido a la dilución. 20
  21. 21. Proceso de validación Plantas modelo mediano plazo - explotación También se elaboran secciones longitudinales con la distribución de las leyes y categorias. 21
  22. 22. Conclusiones •La información requerida para la actualización es gestionada a través de nuestro sistema de base de datos. •Los parámetros geoestadísticos y de estimación pueden no ser calculados nuevamente , es posible utilizar los parámetros del modelo de largo plazo (anual o semestral), todo va depender del análisis posterior a la actualización de la información. •Las validaciones antes y después de la estimación nos garantizan el mejor resultado posible con la información disponible. •Aplicar nuevas herramientas y optimizar nuestros procedimientos nos han permitido obtener un modelo de mediano-corto plazo que cumpla con las mejores practicas del NI 43-101 y en menos tiempo. 22
  23. 23. ¡Muchas Gracias! 21 de agosto de 2012 23

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