UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA

FACULTAD DE INGENIERÍA GEOLÓGICA, MINERA Y METALÚRGICA

TESIS

IMPLEMENTACIÓN DEL MODELAMIENTO EN 3D Y ESTIMACIÓN DE LOS RECURSOS CON MÉTODOS GEOESTADÍSTICOS MINA

CHIPMO U.E.A. ORCOMPAMPA - CMBSAA

PARA OBTENER EL TÍTULO PROFESIONAL DE:

INGENIERO GEÓLOGO

ELABORADO POR

OCTAVIO BENIGNO VARGAS MACHUCA BUENO

ASESOR ING. JORGE HUMBERTO PAREDES ANGELES

LIMA – PERÚ

2017

DEDICATORIA

A mis padres, Rosa y Antonio, por el sacrificio para brindarme la oportunidad de

continuar mis estudios, por el amor que siempre me demuestran y sobre todo, por

comprenderme; estoy orgulloso de ustedes.

A mis hermanos, Abraham, David, Mao y Juan, por todos esos momentos juntos que

hemos compartido, sus logros constituyen un estímulo para mí.

A mi esposa, Shirley, por alentarme a culminar esta etapa de mi vida, gracias cielo.

A mi hijito, Mathías Otavio, desde que llegaste a nuestras vidas te convertiste en lo

más importante para mí. Te amo hijo.

A mi segunda Madre, Sra. Liz, por estar siempre presente para alentarme, te quiero.

A mi “Tantita” y “Tina”, mis queridas abuelitas paterno y materna respectivamente,

por su amor y engreimiento que tienen conmigo.

3

AGRADECIMIENTOS

A José Aquino, Superintendente de Geología; Alberto Peña, Director de

Modelamiento, y Marco Oyanguren, Gerente de la U.E.A. Orcopampa, por la

información brindada.

Al Ing. Jorge Hinostroza y al Ing. Joel Mejía, por las enseñanzas y consejos en esas

incontables noches de trabajo. Gracias mis buenos amigos.

Al Ing. Donato Hoyos y al Ing. Javier Canales, por las enseñanzas y consejos en los

diferentes viajes de exploraciones por nuestro Perú. Gracias amigos.

A mis profesores: Ing. Jorge Paredes, Ing. César Mendoza, Dr. Rolando Carrascal y

Dr. Humberto Chirif, por sus enseñanzas y consejos.

Finalmente, deseo hacer una mención especial al Dr. Alfredo Marín, estimado amigo

y maestro. Muchas gracias por el apoyo en mis inicios como Geólogo de Recursos.

4

RESUMEN

El Yacimiento de Chipmo se encuentra ubicado en el Distrito de Orcopampa, a 350

km de la Ciudad de Arequipa. Es un yacimiento de tipo filoneano de Au, de

sulfidización intermedia y de una edad aproximada de 18Ma (Noble, 1998). La

mineralización se emplaza en rocas de composición andesítica y riolítica

pertenecientes al Volcánico Sarpane datadas en 19 Ma (Swanson, 2002), que

correlaciona con el Grupo Tacaza en la zona sur del Perú.

El trabajo se ha desarrollado en tres etapas: la primera etapa de base de datos, la

segunda etapa de modelamiento con el software Leapfrog y la tercera etapa de

estimación de los recursos con el uso de los softwares mineros Vulcan.

Compañía de Minas Buenaventura S.A.A. no es ajena al gran cambio de la

tecnología. Si nos remontamos a los años ´80s e inicios de los ´90s, los cálculos de

los recursos se realizaban en forma manual y con apoyo de las calculadoras. A

mediados de los ´90s se empezó a trabajar con el Lotus123 para calcular los recursos.

