TTE293

3.3 MODELAMIENTO DE UNIDADES GEOMETALURGICAS

3.3.1 MODELAMIENTO 3D

Para la estimación se requiere que las unidades sean modelables, es decir, tengan un sentido

de espacialidad y continuidad, definidas en función de parámetros geológicos (litología y

alteración). En este sentido, se genera el modelamiento de las UGM para poder visualizar e

identificar espacialmente. Las Unidades Geometalúrgicas debe ser consistente con la

geometría, anisotropía y control estructural del yacimiento. La generación de los sólidos se

obtiene a partir de las herramientas de modelamiento a través del software Leapfrog GEO.

3.3.2 MODELOS PREDICTIVOS

Para estimar el consumo de ácido sulfúrico en el yacimiento se requiere una mayor cantidad

de información adicional con el fin de actualizar el modelo de bloques. Para llevar a cabo

esto, se obtiene en primera instancia, a través de modelos predictivos de regresión. La

aplicación de metodología Machine Learning (ML) genera el aprendizaje supervisado de

diversos tipos de modelos predictivos de regresión. El entrenamiento del modelo se realizó a

partir de 101 datos de consumo de ácido con su respectiva mineralogía QEMSCAN, para

proyectar 850 data de mineralogía con consumo. El procedimiento realizado para elaborar

estos modelos fue:

1. Cargar la Base de Datos de QEMSCAN y Test ISO-pH, en interfaz de trabajo en

Jupyter Notebook.

2. Análisis y selección de variables mineralógicas relevantes para el modelo.

3. División de la muestra aleatoriamente. La data se divide en dos grupos, el primero

grupo de entrenamiento, que contienen el 80% de la data, y un segundo grupo

corresponde al 20% restante utilizado para el testeo del modelo.

4. Importar desde Scikit-lear librería para la construcción de modelos de regresión.

5. Evaluación del modelo mediante métrica de rendimiento, utilizando principalmente el coeficiente de determinación 2 y Error Cuadrático Medio .

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