Geoinformática y geoestadística: descripción general

Aplicación de técnicas geoestadísticas para la determinación de una zona anómala de un yacimiento de mineral de cobre en el área de la mina de Polkowice (región de Lubin-Sieroszowice, parte suroeste de Polonia)

Barbara Namyslowska-Wilczynska

En este artículo se presentan los resultados de las investigaciones sobre la variación espacial de los principales parámetros geológicos de los recursos minerales estratégicos, concretamente los depósitos de mineral de cobre de la mina de Polkowice, que se encuentran en la región de Lubin-Sieroszowice (sudoeste de Polonia). Los estudios se basaron en los datos obtenidos mediante el muestreo del depósito de mineral de Cu con muestras de ranuras distribuidas de manera mayoritariamente uniforme (a un espaciamiento de 15-20 m) sobre el área P-1 de la mina de Polkowice. Los estudios se centraron en el grado, el espesor y la cantidad (acumulación) de Cu del depósito (recuperable) concentrado en areniscas de Whiteliegendes, lutitas cupríferas de Zechstein y formaciones calcáreas-dolomíticas. Se han utilizado métodos geoestadísticos seleccionados, es decir, kriging ordinario, kriging indicador agrupado y simulación de bandas de giro condicional para la determinación de zonas anómalas del depósito de mineral de Cu.

En la primera etapa de los estudios espaciales se utilizó el kriging ordinario (de bloques) para la estimación de los promedios estimados Z* (con varianza mínima de estimación σk 2) de los parámetros del depósito dentro del bloque P-1. Se calcularon y modelaron variogramas isotrópicos mediante el uso de modelos geoestadísticos y luego se aplicó el kriging ordinario. A continuación, se calcularon los semivariogramas indicadores para los siguientes valores de corte de los parámetros estudiados: ley de Cu>1,7%, 2,2%, 2,7%; espesor>2,5
m, 3,0 m, 3,5 m y cantidad>20[%mt/m2],>25 [%mt/m2],>30 [%mt/m2]. Los valores de probabilidades P en los centros de bloques de la cuadrícula elemental, que cubre el bloque minero P-1, se estimaron mediante el kriging indicador agrupado, teniendo en cuenta los parámetros de los modelos de semivariogramas indicadores. Como resultado de las estimaciones de indicadores realizadas, se obtuvieron imágenes de las distribuciones de los valores P de probabilidad en mapas raster de superación de los puntos de corte asumidos.

En una etapa sucesiva de los análisis se aplicó una técnica de simulación de bandas de giro condicional. La simulación de bandas de giro se realizó tomando en cuenta en los cálculos los modelos teóricos ajustados a los semivariogramas gaussianos de los parámetros del yacimiento. Se elaboraron mapas estadísticos de las distribuciones de valores simulados Zs para la cantidad (media de los valores simulados Zs, desviación estándar de las realizaciones σs, realización más grande Zs, realización más pequeña Zs) y mapas raster de probabilidades P de exceder los umbrales asumidos (por encima de los valores de corte de cantidad > 20[%mt/m2], >25[%mt/m2], > 30[%mt/m2] y por debajo de los valores de corte < 20[%mt/m2], <25[%mt/m2], < 30[%mt/m2]).
Una comparación de los resultados obtenidos con respecto a las técnicas geoestadísticas utilizadas hace posible una mejor elección, indicando un método más útil y eficiente para estimar los parámetros de los recursos minerales y la determinación de una zona anómala de un depósito de mineral de cobre.