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Clasificación de recursos minerales: caso de estudio sobre un proyecto minero vetiforme de bajo volumen
Mineral resource classification: case study of a low volume vetiform mining project
DOI:
https://doi.org/10.15446/rbct.n56.112384Palabras clave:
procedimiento geoestadístico, recursos minerales, reservas minerales (es)Descargas
Este artículo presenta una guía metodológica para la clasificación de recursos minerales, siguiendo técnicas de análisis geoestadísticas y la terminología del reporte de recursos según el estándar colombiano de recursos y reservas (ECRR-2018). A modo de ejemplo se exhiben los resultados obtenidos del estudio de un proyecto minero de bajo volumen para un depósito filoniano con más de 700 muestras de canal, sobre una veta auro-argentífera. Se elaboraron curvas de grado tonelaje, el factor de dilución y el tenor de corte financiero. Se calculó la vida óptima del proyecto y el rendimiento óptimo de producción. Las reservas obtenidas al involucrar un tenor de corte de 4,2 Au g/ton fueron de 28.541 toneladas, con un contenido de 13.396 onzas troy de oro y un grado promedio de 14,60 Au g/ton. Análisis de conciliación de los resultados fueron elaborados utilizando el método geoestadístico de simulación condicionada por bandas rotantes.
This article presents a methodological guide for the classification of mineral resources, following geostatistical analysis techniques and the terminology of resource reporting according to the Colombian standard of resources and reserves (ECRR-2018). As an example, the results obtained from the study of a low-volume mining project for a vein deposit with more than 700 channel samples, on an auro-argentiferous vein, are presented. Curves of tonnage grade, dilution factor and financial cut-off grade were developed. The optimal project life and optimal production performance were calculated. The reserves obtained by involving a cut-off grade of 4.2 Au g/ton were 28,541 tons, containing 13,396 troy ounces of gold and an average grade of 14.60 Au g/ton. Reconciliation analyzes of the results were prepared using the geostatistical method of conditional simulation with turning bands method.
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