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7/24/2019 Metodologas Para La Validacin de Recursos Mineros
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Metodologas para la Validacinde Modelos de Recursos
John Estao
Senior Consultant
MineSight Application Peru
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Resumen
Los principales activos de una empresaminera, adems de su equipo humano, sonsus RECURSOS y sus RESERVAS.
Los RECURSOS estimados que no cumplanmetodologas de validacin como control decalidad pueden llevar a una empresa a laruina.
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Objetivo
Conocer metodologas que ayuden a validarlos Modelos de Recursos minerales, para
asegurar la calidad de los resultados de unaEstimacin de Recursos.
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PROCESO DE VALIDACION(antes o despus de la interpolacin)
Antes de la interpolacin
Despus de la interpolacin
Reconciliacin
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ANTES DE LA INTERPOLACION
QAQC
Visual
Estadstica / Numrica
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Validacin - QAQC
Revisar el QAQC de preparacin demuestra
Revisar el QAQC de Anlisisgeoqumico
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Validacion Visual
Revisar geologa vs taladros yslidos
Secciones / vistas de planta delmodelo y taladros
Revisar la orientacin deMineralizacin
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Revisar Geologa
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Revisar Geologa
Transition zone
Discontinuity
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Secciones del Modelo
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Vista de Planta del Modelo
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Orientacin de Mineralizacin
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Validacin Estadstica
Estadsticas de comparacin - Proporciones
Modelo de bloques/ Compsito
Estadsticas de comparacin - ReplicarModelo de bloques/ Compsito
Estadsticas Media Diluida
Modelo de bloques/ Compsito
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Estadsticas de comparacin - Proporciones
Rock type 1 2Your
interpretation45% 55%
Nearestcomposite
42% 58%
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Estadsticas de comparacin - Replicar
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Total
10 39.1% 53.3% 0.4% 0.7% 0.1% 0.4% 0.4% 3.8% 0.1% 1.5% 0.2% 100.0%
12 2.8% 0.3% 69.1% 1.4% 2.5% 4.8% 0.1% 0.2% 1.5% 14.5% 2.6% 0.1% 100.0%
13 2.4% 1.5% 0.6% 57.8% 2.9% 2.3% 0.2% 2.0% 21.9% 2.0% 1.6% 0.3% 3.6% 0.7% 0.1% 100.0%
14 1.5% 0.6% 0.9% 90.9% 3.3% 0.2% 0.4% 0.5% 0.1% 0.1% 0.9% 0.4% 0.1% 100.0%
15 1. 6% 1. 8% 1. 4% 1. 2% 7. 3% 65. 6% 1. 0% 1. 4% 3. 1% 1. 4% 2. 6% 0. 2% 0. 1% 1. 2% 6. 1% 2. 4% 1. 4% 100. 0%
16 18.5% 13.8% 6.4% 3.8% 42.5% 3.1% 2.5% 3.3% 6.1% 100.0%
17 0.4% 0.4% 80.0% 2.0% 0.1% 0.1% 17.1% 100.0%
18 1.3% 29.7% 60.6% 2.6% 0.6% 5.2% 100.0%
19 1.0% 2.9% 1.9% 0.6% 84.7% 0.1% 2.1% 6.4% 0.4% 100.0%
20 1.9% 3.9% 0.9% 0.2% 0.5% 0.3% 91.1% 0.2% 0.8% 100.0%
21 0.1% 1.7% 0.9% 2.1% 0.5% 2.0% 0.5% 0.2% 78.4% 0.3% 13.0% 0.4% 100.0%
22 0.3% 15.4% 0.5% 2.2% 1.0% 0.8% 0.4% 1.5% 74.0% 4.0% 100.0%
23 0.6% 20.9% 14.6% 16.3% 0.6% 38.4% 2.3% 6.3% 100.0%
24 0.2% 0.4% 0.3% 0.3% 2.1% 0.6% 0.3% 0.1% 95.6% 0.1% 100.0%
25 18.9% 5.2% 2.7% 73.2% 100.0%
26 1.2% 0.9% 9.6% 8.0% 1.6% 12.9% 65.8% 100.0%
27 0.4% 1.5% 18.8% 8.9% 0.8% 0.6% 25.6% 43.3% 100.0%
LITOLOGIA DE INTERPRETACION
LITOLOGIA
DE
LOGUEO
CUADRO DE COMPARACION: LITOLOGIA LOGUEADA VS LITOLOGIA DE INTERPRETACION
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Estadsticas Media Diluida
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DESPUES DE LA INTERPOLACION
Visual
Estadstica / Numrica
Reportes antiguos, RECONCILIACIN.Otra
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Validacion Visual
Revisar las Leyes. Secciones / vistasde planta del modelo y sondajes
Comparar Solidos de ley con leyesde sondajes
Comparar la orientacin de
Mineralizacin y la orientacin deBsqueda
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Revisar las Leyes. Secciones / plantas
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Comparar Solidos de ley con leyes desondajes
(grade shells)
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Comparar la orientacin deMineralizacin y la orientacin de
Bsqueda
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Comparar la orientacin deMineralizacin y la orientacin de
Bsqueda
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Validacin Estadstica
Validacin Global - Anlisis de sesgo Global
Validacin Local - Anlisis de sesgo Local
Correccin de Volumen Varianza (SMU)
Intervalos de Confianza - SGS
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Validacin Global
Revisar estadsticas de compsito desagrupado (declustered ).
