Recursos/Reservas – Cursos en Geología y Minas

Descripción general

Curso Geoestadística Lineal para la Estimación de Recursos en Yacimientos Metálicos

El curso de Geoestadística Lineal en línea, ofrece las herramientas necesarias para la estimación de recursos geológicos de yacimientos tipo metálicos. En primer lugar, se introduce al participante en lo que es la Geoestadística, definición, campos de aplicación, ramas en las que se divide, etc. Continuando con el Análisis de los Datos Exploratorios, paso previo para determinar las características más resaltantes de la variable, tales como: comportamiento estadístico, distribución espacial y la regularización, pasos fundamentales para abordar con buen pie el posterior Análisis Geoestadístico.
Con plena claridad sobre las características más resaltantes de la variable objeto de estudio, se da inicio al Análisis Estructural, evaluando la correlación espacial 1D, 2D y 3D en función de la distancia de separación h, su dirección, el lag, la ventana de búsqueda y las reglas empíricas que se aplican para obtener el variograma experimental, el cual representa el comportamiento regular o no de la variable analizada y que se debe ajustar a alguno de los modelos teóricos variográficos; definiendo así, la presencia de isotropía o anisotropía.
Éstos resultados, son la base para la aplicación de alguno de los métodos de estimación de Kriging, en el curso, se definen las principales características y propiedades de este método, el impacto que tiene en los resultados la selección del modelo de ajuste variográfico, una vez seleccionados los parámetros, se evalúan los resultados de la estimación a través de la Validación Cruzada del modelo. Por último, se presentan 3 casos prácticos de aplicación: 2 en el plano horizontal y un tercero en las componentes horizontal y vertical, en los que se guía al participante en cuanto a la metodología a seguir para obtener la estimación.

Objetivos

Proporcionar al participante las herramientas indispensables para el desarrollo del análisis exploratorio, variográfico, la selección de los parámetros de estimación y validación de la estimación por kriging de los datos suministrados. Así como también, introducir al usuario en el uso de programas de libre descarga para el análisis estadístico y geoestadístico de datos.

Carga lectiva

Treinta (30) horas

Dirigido a

Profesionales de Ciencias de la Tierra, Ingeniería, Geología y Minas, Profesores Universitarios, Afines, Estudiantes Universitarios y de Postgrado

Requisitos mínimos

• Acceso a Internet
• Computadora Personal o Portátil
• Manejo básico de Hojas de Cálculo Electrónico
• Conocimientos básicos de Estadística Descriptiva
• De preferencia, conocimientos básicos de Geología y Minas

Contenido programático del curso

Módulo I Introducción a la Geoestadística
• Nociones básicas requeridas
• Un poco de estadística
• Estadística básica
• Algunas conclusiones
• Geoestadística – Definición
• Ramas de la Geoestadística
• Algunas conclusiones

Módulo II Análisis de Datos Exploratorios
• Características de los datos espacialmente distribuidos
• Comportamiento espacial de los datos
• Análisis exploratorio de datos con RapidMiner (https://rapidminer.com)
• La presencia de valores anómalos
• Inspección de ubicación espacial de datos y topografía con Mira GeoscienceAnalyst (https://mirageoscience.com/mining-industry-software/geoscience-analyst/)
• Corrección de coordenadas duplicadas con Excel®
• Comportamiento geológico de los datos
• Análisis de datos exploratorios con Jamovi (https://www.jamovi.org), en función de dominios geológicos y tipos de sondeos

Módulo III La Regularización
• Principales componentes de lo sondeos
• Factores que juegan un rol importante
• La longitud de los intervalos AI
• El tamaño del bloque
• El tamaño del soporte y la influencia de la longitud de los intervalos AI
• ¿Qué son los compuestos?
• El soporte
• Tipos de compuetos
• Reglas básicas a la hora de obtener los compuestos
• Caso práctico de aplicación
• Selección de la longitud de regularización
• ¿Cómo se calculan los compuestos?
• Caso práctico de aplicación
• Comparación de resultados
• Algunas conclusiones

