Estimación de reservas auríferas en operación de pequeña minería mediante muestreo en galerías de exploración
El presente proyecto implementó métodos geoestadísticos con el objetivo de estimar concentraciones de oro en sector de una operación minera de pequeña escala, ubicada en el distrito minero de Camilo Ponce Enríquez. Para este fin, se realizó una campaña de muestreo en 3 galerías de exploración, obten...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | Tesis de maestría |
| Estado: | Published version |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | UAZUAY |
| Repositorio: | Repositorio Universidad del Azuay |
| Lenguaje: | Español |
| OAI Identifier: | oai:dspace.uazuay.edu.ec:datos/16124 |
| Acceso en línea: | http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/16124 |
| Nivel de acceso: | Acceso abierto |
| Palabra clave: | RESERVAS AURÍFERAS PEQUEÑA MINERÍA MUESTREO EN GALERÍAS GEOESTADÍSTICA PLANIFICACIÓN MINERA |
| Sumario: | El presente proyecto implementó métodos geoestadísticos con el objetivo de estimar concentraciones de oro en sector de una operación minera de pequeña escala, ubicada en el distrito minero de Camilo Ponce Enríquez. Para este fin, se realizó una campaña de muestreo en 3 galerías de exploración, obteniendo un total de 305 tomadas a lo largo de estas labores. Estas galerías, están separas entre sí por un desnivel de 50 metros, con una longitud promedio de 200 metros, y fueron desarrolladas con la intención de investigar una potencial zona de explotación. La prioridad de la campaña de muestreo fue capturar la variabilidad espacial de la zona de estudio. Para facilitar la modelización geoestadística, se sometió a las coordenadas de los puntos de muestreo a una reducción de dimensión espacial, utilizando una técnica matemática conocida como la Descomposición de Valores Singulares (SVD). Esta técnica permitió proyectar coordenadas de 3 dimensiones a 2 dimensiones en el plano Y-Z. Lo que permitió el uso de técnicas de interpolación geoestadística en el software ArcGIS. Los resultados crearon un modelo predictivo fiable. Este modelo permitió calcular la cantidad de reservas de oro en el área de estudio, totalizando 163 kilogramos de oro. El estudio permitió crear no solo una estimación de las reservas en el área de estudio, si no también, identificar áreas con mayores concentraciones de oro, generando información esencial para las decisiones de viabilidad económica y la planificación minera para una futura fase de explotación. |
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