Opiniones Geoestadistica Estimacion de Recursos

7/23/2019 Opiniones Geoestadistica Estimacion de Recursos

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GEOESTADISTICA y Estimacin de Recursos y Reservas Minerales

Yhonny

Yhonny R.Enseo a Manejar el Software Minero RecMin en Latinoamerica, Y Ayudo a Vender el

MWS4Mining para Control de Flotas

No Conozco de funcionalidades de Datamine, Pero podra sugerir en mi opinin lo siguiente. El Alcanceglobal del variograma dividalo en 3 partes, ejemplo si fuera 90 metros. Anote 3 alcances. 30, 60 y 90. YHaga 3 corridas de estimacin con los 3 alcances distintos. Los primeros resultados o bloques. sera susrecursos MEDIDOS. Guardelos. Y Estime el resto de Bloques (Los que quedan) con el segundo alcancede de variograma en este caso 60 metros, Con ello Obtendra los INDICADOS. Guarda estos tabmin olos quita del modelo y estima los restantes con un alcance de 90, y obtendra los INFERIDOS. Lo quequede sera Bloques No ESTIMADO, simplemente faltar muestras e invertir en sondas para obtener msinformacin.

Esperemos algn erudito en el tema nos oriente ms al respecto y si domina Datamine mejor. Saludosdesde Per.

Jose LuisJose Luis G.

Gelogo con Interes de aprender a Estimar Recursos Minerales aplicando Geoestadistica

Contribuidor principal

Gracias por tu sugerencia

FranciscoFrancisco M.

Resource Geology Superintendent at St Barbara Limited

Jose LuisEntiendo tu problema y el punto de vista de Yhonny. Sin embargo, yo no recomendaria usar elvariograma ni las "pasadas" de estimacion para clasificar recursos. El principio de clasificacion debe

basarse en "confianza" en el modelo geologico y la estimacion de leyes. Por lo general esto estaprincipalmente determinado por la separacion de tus sondajes. Adicionalmente metricas geoestadisticaspueden usarse para refinar mas aun (for ejemplo la "slope of regression" o SOR del kriging)

Mi forma de clasificar es la siguiente:

1) Estimar todos los bloques en 3 pasadas2) Definir las diferentes categorias. Por ejemplo::a) Medido: bloques en areas de sondajes a 50x50m, estimados en primera pasada solamente(adicionalmente la SOR>85%

b) Indicado: bloques en areas de sondajes a 80x80m, estimados en primera pasada solamente(adicionalmente la SOR>70%c) Inferido: bloques en areas de sondajes a 150x150m, (adicionalmente la SOR>45%


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Despues creo wireframes para cada categoria que cumplan lo siguiente:Medido c Indicado c Inferido ("c"= es subconjunto de)

Ahora esta todo listo para clasificar:

1) Usa SELWF para selectionar todos los bloques contenidos en el "wireframe medido" esto genera ungrupo de bloques que son "medidos"

2) Repite 1) para indicados e inferidos

3) En este punto tienes 3 modelos separados.

4) Usa EXTRA para definir tu codigo para areas que no son clasificadas (background)

5) Combina el background y el inferido con ADDMODEjemplo ADDMOD usando IN1=modelo background y IN2=modelo inferidoOUT=xx1

6) Combina el resultado anterior y el indicado con ADDMODEjemplo ADDMOD usando IN1=xx1 y IN2=modelo indicadoOUT=xx2

7) Combina el resultado anterior y el medido con ADDMODEjemplo ADDMOD usando IN1=xx2 y IN2=modelo medidoOUT=xx3

(NOTA" ADDMOD es sensible al orden. IN2 siempre se superimpone a IN1)

8) xx3 es tu modelo final clasificado

No digo que sea la unica forma pero en mi experiencia es la mejor forma de asegurar una clasificaionconsistente y justificable por la persona competente. Esta tiene control absoluto sobre l a clasificaion.Usando lo que planteas tu es dejar que un algoritmo decida en lugar de la PC. Eso no va de acuerdo con elespiritu del JORC code y otros codigos para reportar recursos

Espero que todo esto tenga sentido. No se que tan familiarizado estas con Datamine . Si tienes dudas solopregunta

AtteFrancisco

FranciscoFrancisco M.