Finalizando la década de los ´90s, para el cálculo de los recursos se utilizaba el

Autocad y Excel. A inicios del nuevo milenio, la Compañía empezó a utilizar el

software Gemcom (después pasó a ser Gems y en la actualidad es Geovia) para

soporte en el cálculo del promedio de leyes, siendo éste un método poco preciso,

demasiado geométrico, que no considera la estructura del fenómeno mineralizado, ni

proporciona el error asociado a la estimación. En general, estos métodos presentan

un fenómeno conocido como sesgo condicional, que se traduce en la práctica por una

sobreestimación de leyes altas y subestimación de las leyes bajas; razón por la cual,

la Compañía decide implementar el modelamiento en 3D y la estimación de los

recursos con métodos geoestadísticos.

5

El modelamiento geológico en la minería actual está definido por diversos controles

geológicos, así se tiene modelos geológicos orientados a la exploración de nuevas

zonas mineralizadas, interpretación de flujo de mineralización, estimación de

recursos, estimación de reserva y planeamiento de minado a corto, mediano y largo

plazos.

Estos modelos se construyen mediante muestreo de labores mineras, secciones

geológicas obtenidas de la interpretación de logueo, cartografiado de los niveles,

subniveles y chimeneas y otros controles geológicos.

La construcción del modelo geológico de las estructuras fue realizada utilizando las

herramientas de modelamiento implícito del Leapfrog. La base de datos del

modelamiento considera los análisis químicos (assays) de los canales mineros y la

perforación diamantina. Además, se utilizó el logueo de los sondajes diamantinos,

cartografiado geológico de los niveles de interior mina, topografía de interior mina,

así como plantas y secciones geológicas interpretadas por los responsables de cada

zona.

La creación del modelo de bloques es por zonas (Nazareno y Prometida) y las

dimensiones de los bloques son 3 m (azimut) x 1.5 m (ancho de veta) x 3 m (altura) y

el ancho de compósito es 1.5 m.

Se realizó la estimación de los elementos: Oro (Au) en ppm, Plata (Ag) en ppm.

Se generó los dominios de estimación para cada elemento de acuerdo a las

condiciones de estacionaridad.

6

Se evaluó en cada elemento y cada dominio: Outlier/Capping para definir un

dominio de alta ley, variograma, estudios de parámetros de estimación, validación

visual, validación global y validación local o Swath Plot.

Para estimación de recursos se empleó el software Vulcan © - Versión 10.0,

Snowden Supervisor - © Versión 8.4 y SGeMS.

Los métodos empleados para la estimación son: Kriging Ordinario (OK), el Inverso a

la Distancia (ID) y el Vecino más Cercano (NN), los dos primeros se utilizarán para

reportar recursos y categorización de los mismos; el NN por sus características se

empleará a manera de validación de la interpolación de los métodos OK e ID.

En la minería existen numerosos criterios para la categorización de recursos

geológicos, algunos más eficaces que otros, pero todos basados en el grado de

confiabilidad de la información que se emplea.

Algunas compañías consideran que para que los recursos sean categorizados como

medidos, mínimo un compósito debe estar dentro del bloque; mientras que otras

compañías consideran compósitos más desarrollo de labor, entre otras alternativas.

Para esta primera parte de la implementación se está considerando la distancia

anisotrópica y la cantidad de compósitos para denominar a cada tipo de recurso

como Medido, Indicado e Inferido.

El resultado final permitirá obtener una mejor interpretación geológica y una mayor

certeza para el planeamiento en la operación minera.

7

ABSTRACT

The Chipmo ore deposit is located in the District of Orcopampa, 350 km from the

city of Arequipa. It is an intermediate sulfidation vein-hosted gold deposit, dating

approximately to 18Ma (Noble, 1998). The mineralization is hosted within andesitic

and rhyolitic rocks belonging to the Sarpane Volcanic rocks dating to 19 Ma

(Swanson, 2002), which is correlated with the Tacaza Group in Southern Peru.

The work has been developed and divided into three stages: 1) database, 2)

modelling by Leapfrog 3D geological software, and 3) resource estimation by

Vulcan mining software.

Compañia de Minas Buenaventura S.A.A. stays at the forefront of technological

innovations.

