Nuevas tendencias en modelamiento geológico y recursos ...
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Rodrigo Riquelme
Gerente de recursos y reservas
8 de julio 2011
Nuevas tendencias en modelamiento geológico y recursos minerales
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Temario
• Recursos en Chile
• Modelamiento Geológico
– Conceptualización (2 casos)
– Construcción de modelos• Modelamiento implícito
– Análisis exploratorio de datos
• Estimación de recursos– Multivariable
• Método KMG+MAF
– Geometalurgía
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CODIGO CHILENO
• “la Certificación de Prospectos de Exploración, Recursos, y Reservas Mineras puede constituirse en una tarea multidisciplinaria en la que por la naturaleza del negocio minero puede requerir de la participación de expertos, especialistas, y Personas competentes Calificadas en áreas geológicas, mineras, metalúrgicas, medio ambientales, y legales especializadas.”
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Recursos identificados
• Inventario recursos publico 2009 (61).
– NI43-101, reporte anuales, etc.
• Chile, hay más de 600 Mtoncobre fino en recursos
• Producción anual
– Chile 5.3 Mton
– Mundial 16.3 Mton
Fuente: Sernageomin y Cochilco
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Modelamiento Geológico
• Que modelar?
• Como tomar los datos de mapeo?
Conceptualización
geológica
Análisis exploratorio de
datos geológicos
Construcción de
modelos
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Caso 1 - MMH
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Conceptualización Modelos Geológicos
8800 E
9000 E
9200 E
1800 1800
2000 2000
2200 2200
2400
LEYENDA
GRAVA SUPERIOR
GRAVA ROJA
PORFIDO MM (Cpy - Bn)
ENVOLVENTE BRECHA
PEBBLE-DIKE
ENVOLVENTE CALCOPIRITA
ENVOLVENTE 0.1 % CuT
ENVOLVENTE 0.5 % CuT
FALLA OESTE
SONDAJES
DD4976
GRANODIORITA MM
PROYECTO MM
LITOLOGIA SECCION 25600 N
ANDESITAS
GRAVA MINA SUR
DD4896
DD4897
DD4897B
DD4898
DD4899
DD5231
DG5234
DG5238
DD3170
DD3291
DD3314
DD3365
DD3379
DD3386
DD3389
DD3391
DD3392
DD3491
DD3833
DD3936
DD4875
DD4876
DD4877
PIQUE
DD5116
Fuente : G. Muller et al. Congreso geológico Chileno 2004
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Diferencias entre Modelos Geológicos
Antiguo NuevoEscala de Interpretación: 1:1000 Escala de Interprtetación: 1:500
Intrepretación basada en muestras compositadas Interpretación basada en soporte de muestra,
cada 1.5 metros ( Cu y As)
alisa zonas de alta ley Permite definir controles de la mineralización
dando continuidad a los cuerpos de alta ley
(BRECHAS)
Hipótesis genética: indica la formación de un
Yacimiento In Situ.
Confirmación de hipótesis: sondajes de
validación
Yacimiento truncado en profundidad por
fallamiento
Mineralización en profundidad cambia
gradualmente a diseminación asociada a
ambiente de pórfido de cobre
Hipótesis genética: establece un yacimiento
transportado desde su origen y fuertemente
fallado.
Fuente : G. Muller et al. Congreso geológico Chileno 2004
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Curva Tonelaje LeyPROYECTO MM
ESTIMACION DE RECURSOS A PARTIR DE COTA 1705
0
100
200
300
400
500
600
700
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0
Cutoff de Cu(%)
Mil
l. D
e T
on
s so
bre c
uto
ff
0
1
2
3
4
5
6
GEPLAM-CHUQUI
MRDI
MINTEC-CHUQUI
97
Fuente : G. Muller et al. Congreso geológico Chileno 2004
Nuevo
Ant.1
Ant.1
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Caso 2 – RT Sulfuros
• Pórfido de Cu y Mo Clase Mundial, con recursos de:
• 6.900 Mt @ 0.37% CuT - 0,014% Mo
• Producción desde 1996 en óxidos
• Deja expuestos los Sulfuros
• 2003 perforación de 63000 m en sulfuros
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Modelo Geológico Antiguo
Fuente: J. Díaz A. et al. “Geología de los Sulfuros de Radomiro Tomic (RT): Nuevos Antecedentes”
Congreso Geoloógico Chileno 2010
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Fuente: J. Díaz A. et al. “Geología de los Sulfuros de Radomiro Tomic (RT): Nuevos Antecedentes”
Congreso Geoloógico Chileno 2010
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Scatterplot Std.Dev. vs Media Cut
FF
ZFF
DIA
ZMOL
VT
ZVT
0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90
Media Cut
0.25
0.30
0.35
0.40
0.45
0.50
0.55
0.60
0.65
0.70
Std
.Dev.
