Simulación plurigaussiana usando proporciones locales

Abstract

En la explotación de los yacimientos minerales en la actualidad, a menudo, se carece de una cuantificación de la incertidumbre en las unidades geológicas (UG), en donde principalmente están presentes modelos manuales típicamente determinísticos. Existen métodos para generar un mayor conocimiento de la distribución de las unidades geológicas en el espacio, que involucran una colección de técnicas geoestadísticas, con la finalidad de realizar un apropiado diseño minero con la información obtenida. El objetivo de esta memoria es modelar la incertidumbre geológica en un yacimiento minero mediante la utilización y comparación de siete modelos propuestos. Estos modelos se basan en estimar las proporciones de unidades geológicas con estadísticas geográficamente ponderadas mediante vecindades móviles y k datos más cercanos, para luego aplicar una simulación plurigaussiana, obteniendo de esta forma realizaciones de las unidades geológicas en el espacio. Para validar los modelos de simulación, se utiliza el método "jack knife", ocultando información de sondajes con datos conocidos de UG, para luego simular en dichos puntos del espacio, comparando los valores reales en los sitios de muestreo, contra los valores obtenidos en las realizaciones. Los resultados obtenidos muestran que la simulación plurigaussiana con los modelos propuestos es una buena herramienta para calcular la ocurrencia de las unidades geológicas (UG) en el espacio. La incorporación de modelos no estacionarios en la estimación de proporciones muestra una capacidad de adaptación a los posibles escenarios, ya que si bien, por una parte la simulación plurigaussiana permite un manejo de los contactos entre UG a través de una regla de truncación, los modelos de proporciones no estacionarios permiten un manejo de las transiciones más preciso, logrando contactos más abruptos o suaves en el caso de estadísticas geográficamente ponderadas, siendo éste un modelo más versátil que el de vecindad móvil y k datos más cercanos. Para los modelos de simulación, el conjunto de realizaciones muestran coincidencia visual en comparación a la estimación de probabilidades de UG, a pesar de haber conseguido una baja cantidad de realizaciones debido al costo computacional del método. Los resultados para la validación fueron positivos para los siete modelos de simulación utilizados, aunque los valores estuvieron por debajo de lo esperado, mostrando en muchos casos que para un cierto rango de probabilidad de ocurrencia de UG, el porcentaje de acierto estaba por debajo del rango, pero no muy lejano. Aun así se observan mejores resultados en cuanto a calidad y realismo de la simulación en comparación al modelo estacionario (que considera proporciones de UG constantes en el espacio) destacando por sobre el resto el modelo de proporciones calculadas con estadísticas geográficamente ponderadas. Finalmente, los modelos de simulación mostrados presentan una forma versátil para modelar la probabilidad de ocurrencia de UG, pudiendo extender estos modelos a la simulación conjunta con leyes.