Comparación de Métodos para Co-Simulación de Leyes Minerales

El presente trabajo tiene como objetivos comparar cuatro métodos de simulación geoestadística de leyes minerales en depósitos polimetálicos, de modo de reproducir su variabilidad espacial y sus relaciones de dependencias, y determinar las ventajas e inconvenientes que presenta cada método. Estos mét...

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Bibliographic Details
Main Author: Rivera Ramos, Patrick Davis
Other Authors: Magri Varela, Eduardo
Language:es
Published: Universidad de Chile 2012
Subjects:
Online Access:http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/103920
Description
Summary:El presente trabajo tiene como objetivos comparar cuatro métodos de simulación geoestadística de leyes minerales en depósitos polimetálicos, de modo de reproducir su variabilidad espacial y sus relaciones de dependencias, y determinar las ventajas e inconvenientes que presenta cada método. Estos métodos son la simulación de cada ley por separado, la co-simulación bajo un modelo lineal de coregionalización (MLC), la simulación de factores obtenidos por análisis en componentes principales (ACP), y la simulación condicional paso a paso. Los métodos se han aplicado a dos bases de datos, una de las cuales es heterotópica (es decir, no todas las leyes son conocidas en todos los sitios muestreados), mientras que la otra es homotópica. La primera base de datos corresponde a un deposito de pórfido cuprífero y posee ocho variables medidas (relativas a leyes de Cu, Fe, Mn, Mo, Cl), mientras que la segunda base de datos corresponde a un deposito de lateritas que contiene seis variables de interés (leyes de Al2O3, Cr, Fe, Mgo, Ni, SiO2). De los resultados obtenidos se desprende las siguientes conclusiones. Primero, la simulación por separado no permite reproducir las dependencias entre variables y, por lo tanto, no es recomendada. Segundo, la co-simulación bajo un modelo lineal de corregionalización considera las correlaciones entre variables y proporciona mejores resultados para ambos casos de estudio. Sin embargo el método es complejo, en particular para ajustar el MLC cuando el número de variables a trabajar es grande. Tercero, la simulación por la factorización de ACP es difícil de aplicar en el caso heterotópico, ya que el método sólo permite trabajar con bases de datos homotópicas, por lo que se debe eliminar aquellas variables que presentan menor información. A pesar de ello, este método proporciona la mejor reproducción de las dependencias entre variables y es recomendable para casos homotópicos ya que no se pierde variables para el análisis. Cuarto, la simulación paso a paso reproduce de buena manera las correlaciones entre variables; sin embargo está restringida a un número limitado de variables (4) por el programa utilizado. Quinto, ninguno de los métodos es capaz de reproducir relaciones de desigualdad, como la que existe entre las leyes de cobre total y sus solubles.