Planeacion geostadistica de un depósito de carbón – Mina Cerrejón- (2017)
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.