Publicado

2019-01-01

Complejidades de la estimación de recursos en yacimientos tipo Bechi en el noroeste de Pinar del Río, Cuba, usando Geoestadística no Lineal

Complexities in the resources estimation of Besshi type minerals deposits on the north-west of Pinar del Río, Cuba, using non Linear Geostatistics

Palabras clave:

distribución lognormal, krigeado lognormal, unidad de selección minera Bechi (es)
lognormal distribution, lognormal kriging, selecting mining unit Besshi (en)

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Autores/as

Se presenta la estimación de los contenidos de Cobre (Cu) en el yacimiento “Hierro Mantua” usando métodos geoestadísticos. Este yacimiento se localiza al noroeste de la provincia de Pinar del Río, Cuba, las complejidades geológicas de la región indican la inexistencia de homogeneidad en los contenidos de Cu. El análisis estructural muestra alta asimetría de la variable estudiada, la inexistencia de normalidad fue verificada por: diferencias notables entre la media y la mediana, el coeficiente de variación es mayor que 1 y diferencias en la media de los contenidos de Cu en ventanas móviles. Los datos se transformaron logarítmicamente con el objetivo de asegurar la estacionalidad necesaria y consecuentemente lograr la mejor exactitud posible en la estimación de recursos, utilizando la unidad de selección minera (USM) racional. Los datos transformados revelaron un comportamiento más homogéneo, lo cual fue demostrado por mejores resultados en la estadística básica y en valores medios estables en ventanas móviles. Los semivariogramas mostraron estructuras definidas con anisotropía en las direcciones 0° y 90° (considerando 0° al norte). La aplicación del Kriegado Lognormal en la estimación de los recursos es el objetivo principal de este trabajo debido a las complejidades geológicas de la región de estudio.
Resources estimation of the copper grade values (Cu) using geostatistical methods was carried out in the “Hierro Mantua” (Cobre Mantua) mineral deposit, which is located at the north-west of Pinar del Río province, Cuba. The geologic complexities in the region of the deposit indicate the non-existence of homogeneity in the Cu values. The structural analysis showed a high asymmetric distribution in the variable studied. The non-existence of normality was verified by different mean and median values, a coefficient of variability greater than one, and the moving windows statistics of the mean was different. Under the previous conditions the data were log-transformed to assure the necessary stationarity in them and consequently to achieve an adequate accuracy in the resources estimation, using a rational Selecting Mining Unit (SMU). The log-transformed data revealed a homogeneous behavior in Cu grade values, demonstrated by better results in basic and moving windows statistics. Semivariograms showed defined structures with anisotropy in the 0° and 90° directions (considering 0 to the north). To apply the Lognormal Kriging estimation is the main objective of this work, because of the complexities of the geology in the studied area.

Referencias

Armstrong, M. and Carignan, J., Géostatistique linéaire, application au domaine minier. Fontainebleau: École des Mines de Paris, 1997.

Armstrong, M. and Boufassa, A, Comparing the robustness of ordinary kriging and lognormal kriging outliei resistance, Mathematical Geology, 20(4). pp. 447-457, 1988. DOI: 10.1007/BF00892988

Arce-Blanco, M. and Santanna-Okamoto, F., Memorandum database´s rebuilding. Pinar del Río Geology Enterprise, Pinar del Río, Cuba, 2008,18 P.

Clark, I., Geostatistical estimation and the lognormal distribution, Geocongress, Pretoria, South Africa Republic, 1998.

Cressie, N., Statistics for spatial data (revised edition): Wiley, New York, 1993, 900 P. DOI: 10.1002/9781119115151.ch1, 10.1002/9781119115151

Cressie, N., Block kriging for lognormal spatial processes, Mathematical Geology, 38(4), pp. 413-443, 2006. DOI: 10.1007/s11004-005-9022-8

Deutsch, C.V. and Journel, A.G., GSLIB: geostatistical software library and user’s guide. Second Edition. Oxford University Press, 1998.

Dowd, P., Lognormal kriging--The general case, Math. Geol., 14(5), pP. 474-500, 1982.

