Evaluación de modelos de variables geo-tecnológicas en un bloque de un yacimiento laterítico cubano. Primera parte: kriging e inverso de la distancia 2D
Palabras clave:
modelación, yacimiento laterítico, kriging, inverso de la distanciaResumen
La eficacia y eficiencia de la actividad minero-metalúrgica en los yacimientos lateríticos depende de varios factores entre los que se destaca una adecuada modelación de las variables tecnológicas, tales como el espesor de la corteza y las concentraciones de los elementos químicos de interés en los procesos metalúrgicos. En la bibliografía especializada y en los softwares disponibles se encuentran disímiles modelos matemáticos que, a partir de los datos obtenidos en los muestreos, son capaces de pronosticar valores de estas variables en la locaciones geométricas deseadas. Para garantizar la calidad de estos pronósticos se hace necesario evaluar su desempeño en situaciones reales. En este trabajo se determina cuán efectivos son el kriging y el inverso de la distancia cuando en puntos del plano son estimados los valores del espesor (L) de la corteza y de las concentraciones de níquel (Ni), hierro (Fe) y cobalto (Co) en un bloque de un yacimiento laterítico cubano.Descargas
Citas
BABAK, O & DEUTSCH, C. 2008: Statistical approach to inverse distance interpolation. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 23(5): 543-553.
BARNETT, R. & DEUTSCH, C. 2012: Practical Implementation of Non-linear Transforms for Modeling Geometallurgical Variables. Quantitative Geology and Geostatistics 17 (Geostatistics Oslo 2012): 409-422.
BOUCHER, A. & DIMITRAKOPOULOS, R. 2009: Block Simulation of Multiple Correlated Variables. Mathematical Geosciences 41(2): 215-237
DAGBERT, M. 2014: Review of the Book Mineral Resource Estimation. Mario Rossi and Clayton Deutsch. Springer, Early, 332 p. In: Mathematical Geosciences 46(8): 1 029-1 034.
DE IACO, S. & MAGGIO, S. 2011: Validation Techniques for Geological Patterns Simulations Based on Variogram and Multiple-Point Statistics. Mathematical Geosciences 43(4): 483-500.
ERTEN, O.; MCANDREW, L.; KIZIL, M. S. & TOPAL, E. 2014: Incorporating fine-scale ground-penetrating radar data into the mapping of lateral variability of a laterite-type bauxite horizon. Mining Technology 124(1): 1-15.
GARCÍA-GUERRA, P. A. 1988: Geoestadística Operacional. Departamento Nacional de Producción Mineral, Ministerio de Minas y Energía, República Federativa de Brasil, 145 p.
GOLDEN SOFTWARE, INC. 2012: Surfer. Versión 11.0.642. Golden, Colorado, USA.
ILYAS, A. & KOIKE, K. 2012: Geostatistical Modeling of Ore Grade Distribution from Geomorphic Characterization in a Laterite Nickel Deposit. Natural Resource Research 21(2): 177-191.
JIN, G.; LIU, Y. & NIU, W. 2003: Comparison between Inverse Distance Weighting Method and Kriging. Journal of XI'AN Shiyou University 2003(3). Consultado: 18 enero 2015. Disponible en: http://epub.cnki.net/grid2008/docdown/docdownload.aspx?filename=JLGX200303017&dbcode=CJFD&year=2003&dflag=pdfdown
LEGRÁ-LOBAINA, A. A. & ATANES-BEATÓN, D. M. 2010: Variogramas adaptativos: un método práctico para aumentar la utilidad del error de estimación por kriging. Minería y Geología 26(4): 53-78.
LEGRÁ-LOBAINA, A. A. 1999: Metodología para el pronóstico, planificación y control integral de la minería en yacimientos lateríticos. Tesis doctoral. Instituto Superior Minero Metalúrgico. 187 p.
LÓPEZ, J. A.; ROSAS, C. F.; FERNÁNDEZ, J. B. & VANZELA, G. A. 2011: Risk quantification in grade-tonnage curves and resource categorization in a lateritic nickel deposit using geologically constrained joint conditional simulation. Journal of Mining Science 47(2): 166-177.
LOQUIN, K. & DUBOIS, D. 2010: Kriging with Ill-Known Variogram and Data. Proceedings of 4th International Conference, SUM 2010. Toulouse, France, September 27-29, p. 219-235. ISBN: 978-3-642-15951-0.
LY, S.; CHARLES, C. & DEGRE, A. 2011: Geostatistical interpolation of daily rainfall at catchment scale: the use of several variogram models in the Ourthe and Ambleve catchments, Belgium. Hydrology and Earth System Sciences 15(7): 2 259-2 274.
MACHADO, D. M.; MULLER, E. M. & COIMBRA, J. F. 2012: Plurigaussian Simulations Used to Analyze the Uncertainty in Resources Estimation from a Lateritic Nickel Deposit. Quantitative Geology and Geostatistics 17 (Geostatistics Oslo 2012): 445-453.
MARTÍNEZ-VARGAS, A. & PÉREZ-MELO, N. 2006: ¿Cuál es el mejor método para estimar variables en yacimientos lateríticos de níquel y cobalto? Minería y Geología 22(3): 1-21.
MARTÍNEZ-VARGAS, A. 2009: Inferencia del error en el volumen global de recursos minerales asociado al error local de estimación del contenido. Minería y Geología 25(4): 1-16.
MCILWAINE, R.; COX, S.; DOHERTY, R.; PALMER, S.; OFTERDINGER, U. & MCKINLEY, J. 2014: Comparison of methods used to calculate typical threshold values for potentially toxic elements in soil. Environmental Geochemistry and Health 36(5): 953-971.
ROMANO, E.; BALZANELLA, A. & VERDE, R. 2013: A Regionalization Method for Spatial Functional Data Based on Variogram Models: An Application on Environmental Data. In: Advanced in Theoretical and Applied Statistics (Part II), p. 99-108.
TERRERO-MATOS, E.; LEGRÁ-LOBAINA, A. A. & LAMORÚ, A. 2014: Método de inverso de la potencia de la distancia para estimar la velocidad del viento. Ingeniería Energética 25(3): 263-273.
ZHOU, Y.; CHENG, S. & ZHANG, M. 2010: Setting of variogram parameters in reservoir modeling. Journal of XI'AN Shiyou University 2010(5). Consultado: 10 enero 2015. Disponible en: http://epub.cnki.net/grid2008/docdown/docdownload.aspx?filename=XASY201005006&dbcode=CJFD&year=2010&dflag=pdfdown.
ZIMMERMAN, D.; PAVLIK, C.; RUGGLES, A. & ARMSTRONG, M. 1999: An Experimental Comparison of Ordinary and Universal Kriging and Inverse Distance Weighting. Mathematical Geology 31(4): 375-390.
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