MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / ABRIL 2023 / EDICIÓN 547 38 trar información para condicionar la simulación. Estos permiten hacer Maching Learning, en el dominio geológico estudiado, a partir de los parámetros de los variogramas en las diferentes direcciones, es decir, de sus elipsoides de influencia[1], [3], [4], [5], [6], [7], [8]. Generación de valores simulados A este nivel se puede usar la Simulación Secuencial Gaussiana, bastante simplificada y que básicamente consiste en lo siguientes pasos: Se configura un camino aleatorio para cada nodo. Se usa un Kriging simple de estimación para definir una distribución gaussiana en el primer nodo, a partir de la data existente. Se repite la estimación y muestreo Montecarlo para generar valor simulado secuencialmente para cada nodo en su camino aleatorio. De 30 a 100 valores por bloque unitario[3]. A parte de este método de Generación de Valores Simulados, para obtener reportes Figura 11. Obtención de histogramas de leyes estimadas por cada bloque. Figura 12. Obtención de histogramas acumulados de leyes por cada bloque. Figura 13. Ley promedio y variabilidad por cada bloque unitario.
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