Optimización del plan de Kriging ordinario mediante la validación cruzada en la estimación de recursos geológicos, 2020

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo principal optimizar el plan de Kriging Ordinario, mediante la validación cruzada en la estimación de recursos geológicos en un yacimiento cuprífero. La metodología empezó con el estudio exploratorio (EDA) de los datos sin compositar y compositados a 15 metros, de forma general y por cada litología (roca 1, 2 y 3). Este análisis previo tuvo como finalidad identificar errores dentro de los datos. Luego, se realizó el análisis variográfico con son mapas variográficos, variogramas experimentales y modelados; los cuales permitieron identificar la anisotropía de las muestras en cada litología. Después, se definieron diferentes planes de estimación ya sea en Elipsoidal y Box (cubos), y sin considerar sólo el compósito a estimar o todo el sondaje donde pertenecía este; finalmente, se optimizó el mejor plan en base a criterios como insesgo global (menor error de estimación), insesgo condicional (cercano a 1), coeficiente R2 (cercano a 1) y la precisión de la estimación (cercana a 0). Los resultados mostraron que el plan óptimo de Kriging para las litologías 1, 2 y 3 fue de 40, 40 y 16 muestras, respectivamente; considerando un plan de estimación (elipsoidal) y sin considerar únicamente al compósito a estimar. Por lo tanto, estos son los planes que mejor se ajustan a los datos al comparar con los criterios de los demás planes ya sea en elipsoidal y Box.

The main objective of this research was to optimize the Ordinary Kriging plan, through cross validation in the estimation of geological resources in a copper deposit. The methodology started with the exploratory study (EDA) of the uncomposited and composited data at 15 meters, in general and for each lithology (rock 1, 2 and 3). The purpose of this preliminary analysis was to identify errors in the data. Then, the variographic analysis was carried out with variographic maps, experimental and modeled variograms; which allowed identifying the anisotropy of the samples in each lithology. Then, different estimation plans were defined either in Ellipsoidal and Box (cubes), and without considering only the composite to be estimated or the whole borehole where it belonged; finally, the best plan was optimized based on criteria such as global unbias (lower estimation error), conditional unbias (close to 1), R2 coefficient (close to 1) and estimation precision (close to 0). The results showed that the optimal Kriging plan for lithologies 1, 2 and 3 was 40, 40 and 16 samples, respectively; considering an estimation plan (ellipsoidal) and without considering only the composite to be estimated. Therefore, these are the plans that best fit the data when compared with the criteria of the other plans either in ellipsoidal and Box.