Estimación de Recursos Minerales (Teoría & Practica)

  • SPAIN – 6/7/20 – 10/7/20

Course Brief

La estimación de recursos minerales se usa para determinar y definir el tonelaje y la ley promedio del mineral de un depósito, a partir de la creación de un modelo de bloques. Dependiendo de los límites del mineral, la geometría del depósito, la variabilidad de las leyes y la cantidad de tiempo disponible, se usarán diferentes métodos de estimación.

Como una estimación de recursos implica la construcción de un modelo geológico y de un modelo de leyes con datos de diversas fuentes, el curso tiene como componente teórico explicar los conceptos matemáticos básicos que hay detrás de los métodos de estimación, junto con un componente práctico básico. La parte práctica llevará a los participantes a través de los pasos necesarios para producir una estimación simple de los recursos minerales.

Este curso ha sido diseñado para geólogos e ingenieros de minas involucrados o interesados en la estimación de recursos minerales para la evaluación de prospectos, control de leyes o planificación a largo plazo. El curso requiere un conocimiento de geología y planificación minera, pero no requiere conocimientos previos de geoestadística. Los participantes deben tener habilidades informáticas asociadas con el modelado geológico, control de leyes y softwares de planificación minera.

Durante el curso se usará Microsoft Excel y un software de modelado geoestadístico para completar la parte práctica. Los participantes pueden traer su propio software comercial o usar GSLIB, que se les proporcionará para los ejercicios prácticos.

Contenido del curso

  • Introducción a la Estimación de Recursos Minerales
  • El modelamiento y su propósito
  • Rol y responsabilidades del modelador de recursos minerales
  • Análisis Exploratorio de Datos (EDA) – QAQC, geología y estadística descriptiva
  • Modificación de los datos, dominios, leyes de corte y compositación
  • Relaciones espaciales y Variografía
  • Métodos de estimación (Vecino más cercano (NN), inverso a la distancia (ID), kriging ordinario (OK))
  • Elección de los parámetros de estimación, tamaño de bloque y elipsoide de búsqueda
  • Interpolación y Estimación
  • Validación
  • Clasificación
  • Documentación
  • Flujogramas para varios softwares comerciales