Aspectos relevantes a considerar durante un modelo de Recursos Minerales

El día de hoy quiero plantear y comentar los conceptos básicos que se deben manejar al momento de desarrollar un modelo de Recursos Minerales.

Como esta entrada presentará temas generales, está pensada para un público que recién comienza en este mundo, así que no encontrarán detalles o información más compleja. Si quieren complementar más, les fui dejando enlaces a artículos de geostatisticslesson.com, un sitio que me gusta mucho para consultar aspectos más técnicos.

Vamos en orden:

1. Base de datos:

Toda estimación de Recursos Minerales comienza y depende de una base de datos confiable. La información recolectada en terreno, particularmente a través de sondajes, constituye el insumo fundamental para construir modelos geológicos y estimar leyes.

Una base de datos típica incluye la ubicación y orientación de los sondajes (collares y desviaciones), descripciones geológicas, leyes químicas, densidades, y controles de calidad (QA/QC). La integridad de esta información debe validarse antes de cualquier modelado: esto implica revisar coordenadas y trayectorias, duplicación de muestras y la correcta codificación de litologías o zonas mineralizadas.

La implementación de rutinas de control de calidad, como el uso de estándares, duplicados y blancos, es fundamental para asegurar la confiabilidad de los resultados analíticos. Asimismo, una base de datos bien estructurada y protegida facilita la trazabilidad de los datos y permite actualizaciones eficientes a medida que se obtienen nuevos resultados.

2. Geología del depósito:

Para conectar los datos obtenidos con el modelo que se realizará, es esencial comprender la geología del depósito porque la mineralización sigue patrones controlados por estructuras, litologías, alteraciones y procesos geológicos que deben ser interpretados. Por este motivo, el rol del geólogo nunca podrá ser reemplazado, pues la experiencia y conocimientos profesionales que este aporte serán fundamentales para la coherencia del modelo.

Esta mezcla entre los datos y la interpretación del geólogo se traduce en modelos tridimensionales que representan la geometría del cuerpo mineralizado, los contactos entre unidades y la distribución de los diferentes dominios geológicos. Las superficies modeladas no solo son útiles para visualizar el depósito, sino que son cruciales para definir los dominios de estimación, es decir, las zonas dentro de las cuales se asume que las leyes presentan comportamientos estadísticos similares.

Les recomiendo revisar el contenido de: https://geostatisticslessons.com/lessons/stationarity.

3. Estadística y geoestadística:

Antes de estimar leyes, es necesario entender cómo se distribuyen y varían en el espacio. El análisis estadístico básico incluye histogramas, medidas de tendencia y dispersión, y la identificación de valores extremos (outliers), que podrían requerir ser tratados para evitar sobreestimar el metal contenido. También es necesario realizar análisis multivariable si hay más de un elemento de interés, o si existen correlaciones significativas entre ellos.

Desde la perspectiva geoestadística, el análisis de continuidad espacial, a través de variogramas es esencial. El variograma permite modelar cómo varía una ley con la distancia y en qué direcciones tiene mayor continuidad. Esto es clave para elegir los parámetros de estimación y, en última instancia, para construir un modelo que respete el comportamiento real del depósito.

Para tener más información, les recomiendo revisar estas páginas: https://geostatisticslessons.com/lessons/nuggeteffect, https://geostatisticslessons.com/lessons/variogramanisotropy, https://geostatisticslessons.com/lessons/variogramparameters

4. Estimación de leyes y simulaciones condicionales:

Con una base de datos depurada, una interpretación geológica clara y un análisis estadístico sólido, podemos continuar con la estimación de las leyes. Esto se hace usualmente a través de métodos como kriging, inverso de la distancia (IDW), métodos no lineales, o simulaciones condicionales, aplicados sobre un modelo de bloques que discretiza el depósito en pequeñas unidades volumétricas.

La elección del método depende de los objetivos del estudio. El kriging, por ejemplo, es útil cuando se busca una estimación única y sin sesgo, mientras que las simulaciones condicionales permiten modelar la variabilidad y cuantificar la incertidumbre, lo que es clave en etapas tempranas de evaluación o planificación minera probabilística.

Esta etapa implica definir parámetros como el tamaño de bloque, el radio de búsqueda, la cantidad mínima y máxima de muestras, y respetar los dominios previamente definidos. La estimación se realiza dentro de cada dominio de manera separada para evitar mezclar poblaciones con comportamientos distintos.

Les recomiendo revisar el contenido de: https://geostatisticslessons.com/lessons/localization

5. Validación del modelo:

Una vez estimadas las leyes, el modelo debe ser validado. Esta etapa es clave para verificar que los resultados sean coherentes con los datos originales.

La validación incluye comparaciones estadísticas, análisis visuales en secciones y plantas, y herramientas como los swath plots, que muestran tendencias por zonas.

Otro aspecto importante es evaluar el nivel de suavizamiento, ya que puede hacer que el modelo subestime los valores altos y sobreestime los bajos. Dependiendo del uso del modelo, este efecto puede ser aceptable o requerir ajustes, como la aplicación de técnicas no lineales (por ejemplo, condicionamiento uniforme localizado) o el uso de simulaciones.

Si quieren más información, pueden revisar: https://geostatisticslessons.com/lessons/changeofsupport

6. Clasificación de recursos:

Una vez validado el modelo, los recursos estimados deben clasificarse según el nivel de confianza en los datos, la geología y la estimación. Esta clasificación es esencial para informar decisiones económicas y cumplir con estándares internacionales como JORC y NI 43-101 entre otros.

Los recursos se dividen en tres categorías, decreciendo en su confianza:

• Medidos
• Indicados
• Inferidos

La clasificación no depende solo de la densidad de datos, sino también de la continuidad y complejidad geológica, la calidad de la base de datos y la robustez del modelo. El análisis de incertidumbre en diferentes volúmenes de producción y diferentes distancias entre sondajes, a partir de simulaciones condicionales, permite justificar cada categoría.

7. Modelos integrados y gestión de la incertidumbre

El enfoque tradicional de modelar la geología de forma determinista y estimar leyes por kriging ha sido fundamental para el desarrollo de la industria minera. Sin embargo, este enfoque presenta limitaciones importantes cuando se trata de capturar la variabilidad e incertidumbre inherentes a los depósitos minerales.

Hoy, la industria tiene la oportunidad de avanzar hacia modelos estocásticos e integrados, donde no solo las leyes, sino también la geología, los parámetros metalúrgicos y geotécnicos, se simulan en múltiples realizaciones posibles. Este enfoque no busca predecir un único resultado, sino que entender el rango de posibles realidades, cuantificar el riesgo y tomar decisiones más robustas.

Al trabajar con múltiples realizaciones, en lugar de un solo modelo suavizado, es posible integrar la incertidumbre en la planificación minera, el diseño de mina y la evaluación económica.

Por último, quiero decir que para avanzar hacia esta nueva forma de modelar se requieren herramientas, conocimiento especializado y una mentalidad abierta al cambio. Pero es, sin duda, el camino necesario para enfrentar la creciente complejidad técnica-económica que enfrenta la minería.