Planeacion geostadistica de un depósito de carbón – Mina Cerrejón-

Abstract

La planeación minera del carbón en el cerrejón se ha desarrollado empleando métodos de estimación tradicional como el inverso de la distancia para la estimación de recursos y de variables de calidad. Este tipo de método no tienen en cuenta el error en la estimación y por ende tienen mayor incertidumbre. Teniendo en cuenta que la estimación de recursos es la base de los planes mineros utilizados para establecer las metas de producción y como motivación adicional de utilizar métodos geoestadísticos para estimar en un depósito de carbón, se realizó una comparación entre el método de estimación actual inverso de la distancia, kriging ordinario, intervalos de confianza y simulación con secuencial condicional gaussiano. La zona de estudio fue en el área centro en el tajo 100 con datos del manto AB, la información fue ajustada con un factor para la protección de los datos e igualmente los resultados reales de la zona excavada con la cual se comparó. El análisis se dividió en dos partes: la primera orientada a variables de calidad donde se estudiaron el poder calorífico (Btu/lb), cenizas (%) y humedad total (%), estimando el poder calorífico con inverso de la distancia con media y desviación estándar de 12,219 ±485 Btu/lb , kriging ordinario de bloques con 12,342 ±301 Btu/lb, simulación condicional gaussiana con 12,144 ±195 Btu/lb y se comparó con el valor real 12,046 Btu/lb, por lo cual la mejor aproximación se obtuvo con la simulación condicional gaussiana y adicionalmente es la que mejor representa el comportamiento del poder calorífico del manto AB. El segundo análisis se hizo utilizando el espesor(m) del manto de carbón, como variable critica para estimar recursos recuperables. Se estimó por inverso de la distancia con media de 4,43m, kriging ordinario de bloques con media 4,26m e intervalos de confianza con valor pesimista de 3,53m, promedio de 4,26m y optimista de 5,53m. La conclusión, a la que se llegó luego de ambos análisis, es que utilizar la geoestadística es la mejor técnica para tener una estimación más confiable y una mejor representatividad en el comportamiento de las variables en los mantos de carbón.

Abstract: Coal mining in El Cerrejon has been developed using traditional estimation methods as the inverse of the distance for estimating resources and quality variables. This type of method does not take into account the error in the estimation and therefore has greater uncertainty. Taking into account that the estimation of resources is the basis of the mining plans used to establish the production goals and as an additional motivation to use geostatistical methods to estimate a coal deposit, a comparison was made between the current reverse estimation method of the distance, ordinary kriging, confidence intervals and simulation with sequential Gaussian conditional. The study area was in the center area in pit 100 with data from the seam AB the information was adjusted with a factor for the protection of the data and also the actual results of the excavated area with which it was compared. The analysis was divided into two parts: the first one oriented to quality variables where the calorific power (Btu/lb), ash and total humidity were studied estimating the calorific power with inverse of the distance with mean and standard deviation of 12,219 +/- 485 Btu/lb ordinary kriging of blocks with 12,342 +/-301 Btu/ lb , conditional simulation Gaussian with 12,144 +/- 195 Btu/lb and was compared with the real value 12,046 Btu / lb, so the best approximation was obtained with the conditional Gaussian simulation and additionally is the one that best represents the behavior of the caloric power of seam AB. The second Analysis was done using the thickness (m) of the carbon seam, as a critical variable to estimate recoverable resources. It was estimated by the inverse of the distance with average of 4.43m, ordinary kriging of blocks with average 4 and confidence intervals with pessimistic value of 3.53m, average of 4.26m and optimistic of 5.53m The conclusion after both analysis, is that to use the geostatistics is the best technique to have a more reliable estimate and a better representation of the behavior of the variables in the carbon seams.