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

• Autores: Escudero Navarro, Gilbriant Leandro, Morera Quiroz, Jose Carlos Miguel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/33089
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/33089
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Geología; Minería; Geofísica; Validación cruzada; Plan de Kriging; Variografía; Promedio de errores estandarizados; Insesgo global; Insesgo condicional; Cross validation; Kriging plan; Variography; Global unbias; Local unbiased; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05

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.