Cruce de mapeo estructural con leyes en sulfuros
Cut
Estructura Media N Std.Dev. Min Max C.V.
- FF 0.72 332 0.59 0.02 6.83 0.82
- ZFF 0.67 1073 0.44 0.01 5.23 0.65
- DIA 0.53 2112 0.30 0.05 3.50 0.56
- ZMOL 0.59 2824 0.35 0.01 4.01 0.60
- VT 0.85 398 0.64 0.02 4.98 0.75
- ZVT 0.86 1105 0.56 0.02 10.57 0.65
Probability Plot: CUT SULFUROS
0.0
2
0.0
3
0.0
4
0.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.1
0
0.2
0
0.3
0
0.4
0
0.5
00.6
00.7
00.8
00.9
01.0
0
2.0
0
3.0
0
4.0
0
5.0
06.0
07.0
08.0
09.0
010.0
0
Cut %
0.00134
0.0062
0.02275
0.0668
0.15865
0.30853
0.49999
0.69146
0.84134
0.93319
0.97724
0.99379
0.99865
Pro
babilidad %
ESTR: VTESTR: ZVT
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Planta 2600
Modelo RT Sulfuros
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Sección N 10800
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Fuente: J. Díaz A. et al. “Geología de los Sulfuros de Radomiro Tomic (RT): Nuevos Antecedentes”
Congreso Geoloógico Chileno 2010
Control estructural en bancos
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RT
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Conceptualización Modelos Geológicos
• Modelo geológico -> representación de realidad.
– Unidades de acuerdo atributos geológicos: litología, alteración, zona mineral, dominios estructurales.
• Conocimiento de la geología cambia con el tiempo.
La correcta conceptualización geológica es clave para la caracterización de un proyecto minero
• Continuamente validar las hipótesis de trabajo
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Análisis Exploratoriode Datos (EDA)
• Que modelar?
• Como tomar los datos de mapeo?
• Modelos
• Estimaciones
• ConocimientoEDA
Geología
Geometalúrgia
Geotecnia
Geoestadística
Tomar decisiones en el
negocio minero
disminuyendo la
incertidumbre
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Construcción modelos geológicos
• Modelos determinísticos
– Contorneo a mano
• Proyección de polígonos, un set de interpretaciones
• Dos set de interpretaciones planta y sección
– Modelos implícitos
– Otras aproximaciones numéricas
• Modelos estocásticos
– Métodos geoestadisticos– Sequential indicator simulation, Truncated Gaussian simulation,Plurigaussian simulation,Multiple-
point simulation
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Contorneo manual-> wireframe
Aproximación tradicional
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Modelamiento implícito
• Técnica importada desde el campo de la computación gráfica
• El objetivo es crear una superficie de representaciónde datos 3d provenientes de scanners lasers
3d points Surface representation
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Pasos modelamiento implícito
• Calcular distancia “distancia al contacto más cercano”
• Interpolación y se busca distancia 0
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Modelamiento implícitoEjemplo 2 unidades
Ejemplo 2 unidades
geológicas:
─ Para cada muestra escalculada la distancia al contacto más cercano
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Modelamiento implícitoEjemplo 2 unidades
Ejemplo 2 unidades
geológicas:
─ Para cada muestra escalculada la distancia al contacto más cercano
─ Interpolación de la distancia en el dominio
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Modelamiento implícitoEjemplo 2 unidades
Ejemplo 2 unidades
geológicas:
─ Para cada muestra escalculada la distancia al contacto más cercano
─ Interpolación de la distancia en el dominio
─ Se extrae la distancia cero isosuperficie como unidadborde geológica
Fuente A. Cáceres, X. Emery, Luis Aedo, Osvaldo Gálvez et al.”Stochastic geological modelling
using implicit boundary simulation” Geomin 2011
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Modelamiento implícito vsKriging de indicadores
• La mayor ventaja es que esta contiene másinformación que los indicadores.
• Más allá de la unidad geológica de cada muestra la distancia hasta el contacto más cercano informa acerca de la configuración de la unidad geológica
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Consideraciones
Debido a la codificación de distancia al contacto los interceptos más largos tendrán mayor “peso” (distancias mayores) en el momento de la interpolación que los interceptos de menor tamaño.
