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EVALUACIÓN FINAL (C) 2017-1A ASIGNATURA GEOESTADÍSTICA DOCENTE

: OSCAR CANCHUCAJA GUTARRA.

FACULTAD

: Ingeniería

APELLIDOS Y NOMBRES:

INSTRUCCIONES: Leer detenidamente las preguntas y elija la alternativa correcta, trabajar las preguntas que requieren software en las máquinas asignadas. El examen tiene una duración de 75 min. No se permite el uso de celulares, ni formulario.

Explique: 1. Diferencias y ejemplo entre Simulación condicional y no condicional. (1P)

2. La vecindad de kriging, varianza relativa de kriging, varianza de simulaciones condicionales, son criterios en la categorización de recursos y reservas. ¿Cuáles favorecen o penalizan las altas leyes y qué información influye en su incertidumbre? (1P)

Complete: 3. Distancias, dirección de interés, tolerancia en la distancia, tolerancia en el azimuth son característica de un_______________________ (0.5P). 4. La técnica que generaliza el kriging y se construye el estimador como una combinación lineal ponderada de los datos disponibles, sin sesgo y con varianza de error mínima es el ______________________ (0.5P) 5. La representatividad de los datos, calidad del modelo geológico, calidad del modelo geoestadístico, son___________________________(0.5P)

GEOESTISITICA 6. La geología, muestreo, variabilidad espacial de las leyes, factores modificadores son fuentes de_____________________(0.5P). Marque la alternativa correcta: 7. No es un procedimiento para modelar los variogramas simples y cruzados de una corregionalización. (0.5P) A) Hipótesis de Markov. B) Modelo lineal de corregionalización. C) Modelo bilineal de corregionalización. D) Variables ligadas por ecuaciones lineales o diferenciales. E) Modelos asociados a distribuciones de probabilidad intrinseca. 8. No es una propiedad del modelo multigaussiano. (0.5P) A) Se caracteriza por sus dos primeros momentos (media y variograma). B) Cualquier variograma es compatible con la distribución multi-Gaussiana. C) El teorema del límite central facilita la búsqueda de algoritmos de simulación. D) El algoritmo posee un sesgo tridimensional. E) El teorema del límite central facilita la búsqueda de algoritmos de simulación. 9. “Selección de variables que formen conjuntos coherentes, Variables en escala métrica, Variables no métricas”. Son condiciones para realizar un Análisis…(0.5P) A) Control de leyes (planta / botadero) B) Diseño de pit óptimos. C) Diseño de escenarios variográficos. D) Reconciliación de leyes (mina / planta). E) Análisis de riesgo, cálculos de VAN. 10. No es característica del kriggin ordinario. (0.5P) A) Las más simple forma del kriggin’ B) Uso de menos puntos dimensionales C) La variable regionalizada es asumida a ser estacionaria D) La forma exacta de estimación E) Todas. Calcule: 1. Se ha realizado un muestreo en un banco de malla 10x10x15, densidad 3.4 ton/m³, y diámetro de perforación de 38cm. Calcular el tonelaje del taladro perforado, y tonelaje por taladro en libras, onzas. (Corrección) (3P) Precio Cu 1% (con un precio de 0.90 US$/libra): Precio Oro 3gr/ton (precio 450 US$/oz)

2204 Lb/Ton 32150.75 oz/Ton

2. Se tiene una pila de pre homogenización con las siguientes dimensiones: (Explotación de tres semanas) (3P) Bloque: 40 * 40 *20 Camión: 6 * 5 * 3.

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GEOESTISITICA Variograma esférico de ax=30* ay=20 az=15. C=25 Varianza de dispersión de la ley de un camión del curo de dos semanas.

3. Datos. (8P) De la siguiente información de sondajes diamantinos (collares, desvíos, química, litología, topografía), realizar el proceso de análisis y obtener: El modelo de bloque a partir del nivel dado. El modelo de datos solicitado a partir de bloques grandes 25*25*11. El proceso de kriggin’ obtenido. La simulación de datos a parir del krigeage. El escenario de simulación del modelo estéril. El reporte de recursos y reservas.

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