Browsing by Author "Ortiz Cabrera, Julian"

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    • Cosimulación de variables composicionales 
      Gálvez Parra, Ignacio Patricio (Universidad de Chile, 2012)
      Las variables composicionales corresponden a las que son positivas y suman una constante en todos los puntos del espacio. El problema del modelamiento de este tipo de variables no es trivial dada la restricción sobre la ...
    • Estimación de recursos recuperables por condicionamiento uniforme 
      Ortiz Abarcia, Mario Sergio (Universidad de Chile, 2012)
      Las técnicas geoestadísticas permiten cuantificar las leyes de especies de interés, subproductos y contaminantes dentro de depósitos minerales. Comúnmente estas técnicas se basan en una hipótesis de estacionaridad (homogeneidad ...
    • Estimación multivariable y sesgo condiciona 
      Vergara Bustos, Diego Rolando (Universidad de Chile, 2013)
      El insesgo condicional es una propiedad deseada en un modelo de estimación de recursos. Esta propiedad indica que los recursos (leyes, tonelaje y metal) recuperados sobre cierta ley de corte, son iguales a los recursos ...
    • Impacto de la incertidumbre del modelo geologíco en un proyecto minero 
      Letelier Maturana, Isabel Beatriz (Universidad de Chile, 2012)
      La definición de los recursos de un yacimiento constituye el primer eslabón de la cadena del negocio minero. Si éstos son definidos con una alta probabilidad de error, todos los procesos posteriores, entre ellos el diseño ...
    • Modelos bivariables de cambio de soporte 
      León Ortiz, José Roberto (Universidad de Chile, 2012)
      El cambio de soporte es esencial para la estimación de recursos recuperables, diseño y planificación minera, dado que la cantidad de recursos recuperables depende del tamaño de las unidades selectivas de explotación con ...
    • Reconstrucción de imágenes geológicas basadas en la teoría de compressed sensing 
      Calderón Amor, Hernán Alberto (Universidad de Chile, 2014)
      En el ámbito de interpolación geoestadística, el principal problema para estimar variables regionalizadas es la baja cantidad de datos medidos. Este tipo de problemas están extremadamente indeterminados, es decir, presentan ...