– Lo cual puede o no estar acorde al fenómeno:
• Pensar en estratos de cm de espesor vs cuerpos lenticulares
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Ciego siguiendo un caminosin bastón (indicator)
Depende sólo de lo que siente en
sus pies
Fuera (0)
Dentro (1)
p1
p2
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Ciego siguiendo un caminocon baston telescopico
Depende sólo de lo que siente en
sus pies
También sabe la distancia al borde
Fuera (0)
Dentro (1)
p1
p2
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Simulación implícita de borde
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Caso estudio
• Presentación de los datos
– Rosario Oeste
– 53,735 diamond drill hole samples with information on mineral zones: pyritic primary / sulphide zone
Fuente A. Cáceres, X. Emery, Luis Aedo, Osvaldo Gálvez et al.”Stochastic geological modelling
using implicit boundary simulation” Geomin 2011
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Aplicación
– Ejemplo de realizaciones de simulación condicional
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Evaluación de métodos
• Validación cruzada geológica
– Dos métodos fueron comparados: • implicit boundary simulation (IBS)
• sequential indicator simulation (SIS)
– Remoción de cada sondaje y simulación de zonas minerales, utilizando los sondajes restantes opción de comparar “real” vs“simulado”
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Aplicación
– Ejemplo de realizaciones condicionales
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Application
• Reproducción de la distribución intervalos de sulfuros
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Conclusiones
La simulación implícita de bordes reproduce mejor el variograma de indicador y distribución de largos de los sulfuros
Esta reproduce borde regulares y patrones conectados
A diferencia SIS, IBS que usa la distancia al contacto más cercanocontiene más información de las zonas minerales y puede mejorarla predicción
Fuente A. Cáceres, X. Emery, Luis Aedo, Osvaldo Gálvez et al.”Stochastic geological modelling
using implicit boundary simulation” Geomin 2011
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Estimación de recursos minerales
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Estimación de recursos minerales (1)
• Depósitos de menor ley y más marginales
• Geología más compleja
• Más elementos o análisis a estimar
– Sulfuros: CuT, Mo, As, Au, Sb…
– Óxidos: CuT, cobre soluble, QLT
-> Existen relaciones entre los distintos elementos o análisis
-> Tabla periódica
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Estimación de recursos minerales (2)
• Geometalurgía
– Busca establecer dominios que controles y para la predicción en los procesos– Mineralogía sulfuros (mapeo, microscopia y QEMSCAN)
– Calidad de concentrado
– Extracciones o recuperaciones
– Dureza (tratamiento)
– Análisis proxy
» Másivos , baratos, rápidos aplicables sobre sondajes de manera de poder corregionalizar (test de laboratorios caros, lentos y escasos
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Multivariable
• Tradicional Cokriging
• Investigación multivariables
– Buscar mejores predictores en términos bivariables
– Simulaciones (caso isotopico)
• Step wise, PCA, MAF
• Desarrollo procedimiento por GeoInnova en colaboración U.de Chile “KMG+MAF”
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Predicción multivariable
Razón CuS/CuT
Extr
acció
n
Razón CuS*/CuT*
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Caso estudio:
Radomiro Tomic
• Zona de óxidos
– CuT, CuS3 y CuS4)
– Fe
– Mo
– Mn
– ClT and ClS
Fuente: P. Rivera, X. Emery and E. Magri, A comparison of three geostatistical
approaches for co-simulating mineral grades
MININ 2010
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Caso estudio:
Radomiro Tomic
Scatter CuT y CuS3Data Separate simulation
PCA co-simulationLMC co-simulation
Fuente: Patrick Rivera, Xavier Emery and Eduardo Magri, A comparison of three geostatistical
approaches for co-simulating mineral grades
MININ 2010
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Caso estudio
Cerro Matoso
Scatter Al2O3 y FeData Separate simulation
PCA co-simulationLMC co-simulation
Fuente: P. Rivera, X. Emery and E. Magri, A comparison of three geostatistical
approaches for co-simulating mineral grades
MININ 2010
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Kriging Multigaussiano + MAF
• 1289 DDH muestras
(1.5 m) , con CuT y Cus, mineralización exóticaMina Ministro Hales (MMH)
• Datos Isotopicos
Fuente: A. Cáceres, R., X. Emery, J. Díaz. Total and soluble copper grade estimation
using minimum/maximum autocorrelation factors (MAF) and multigaussian kriging.
GEOMIN 2011
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Gráfico de dispersión por unidad
Green oxides
Black oxides
Mixed
All
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Resultados Kriging Multigaussiano con MAF
─ Dependence between total and soluble copper grades
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Especies minerales
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Especies minerales
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Reflexiones finales (1)
• La conceptualización geológica es clave
• Modelamiento implícito
– Alternativa a las aproximaciones tradicionales y puede arrojar mejores resultados
• Análisis exploratorio de datos
– Se debe aplicar desde el inicio, geología, geometalúrgia, geotecnica etc.
– Multivariables, combinando fuentes de información distinta
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Reflexiones finales (2)
• Estimación de recursos
– Aumenta el número de elemento o análisis estimar.
– Aproximaciones multivariables son cada vez relevantes
• Necesidad de reflejar relaciones naturales entre elementos y análisis
• Enfoque independiente contravienen naturaleza de los ….
– Geometalurgía
• Estimación de especies minerales, dureza
• Análisis proxy
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Reflexiones finales (3)
– Geometalurgía
• Estimación de especies minerales, dureza
• Análisis proxy
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Agradecimientos
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Muchas gracias!!!