MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / FEBRERO 2022 / EDICIÓN 533 39 Existen distintos métodos de interpolación, dentro del marco geoestadístico se utilizó el que incorpora mejor el concepto de autocorrelación, el Kriging. Este método reduce la varianza, lo cual equivale a disminuir la incertidumbre sobre los valores estimados. Con el fin de aprovechar esta información para generar un modelo geomecánico que reduzca los márgenes de riesgo que pueden existir en el interior del macizo rocoso al tener una valoración preliminar de las zonas no exploradas. Data y metodología Como base de datos se consideró a los sondajes logueados geotécnicamente, en su mayoría de 36.5 mm de diámetro (BQ). A partir de estos y mediante la aplicación de metodologías empíricas, se obtuvo su valoración RMR(89). Asimismo, se tomaron muestras de estos para realizar ensayos de laboratorio donde se obtuvo parámetros como la resistencia de la roca, y se consideró también los mapeos geomecánicos para un mejor ajuste. La selección de estos datos se basó en su importancia potencial para la caracterización geomecánica del macizo rocoso, su disponibilidad y confiabilidad, dicha data se recopila de forma rutinaria dentro de los trabajos de mina. En base a esta información nace la propuesta fundada en aprovechar de manera más óptima los datos ya disponibles realizando un análisis geoestadístico, el cual siguió el siguiente flujo de trabajo: Análisis exploratorio de datos. Validación de datos. Análisis del variograma. Kriging ordinario. Validación del modelo de bloques. Resultados de la estimación. Análisis exploratorio de datos El análisis exploratorio de datos se realizó en cada dominio, para el siguiente estudio se considera que cada estructura de manto y cuerpo constituye un dominio, que a su vez si está emplazado en diferentes facies geológicas, se dividirá en subdominios correspondientes a cada litología. Utilizando el software Datamine Studio RM, y partiendo de las wireframes de los cuerpos mineralizados generados por el área de Geología, se expandió estas zonas de interés en 40 m alrededor de las áreas mineralizadas, y en base a estas nuevas wireframes se investigó el análisis estadístico y gráfico (incluyendo histogramas y gráficos de probabilidad) para cada uno de los dominios y subdominios para identificar su variabilidad. Validación de datos La base de datos de sondajes diamantinos de Catalina Huanca con logueo geomecánico com- Figura 1. Corte superior (Topcut) al percentil 95%. Figura 2. Variograma eje mayor Melissa 3.
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