ºÝºÝߣshows by User: saezriv / http://www.slideshare.net/images/logo.gif ºÝºÝߣshows by User: saezriv / Thu, 11 May 2017 22:20:57 GMT ºÝºÝߣShare feed for ºÝºÝߣshows by User: saezriv ESTUDIO DE INDICADORES PARA MEJORAR CONCILIACION MINERA EN UM CERRO LINDO https://es.slideshare.net/slideshow/estudio-de-indicadores-para-mejorar-conciliacion-minera-en-um-cerro-lindo/75903935 congreso2016plantilla-presentacinfinal-170511222057
Los resultados de reconciliación del modelo operativo con el balance metalúrgico para el año 2015 en Unidad Minera Cerro Lindo, evidencian diferencias menores al 5% para los elementos Plomo, Plata y Cobre, y un sesgo mayor al 15% para el elemento Zinc. Ante esta situación, el presente trabajo propone un análisis de subdominios de indicadores para el elemento Zinc como alternativa de solución efectiva para disminuir el sesgo. El estudio de subdominios de estimación con indicadores consiste en primero determinar dominios estructurales mayores, y luego en desarrollar una metodología para encontrar los cut-off que determinarán los dominios de estéril/mineral baja ley y mineral baja ley/alta ley. La correcta determinación de estos subdominios se reflejará en el cumplimiento de las condiciones de estacionaridad y fenómeno intrínseco en cada subdominio encontrado y facilitará la utilización adecuada de la ecuación lineal de estimación. El resultado final permitirá obtener validaciones matemáticas satisfactorias y mejorar los resultados de la reconciliación del modelo operativo con el balance metalúrgico para el elemento Zinc. El estudio realizado muestra una disminución del sesgo para el elemento Zinc; con la disminución del sesgo se disminuye la incertidumbre del modelo operativo y en consecuencia se cuenta con una mayor confianza para la planificación de la actividad extractiva. El ahorro de tiempo y costos asociados contribuyen de manera positiva a la cadena de valor de la compañía minera.]]>
Los resultados de reconciliación del modelo operativo con el balance metalúrgico para el año 2015 en Unidad Minera Cerro Lindo, evidencian diferencias menores al 5% para los elementos Plomo, Plata y Cobre, y un sesgo mayor al 15% para el elemento Zinc. Ante esta situación, el presente trabajo propone un análisis de subdominios de indicadores para el elemento Zinc como alternativa de solución efectiva para disminuir el sesgo. El estudio de subdominios de estimación con indicadores consiste en primero determinar dominios estructurales mayores, y luego en desarrollar una metodología para encontrar los cut-off que determinarán los dominios de estéril/mineral baja ley y mineral baja ley/alta ley. La correcta determinación de estos subdominios se reflejará en el cumplimiento de las condiciones de estacionaridad y fenómeno intrínseco en cada subdominio encontrado y facilitará la utilización adecuada de la ecuación lineal de estimación. El resultado final permitirá obtener validaciones matemáticas satisfactorias y mejorar los resultados de la reconciliación del modelo operativo con el balance metalúrgico para el elemento Zinc. El estudio realizado muestra una disminución del sesgo para el elemento Zinc; con la disminución del sesgo se disminuye la incertidumbre del modelo operativo y en consecuencia se cuenta con una mayor confianza para la planificación de la actividad extractiva. El ahorro de tiempo y costos asociados contribuyen de manera positiva a la cadena de valor de la compañía minera.]]> Thu, 11 May 2017 22:20:57 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/estudio-de-indicadores-para-mejorar-conciliacion-minera-en-um-cerro-lindo/75903935 saezriv@slideshare.net(saezriv) ESTUDIO DE INDICADORES PARA MEJORAR CONCILIACION MINERA EN UM CERRO LINDO saezriv Los resultados de reconciliación del modelo operativo con el balance metalúrgico para el año 2015 en Unidad Minera Cerro Lindo, evidencian diferencias menores al 5% para los elementos Plomo, Plata y Cobre, y un sesgo mayor al 15% para el elemento Zinc. Ante esta situación, el presente trabajo propone un análisis de subdominios de indicadores para el elemento Zinc como alternativa de solución efectiva para disminuir el sesgo. El estudio de subdominios de estimación con indicadores consiste en primero determinar dominios estructurales mayores, y luego en desarrollar una metodología para encontrar los cut-off que determinarán los dominios de estéril/mineral baja ley y mineral baja ley/alta ley. La correcta determinación de estos subdominios se reflejará en el cumplimiento de las condiciones de estacionaridad y fenómeno intrínseco en cada subdominio encontrado y facilitará la utilización adecuada de la ecuación lineal de estimación. El resultado final permitirá obtener validaciones matemáticas satisfactorias y mejorar los resultados de la reconciliación del modelo operativo con el balance metalúrgico para el elemento Zinc. El estudio realizado muestra una disminución del sesgo para el elemento Zinc; con la disminución del sesgo se disminuye la incertidumbre del modelo operativo y en consecuencia se cuenta con una mayor confianza para la planificación de la actividad extractiva. El ahorro de tiempo y costos asociados contribuyen de manera positiva a la cadena de valor de la compañía minera. