Grand canonical ensamble Montecarlo aplicado a modelo geoestadístico

Tesis (Ingeniero Civil en Minas)La actividad minera es la industria que requiere mayor inversión y conlleva el mayor riesgo, por lo que una preocupación constante es poder reducir la inversión y el nivel de incertidumbre con que se presenta el mineral económico, en este ámbito es muy importante la geoestadística aplicada a la evaluación de yacimientos mineros, ya que, es la que nos permite realizar una estimación de recursos y reservas. A través de este trabajo de tesis se analiza una de las aplicaciones de la geoestadística en la minería, la estimación de recursos, específicamente, enfocado a conocer y obtener información de las leyes del cuerpo mineral en que la variabilidad de ellas y la incertidumbre sea la menor posible, es por ello que la estimación de leyes juega un papel fundamental y se debe encontrar la forma en que estas estimaciones sean lo más cercanas a la realidad. El presente estudio se enfoca en la realización de la base de un modelo geoestadístico sustentado en la programación computacional utilizando el software Force 2.0 (Fortran), en el cual se trabaja sobre una matriz y se realizan una serie de rutinas y subrutinas para su modificación hasta lograr una matriz ampliada. El estudio está basado en la aleatoriedad de Montecarlo y el Modelo Gran Canónico, con el que se pretende generar configuraciones que logren descifrar las leyes de posiciones sin valor conocido. Este trabajo tiene 2 partes principales, una parte teórica que muestra los conceptos, herramientas y principales métodos geoestadísticos utilizados en minería y otra parte enfocada en la creación de la base de un modelo geoestadístico utilizando un programador computacional que permite analizar y trabajar sobre una base de datos reales mediante una matriz ampliada