MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / NOVIEMBRE 2021 / EDICIÓN 530 57 construcción de más variogramas para diferentes direcciones. En este proyecto como ayuda para generar los puntos de la anisotropía se utilizó el ratio de Knuckey para vectorizar el flujo mineralizante y ser capaces de construir planos de tendencias, de los que se extrajo dichos puntos. Los planos fueron exportados del software Leafrog e importados a Studio RM. Los planos de tendencia fueron utilizados para obtener los puntos con los atributos de la anisotropía dinámica utilizando la herramienta Anizoang. Estos puntos obtenidos a partir de los planos de tendencia son usados como imputs para utilizar el Comando “ESTIMA” de Datamine obteniendo los bloques con los valores estimados. Como validación global de la estimación se realizaron interpolaciones en los diferentes dominios por Vecino más Cercano (NN), Kriging Ordinario (OK) e Inverso a la Distancia (IDW3). Obteniendo como resultado que el OK está dentro de los rangos de sesgo global permitida (+- 5%), en todas las pasadas. Se realizó la validación sectorizada donde se efectuó la interpolación por Vecino más Cercano (NN), Kriging Ordinario (OK) e Inverso a la Distancia (IDW3). Obteniendo como resultado que el OK tiene una buena correlación con NN. También se realizó la validación visual para asegurarse de que los valores estimados sean coherentes con los compósitos utilizados. Resultados El impacto del ratio de Knuckey se observó desde el modelamiento implícito de los dominios geológicos ya que en la validación visual se evidencia que los dominios son más coherentes con las secciones interpretadas sin la necesidad de utilizar otras herramientas para este ajuste. Para la estimación de recursos geológicos de Cerro Lindo se utilizaron los planos de tendencia construidos con el ratio de Knuckey como anisotropía dinámica. En la validación visual se evidencia una mejor continuidad de interpolación de leyes y en la reconciliación mineral el modelo de recursos 2020 tiene mayor similitud con respecto del año anterior haciendo de este modelo más confiable gracias al ratio de Knuckey. Conclusiones 1. La reconciliación minera evidencia que el modelo de recursos 2020 donde se utilizó el raFigura 6. Ejemplificación de la Función AnisoAng de Datamine que transforma la superficie de un wireframe en puntos con atributos de dirección y buzamiento. Figura 7. Validación visual de una sección del modelo de bloques que evidencia coherencia entre los valores interpolados y el valor de los compósitos.
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