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APLICACIÓN DEL RATIO DE KNUCKEY Y LA ANISOTROPÍA DINÁMICA EN LA ESTIMACIÓN DE RECURSOS MINERALES DE CERRO LINDO

Por: Jean Paul Bueno, gerente de Geología, Jhonatan López, jefe de Modelamiento y Gianncarlo Zamora, geólogo de Modelamiento.


Resumen 

El ratio de Knuckey o Cu / (Cu + Zn) ha sido utilizado para generar sólidos que ayuden a determinar la tendencia utilizando la herramienta New Indicator RFB interpolant de leapfrog. A partir de estos sólidos se generaron planos de tendencia, los cuales sirvieron para generar la tendencia estructural que también se utilizó en el modelado geológico en leapfrog. Estos planos también han sido utilizados como base para la búsqueda de direcciones de anisotropía dinámica local para estimar los recursos minerales de Cerro Lindo.

Introducción

Los ratios entre elementos mayores pueden ser usados efectivamente para describir cuantitativamente un depósito mineral y sugerir la dirección de movimiento de las soluciones mineralizantes (Philip C. Goodell et al., 1974). El presente trabajo es el resultado de la estimación de los recursos minerales de Cerro Lindo utilizando el ratio de Knuckey para la generación de puntos de anisotropía.

Se interpoló los valores del ratio de Knuckey Cu/(Cu+Zn) para generar sólidos que nos ayuden a identificar las posibles direcciones mineralizantes en el yacimiento de Cerro Lindo, en base a esta metodología e interpretación se construyeron planos de tendencia que fueron utilizados en el proceso de modelamiento geológico.

Para la obtención de los puntos de la anisotropía dinámica, se utilizaron los planos de tendencia generados a partir del ratio de Knuckey, la anisotropía dinámica adecúa la dirección del elipsoide de búsqueda según las direcciones que se le asignen, logrando una mejor continuidad en los dominios.

Cerro Lindo se ubica en la parte occidental del Perú, en la provincia de Chincha, departamento de Ica, a 175 Km al SE de Lima. Es un depósito de sulfuro masivo vulcanogénico (VMS) de clase mundial con una producción promedio de 21,500 Tn/día.

Metodología aplicada

Se realizó la estimación de recursos minerales aplicando y respetando las mejores prácticas establecidas por los estándares internaciones.

Para el proceso de modelamiento se utilizó el software Leapfrog Geo y la estimación de realizó en el software Studio RM, según el diagrama de trabajo mostrado en la Figura 1.

En todo el proceso se contó con el soporte y validación de un consultor externo.

Ratio de Knuckey y la anisotropía dinámica local

El modelo idealizado de un yacimiento de sulfuro masivo vulcanogénico

Gibsob et al. (2005) incluye una zonificación geoquímica utilizando el ratio de Knuckey (Knuckey et al., 1982).

Este ratio refiere que si su valor es más alto tiene mayor contenido metálico de cobre, lo cual indicaría según el modelo idealizado del VMS (Ginson et al., 2005). Nos encontraríamos en la base del modelo y con un posible conducto de mineralización, consecuentemente si es valor del ratio es bajo nos encontraríamos en la parte más distal del modelo marcando un claro vector del flujo mineralizante.

En este trabajo se utilizó el ratio de Knuckey, Cu/ (Cu+Zn), con el cual se vectorizó la dirección de mineralización en el yacimiento de Cerro Lindo.

La anisotropía 

Es una característica de ciertos materiales que tiene con diferentes comportamientos de acuerdo con su dirección analizada (Moniz et al., 2020).

La anisotropía nos permitirá llegar a una estacionalidad de segundo orden en nuestro modelo (estacionalidad variográfica).

Existen dos tipos de anisotropía: la geométrica en la que el rango cambia de acuerdo a la dirección pero el Sill o meseta mantiene el mismo valor. En la anisotropía zonal cambia el rango y el Sill en función a la dirección que es más usada para estimar estratos.

La anisotropía dinámica brinda una mayor continuidad en la interpolación ya que los elipsoides de búsqueda cambian su dirección en función a los quiebres mineralógicos o direcciones que se le indique, en contraste si no se utilizaría la anisotropía dinámica el elipsoide de búsqueda mantendría una misma dirección.

Uso del ratio de Knuckey en la estimación de recursos minerales

Construcción de los planos de tendencia

Se calculó el ratio de Knuckey Cu / (Cu + Zn) en la base de datos importando esta columna numérica al software Leapfrog Geo donde también se realizó la interpolación numérica para generar sólidos con la herramienta New Indicator RFB interpolant, en base a estos sólidos se interpretó los planos de tendencia en todos los Orebodies de Cerro Lindo.

