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Ohohohohohohohoho creatura con uan mirada la temperado deestas muestras (%Cobre, ppm de arsnico, % de oro,Wofdsdsjkgdsaogsdagoasoudsaoufgdsouysagdsaouisdaugrk Index,Tipos de Roca, etc) a tras de una !erramienta estad"stica ##amadaVariograma.$e acuerdo a sta, en promedio dos puntos tendrn unacierta corre#aci&n a# estar separados una cierta distancia en unadeterminada direcci&n' s", #as tcnicas tradicionales de Kriging(determinstico) y las simulaciones (probabilstica) asignan una#or a #a ariab#e en posiciones entre #as muestras, respetando estacondici&n de corre#aci&n generndose #o ue usua#mente se denominaun Modelo de Bloques'

diciona#mente es posib#e ea#uar #a confiabi#idad de# recurso minera#,es decir #a probabi#idad de cump#ir con una cura Tone#aje * +ey

prometida uti#iando #as simu#aciones anteriores' -sto es de uti#idaddesde e# ea#uar e# riesgo a# inertir o no en un cierto dep&sito ofrecidopor ejemp#o por una .unior, !asta ea#uar #a confiabi#idad de# finocomprometido en un /#an de /roducci&n en una exp#otaci&n por Rajo

bierto'

S!V"#"OS 0uestreo Reisi&n de 0ode#os de 1#oues

$aluaci%n de !ecursos

"n$erso de la &istancia

Kriging

Simulaciones

Confiabi#idad

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2-3-4T$54TIC

-ntre #os prob#emas ue exist"an para #as empresas de# sector mineroestaba #a subestimaci&n o #a sur estimaci&n de #as reseras minera#es''os mtodos con$encionales (olgonos *ri+ngulos Secciones

*rans$ersales "n$erso de las &istancias , al cuadrado o otra

ponderaci%n)) no ten"an respuesta a este prob#ema' -stos mtodos

no consideraban factores geo#&gicos importantes como anisotrop"as'dems no ea#uaban e# margen de error de #a ea#uaci&n' 'osmtodos estadsticos e$al-an el margen de error pero no lle$an

en cuenta la ubicaci%n de los puntos de toma de muestras.

$anie# 6rige, estudiando yacimientos de oro de 7frica de# 4ur y2eorges 0at!eron, ingeniero francs, empearan buscar so#ucionespara estos prob#emas en #os a8os 9:;

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de >ontaineb#eau (>rancia), en #a ?co#e @ationa#e 4uprieure des0ines de /aris'

dems de su grande uti#iaci&n en #a ea#uaci&n de reserasminera#es #a 2eoestad"stica es muy importante en #a definici&n de #adensidad de #a red de muestreo ms adecuado a# conocimientogeo#&gico de #as reas estudiadas' 4on determinadas reas deinf#uencia de #as muestras, eitndose exageraciones de muestreo,con disminuci&n de gastos en #as etapas de #a exp#oraci&n minera' +a2eoestad"stica tuo grande incremento de uti#iaci&n en #os A#timosa8os, con resu#tados comprobados en #as frentes de exp#otaci&nminera' ctua#mente tiene grande uti#iaci&n en Bidrogeo#og"a,0eteoro#og"a, gricu#tura, 2eo#og"a mbienta#, Ciencias -con&micas y

otras' 'a eoestadstica es la tcnica de e$aluaci%n de reser$asminerales que tu$o el m+s 0uerte a$an/o en los -ltimos $einte

a1os y tambin la que mostr% resultados m+s cercanos a los

$alores reales (#os ue fueron obtenidos en #as actiidades deexp#otaci&n)'

I@TR3$=CCI@

+a estimaci&n (cubicaci&n) de reseras, es una tarea dif"ci#, ya ue #asmuestras a partir de #as cua#es se estiman #as reseras de unyacimiento representan una fracci&n m"nima de ste' 4i e# geogo sepasa (sobreestima), #a compa8"a puede empear unos trabajosmineros ue no sern rentab#es, pero si se ueda corto (subestima), #acompa8"a puede tomar #a decisi&n de abandonar un prospecto ue erarentab#e (prdidas de mi#es de euros)'

$esgraciadamente no existen tcnicas para afinar #a punter"a, sinoue debemos entender #a geo#og"a de# prospecto (ya ue sin unacompresi&n adecuada de sta, puede dar #o mismo e# grado derefinamiento matemtico ue se emp#ee), y entender e# mode#o deyacimiento ue estamos ap#icando, siendo #o suficientemente f#exib#es

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como para modificar nuestra perspectia si #os datos no se ajustan a#mode#o' Recuerde 3#ympic$am (cap"tu#o anterior)'

+os dep&sitos minera#es eran ea#uados, y sus reseras estimadas,muc!o antes de ue aparecieran #os ordenadores y #os mtodosgeoestad"sticos' 4e med"an reas, se estimaban o#Amenes ytone#ajes, y #as #eyes se promediaban uti#iando pape# y #pices, reg#asde c#cu#o o ca#cu#adoras mecnicas' -sos resu#tados no eran peores(y en a#gunos casos eran considerab#emente mejores) ue a#gunasestimaciones modernas por geoestad"stica con pobre contro#geo#&gico'

0-T3$3+325 C+74IC

-n esencia, una estimaci&n de reseras consiste en definir uno#umen, a# cua# se #e ap#ica una #ey y una densidad (pesoespec"fico)DTEF/F/-, siendo T e# tone#aje, e# rea (G$), /- #apotencia de esta secci&n, y / e# peso espec"fico de #a rocaminera#iada' 4e #e puede ap#icar una #ey media, obteniendo e#tone#aje en %H para obtener #a #ey media en un sondeo, se proceder

a# c#cu#o de# sumatorio de# nAmero de tramos mu#tip#icado por #as#eyes de dic!os tramos, y diidido entre e# sumatorio de# nAmero detramos' -sta metodo#og"a es particu#armente Ati# en #a estimaci&n de#tone#aje de cuerpos minera#iados irregu#ares'

0?T3$3 $- +34 /3+523@34

4e trata de un mtodo muy simp#e ue !a sido uti#iado por #a industriaminera durante dcadas' 4e emp#ea principa#mente en cuerpostabu#aresH se dirigen sondeos, norma#mente a :

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0?T3$34 2-3-4T$54TIC34

4e uti#iar #a !erramienta ms bsica de #a geoestad"stica, e#ariograma, una funci&n matemtica ue nos permite estudiar #asdiferencias entre muestras y #a direcciona#idad (anisotrop"a) de #osa#oresD si #a distancia ! entre dos muestras es igua# a

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-sta cuantificaci&n forma# de #as materias primas minera#esestimadapor procedimientosemp"ricos o te&ricos sedenomina Inentario0inera#' -ste a su e se expresa en trminos derecurso y reseras'

+a estimaci&n de recursos es un fin de cada etapa de #os trabajos deprospecci&n y exp#oraci&n de yacimientos minera#es yeste procesocontinua durante #a exp#otaci&n de# dep&sito' Todos #ostrabajos de exp#oraci&n de un yacimiento contribuyen ante todo a a# #aestimaci&n de #as materias primas minera#es'

+a estimaci&n de recursosJreseras se considera un proceso continu

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