Evaluación geoestadística del cumplimiento del porcentaje de recuperación de carbón en tajo Annex - Cerrejón

Ilustraciones

Autores:
Daza Contreras, Leibnith Beatriz
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86220
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Palabra clave:
620 - Ingeniería y operaciones afines::622 - Minería y operaciones relacionadas
Minas de carbón
Carbón
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Geología - Métodos estadísticos
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spelling Atribución-NoComercial 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sánchez Arredondo, Luis Hernána114fc8f1ecb4f1ba406cb7c75c4a948Daza Contreras, Leibnith Beatrizeb47cc5cb87eae2ab22356622bea1c912024-06-11T00:53:39Z2024-06-11T00:53:39Z2024-06https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86220Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/IlustracionesEl desarrollo exitoso de un proyecto minero depende directamente de la eficacia en las estimaciones de reservas y en la calidad del mineral, las cuales son generadas a partir de la información geológica, es por tanto que esta investigación busca evaluar las diferencias volumétricas entre la extracción real del tajo Annex y las reservas estimadas, utilizando métodos geoestadísticos aplicables en minería de mantos de carbón. Inicialmente se realizó un análisis exploratorio de datos de las variables regionalizadas, ceniza, azufre y espesor, en donde a partir de histogramas se definió el tipo de distribución espacial de los valores. El estudio fue elaborado utilizando la licencia académica del software Isatis Neo Mining adquirido por la Facultad de Minas de la Universidad Nacional de Colombia. Luego se realizó un análisis estructural para la variable ceniza que consta de la creación de un variograma experimental ajustado a un modelo matemático en donde se interpretó su dependencia y continuidad, posteriormente se realizó la estimación utilizando técnicas tradicionales como el inverso de la distancia al cuadrado (IDC) y métodos geoestadísticos como Kriging Ordinario de bloques (KOB) y Secuencial Gaussiano (SSG). Los valores resultantes de las estimaciones fueron comparados entre sí a partir de la validación de estadísticas y curvas de grado/Tonelaje, considerando 16% de ceniza como el valor de corte para el análisis de la información. Finalmente se obtuvo como resultado que el método Kriging ordinario de bloques (KOB) es el método que se ajusta mejor a la posible realidad, validando así el uso de métodos Geoestadísticos en proyectos mineros de alto impacto para el país. (Tomado de la fuente)The successful development of a mining project depends directly on the effectiveness of reserve estimates and mineral quality, which are generated from geological information. Therefore, the objective of this research was to evaluate the volumetric differences between the actual extraction of the Annex pit and the estimated reserves, using geostatistical methods applicable in coal seam mining. Initially, an exploratory data analysis of the regionalized variables, ash, sulphur and thickness, was carried out, where the type of spatial distribution of the values was defined based on histograms. The study was prepared using the academic license of the Isatis Neo Mining software acquired by the Faculty of Mines of the National University of Colombia. Then a structural analysis was carried out for the ash variable, which consists of the creation of an experimental variogram adjusted to a mathematical model where its dependence and continuity was interpreted. Subsequently, the estimation was carried out using traditional techniques such as the inverse of distance and geostatistical methods. Such as Kriging Ordinary Blocks (KOB) and the Sequential Gaussian (SSG) method. The values resulting from the estimates were compared with each other based on the validation of statistics and grade/tonnage curves, considering 16% ash as the cut-off value for the analysis of the information. Finally, the result was that the ordinary block Kriging method is the method that best fits the possible reality, validating the use of Geostatistical methods in high-impact mining projects for the country.MaestríaMagíster en Ingeniería - Recursos MineralesRecursos Minerales.Sede Medellín50 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - Recursos MineralesFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín620 - Ingeniería y operaciones afines::622 - Minería y operaciones relacionadasMinas de carbónCarbónCenizas de carbón - InvestigacionesGeología - Métodos estadísticosGeoestadisticaCarbónCenizaConciliaciónGeostatisticsCoalKrigingAshReconciliationEvaluación geoestadística del cumplimiento del porcentaje de recuperación de carbón en tajo Annex - CerrejónGeostatistical evaluation of compliance with the percentage of coal recovery in the Annex pit - CerrejónTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMLaReferenciaSrivastava, R. M. (2013). Geostatistics: A toolkit for data analysis, spatial prediction and risk management in the coal industry. In International Journal of Coal Geology (Vol. 112, pp. 2–13). Elsevier.De Souza, L. E., & Costa, J. F. C. L. (2013). Sample weighted variograms on the sequential indicator simulation of coal deposits. International Journal of Coal Geology, 112, 154–163.Benndorf, J. (2013). Application of efficient methods of conditional simulation for optimising coal blending strategies in large continuous open pit mining operations. International Journal of Coal Geology, 112, 141–153.Tercan, A. E., & Sohrabian, B. (2013). Multivariate geostatistical simulation of coal quality data by independent components. International Journal of Coal Geology, 112, 53–66.Cabrera, J. O., De, M., Comisión, L. A., Emery, X., & Martini, M. S. (2009). Universidad de chile facultad de ciencias físicas y matemáticas, departamento de ingeniería de minas.Pardo-Igúzquiza, E., Dowd, P. A., Baltuille, J. M., & Chica-Olmo, M. (2013). Geostatistical modelling of a coal seam for resource risk assessment. International Journal of Coal Geology, 112, 134–140.Díaz Viera, M. A. Geoestadística aplicada, Instituto de Geofísica, UNAM, Instituto de Geofísica y Astronomía, CITMA, Cuba 144 (2002). Emery, X. (2007). Apuntes de geoestadística. Retrieved from https://www.ucursos.clEstudiantesInvestigadoresMaestrosLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/86220/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1122400044.2024.pdf1122400044.2024.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Recursos Mineralesapplication/pdf965042https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/86220/2/1122400044.2024.pdfd6b712c8e46a89d82b80ec727ea0cfbdMD52THUMBNAIL1122400044.2024.pdf.jpg1122400044.2024.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3508https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/86220/3/1122400044.2024.pdf.jpgfb8bfa22dc829b5aae84a74febe298d0MD53unal/86220oai:repositorio.unal.edu.co:unal/862202024-06-10 23:04:48.573Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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