Resource Geology Superintendent at St Barbara Limited

Me salte un paso

4.1) Usa EXTRA para codificar el backgoundEj:

CLASS=0

4.5) Usa EXTRA para codificar losr tres modelos generados con SELWF


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Ej:CLASS=1 para medidoCLASS=2 para indicadoCLASS=3 para inferido

YhonnyYhonny R.

Enseo a Manejar el Software Minero RecMin en Latinoamerica, Y Ayudo a Vender el


Si efectivamente Francisco. la clasificacin debe estar sustenta en un nivel de confianza. Para tal caso lavaranza de Kriging que toma en cuenta el numero y la cercana de las muestras. solo intentaba ser

puntual a la consulta de Jose Luis. Muchas por su ayuda y contribucin al foro. supongo los trminosutilizados son propios del software en mencin . saludos y visiten siempre este grupo. Sus aportes son

muy bien valorados aqu.

JulioJulio S.

Modelling Specialist at BHP Billiton

Hola, estoy muy de acuerdo con Francisco. En los metodos de clasificacion al final siempre lo masimportante es el criterio de quien clasificar los recursos (QP CP), ya que, en todos los metodos declasificacion disponibles siempre quien est clasificando los recursos tiene que tomar una decision, que en

la mayora de los casos tiene cierto grado de arbitrariedad. Este tema es bastante complejo, no es cuestionde unas distancias y estadsticas promedio, el conocimiento geolgico/estructural del depsito esfundamental. Sin embargo, permitanme algunas ideas:

La idea de "limpiar bloques" con la SOR despus de utilizar distancias y nmero minimo de muestras,personalmente me parece robusta!. Un aspecto importante que debes tener en cuenta despus declasificar, es que, en algunas zonas tu clasificacin podra ser discontinua y debes implementar unametodologa para reducir/eliminar, si es el caso, tal discontinuidad ("spotted dog"); puedes tener un slo

bloque medido rodeado de indicados, o visceversa.

En Datamine Studio 3 puedes usar ESTIMA con tres pasadas con volumes de bsqueda diferente en cadapasada, los bloques de cada pasada los vas "flaggeando", en el archivo de parmetros de estimacin le

dices que te guarde el SVOL usado. De esta manera estimas el 100% de tus bloques. Luego aplicas tmtodo de clasificacin (recuerda que los bloques estimados en la primeras pasadas tienen msconfianza). Puedes usar distancias y minimo nmero de muestras de la estimacin del bloque (en X, Y yZ). Tambin puedes usar una cuarta categora "Potencial" para bloques que esten por fuera de alguna dela tres categorias.

Finalmente, puedes asociar a partir de t variografa/correlograma, a tu malla de perforacin, un errorasociado a periodos de produccin (por ejemplo un trimestre para medidos) para evaluar el error asociadoa la categorizacin de tus recursos, preferiblemente, para medidos errores menores al 10%.

Espero que esto ayude!

Los mejores saludos.


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Jose Luis

Jose Luis G.Gelogo con Interes de aprender a Estimar Recursos Minerales aplicando Geoestadistica


Gracias por sus comentarios y consejos es nutritivo aprender algo nuevo

YhonnyYhonny R.



Si efectivamente, nada mejor que escuchar, leer y aprender de los expertos y su experiencia. Gracias porcompartir su apreciaciones y sugerencias en este foro. Saludos.

Jaime AndresJaime Andres B.

Ing Civil Minas, Geoestadisticas y Estimacion de Recursos en SRK Consulting

Hola Jos Luis, en mi opinin jamas deberas generar una rutina para categorizar un recurso ya que noexiste y no existir jamas una receta para categorizar los recursos. Lo mas importante es entender laintencin de la categorizacin de un recurso y a la hora de categorizarlo preguntarte cuanta confianzatienes en el muestreo, en los reportes de leyes de laboratorio, hay QAQC del laboratorio ?, tienesconfianza en el modelo geolgico ?? dimensin de la malla de sondajes, error de la estimacin ?? queelemento estas estimando ?? en que etapa del estudio estas ?? etc etc etc




Gracias Amigos por sus valiosos comentarios





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Gracias por sus comentarios. Creo que la herramienta basica y como punto de partida para la clasificacionde recursos es el variograma, ya que puede dar una idea del alcance y la correlacion espacial que existeentre cada par de muestras y con la incorporacion de la elipse de busqueda se podria establecer los rangoso factores de distancia.




