UNIVERSIDAD ALAS PERUANAS ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE MINAS
TEMA: EFECTO TEMA: EFECTO PEPITA DOCENTE: ING. SÁNCHEZ ESPINOZA, Jorge. ALUMNO: CABRERA CORTEZ, O!"r.
Cajamarca junio 2017
Geoestadística
RESUMEN El desarrollo de la minería ha traído el perfeccionamiento de los métodos de búsqueda de los minerales útiles, y los de la determinación de su cantidad y utilidad para la extracción, además, el mundo minero se hace cada vez más competitivo y las compañías necesitan evaluar su potencial económico !a noción de escala "ue#a aquí un papel primordial $ la escala de la decena o de la centena de metros, un fenómeno de transición cuyo alcance es, por e"emplo, centimétrico, se manifiesta, sobre el %&h' experimental como una discontinuidad en el ori#en, es decir como un efecto de pepita (e una manera #eneral, un efecto de pepita es una reminiscencia de una estructura de transición cuyas dimensiones fueron sobrepasadas por la escala a la cual se traba"a) los detalles y las características cualitativas de esta estructura anterior han de"ado de ser perceptibles hace tiempo, y, la escala superior solo ha conservado un parámetro único
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INDICE INTRODUCCIÓN...........................................................................................................5 1.
PLANTEAMIENTO DE PROBLEMA......................................................................6
2.
FORMULACIÓN DEL PROBLEMA........................................................................6 2.1.
3.
PROBLEMA PRINCIPAL................................................................................6
OBJETIVOS........................................................................................................... 6 3.1.
OBJETIVO GENERAL....................................................................................6
3.2.
OBJETIVO ESPECIFICOS..............................................................................6
4.
JUSTIFICACIÓN.................................................................................................... 6
5.
CAPITULO I (MARCO TEORICO).........................................................................7
6.
7.
5.1.
V!"#$% !%&"'$"*...................................................................................7
5.2.
V!"'&!+..................................................................................................... 7
5.4.
C,-- *%$ %%/0' %"0...........................................................................
5.5.
S"$$ (C)..........................................................................................................
5.6.
R&' ()....................................................................................................
5.7.
E-/$ (C0)..................................................................................................
5..
M'*%$'- 0%!"/'- *% !"'&!+..............................................................
5..
E%/0' %"0 ,!'......................................................................................
CAPITULO II........................................................................................................ 1 6.1.
E%/0' %"0................................................................................................1
6.2.
ERROR DE MUESTREO...............................................................................1
6.3.
IMPORTANCIA DEL MUESTREO.................................................................11
C"0,$' III........................................................................................................... 12 7.1.
SOFTARE MINERO8GEOLÓGICO............................................................12
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7.2.
PROGRAMAS APLICADOS AL EFECTO PEPITA.......................................12
9:,; ,%*' </%! /' SG%MS=....................................................................... 12 ESTUDIO E>PLORATORIO DE DATOS..............................................................12 E*+(-. /$0-.10$2$ E*+-3$4-52......................................................................13 6
4.24!*-.2E*............................................................................................................13
7
0E4.3E2($4-.2E*...................................................................................................13
INTRODUCCIÓN En el campo de las ciencias de la tierra es muy común encontrar variables distribuidas espacialmente, para el estudio de estas variables son usados diversos procedimientos #eoestadísticos
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En esta investi#ación vamos a desarrollar sobre 8E! E9E4+. 211E+:. Es un testi#o de una mina de oro En #eneral, el efecto de pepita se produce debido a microvariaciones y;o a errores en el muestreo, la manipulación, preparación o análisis químico El Efecto 2u##et, es una discontinuidad de salto en el ori#en conocido también como efecto
=
PLANTEAMIENTO DE PROBLEMA
(ada la importancia de conocer contenidos sobre el efecto de pepita esto se produce debido a microvariaciones o a errores en el muestreo, la manipulación, preparación o análisis químico, en diferentes matrices de interés, se hace necesario de interés para el estudio, para conocer de manera certera su importancia
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Este traba"o va encaminado a iniciar la investi#ación sobre el efecto pepita >a que un efecto pepita puro si#nifica que no hay correlación espacial El modelo causa que los valores estimados por ?ri#in# sean en realidad promedios aritméticos de las muestras vecinas @ FORMULACIÓN DEL PROBLEMA @= PROBLEMA PRINCIPAL
A4ómo desarrollar conceptos sobre el efecto pepita y conocer su importanciaB
C OBJETIVOS C= OBJETIVO GENERAL
C@
(esarrollar conceptos sobre el efecto pepita y conocer su importancia
OBJETIVO ESPECIFICOS
-nterpretar lo que representa el efecto pepita dentro de la minería 0econocer que tan importante es su estudio del efecto pepita Evaluar los aspectos a tener en cuenta para un control eficiente en el efecto pepita