García-Delgado, D.E., Gil-González, S., Delgado-Damas, R., Millán-Trujillo, G., Leandro-Peñalver, L., Cabrera-Castellanos, M. y Díaz-de Villalvilla, L., Informe proyecto 228. Generalización y actualización geológica de la provincia de Pinar del Río. Escala 1: 100 000. La Habana: Geology and Paleontology Institute, 2003, 249 P.

Gómez-González, O. y Cuador-Gil, J.Q., Determinación del tamaño racional del bloque para la estimación de recursos minerales en el yacimiento Mariel, Revista Minería y Geología, 27(4), pp. 20-39, 2011.

Gómez-Hernández, J.J. and Cassiraga, E.F., Theory and practice if sequential simulation. In Geostatisticak Simulation, M. Armstrong and P.A. Dowd, eds, Kluwer, Dordrecht, Netherlands, 1994, pp. 111-124. DOI: 10.1007/978-94-015-8267-4_10

Isaaks, E.H. and Srivastava, R.M., Applied Geostatistics. Oxford: Oxford University Press, 1989, 561 P.

Journel, A.G. and Huijbregts, C.J., Mining Geostatistics. New York: 1978, 500 P.

Journel, A.G., The lognormal approach to predicting local distributions of selective mining unit grades: Math. Geol., 12(4), pp. 285-303, 1980. DOI: 10.1007/BF01029417

Krige, D.G., Lognormal-De Wijsian geostatistics for ore evaluation: S. African Inst. Min. Metall, Monograph series, 1981,40 P.

Krige, D.G. and Magri, E. J., Geostatistical case study of the advantage of Lognormal De Wijsian Kriging with mean for a Base Metal Mine and a Gold Mine, Math. Geol., 14, pp. 547-555, 1982. DOI: 10.1007/BF01033878

Lee, Y.M. and Ellis, J.H., Estimation and simulation of lognormal random fields, Computers & Geosciences, 23(I). pp. 19-31, 1997. DOI: 10.1016/S0098-3004(96)00069-6

Marcotte, D. and Groleau, P., A simple and robust lognormal estimator, Mathematical Geology, 29(8), pp. 993-1008, 1997. DOI: 10.1023/A:1022357502767

Marechal, A., Krigeage normal et lognormal: Ecole des Mines de Paris, Centre de Morphologie Matematique, unpublished note, N376, 1974, 10 P.

Matheron, G., Effet proportionnel et lognormalite ou: le retour du serpent de mer. Centre de Morphologie Mathematique, Ecole des Mines de Paris, Publication N-374, 1974, 43 P.

Paul, R. and Cressie, N., Lognormal block kriging for contaminated soil, European Journal of Soil Science, 62, pp. 337-345, 2011. DOI: 10.1111/j.1365-2389.2011.01371.x

Rendu, J.M., Normal and lognormal estimation: Jour. Math. Geol., 11, pp. 407-422, 1979. DOI: 10.1007/BF01029297

Rivoirard, J., A review of lognormal estimators for in situ reserves, Math. Geol., 22(2), pp. 213-221, 1990. DOI: 10.1007/BF00891825

Roth, C., Is lognormal kriging suitable for local estimation? Math. Geol., 30(8), pp. 999-1009, 1988. DOI: 10.1023/A:1021733609645

Thurston, M. and Armstrong, M., A simplification of lognormal kriging to suit moderately skew data: in Proceedings of APCOM; Johannesburg, South Africa, 3, pp. 53-64, 1987.

Yamamoto, J.K., On unbiased backtransform of Lognormal Kriging estimates, Computer and Geosciences, 1, p. 219–234, 2007. DOI: 10.1007/s10596-007-9046-x

Yamamoto, J.K. and Furuie, R., A survey into estimation of lognormal data, São Paulo, UNESP, Geociências, 29(1), pp. 5-19, 2010.

Cómo citar

Complejidades de la estimación de recursos en yacimientos tipo Bechi en el noroeste de Pinar del Río, Cuba, usando Geoestadística no Lineal. (2019). Boletín De Ciencias De La Tierra, 45, 26-33. https://doi.org/10.15446/rbct.n45.73383