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/congreso2016plantilla-presentacinfinal-170511222057-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Los resultados de reconciliación del modelo operativo con el balance metalúrgico para el año 2015 en Unidad Minera Cerro Lindo, evidencian diferencias menores al 5% para los elementos Plomo, Plata y Cobre, y un sesgo mayor al 15% para el elemento Zinc. Ante esta situación, el presente trabajo propone un análisis de subdominios de indicadores para el elemento Zinc como alternativa de solución efectiva para disminuir el sesgo. El estudio de subdominios de estimación con indicadores consiste en primero determinar dominios estructurales mayores, y luego en desarrollar una metodología para encontrar los cut-off que determinarán los dominios de estéril/mineral baja ley y mineral baja ley/alta ley. La correcta determinación de estos subdominios se reflejará en el cumplimiento de las condiciones de estacionaridad y fenómeno intrínseco en cada subdominio encontrado y facilitará la utilización adecuada de la ecuación lineal de estimación. El resultado final permitirá obtener validaciones matemáticas satisfactorias y mejorar los resultados de la reconciliación del modelo operativo con el balance metalúrgico para el elemento Zinc. El estudio realizado muestra una disminución del sesgo para el elemento Zinc; con la disminución del sesgo se disminuye la incertidumbre del modelo operativo y en consecuencia se cuenta con una mayor confianza para la planificación de la actividad extractiva. El ahorro de tiempo y costos asociados contribuyen de manera positiva a la cadena de valor de la compañía minera.
from Fernando Saez Rivera
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El presente trabajo propone una metodología para la categorización de recursos minerales aplicando el balanced scorecard, el cual sigue las mejores prácticas de los códigos internacionales (JORC, NI 43-101,etc). El caso de estudio refiere a la veta Soledad localizada en Mina Caylloma propiedad de Minera Bateas. Soledad es una veta angosta polimetálica con altos valores de plata en clavos mineralizados de forma subvertical, está veta estuvo en producción desde el año 2008 hasta el año 2012. El Procedimiento para la Categorización bajo el Balanced Scorecard considera los siguientes parámetros: Confianza geológica (entendimiento de la geometría y complejidad estructural), confianza en la información (Ubicación, QAQC, Base de datos), confianza en la densidad (Métodos y densidad de información), confianza en la densidad de información (espaciamiento de sondajes), y confianza en la estimación (Kriging Efficiency, Slope of regression, Validación de estimación). Cada parámetro se evaluará independientemente asignando un factor específico: bajo (1), Medio (3) y alto (5), a estos factores se multiplica por un peso de acuerdo al nivel de importancia de este parámetro, este nivel es dado por la persona competente. Así se realiza una tabla con cada parámetro a evaluar (Figura 1), realizando en el modelo de bloques evaluación de cada parámetro y un score final. De acuerdo al Score se clasifica en Medido, Indicado e Inferido. Parte del proceso es realizar una expansión de parámetros empleando el vecino más cercano (Nearest neighbour), como por ejemplo al QAQC, Recuperación de muestra, data histórica poco precisa, etc. Otros parámetros se calculan directamente de la estimación como confianza de estimación, distancias promedio; finalmente todos los parámetros son testeados con la información de conciliación disponible. Una vez realizada la categorización, se debe suavizar no haciendo grandes cambios a los resultados iniciales, y finalmente los resultados deben ser chequeados por la persona competente.]]>
El presente trabajo propone una metodología para la categorización de recursos minerales aplicando el balanced scorecard, el cual sigue las mejores prácticas de los códigos internacionales (JORC, NI 43-101,etc). El caso de estudio refiere a la veta Soledad localizada en Mina Caylloma propiedad de Minera Bateas. Soledad es una veta angosta polimetálica con altos valores de plata en clavos mineralizados de forma subvertical, está veta estuvo en producción desde el año 2008 hasta el año 2012. El Procedimiento para la Categorización bajo el Balanced Scorecard considera los siguientes parámetros: Confianza geológica (entendimiento de la geometría y complejidad estructural), confianza en la información (Ubicación, QAQC, Base de datos), confianza en la densidad (Métodos y densidad de información), confianza en la densidad de información (espaciamiento de sondajes), y confianza en la estimación (Kriging Efficiency, Slope of regression, Validación de estimación). Cada parámetro se evaluará independientemente asignando un factor específico: bajo (1), Medio (3) y alto (5), a estos factores se multiplica por un peso de acuerdo al nivel de importancia de este parámetro, este nivel es dado por la persona competente. Así se realiza una tabla con cada parámetro a evaluar (Figura 1), realizando en el modelo de bloques evaluación de cada parámetro y un score final. De acuerdo al Score se clasifica en Medido, Indicado e Inferido. Parte del proceso es realizar una expansión de parámetros empleando el vecino más cercano (Nearest neighbour), como por ejemplo al QAQC, Recuperación de muestra, data histórica poco precisa, etc. Otros parámetros se calculan directamente de la estimación como confianza de estimación, distancias promedio; finalmente todos los parámetros son testeados con la información de conciliación disponible. Una vez realizada la categorización, se debe suavizar no haciendo grandes cambios a los resultados iniciales, y finalmente los resultados deben ser chequeados por la persona competente.]]