Distribucin de compsitos desagrupada(Declustered)
Estadsticas desagrupadas vs el modelo. Histogramas delModelo, grficos, curvas tonelaje-ley, ploteo probabilstico,reportes / tablas.
Estadsticas del Modelo
Coeficiente de correlacin con datos estimadosVariograma Cruzado - Jacknife
Revisar grficos de probabilidad Valores extremos (outliers)
Metal en Riesgo (Acotamientos de ley)
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Distribucin de compsitosdesagrupada
Blocks Mean
Rock 1 0.658
Rock 2 0.420
Composites Mean
Rock 1 0.699
Rock 2 0.445
Blocks DeclusterMean
Rock 1 0.661
Rock 2 0.432
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Estadsticas del Modelo
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Estadsticasdel Modelo
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Estadsticas del ModeloIDW Kriging Polygonal
Num Samples 47857 47857 47857
Max 3.09 2.57 4.52
Mean 0.549 0.549 0.537
First quartile 0.310 0.310 0.230Median 0.490 0.500 0.440
Third quartile 0.740 0.740 0.750
SD 0.318 0.311 0.408
CV 0.580 0.566 0.760Skewness 0.907 0.819 1.509
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Variograma Cruzado Estimacin deun valor conocido
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Variograma Cruzado Estimacin deun valor conocido
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Variograma Cruzado Estimacinde un valor conocido
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Variograma Cruzado- Correlacin
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Variograma Cruzado Error enestimacin
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Variograma Cruzado Estimacin deun valor conocido
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Metal en Riesgo Simulacin deMontecarlo
Outliercutoff
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Validacin local
Revisar estadsticas de compsito desagrupado (declustered ),
por secciones con el modelo.
Anlisis de Deriva Swath Plot
Revisar si la interpolacin esta replicando el valor del punto
cuando pasa por el punto, revisin bloque a bloque. Verificarque no existe Sesgo Puntual.
Estadstica Local del bloque
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Anlisis de deriva SwathPlots. Porsecciones: EW - NS - Bancos
IDW
Polygonal
Kriging
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Estadstica Localdel bloque
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Estadstica Local del bloque Correlacin puntual
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EstadsticaLocal del bloque
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Mtodos de Correccin de VolumenVarianza
Correccin Afine
Correccin Indirecta Log normal
Correccin por Polinomios de Hermite
Simulacin Condicional
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Correccin de Volumen Varianza (SMU).Polinomios de Hermite
CVV Polinomiosde Hermite
Polygonal
Kriging
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Validacin por Intervalos de ConfianzaCategorizacin de recursos
La varianza de kriging ideal es la de un bloque (Unmes de produccin) para determinar el grado deincertidumbre al 90% de limite de confianza.
La varianza de kriging para un bloque es V2m,
Entonces la varianza de kriging anual es V2y= V2m/12
El limite de confianza al 90% C.L. = 1.645 x Vy.
(B.Davis SME preprint 1997)
Esto se analiza en diferentes grillas de sondajes y losresultados son graficados.
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Validacin por Intervalos de Confianza
Este ejemplo muestra los resultados dedos tasas de produccin proyectadas
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Validacin por Intervalos de Confianza
One Month Block
X Y Z X Y Z Tonnes Grid Size (m) No. of Pts
5 20 1 A 125 500 10 1,562,500 25 100
7 7 1 B 245 245 10 1,500,625 35 49
5 5 1 C 250 250 10 1,562,500 50 25
3 3 1 D 250 250 10 1,562,500 75 11
2 3 1 E 200 300 10 1,500,000 100 6
Monthly Tonnes: 1,350,000 1,600,000
Annual Tonnes: 16,200,000 19,200,000
Data Monthly Quarterly Annually
Mean Std Dev C.V. Kr Var Rel. Var. el. Std. Err. 90% C.L. 90% C.L. 90% C.L.
0.83 0.510 0.614 0.0160 0.006 0.078 12.8% 7.4% 3.7%
0.83 0.510 0.614 0.0224 0.008 0.092 15.1% 8.7% 4.4%0.83 0.510 0.614 0.0363 0.014 0.117 19.3% 11.1% 5.6%
0.83 0.510 0.614 0.0977 0.037 0.192 31.6% 18.2% 9.1%
0.83 0.510 0.614 0.1564 0.059 0.243 40.0% 23.1% 11.5%
Simulacin Condicional secuencial
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Simulacin Condicional secuencialGaussiana
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Reconciliacin (blastholes)
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Reconciliacin (blastholes)
Blastholegrades
Kriging
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Reconciliacin
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Reconciliacin
-15.0%
-10.0%
-5.0%
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
11-01 11-02 11-03 11-04 11-05 11-06 11-07 11-08 11-09 11-10 11-11 11-12 12-01 12-02 12-03
% Diferencia Cu%: LP vs CP
%DIF
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Varianza de KrigingKriging variance
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Clasificacin de Recursos
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Conclusiones
Revise
Inspeccione
Compare
Vuelva a revisar
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Gracias