Estimado Jhonny, al comentar que no es recomendable utilizar el variograma para la clasificacion, estoyentendiendo que no se debe usar la geoestadistica en la estimacion de recursos ya que el la herramienta enla cual se basa las variables regionalizadas es el Variograma y por ende su estimador el krige. Estoy deacuerdo que la confianza de los datos es el elemento que engloba a diversos parametros que interactuan

en la clasificacion, pero como se mide la confianza, que herramienta puede canalizar y conjuncionar losdiferentes y cada uno de los parametros?

Saludos amigos

YhonnyYhonny R.



No creo se haya dicho eso. La geoestadistica es una herramienta q ayuda muchsimo por que se ajusta auna rigurosidad matemtica en algunas puntos como el interpolador kriging. Pero siempre aqu cuenta laexperiencia y el criterio profesional del geologo en ltima instancia. Ya que en los cdigosinternacionales no se describe un consenso nico a la hora de categorizar recursos. Si no que ms bien

prima la opinin de un QP (PERSONA CALIFICADA).

FernandoFernando S.

Senior Resources Geologist (MAIG) at Independent consultant

Hola, para categorizar existen muchos mtodos, de la cantidad de sondajes, usando el varigrama, espaciamiento de sondajes, con el kriging variance, balanced score card, etc. Depende cual mtodo puedassustentar y decir que valores te den mas o menos confianza bloque a bloque. Ninguno es mejor q otro terecomiendo hacer mas de un mtodo y ver q resultados son mas ajustados a los datos q tienes. Saludos

Yhonny

Yhonny R.Enseo a Manejar el Software Minero RecMin en Latinoamerica, Y Ayudo a Vender el



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Gracias Fernando. Saludos.

JerryJerry H.Geologo de Modelamiento Senior en Votorantim Metais

Lo mas importante es nunca perder el criterio geolgico, mucho depende de cuanto conoces el yacimientoy su comportamiento de la zona mineralizada. tambin considerar el numero mnimo de sondajes quedebes considerar para categorizar como medido, indicado e inferido. tambien lo que sucede es que cuandose usa los alcances y con el tiempo varia este alcance es dificultoso ya que se tiene que hacer laconciliacion del modelo antiguo y del modelo reciente. yo prefiero hacerlo manualmente realizo slidos

para mi categorizacion.

YorianYorian V.

Asesoria en Modelamiento de Yacimientos y Estimacion de Recursos


Saludos, estuve revisando todos los comentarios, me puse a correlacionar algunos temas y puntos a tratarsobre categorizacion en Recursos, por tanto se necesitan:

1.- Densidad de muestras2.- Variabilidad, Variograma

3.- Distancia media de las muestras al bloque

JerryJerry H.

Geologo de Modelamiento Senior en Votorantim Metais

Lo que hace Francisco es la mejor practica, mucho depende de la confianza del modelo geolgico.

FernandoFernando S.

Senior Resources Geologist (MAIG) at Independent consultant

La varianza de kriging o error de estimacin usando kriging depende de la distribucin espacial de tusmuestras no de las leyes, es decir cada espaciamiento o malla infill va a variar varianza kriging as puedeshacer una tabla de malla versus la varianza kriging, cual es la mejor malla? Ah te dejo la pregunta,saludos


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JulioJulio S.

Modelling Specialist at BHP Billiton

Hola a todos,

- Recuerden que el concepto de Recurso Indicado est relacionado con que podamos demostrarCONTINUIDAD GEOLGICA y el concepto de Recurso Medido est relacionado con que podamosdemostrar CONTINUIDAD DE LEYES.- Otro aspecto que deben considerar, es que si vas a usar el rango del variograma, debes asegurarte quesea el correcto, he visto casos donde aprox. al 80% de tu varianza total logras casi el espaciamiento

promedio de los sondajes. En este caso, el variograma esta influeciado por los sondajes y no es el rangoverdadero.

Los mejores saludos,

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