Joint simulation of grades and rock types using non-stationary geostatistical models

Abstract

La simulación geoestadística se usa ampliamente en ingeniería de minas para cuantificar la incertidumbre geológica, al producir múltiples realizaciones alternativas de la distribución de los recursos in situ y/o reservas mineras en el subsuelo. Sin embargo, el modelamiento geoestadístico de propiedades de diferentes naturalezas, como las leyes de metales medidas en escalas cuantitativas continuas y los tipos de roca medidos en una escala categórica o nominal, sigue siendo un proceso engorroso y complejo. Tradicionalmente, se recurre a un enfoque jerárquico, donde se modela primero la extensión espacial de los tipos de roca, luego las leyes de metales dentro de cada tipo de roca por separado. Este enfoque tiende a producir discontinuidades en la distribución de las leyes al cruzar la frontera entre tipos de roca, lo que podría no ser deseable. Una alternativa para evitar tales discontinuidades es simular conjuntamente las leyes y los tipos de roca, enfoque que ha sido propuesto en años recientes, principalmente en un marco estacionario donde se supone que las distribuciones de leyes y de tipos de roca son invariantes al desplazarse en el espacio. El modelamiento conjunto de leyes de metal y tipos de roca se torna más difícil cuando se busca reproducir tendencias espaciales y zonaciones en los tipos de roca, una característica que se encuentra comúnmente en la práctica y pone en duda el supuesto de estacionaridad para los tipos de roca. En este contexto, la tesis tiene como objetivo desarrollar propuestas metodológicas y prácticas para simular conjuntamente una ley de metal y un tipo de roca, al representar la primera por un campo aleatorio Gaussiano estacionario y el segundo por un campo aleatorio intrínseco de orden k con incrementos generalizados Gaussianos. Las propuestas conciernen la inferencia de los parámetros del modelo y la construcción de realizaciones condicionadas a datos existentes. Por un lado, la principal dificultad en la inferencia radica en la identificación de la estructura de correlación espacial (covarianzas generalizadas directas y cruzada), para lo cual se diseña un algoritmo semi-automático basado en un ajuste de mínimos cuadrados de las covarianzas de indicadores de roca y covarianzas cruzadas de leyes e indicadores. Se define además varios modelos bivariables de covarianza para facilitar la elección de estructuras básicas en el modelamiento de las covarianzas generalizadas. Por otro lado, la simulación conjunta se basa en un algoritmo espectral para construir realizaciones no condicionales, y en un algoritmo iterativo y una variante de cokriging para condicionar las realizaciones a datos de leyes y tipos de roca. Los modelos y algoritmos propuestos son aplicados a dos yacimientos cupríferos (Lince-Estefanía y Río Blanco-Los Bronces) para simular conjuntamente las leyes de cobre y la extensión de tipos de roca. Los resultados obtenidos muestran la capacidad de los modelos de reproducir las transiciones graduales de leyes al cambiar de tipo de roca, así como la zonación espacial de los tipos de roca en la región de estudio.