AtrásDescubre cómo K-MINE incorpora KNA para optimizar discretización, tamaño de bloque y vecindario de búsqueda. Mejora la precisión del modelo de bloques con parámetros de kriging validados.
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¿Qué es KNA y por qué importa en minería?
Kriging Neighbourhood Analysis en K-MINE es una herramienta clave de geoestadística para optimizar los parámetros de estimación de recursos. Permite evaluar discretización del bloque, tamaño de bloque y configuración del vecindario de búsqueda para reducir sesgo condicional y mejorar la precisión del modelo de bloques.
Preparación geoestadística previa
Antes de ejecutar KNA, el flujo de trabajo incluye análisis estadístico preliminar, construcción de mapas de anisotropía y ajuste de modelos de variogramas para los ejes del elipsoide de búsqueda. Estos insumos definen continuidad y direccionalidad del yacimiento y son la base para una estimación robusta.
Discretización del bloque
Durante la estimación por discretización, el usuario puede seleccionar un modelo de bloques existente o definir manualmente el tamaño virtual del bloque en X, Y y Z. Según el número de puntos de discretización elegido, el bloque se subdivide en celdas uniformes en las tres direcciones. El objetivo es capturar gradientes de ley dentro del bloque sin sobredimensionar el costo computacional.
Criterios de optimización
Los indicadores clave son el sesgo condicional, la pendiente de regresión y la eficiencia del kriging. Se buscan combinaciones que maximicen eficiencia y aproximen la pendiente a 1 con el menor sesgo posible. K-MINE permite comparar escenarios y seleccionar el valor óptimo de discretización.
Optimización del tamaño de bloque
Con la discretización definida, se evalúa el tamaño de bloque operativo. Probar diferentes dimensiones ayuda a equilibrar resolución geológica y requisitos de planificación minera. El tamaño elegido debe representar la selectividad real de la operación y mantener estabilidad estadística.
Vecindario de búsqueda y selección de muestras
KNA facilita definir cuántas muestras utilizar, sus distancias máximas y cómo ponderarlas. Se pueden aplicar elipsoides anisotrópicos, partición por octantes y límites por sector para evitar clustering. El módulo ayuda a determinar la cantidad óptima de muestras, controlar pesos negativos y fijar topes por muestra o por sondeo para reducir sobreinfluencia.
Métodos de kriging disponibles
K-MINE admite kriging simple, kriging ordinario, kriging con deriva externa, cokriging y otros métodos. Estas variantes permiten incorporar media global, tendencias externas y variables secundarias cuando mejora la correlación espacial y la predictibilidad del modelo.
Control de calidad y reporte
El flujo de KNA incluye revisión de pesos negativos, análisis de sesgo condicional y gráficos de validación como Q-Q y swath plots. El resultado es un conjunto de parámetros de kriging optimizados que garantizan estimaciones más precisas y consistentes con la geología. Estos parámetros pueden trasladarse al modelo de bloques para la estimación final y su posterior reconciliación.
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