MODELOS DE CORTO Y MEDIANO PLAZO EN VETAS

Msc. José E. Gutiérrez – Minera Bateas

21 de agosto de 2012

Autores Trabajo: Gutiérrez, Ríos, Velarde y Cruz

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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.

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Diagrama flujo de información

Muestreo interiorMina

LABORATORIO(Int/Ext)

Leyes, QC DataDensity

•INFORMACION PARA RECURSOS•INTERPRETACION/CONTRUCCION DE MODELOSLEAPFROG:

Interpretación 3DVisualización de muestreo con CutOff

CAD/GIS:•Secciones•Plano de Muestreo•Planos Geológicos

DATAMINE:•Visualización 3D•Generación de modelos•Planos en planta•Secciones longitudinales y transversales

BASE DE DATOS

Geoquímica Superficial

Muestreo CoresSondajes

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Etapas de la metodología

Interface para administración y auditoria BD

5

Sistema de Geología

6

6

NO

SI

Laboratory

QC Data LabReporte

NO

Leyes > LLD y < media(**) +2STDNO

Leyes > media(**) +3STD

Nivel “Warning”

Anál

isis B

lanc

os

Leyes ALS Entre BV+2std y BV+3std

OBV-2std y BV-3std

Acepta Data

Acepta DataIngreso de Leyes

ResponsabilidadesAdmin DatabaseGerente de Exploraciones

SI

Hacer ReanálisisPulpas de Muestras Observadas

Nivel “Warning”

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

Rech

aza R

epor

te

Nivel “Fail”

NO

SI

Nivel “Fail”

NO

SI

Standards(Ag,Au,Pb,Zn,Cu) Leyes ALS entre

BV-2std y BV+2std(***)

Blancos(Ag,Au,Pb,Zn,Cu)

Leyes ALS < LLD (*)

Investigar Posible Contaminación

Leyes ALS < BV-3stdO

Leyes ALS >BV+3stdSI

NO

SI

Anál

isis S

tand

ards

Leyes Labs. Reporte

Análisis de Muestras

Base de Datos

Análisis de muestras blancas y Estándares/ Check-Duplicate

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Proceso QA/QC

Figure 1 Blanks

Silver

Figure 4 Certified 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 poblacióndebe estar por debajo de 0.20 de DR.

Para el caso de pulpas, el 90% de la poblacióndebe estar por debajo de 0.10 de DR.

Diagrama de flujo

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Proceso Modelamiento Geológico

9

Proceso Modelamiento Geológico

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Proceso Modelamiento NuméricoDatos de Canales y

Taladros

Revisión y validación de los datos(Remover datos repetidos, erroneos

o vacios)

Compositación(Por tipo de roca, alteración, etc.)

Estadísticas data cruda(transformación data negativa)

Desagrupamiento(Declustering – Opcional)

Curva probabilísticaCurva media y CV

Análisis Exploratório

de los Datos

Estadísticas data compositadapara calculo del “Top Cut” y acumulación

II

III

Proceso Modelamiento Numérico

Selección de parámetros variograficos(Distancia, ángulo, dirección, toleráncia, Isotrópico o anisotrópico) y calculo del

variograma experimental

Validación Cruzada

Selección del modelo teórico(Efecto pepita, esférico, gaussiano, etc.)

Selección del tamaño unitario del bloque -QKNA(KE, ZZ y cálculo del volumen)

Definición de los parámetros de estimación(elipse, elipsóide o esfera)

Análisis

variografico

Validación

Pre-estimación

III

II

M. Bloque

Estimación con Kriging Ordinario, Inverso de la Distancia y Vecino Cercano

Estimación

IV

V

VI

VII

Proceso Modelamiento Numérico

Análisis de Sesgo Global

Swath Plots

Reconciliación MB – Mineral Explotado

Categorización de Recursos(Medidos, Indicados e inferidos)

Validación pos-Estimación

Categorización

de Recursos

VII

VI

Reconciliación VIII

Ploteo de secciones y plantas

IX

Conclusiones

Estadística descriptiva

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Proceso Modelamiento Numérico

Adicionalmente se debe complementar con planos de leyes y gráficas Ley versus Cota.

Análisis para determinar Top Cut

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Proceso Modelamiento Numérico

Análisis variografico por direcciones

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Procesos modelamiento numérico

Cada vez que se actualiza la información, se debe chequear si existe una modificación en las direcciones principales.

Kriging Efficiency (KE) y Slope Regresion (ZZ)

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Modelo de Bloques

Put KT3D main parameters hereWorking Path D:\Data_recursos2011\Modelos de Bloques\KNA\ASNumber of files 37Data File data_as.datFields X Y Z Var 1 2 3 4Maximum Search (Major/Semi/Minor) 41.5 49 1.5Ellipse rotation (Z,X',Y'') 55 0 50Variogram stuctures (max 3) 3Nugget then sills 1 to 3 (max 3) 0.43 0.32 0.13 0.12 1.00 Check sumEllipse rotation (Z,X',Y'') 55 0 50Ranges1 (Major/Semi/Minor) 23 20 1Ranges2 (Major/Semi/Minor) 41.5 49 1.5Ranges3 (Major/Semi/Minor) 1000 250 2.5Batch file name Go.batList of file prefix name List.txt Results File fwniknaTest Parameters

TxtID CentX CentY CentZ SizeX SizeY SizeZ DiscX DiscY DiscZ MinSam MaxSam194139.38317911.74809.5-221-555-1020 194139.3 8317912 4809.5 2 2 1 5 5 5 10 20194139.38317911.74809.5-2.52.51-555-1020194139.3 8317912 4809.5 2.5 2.5 1 5 5 5 10 20194139.38317911.74809.5-331-555-1020 194139.3 8317912 4809.5 3 3 1 5 5 5 10 20

Ordinary kriging Simple Kriging

Make Kt3d par files

Krige blocks

Report KE

Make Kt3d par files

Krige blocks

Report Wt SK mean

Validación cruzada

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Proceso validación

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.

Análisis de sesgo Global OK - NN

18

Proceso validación

El análisis de sesgo se realiza dependiendo de la categoría (preliminar ) de los recursos.

Swath Plots

19

Proceso validación

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

110.00

120.00

130.00

140.00

150.00

193240 193300 193360 193420 193480 193540 193600 193660 193720 193780 193840 193900 193960 194020 194080 194140 194200 194260 194320 194380

Mea

n Ag

(gt)

Recursos AS Swath Plot Ag

LM_KG

LM_NN

Los Swath Plots se elaboran tanto en la dirección Norte-Sur, Este-Oeste y en la vertical.

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Reconciliación

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

Plantas modelo mediano plazo - explotación

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Proceso de validación

También se elaboran secciones longitudinales con la distribución de las leyes y categorias.

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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.

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¡Muchas Gracias!