El método kriging ordinario para la estimación de recursos minerales del Proyecto Purple Hill, Tacna, Perú

Descripción del Articulo

Explica cómo la aplicación del método kriging ordinario puede estimar los recursos minerales del proyecto Purple Hill en Tacna, Perú. En el presente estudio se han perforado 128 taladros diamantinos, con información de litología, alteración, zona mineral, ley de cobre total (Cu), cobre soluble en ác...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Maldonado Escalante, Carlos Enrique
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/20359
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/20359
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Minas y recursos minerales
Geología de minas
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.01
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.06
Descripción
Sumario:Explica cómo la aplicación del método kriging ordinario puede estimar los recursos minerales del proyecto Purple Hill en Tacna, Perú. En el presente estudio se han perforado 128 taladros diamantinos, con información de litología, alteración, zona mineral, ley de cobre total (Cu), cobre soluble en ácido (CuSAC), y cobre soluble proveniente de la lixiviación con cianuro (CuSCN). Se construyó la base de datos con toda la información recolectada y posteriormente se llevó a cabo el análisis exploratorio de datos (EDA), con el soporte de gráficos estadísticos para una mejor interpretación. Asimismo, se desarrollaron modelos geológicos (litología, tipo de mineral, alteración) a partir de la información del logueo de los taladros diamantinos. Con la información ordenada y validada se inicia el proceso de determinación de los dominios geoestadísticos idóneos, considerando gráficos de probabilidad acumulada, box plot, contact plot; con el objetivo de que la estimación nos entregue resultados idóneos. Una vez determinados estos, se realiza la variografía y se determinan los parámetros de estimación mediante kriging ordinario para la generación del modelo de recursos. A continuación, se realiza una validación del modelo de bloques mediante Swath plots y curvas tonelaje-ley comparando con un modelo interpolado por el método de vecino más cercano. Finalmente se realiza la categorización de los recursos minerales, clasificándolos en medidos, indicados e inferidos.
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