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7/23/2019 045_-_Anexo_-_Simulacion654

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Anexo: principios desimulacin geoestadstica


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Motivacin (1)

El kriging suaviza: los valores estimados son menos dispersos

que los valores verdaderos

no se puede predecir la ocurrencia de valores extremos

puede dar la impresin de que todo es mineral (leyesestimadas sobre la ley de corte, cuando esta ltima es baja)

a varian!a dea varian!a de kriging incorpora in"ormacin geom#trica y de

continuidad espacial, pero no la in"ormacin local$ uego, no

mide todas las "uentes de incertidumbre (no toma en cuenta el

efecto proporcional)


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Motivacin (2)

a simulacin busca construir mapas de valores que

reproducen la variabilidad realde la variable en estudio

(%istograma, variograma$$$)

cada mapa representa un escenario plausiblese puede construir numerosos escenarios &equiprobables'

so de las simulaciones

anlisis de riesgo: escenario ms optimista * pesimistaestimacin: promediar los escenariosmedicin de la incertidumbre: qu# tan distintos son los

escenarios


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Motivacin ()

Ejemplo: leyes de cobre en un yacimiento pr"ido cupr+"ero


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Motivacin (!)

a simulacin se basa en la interpretacin de la variable

regionali!ada como unareali!acin de un proceso aleatorio$$

onsiste en construir otrasreali!aciones de este mismo

proceso$

-ara ello, es preciso conocer completamente el proceso

aleatorio, es decir, el conjunto de sus distribuciones de

probabilidad multivariables

distribucin univariable (%istograma)distribuciones bivariables (variograma, etc$)

distribuciones trivariables, etc$tc$


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Motivacin (")

#imulacin no condicional: no toma en cuenta los valores de los

datos en los sitios de muestreo$ .lo produce reali!aciones de un

proceso aleatorio con ciertas distribuciones multivariables$

#imulacin condicional: reproduce adems los valores de los

datos en los sitios de muestreo$ -roduce reali!aciones del proceso

aleatorio condicionado a los valores de los datos (nocin de

distribucin condicionalo a posteriori)$

ms realista

en un sitio con dato, todos los escenarios reproducen este dato

lejos de los datos, la simulacin se vuelve no condicional


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Modelos para la simulacin (1)

#imulacin de variables continuas (le$es)#imulacin de variables continuas (le$es)


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Modelos para la simulacin (2)

#imulacin de variables categricas (tipo de roca% etc&)#imulacin de variables categricas (tipo de roca% etc&)

Modelo plurigaussiano Modelo de hojas muertas Modelo jerrquico


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Modelos para la simulacin ()

'rocesos puntuales'rocesos puntuales

Puntos agrupados Proceso de repulsin Proceso de Poisson


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Modelos para la simulacin (!)

#imulacin de conuntos aleatorios (redes de fractura)#imulacin de conuntos aleatorios (redes de fractura)

Modelo fractal Modelo Booleano Modelo jerrquico


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emplo: datos mineros (1)

#imulaciones con modelo multi*+aussiano#imulaciones con modelo multi*+aussiano

eyes de cobre simuladaseyes de cobre simuladas en una malla de /m 0 /m(12 reali!aciones)


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,eblo-ueara unidades de seleccin minera (32m 0 32m 0 3/m)

-ara cada bloque y cada reali!acin, se calcula el promedio-ara cada bloque y cada reali!acin, se calcula el promedio

aritm#tico de las leyes simuladas en este bloquearitm#tico de las leyes simuladas en este bloque

emplo: datos mineros (2)


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valuacin de las le$es de blo-ues $ de su incertidumbre

El promedio de las reali!aciones es parecido al krigingEl promedio de las reali!aciones es parecido al kriging

a varian!a de las reali!aciones es distinta a la de kriging4 ena varian!a de las reali!aciones es distinta a la de kriging4 en

particular, incorpora el e"ecto proporcionalparticular, incorpora el e"ecto proporcional

emplo: datos mineros ()


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valuacin de recursos recuperables sobre una le$ de corte de

.&"/0u

lculo de tonelajes, leyes medias sobre una ley de cortelculo de tonelajes, leyes medias sobre una ley de corte

Estos mapas no pueden ser obtenidos por kriging, debido al suavi!amiento de #ste

emplo: datos mineros (!)


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tras posibles aplicaciones

5nlisis de riesgo: clculo del 657 en cada reali!acinategori!acin de recursos y reservas

8ise9o de rajo ptimo-lani"icacin minera: qu# variabilidad de leyes se espera en la planta;ontrol de leyes: cul es la decisin ms oportuna para cada bloque:

mandar a planta o a botadero;

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