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Professor Guidedc.contributor.advisorEmery, Xavier
Authordc.contributor.authorVargas Díaz, Fernando 
Associate professordc.contributor.otherMery Guerrero, Nadia
Associate professordc.contributor.otherCáceres Saavedra, Alejandro
Associate professordc.contributor.otherHurtado Lagos, Sebastián
Admission datedc.date.accessioned2018-11-30T17:17:10Z
Available datedc.date.available2018-11-30T17:17:10Z
Publication datedc.date.issued2018
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/153037
General notedc.descriptionMagíster en Mineríaes_ES
Abstractdc.description.abstractHoy en día existe una creciente necesidad de incorporar modelos geometalúrgicos como una parte integral del proceso minero debido a su impacto en la toma de decisiones en planificación minera, procesamiento mineral y evaluación económica. Este trabajo aplica una serie de metodologías para la estimación de recuperación metalúrgica de cobre, describiendo para cada una de ellas: las ideas que lo soportan, los supuestos que asume y los que obvia. Finalmente se cuantifica su desempeño, con el fin de dilucidar las fortalezas y debilidades de cada método, para tratar de concluir que metodología aplicada es la mejor para el caso de estudio. El trabajo se realiza con una base de datos de un pórfido de cobre molibdeno ubicado en Chile, que cuenta con datos de recuperación de cobre; variables continuas como: ley de cobre total y cobre soluble; y variables categóricas como: litología, alteración y zona mineral. Las metodologías empleadas para la estimación corresponden a kriging, a cosimulación, y a simulación en función de unidades geológicas, las cuales también son simuladas. Las problemáticas a enfrentar en este estudio guardan relación con el carácter no aditivo de la variable de interés, un fuerte muestreo heterotópico y a distintos soportes, además de tener una relación multivariable compleja con atributos geológicos como leyes, litología, alteración, etc. Para comparar el desempeño de las metodologías, se utiliza jackknife a un tercio de los datos disponibles de recuperación. De las metodologías empleadas en el estudio, la que mejor resultados obtiene corresponde a la simulación de la variable en función de unidades geológicas. Los resultados utilizando kriging y simulación de la variable en el domino completo muestran resultados equiparables. Las estimaciones indican un pobre desempeño en todas las metodologías al tratar de reproducir los valores más extremos de los datos, esto en parte a la baja cantidad de datos disponibles. Para tratar de palear el muestreo heterotópico se realizó cosimulación con ley de cobre, aprovechando la gran cantidad de datos de ésta, pero como era previsible, los resultados no arrojan mejora debido a la pobre correlación entre las variables. Se concluye que a pesar del mayor gasto computacional y trabajo, la estimación de recuperación de cobre mediante simulación por unidades geológicas es lo óptimo. Esto cuando se disponen de pocos datos y la variable tiene un fuerte control de tipo litológico, mineral o alteración, que conlleva a contactos duros entre ellos. También es importante destacar, que utilizando esta metodología el resultado supondría una estimación preliminar, o un precedente, debido a la alta variabilidad y escases de datos que presenta la recuperación de cobre en este caso de estudio.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectGeología - Métodos estadísticoses_ES
Keywordsdc.subjectGeología - Métodos de simulaciónes_ES
Keywordsdc.subjectIndustria minera - Control de la producciónes_ES
Títulodc.titleComparación de metodologías para la estimación geoestadística de recuperación metalúrgica de cobrees_ES
Document typedc.typeTesises_ES
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería de Minases_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES


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