D JUSTIFICACIÓN Este traba"o de investi#ación busca ampliar más nuestros conocimientos sobre el efecto pepita en el cual representa la discontinuidad en el semivario#rama para distancias que sean menores que la menor distancia dada entre los puntos muéstrales En específico, *e trata de un tema muy importante para nosotros como estudiantes de in#eniería
CAPITULO I (MARCO TEORICO)
=
V!"#$% !%&"'$"*
Es una función que describe un fenómeno natural #eo#ráficamente distribuido El dato inicial obtenido es conocido como variable aleatoria, además de su valor
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este dato está distribuido en el espacio y tiene coordenadas #eo#ráficas, por esta característica es conocido como variable re#ionalizada /ariable 0e#ionalizada, matemáticamente es una función z&x' donde x es un punto o un vector en 0n, representando a una función aleatoria F&x' !a finalidad es encontrar las características de la función F&x' para hacer las estimaciones de posibles puntos desconocidos /ariable 0e#ionalizada presenta una estructura espacial de correlación &autocorrelación'
+oda variable re#ionalizada está formada por dos
componentes, una estructurada &marca la relación entre el valor de la variable y puntos próximos' y una se#unda componente aleatoria &representa un valor desconocido' @
V!"'&!+
El vario#rama es una herramienta que permite analizar el comportamiento espacial de una variable sobre una zona dada y modela como dos valores en el espacio se ponen en correlación Es un estimador de la varianza poblacional, por lo tanto, debe tener una tendencia de estacionaridad y es un soporte para las técnicas del ?ri#in# ya que permite representar cuantitativamente la variación de un fenómeno re#ionalizado en el espacio El vario#rama está relacionado con la dirección y la distancia &h' El vario#rama se ve limitado porque es un estadístico de dos puntos y además porque es extremadamente sensible a valores extremos El vario#rama está formado por los si#uientes elementos) E$%+%0'- *%$ V!"'&!+
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C
E%/0' N,&&%0 (C')
Esta discontinuidad se
puede dar también debido a errores en la medición o a una pobre precisión analítica D
C,-- *%$ %%/0' %"0
!a presencia de 8microGestructuras: &variabilidad a escala muy
pequeña en comparación con la escala de observación' !a presencia de errores de medición &errores fundamentales, de se#re#ación, delimitación, extracción, preparación y
análisis químico' !a presencia de errores en la ubicación de los datos &coordenadas equivocadas' *oporte de la medición es muy pequeño &efecto de soporte' 3uestreo preferencial en zonas de altas leyes &y de alta variabilidad debido al efecto proporcional'
S"$$ (C) El sill conocido también como !a 83eseta: es el valor máximo que alcanza el semivario#rama cuando la variable es estacionaria +eóricamente, la meseta coincide con el valor de la varianza y por tanto un buen estimador de la misma será la varianza experimental de los datos
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H R&' () 4onocido también como $lcance, el 0an#o es la distancia a la cual el vario#rama se estabiliza y las muestras se relacionan espacialmente I
E-/$ (C0) E- %$ $'! 0$ ?,% C' @ C S"$$
6 M'*%$'- 0%!"/'- *% !"'&!+ !os modelos teóricos se a"ustan a un modelo de vario#rama experimental y son capaces de explicar los diferentes comportamientos que pueden tener las variables en el espacio !os modelos más comunes son El Efecto
*u comportamiento en el ori#en, el cual puede ser lineal, parabólico y con efecto de pepita
7
!a presencia o ausencia de meseta
E%/0' %"0 ,!' G!"/' *%$ E%/0' P%"0
0 h s
0 h 0
si h si
S
+ ! & ' " ! V
D"-0(/"
El modelo Efecto
H CAPITULO II H= E%/0' %"0. S,#+,%-0! 1 !a muestra tomada no contiene nin#ún elemento de interés, lo cual indicara que el mineral no contiene este elemento
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*ubmuestra @) !a muestra tomada contiene un #ran porcenta"e del elemento del interés lo cual indicara que el mineral contiene un alto porcenta"e de este elemento
H@
ERROR DE MUESTREO El error de muestreo mostrado en la lámina E%/0' P%"0 está llevado al extremo En este e"emplo el error de muestreo es total
AJué ocurre cuando se comenten errores de muestreo en el control de sus procesosB
.bserve la lámina si#uiente, /ersiones de un
VERSIONES DE UN PROCESO G%%!$+%0% %"-0% 0!%- %!-"'%-
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HC
-3<.0+$24-$ (E! 3E*+0E. 2ormalmente un proceso se encuentra en una de estas tres condiciones
!a primera versión, !o que creemos que el proceso es, se presenta cuando no tenemos información representativa de los procesos 2os ocurren cosas no pro#ramadas y la mayor parte de las veces, no deseadas !a única forma se#ura de salir de esta situación es por medio de un sistema cuyo error de muestreo sea ba"o
Ka"o esta condición podemos conocer !o que el proceso realmente es
na vez lle#ado a esta versión, podemos llevar a nuestro proceso a !o que deseamos que sea, más simple, menos comple"o y más predecible de lo que es
3edir bien, E* la única forma de controlar un proceso
!o que usted puede medir bien, lo puede administrar
I C"0,$' III I=
SOFTARE MINERO8GEOLÓGICO
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*on herramientas informáticas provistas de al#oritmos que facilitan la visualización #ráfica de un yacimiento mineral y además $#ilízalos cálculos, y permiten una óptima #estión de los recursos minerales en cuanto a costo y tiempo I@
PROGRAMAS APLICADOS AL EFECTO PEPITA
9:,; ,%*' </%! /' SG%MS= En 0ec3in se puede compositar la muestra, diseñar el modelo de bloques limitarlos a un cuerpo sólido
$ los compositios se les puede realizar un estudio exploratorio de muestras en *1e3s
> se puede estimar bloques aplicabndo al#oritmos ?ri#in# en *1e3s
ESTUDIO E>PLORATORIO DE DATOS
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ESTUDIO VARIOGRANA ESTIMACIÓN
6 CONCLUSIONES
El efecto pepita representa la discontinuidad en el semivario#rama para distancias que sean menores que la menor distancia dada entre los puntos muestrales
El efecto pepita nos ayuda a controlar un proceso y evitar errores de muestreo
7 RECOMENDACIONES
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