MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / JULIO 2024 / EDICIÓN 562 76 6. El presente estudio permitió realizar una metodología mediante la técnica geoestadística Kriging ordinario para reducir las incertidumbres relacionadas con la alta variabilidad espacial de la sectorización geotécnica usadas convencionalmente. 7. El modelo deberá ser calibrado con las observaciones de campo en la siguiente etapa del estudio a través de mapeos geotécnicos y estructurales de los bancos y comparar con los valores de RMR y RQD, sugeridos por el modelo, considerando un control de calidad. Referencias 1 Ang, A., & Tang, W. 1984. «Probability Concepts in Engineering Planning and Design», Decision, Risk, and Reliability, Illustrated Edition. John Wiley & Sons Inc., Vol. 2. 2 Pinheiro, M., Emery, X., Miranda, T., Lamas, L., & Espada, M. 2018. «Modelling Geotechnical Heterogeneities Using Geostatistical Simulation and Finite Differences Analysis», Minerals, vol. 8, n°2. Fuente: elaboración propia. Figura 19. Vistas del modelo de bloques de UCS. 3 Chilés, J.P., & Delfiner, P. 2013. «Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty», Math Geosci, vol. 45, 377–380. 4 Emery, X. 2013. «Apunte de Geoestadística», Universidad de Chile, vol. 80, 1683–1700. 5 Alfaro, M. 2007. «Estimación de Recursos Mineros», Escuela de Minas de París. 6 Díaz, M. 2022. «Apuntes de Geoestadistica aplicada», Universidad Nacional Autónoma de México. 7 Chuquiruna W. 2018. «Aplicación de la Geoestadística en identificación de anomalía del oro, Ayahuanca – Puno», Universidad Nacional Mayor de San Marcos. 8 Bieniawski, Z.T. 1989. «Engineering Rock Mass Clasifications», John Wiley and sons, Inc. 9 Priest, S. D., & Hudson, J. A. 1976. «Discontinuity spacings in rock, «International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences & Geomechanics Abstracts”, vol. 13, n°5, 135–148. 10 Matheron, G. 1965. Les variables régionalisées et leur estimation, une application de la théorie de fonctions aléatoires aux sciences de la nature. París: Masson et Cie. Editeurs.
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