Módulo IV Análisis Estructural
• El variograma
• Correlación espacial unidimensional
• Correlación espacial bidimensional
• Construcción del variograma
• La ecuación que define el variograma
• Consideraciones y reglas empíricas
• Isotropía y Anisotropía
• Modelos teóricos del variograma
• El ajuste del variograma

Módulo V Estimación y Validación de Resultados de la Estimación
• Interpolación
• Estimación espacial
• Kriging
• Kriging Simple
• Kriging Ordinario
• Kriging Universal
• La vecindad del Kriging
• Los pesos del Kriging
• Elementos que influyen en la interpolación
• Validación de los resultados

Módulo VI Casos Prácticos de Aplicación
• Ajustes variográfico y estimación por Kriging para datos 2d distribuidos regularmente con el software SGeMs (http://sgems.sourceforge.net)
• Ajustes variográfico y estimación por Kriging para datos 2d distribuidos irregularmente con el software SGeMs
• Ajustes variográfico y estimación por Kriging para datos 3d con el software SGeMs
• Validación estadística de los resultados de la estimación utilizando los programas RapidMiner y Jamovi

El Curso incluye

• Set de datos
• Material bibliográfico
• Enlaces a videos para importación de datos
• Disponibilidad del curso durante las 24 horas de día y soporte técnico
• Certificado de culminación del Curso de Geoestadística en Lineal en Línea

Acerca del Instructor

Víctor Hugo Cordero Ferrer (https://www.linkedin.com/in/corderofvh), Ingeniero de Minas (CIV-108.834) egresado de la Universidad de Oriente, en Venezuela, con más de 20 años de experiencia en el campo de la minería a Cielo Abierto de mineral de Hierro, en la Planificación Minas a Corto y Largo Plazo, así como también en la evaluación de yacimientos, estimación de Recursos y de Reservas. Con estudios de postgrado de Geoestadística en Centro de Formación de Geoestadística de Fointainebleua de la Escuela de Minas de París.

Certificado

Certificado emitido por Cursos GeoMin previa evaluación y aprobación del Proyecto de Reporte de Recursos Geológicos.

Certificado modelo Cursos GeoMin

Duración y horario del curso

Plataforma virtual: Los participantes tendrán acceso a la plataforma virtual (www.cursosgeomin.com.ve) en el momento que formalizan su inscripción por un período de 30 días calendarios.

Los videos están disponibles 24 horas/día y los participantes tendrán acceso a los videos y al material técnico por el tiempo que adquirió la capacitación.

Algo de historia:

El Dr. McKelvey fue reconocido como una autoridad internacional en depósitos minerales. Se unió al Servicio Geológico de EE.UU, una rama del Departamento del Interior, en 1941. Fue nombrado responsable de sus exploraciones de uranio después de la Segunda Guerra Mundial, fue Jefe Adjunto de Geología para la Geología Económica y Extranjera en 1962 y fue nombrado Geólogo Senior de investigación tres años después. El Dr. McKelvey fue promovido como Geólogo Jefe del Servicio Geológico de EE.UU en 1971 poco antes de convertirse en su noveno director, puesto que ocupó hasta 1977.

Un diagrama de McKelvey es un diagrama que ayuda a explorar la distinción entre recursos y reservas y las diferencias que pueden existir dentro de estas dos amplias categorías. La cantidad de cualquier mineral en el subsuelo puede explicarse y describirse en términos de sus recursos y reservas; por lo tanto, es importante entender lo que ambos significan para comprender qué parte de este material es accesible y utilizable.

Un diagrama de McKelvey explora recursos y reservas de diferentes materiales mediante el uso de dos parámetros distintos. El primero de estos dos parámetros es el grado de certeza que se tiene de que realmente existe un depósito. Si se ha encontrado y se ha accedido al depósito, se sabe que existe con un grado extremadamente alto de certeza. Sin embargo, si el material se está estudiando actualmente, el grado de certeza puede ser bastante bajo. El grado de certeza se basa en la información obtenida sobre las características geológicas, físicas y químicas de un determinado material y depósito; incluido el grado o calidad del material, la cantidad de material en el depósito (o tonelaje) y la ubicación y profundidad del material.

