Analísis de Incertudumbres y Clasificación de Recursos Minerales | Formación
Aprenda las técnicas de simulación condicional aplicadas a la evaluación de incertidumbres y cómo usarlas para la clasificación de recursos.
Objectivos
- Aprenda la teoría y la práctica de las diversas técnicas de simulaciones condicionales aplicadas a variables continuas y categóricas y cómo procesar los resultados de la simulación para un análisis exhaustivo de las incertidumbres de los contenidos y dominios geológicos.
- Descubra los aspectos prácticos y teóricos de los diferentes métodos de clasificación de recursos minerales. Compare sus pros y contras.
Principales características
- La mitad del curso está dedicado a presentaciones metodológicas, la segunda mitad a ejercicios prácticos sobre casos reales para profundizar la comprensión de conceptos. El foco está en ilustraciones y contribuciones prácticas de los conceptos abordados.
- Ejercicios prácticos con Isatis.neo Mining.
- Material didáctico del curso proporcionado.
Quién debe atender
Este curso está dirigido a geólogos, ingenieros y otros profesionales que buscan un conocimiento teórico y práctico sólido de simulaciones condicionales para aplicaciones mineras.
Contenido del curso
- Revisión de geoestadística lineal y no lineal y sus papeles en la evaluación de incertidumbres: varianza de dispersión, cambio
de soporte, efecto de información, etc… - Revisión completa de los métodos de simulación condicional disponibles en Isatis.neo Mining:
- Simulaciones de variables continuas: Turning Bands y simulaciones directas de bloques.
- Simulaciones de variables categóricas: Simulaciones de indicadores secuenciales y simulaciones plurigaussianas.
- Evaluación de las incertidumbres sobre la estimación de los recursos recuperables.
- Revisión y comparación de los diferentes métodos de clasificación de recursos: diferentes criterios relacionados con el krigagem y la malla de perforación, intervalos de confianza calculados en simulaciones.
- Estudios de casos: evaluación del riesgo e incertidumbre de las estimaciones.
Pre-requisitos
Como el curso se refiere a conceptos geoestadísticos avanzados, es muy recomendable que los participantes tengan un sólido conocimiento de variografía y krigagem.