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Simulación Condicional para la Modelización de Recursos Minerales Taller | 4 a 6 de Mayo, 2017 | Lima, Perú
Aprenda como mejorar la exactitud global de sus modelos de recursos minerales usando simulación geoestadística. Vaya más allá de la estimación y sus limitaciones modelizando la variabilidad de las leyes y su incertidumbre.
Dirigido a: • Geólogos que ya tienen experiencia creando modelos y reportes de recursos minerales
• Ingenieros de minas interesados en entender cómo la incertidumbre de las leyes afectan sus planes de minado
Sinopsis: Este taller instruirá a los asistentes en cómo aplicar la simulación condicional para la evaluación de recursos minerales. Los materiales teóricos ofrecen una comprensión del potencial de la Geoestadística más allá de las limitaciones de la estimación determinística. Los ejercicios prácticos, usando datos reales, instruirán a los participantes en cómo crear modelos de recursos minerales que indican el rango de incertidumbre local y global en las leyes de un yacimiento y que no presentan los sesgos típicos de la estimación. Se proveerán licencias temporales de Datamine Studio RM durante el taller.
Aprenda a: • Construir modelos simulados a partir de datos crudos
• Caracterizar la incertidumbre local y global de las leyes de un yacimiento
• Construir modelos de recursos con mayor exactitud global
• Validar modelos simulados usando diversos criterios
• Usar los resultados de la simulación para evaluar la capacidad de un modelo simulado de predecir la ley y tonelaje del mineral
3 de Mayo, 2017 | Entrenamiento en Datamine Studio RM Este entrenamiento es gratuito y opcional, pero se recomienda a todos los participantes del taller de simulación quienes aún no se han familiarizado con este nuevo software. Esta sesión será dirigida por Guiselle Valderrama de Datamine Perú.
4 a 6 de Mayo, 2017 | Taller de Simulación Condicional
La Dra. Oy Leuangthong (SRK Canadá) impartirá las sesiones teóricas y el Dr. David Machuca (SRK Canadá) dirigirá los ejercicios prácticos con el apoyo de especialistas de Datamine Perú y de geólogos de recursos de SRK Perú. Los temas del curso incluyen:
• Pre-procesamiento de datos para simulación:
Desaglomerado, análisis exploratorio de datos, transformación Gaussiana
• Variografía con datos transformados Gaussianos
• Configuración de la simulación: tamaño de celda, estrategia y parámetros de búsqueda, grillas múltiples, tipo de krigado, número de realizaciones
• Ejecución de la simulación y verificaciones que incluyen la revisión de la reproducción del histograma y variograma
• Post-procesamiento de las realizaciones, estimados ´Etype´, proporciones y leyes de desmonte y mineral, cambio de escala de las realizaciones, verificación de los resultados del pos-procesamiento
• Uso del modelo simulado para la clasificación de recursos y la delimitación entre desmonte y mineral
• Temas avanzados (si el tiempo lo permite): Co-simulación de dos variables. Introducción teórica a otros tipos de simulación (disponibles fuera de Datamine) incluyendo Simulación de Indicadores, Simulación Gaussiana Truncada, Simulación de Puntos Múltiples
Inscripciones
Inversión: Hasta el 5 de abril: US$650Después del 5 de abril: US$800
Contacto: José Gutiérrez, [email protected] Fernando Saez, [email protected]
Oy Leuangthong PhD, PEng Consultora Principal (Geoestadística)
La Dra. Leuangthong cuenta con 15 años de experiencia en la aplicación de la geoestadística para la caracterización de recursos y la evaluación de la incertidumbre. Ella se especializa en estimación de recursos
y simulación condicional y ha desarrollado estudios de simulación para proyectos de cobre, oro, zinc, níquel, y uranio en América del Norte y del Sur, África y Australia.
La Dra. Leuangthong ha enseñado geoestadística a ingenieros y geólogos de compañías internacionales y también a estudiantes de pre y posgrado de las universidades de Alberta y Toronto. Ella es autora y coautora de dos libros y más de 40 artículos técnicos sobre geoestadística.
David Machuca PhD Consultor Senior (Geoestadística)
El Dr. Machuca cuenta con 13 años de experiencia en la modelización de recursos no renovables y es un experto en estimación y simulación geoestadística y en el desarrollo de algoritmos y aplicaciones geoestadísticas. Su
experiencia incluye la evaluación de recursos minerales y energéticos en diversos tipos de yacimientos, además de la investigación y desarrollo de métodos avanzados de simulación geoestadística en la Universidad McGill.
Él ha publicado 18 artículos técnicos y enseñado geoestadística básica y avanzada en Universidades y compañías de Canadá, México, Ecuador y Perú.
Instructores de SRK Canadá
Las vacantes son limitadas. ¡Matricúlese hoy!