El segundo parámetro es la rentabilidad del depósito. Esto depende de la cantidad de dinero recibido para este material equilibrado con los costos de extracción. Este parámetro puede variar ampliamente con actualizaciones de tecnología, cambios en los precios mundiales y el nivel de competencia que existe para un determinado recurso. La rentabilidad disminuye si el material debe transportarse a largas distancias.

Estos dos parámetros se pueden cambiar por otros factores, como la propiedad y los permisos necesarios para acceder al material. Pueden estar limitados por factores ambientales como la ubicación dentro de áreas que pueden ser ambientalmente importantes o sensibles.

En un diagrama de McKelvey, los dos parámetros explicados anteriormente se usan como ejes o un diagrama de caja. El rectángulo grande representa toda la cantidad existente del mineral dado, por ejemplo, el carbón. La certeza de la existencia de un determinado depósito disminuye a medida que se desplaza hacia la derecha del diagrama y la rentabilidad de extraer el recurso disminuye a medida que se avanza por el diagrama.

La caja en la parte superior izquierda del diagrama representa las reservas de un determinado material. Estas reservas son económicamente viables para recuperarse y se sabe que existen con un alto grado de certeza. La parte inferior de esta caja de reservas está limitada por la rentabilidad comercial. Cualquier material de interés por debajo de esto ya no es económicamente viable para recuperarse. La parte derecha de la caja de reservas muestra el grado limitado de certeza que exista. Cualquier material de interés más allá de esta línea hipotéticamente existe, pero con una gran incertidumbre. Una reserva debe tener materiales que hayan sido identificados y que hayan sido considerados rentables en las condiciones actuales. Esta caja se puede dividir en cajas más pequeñas usando las 3 P de reservas: probadas, probables y posibles. Las reservas probadas tienen una alta probabilidad de ser económicamente viables. Probable contiene reservas probadas, y tiene una probabilidad media de ser económicamente viable. Las reservas posibles contienen reservas probadas y probables y tienen una probabilidad general menor de ser económicamente viables.

Los recursos que se han identificado pero se consideran poco económicos o inasequibles, se encuentran en una pequeña caja en el lado izquierdo inferior del diagrama. Estos recursos se conocen como recursos condicionales. Estos materiales pueden convertirse en reservas si las condiciones cambian.

En el lado derecho del diagrama están los recursos hipotéticos, que son simplemente recursos que se conocen mínimamente o no, pero que podrían terminar siendo económicos cuando se descubren. El movimiento entre estas categorías es posible, un recurso condicional podría convertirse en una reserva con mejoras a las tecnologías que podrían hacer la extracción económica. Por el contrario, una reserva podría convertirse en un recurso condicional si se impusieran más restricciones sobre el material o si el precio del material baja, lo que lo haría menos viable económicamente. La exploración exitosa podría traer recursos hipotéticos a reservas o recursos condicionales.

Una versión más actualizada del diagrama de McKelvey se muestra abajo (https://www.usgs.gov/media/images/mckelvey-diagram).

Códigos actualizados:

Desde el inicio de la década de los 90 se ha desarrollado un esfuerzo sistemático por crear patrones internacionales para la estimación, reporte de la información de exploración y la clasificación de recursos y reservas.

El código de Australasia para informar sobre recursos minerales y reservas (código JORC) fue publicado en Junio de 1988 e incorporado a las normas de la bolsa de Australia. En 1990 fue publicada una guía para el código JORC. Después de este hecho, la SME (US Society for Minig, Metallurgy, and Exploration) publicó una guía para informar sobre datos de exploración, recursos minerales y reservas. En 1991 en el Reino Unido el IMM (Institute of Mining and Metallurgy) revisó sus patrones para informar sobre recursos y reservas basándose principalmente en el código JORC de 1988.

Una traducción al español del Código JORC está disponible aquí y pretende ser una guía de apoyo para personas competentes de habla hispana y sus equipos para ayudar en la preparación de informes públicos. Como siempre, en caso de conflicto entre la traducción y la versión en inglés, prevalece la versión original en inglés.

Fuente:
http://energyeducation.ca/encyclopedia/McKelvey_box
https://en.wikipedia.org/wiki/Vincent_Ellis_McKelvey
https://www.usgs.gov/media/images/mckelvey-diagram

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