Modelo espacial de dureza minera Escondida

El presente trabajo se enmarca en un convenio entre el laboratorio ALGES de la Universidad de Chile, en conjunto con la empresa BHP Billiton. Los datos utilizados corresponden a Minera Escondida Ltda., operada por BHP Billiton. El objetivo principal es la elaboración de un modelo, mediante cokriging, para el sector Escondida , en el que se caracterice el parámetro dureza , considerando las tres variables asociadas: SAG Power Index (SPI), Work Index de Bond (BWi) y Ensayo de Carga Puntual (PLT, medido por el índice Is50). Por una parte, se tiene el modelo de bloques, con información de atributos geológicos. Por otro lado, se tienen los datos de dureza. Existen dos sets de datos: uno corresponde a los índices SPI y BWi, tomados sobre un soporte de 16m; y el otro conjunto de datos corresponde a resultados de PLT, en soporte de 1,5m, y con una densidad de muestreo mayor en profundidad. Las unidades de estimación para Escondida se definen según las alteraciones, que son tres: Cuarzo-sericita-arcilla (1-QSC), Clorita-sericita-arcilla (2-SCC) y Potásica (3). Al estudiar la correlación de la variable PLT con las otras dos, los resultados son desfavorables, lo que se ve acentuado por la existencia de datos muy extremos y discontinuidades a pequeña escala, además de ser esperable dado que el ensayo PLT mide respuesta a la compresión, mientras que SPI y BWi miden impacto y abrasión. Se realiza entonces, un cokriging sólo con SPI y BWi, que presentan buena correlación entre sí. PLT se aplica sólo para definir dos dominios, según un valor umbral de 1,8; debido a que en la planta de proceso se ha determinado que esta distinción es importante. El cokriging se efectúa en base a los datos residuales, los que se calculan sustrayendo la media local, obtenida por kriging de tendencia, a los datos. Se aplica cokriging simple con media cero. Una vez estimados los residuos, se suma la media en cada nodo y se obtiene la estimación final. La validación del modelo obtenido se hace mediante comparación estadística, gráficos de deriva espacial, y visualizaciones 2D. Se ve que la diferencia entre la media de los bloques estimados y la media de los datos, en general es más baja para el dominio PLT<1,8 . La menor precisión de los resultados con respecto a los datos para PLT mayor , se ve también en los gráficos de deriva. Esto puede deberse a que los datos de PLT menores y mayores al umbral están bastante entremezclados, por lo que finalmente hay varios datos de PLT mayor que quedan dentro del dominio PLT menor . Por el contrario, la tendencia espacial de las variables estimadas es fiel a la de los datos para el dominio de menor PLT. No obstante, en todos los casos se ve que la tendencia a lo largo del eje Z logra ajustarse bastante bien. La principal conclusión, es que los modelos estimados permiten tener una clara noción de cómo varían en el espacio los índices de dureza SPI y BWi, en especial a través de Z. Sin embargo, los resultados son menos confiables en profundidad, dado que, en esta zona, reproducen fundamentalmente los modelos de tendencia. Por otra parte, se pierde información relativa a valores extremos, en especial para SPI, pues el cokriging a partir de residuos tiende a concentrar los resultados en torno a la media. La principal ventaja del trabajo realizado reside en la abundante cantidad de datos; sin embargo, esto se contrasta con poca información en lo que respecta a la caracterización geológica y la comprensión del proceso en la planta.