> Thu, 11 May 2017 22:10:02 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/categorizacion-veta-soledadbalancedscorecard/75903732 saezriv@slideshare.net(saezriv) Categorizacion veta soledad_balanced_score_card saezriv El presente trabajo propone una metodología para la categorización de recursos minerales aplicando el balanced scorecard, el cual sigue las mejores prácticas de los códigos internacionales (JORC, NI 43-101,etc). El caso de estudio refiere a la veta Soledad localizada en Mina Caylloma propiedad de Minera Bateas. Soledad es una veta angosta polimetálica con altos valores de plata en clavos mineralizados de forma subvertical, está veta estuvo en producción desde el año 2008 hasta el año 2012. El Procedimiento para la Categorización bajo el Balanced Scorecard considera los siguientes parámetros: Confianza geológica (entendimiento de la geometría y complejidad estructural), confianza en la información (Ubicación, QAQC, Base de datos), confianza en la densidad (Métodos y densidad de información), confianza en la densidad de información (espaciamiento de sondajes), y confianza en la estimación (Kriging Efficiency, Slope of regression, Validación de estimación). Cada parámetro se evaluará independientemente asignando un factor específico: bajo (1), Medio (3) y alto (5), a estos factores se multiplica por un peso de acuerdo al nivel de importancia de este parámetro, este nivel es dado por la persona competente. Así se realiza una tabla con cada parámetro a evaluar (Figura 1), realizando en el modelo de bloques evaluación de cada parámetro y un score final. De acuerdo al Score se clasifica en Medido, Indicado e Inferido. Parte del proceso es realizar una expansión de parámetros empleando el vecino más cercano (Nearest neighbour), como por ejemplo al QAQC, Recuperación de muestra, data histórica poco precisa, etc. Otros parámetros se calculan directamente de la estimación como confianza de estimación, distancias promedio; finalmente todos los parámetros son testeados con la información de conciliación disponible. Una vez realizada la categorización, se debe suavizar no haciendo grandes cambios a los resultados iniciales, y finalmente los resultados deben ser chequeados por la persona competente. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/categorizacionvetasoledadbalancedscorecard-170511221003-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> El presente trabajo propone una metodología para la categorización de recursos minerales aplicando el balanced scorecard, el cual sigue las mejores prácticas de los códigos internacionales (JORC, NI 43-101,etc). El caso de estudio refiere a la veta Soledad localizada en Mina Caylloma propiedad de Minera Bateas. Soledad es una veta angosta polimetálica con altos valores de plata en clavos mineralizados de forma subvertical, está veta estuvo en producción desde el año 2008 hasta el año 2012. El Procedimiento para la Categorización bajo el Balanced Scorecard considera los siguientes parámetros: Confianza geológica (entendimiento de la geometría y complejidad estructural), confianza en la información (Ubicación, QAQC, Base de datos), confianza en la densidad (Métodos y densidad de información), confianza en la densidad de información (espaciamiento de sondajes), y confianza en la estimación (Kriging Efficiency, Slope of regression, Validación de estimación). Cada parámetro se evaluará independientemente asignando un factor específico: bajo (1), Medio (3) y alto (5), a estos factores se multiplica por un peso de acuerdo al nivel de importancia de este parámetro, este nivel es dado por la persona competente. Así se realiza una tabla con cada parámetro a evaluar (Figura 1), realizando en el modelo de bloques evaluación de cada parámetro y un score final. De acuerdo al Score se clasifica en Medido, Indicado e Inferido. Parte del proceso es realizar una expansión de parámetros empleando el vecino más cercano (Nearest neighbour), como por ejemplo al QAQC, Recuperación de muestra, data histórica poco precisa, etc. Otros parámetros se calculan directamente de la estimación como confianza de estimación, distancias promedio; finalmente todos los parámetros son testeados con la información de conciliación disponible. Una vez realizada la categorización, se debe suavizar no haciendo grandes cambios a los resultados iniciales, y finalmente los resultados deben ser chequeados por la persona competente.
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ProExplo2015]]> Tue, 26 May 2015 22:00:46 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/estudio-de-dominios-de-estimacion-usando-geologia-e-indicadores/48630216 saezriv@slideshare.net(saezriv) Estudio de dominios de estimacion usando geologia e indicadores saezriv ProExplo2015 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/estudiodedominiosdeestimacionusandogeologiaeindicadoresversionfinal-150526220046-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> ProExplo2015
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from Fernando Saez Rivera
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]]> Mon, 14 Jan 2013 08:21:24 GMT /slideshow/report-project-fernando-saez-cfsg/15987467 saezriv@slideshare.net(saezriv) Report project fernando saez cfsg saezriv <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/reportprojectfernandosaezcfsg-130114082124-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br>
Report project fernando saez cfsg from Fernando Saez Rivera
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