Los modelos geometalúrgicos se aplican a recursos minerales, es decir a los recursos sobre los cuales existen perspectivas razonables para una eventual extracción económica. La importancia de los modelos geometalúrgicos es que permiten sustentar la planificación geo-minero-metalúrgica en los proyectos y en la operación.
Empírica está desarrollado una metodología de estimación de resultados geometalúrgicos dentro del modelo de largo plazo, basándose en pruebas de Pozos de Avance (PA) y Pozos de Tronadura (PT) del modelo de corto plazo. El objetivo principal de este análisis es medir el impacto en el desempeño global de la planta a través de la estimación de la diferencia de los parámetros geometalúrgicos del bloque obtenidos con dos modalidades diferentes de muestreo.
El análisis realizado, logra comparar los resultados obtenidos de pruebas de largo plazo (geometalúrgicas) con data recopilada en pruebas de corto plazo (PA y PT), entre estas granulometrías, cinética de molienda, cinética de flotación, etc.
Este análisis ha sido desarrollado utilizando técnicas de ciencia de datos y data mining, mediante el uso del lenguaje de programación “R”.
La ciencia de datos tiene como primera regla que “la revisión aislada de conjuntos de datos no es una labor productiva y es provechosa solo cuando se combinan conjuntos de datos y se emplea un análisis efectivo sobre diferentes conjuntos a fin de detectar patrones y valores atípicos”.
De esta manera, los datos de forma individual o aislada no tienen valor por sí mismos, mientras que la agrupación de ellos permite obtener información integrada de carácter poblacional que es muy útil en los procesos que siguen
Fuente: Propiedad de Empírica. Resultados (azul): geomet; (rojo): PA o PT.
Al generar modelos, con la información recopilada, es posible obtener conocimiento que es vital para la toma de decisiones estratégicas involucrando geología, procesos/metalurgia y planificación.
¿Interesado en conocer las relaciones encontradas y explicados a través de modelos? ¿Cómo y dónde aplicar ciencia de datos en minería? ¡No te pierdas los tópicos de las próximas semanas!
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