MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / JULIO 2024 / EDICIÓN 562 74 que fueron almacenados en cada bloque individual para evaluar los parámetros geotécnicos que podrían utilizarse en las estimaciones. En tal sentido, para la estimación de los valores RQD, RMR y UCS se empleó la técnica geoestadística del Kriging ordinario, definiendo compósitos de 15 m que están ligados a la distribución litológica y estructural. Asimismo, la distribución espacial de los 532 taladros perforados en el tajo solo cubre un área estimada del 70% al 80% del tajo en estudio (Figura 6). Prototipo de modelo de bloques de los valores de RMR, RQD y UCS Para la dimensión de estimación del modelo de bloques se usó los límites de la huella del tajo en estudio (Figura 7). Análisis de variogramas de RMR Para la estimación del modelo de la variable RMR, se hizo el análisis geoestadístico en tres direcciones y se fue ajustado al modelo esférico (Figuras 8, 9 y 10). Validación visual del modelo de bloques RMR Se validó visualmente el modelo de RMR, verificando que la información procesada cumpla con las distribuciones de los histogramas detallados en el ítem anterior y los intervalos de confianza adecuados, se encontraron extrapolaciones no significativas (valores posibles) en el volumen del tajo final del modelo. En la Figura 11 se muestran las vistas en secciones que validan la información de no extrapolación de datos castigando las influencias de fallas principales. Para clasificar el macizo rocoso, en la presente evaluación, se adoptó como fuente de información los registros geotécnicos de los testigos diamantinos. Además, se realizó una modificación al criterio de Bieniawski (1989)[8], con la finalidad de clasificar al macizo rocoso en rangos menores y tener un mejor detalle de la calidad del macizo RMR, tal como se detalla en la Tabla 2 . Análisis de variogramas de RQD El análisis de los variogramas experimentales del RQD, se realizaron con el software Minesight y se analizaron en las siguientes direcciones: 10°, 290° y 290°. A partir de este análisis se ajustó cada variograma al modelo esférico. Validación visual del modelo de bloques RQD Se validó visualmente el modelo de RQD, verificando que la información procesada cumpla con las distribuciones de los histogramas detallados y los intervalos de confianza adecuados para este nivel de estudio, no se encontraron extrapolaciones significativas en el volumen del pit final. Para la calidad del macizo rocoso, en la presente evaluación, se ha adoptado como fuenFuente: elaboración propia. Figura 16. Análisis de variograma de UCS en azimut 10° y Buzamiento 0°. Fuente: elaboración propia. Figura 17. Análisis de variograma de UCS en azimut 290° y Buzamiento 30°.
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