Modelamiento geológico

El modelamiento de los dominios geológicos en Cerro Lindo se realizó en el software Leapfrog Geo utilizando la función Refined Geological Model, para darle una mejor continuidad a los dominios geológicos se activó la opción de Structural Trend utilizando como base los planos de tendencia previamente generados.

Estimación de recursos

El uso de la anisotropía en la estimación de recursos es un método para poder llegar a tener una estacionalidad de segundo grado (variograma), ya que gracias a esta metodología el variograma tomara la dirección de cada punto asignado en comparación con otras formas de obtener este tipo de estacionalidad como la rotación de sólidos o la 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 ratio de Knuckey es más semejante a los datos reportados por planta (balance metalúrgico) con respecto al modelo de recursos 2019, haciendo al primero más confiable para el planeamiento.

2. En las reconciliaciones de corto plazo que se realizan mensualmente se evidencia que hay una variación menor al 3% con respecto a lo real reportado por planta, estando dentro de los rangos más que aceptables para este tipo de yacimiento.

3. Existe una buena cantidad de datos de análisis químico de los elementos Cu y Zn que permitirán realizar el ratio Cu / Cu+Zn y están adecuadamente distribuidos en todo el yacimiento.

4. El uso del ratio de knuckey es útil para el tipo de yacimiento VMS, ya que mostró de una manera eficiente la dirección de desplazamiento del flujo mineralizante lográndose construir los planos de tendencia.

5. Es también importante complementar y contrastar la interpretación de estos planos de tendencia con los modelos estructurales y modelos de alteración. Se pueden utilizar los planos de tendencia como imputs para el modelamiento geológico mediante la herramienta Structural Trend en Leapfrog demostrando una mayor continuidad en la interpolación de los dominios y una similitud mayor a los planos interpretados.

6. Los planos de tendencia construidos a partir del ratio de knuckey pueden ser utilizados como imputs para la generación de los puntos de anisotropía dinámica, que a su vez, serán usados como imputs en la estimación de recursos ya que cuentan con los atributos necesarios.

7. La anisotropía dinámica es la opción más viable para alcanzar una estacionalidad variográfica y evidencia una mayor continuidad en la interpolación de valores en las direcciones establecidas.

8. Se deben realizar las validaciones correspondientes en todo el proceso de la estimación, desde el EDA hasta el reporte de los recursos minerales tomando especial foco en las zonas que van a ser minadas.

Agradecimientos

A la empresa Nexa Resources Perú por permitirnos usar la información para realizar esta publicación, a todo el equipo de Geología de Cerro Lindo y también de Recursos Minerales por sus incondicionales enseñanzas y apoyo.

Bibliografía

Bueno, J. & Mendoza, M. 2019. Caracterización litogeoquímica en el yacimiento VMS-Cerro Lindo y su relación con la mineralización para determinar vectores guías en la exploración. Lima, Perú. Proexplo2019.

Canales, J. 2015. Cartografiado geológico y muestreo geoquímico y litogeoquímico Cerro Lindo.

Hinostroza de la Cruz, J.H. 2009. Proyecto Cerro Lindo. Geología y Zonamiento Cu-Zn. Tesis para optar el título profesional de Ingeniero Geólogo. 

Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Geológica, Minera y Metalúrgica. Lima, Perú.

Hochschild Plaut. 1999. Instituto de Ingenieros de Minas del Perú. Pro Explo 99.

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Gibson, H.L.; Lafrance, B.; DeWolfe, M.; Devine, C.; Gilmore, K.; Pehrsson, S. 2009. Volcanic Reconstruction and Post Depositional Modification of a Cauldron Subsidence Structure within the Flin Flon VMS District.

Goodell, P.C. Petersen, U. 1974. A study of metal ratios

Ishikawa, Y., Sawaguchi, T., Ywaya, S., and Horiuchi, M. 1976. Delineation of prospecting targets for Kuroko deposits based on modes of volcanism of underlying dacite.

Knuckey, M.J.; Comba, C.D.A.; Riverin, G. 1982. Structure, metal zoning and alteration at the Millenbach deposit, Noranda, Quebec. In Precambrian Sulfide Deposits.

Lentz, D.R., and Goodfellow, W.D. 1996. Intense silicification of footwall sedimentary rocks in the stockwork alteration zone beneath the Brunswick No. 12 massive sulfide deposit, Bathurst, New Brunswick; Canadian Journal of Earth, v. 33, p. 284-302.

McConnell, B. 1991. Geochemistry and mineralogy of volcanic host rocks as indicators of massive sulphide genesis at Avoca, Southeast Ireland; Irish Journal of Earth Sciences v. 11, p. 43-52.

Moniz, R. 2020. Contribuições Para O Uso De Anisotropias Locais Na Geoestatística.

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