If we look back to the '80s and early' 90s, resources calculations were made manually

and with the help of calculators. In the mid- 1990s, the Lotus123 software were

begun to be used to calculate resources. At the end of the decade of the '90s,

resources calculation was made by Autocad and Excel softwares. At the beginning of

the new millennium, the software Gemcom (later Gems and now Geovia) was used

by Compañia de Minas Buenaventura S.A.A to calculate the ore grade average,

which is an inaccurate and very geometric method, which neither takes into

consideration the phenomenon of mineralized structure, nor provides the error

associated with the estimation. In general terms, these methods have an infamous

problem known as conditional bias of geostatistical simulation for estimation of

recoverable reserves, which in practice means an overestimation of high ore grades

and underestimation of low ore grades; therefore Compañia de Minas Buenaventura

8

S.A.A. makes the decision to implement 3D modeling and resources estimation by

geostatistical methods used for mineral evaluation.

Geological modeling applied in currrent mining is defined by various geological

controls, such as geomodels, which are currently used for explorating new

mineralized zones, interpretating the mineralization and fluid flow, resource

estimation, reserve estimation and short-, medium- and long-terms mine planning.

These geomodels are constructed based on mining sampling, geological sections as a

result of geological logging interpretation, geological mapping of levels, sublevels

and ore passes, and other geological controls.

The modeling of geological structures was made by using the Leapfrog software

implicit modeling tools. The database modeling considers the chemical analysis

(assays) of mining channels and diamond drilling. In addition, core samples logging,

geological mapping of underground mine, underground mine topography, as well as

plants and geological sections interpreted by those people responsible for each zone,

were used.

The block model is designed by zones (Nazareno and Prometida) and the block

dimensions are 3 m (azimuth) x 1.5 m (vein width) x 3 m (height) and the composite

width is 1.5 m.

The estimation of the elements such as Gold (Au) (ppm), Silver (Ag) (ppm) was

made.

The estimation domains were generated for each element according to the

stationarity conditions.

9

Each element and each domain: Outlier / Capping were evaluated in order to define a

high ore grade domain, variogram, estimation parameter studies, visual validation,

global validation and local validation or Swath Plot.

Vulcan © software - Version 10.0, Snowden Supervisor - © Version 8.4 and SGeMS

software was used for resource estimation.

The ore reserve estimation methods are Ordinary Kriging (OK), Inverse Distance

(ID) and Nearest Neighbor (NN), the first two methods will be used to report

resources and categorize them, and the NN by its characteristics will be used to

validate the interpolation of the OK and ID methods.

In mining there are different criteria being used for categorization of geological

resources, some are more effective than others, but they all are based on the

information reliability.

Some companies consider that in order to resources to be categorized as measured,

one minimum composite should be within the block; while other companies consider

composites and mining development should be included, among other alternatives.

For this first stage of the implementation the anisotropic distance as well as the

amount of composites are being considered to denominate each type of resource as

Measured, Indicated and Inferred.

The final result will allow obtaining a better geological interpretation and a greater

degree of certainty for planning mining operations.

10

INDICE

RESUMEN ......................................................................................................... 4

ABSTRACT ......................................................................................................... 7

INTRODUCCION ............................................................................................. 13

CAPITULO I: ASPECTOS GENERALES ......................................................... 22

1.1 Objetivos…………………………………………………………………………………………………………..22

1.2 Alcances……………………………………………………………………………………………………………22

1.3 Metodología de Estudio……………………………………………………………………………………23

CAPITULO II: MARCO GEOLOGICO ............................................................. 33

2.1 Generalidades…………………………………………………………………………………………………………33

2.1.1 Historia ............................................................................................................................... 35

2.2 Geología Regional…………………………………………………………………………………………………..36

2.2.1 Geomorfología .................................................................................................................... 36

2.2.2 Estratigrafía ........................................................................................................................ 37

2.2.3 Tipo de Depósito ................................................................................................................ 43

2.3 Geología de la Mina Chipmo………………………………………………………………………………….44

2.3.1 Litología ............................................................................................................................. 44

2.3.2 Estratigrafía ........................................................................................................................ 48

2.3.3 Geología Estructural ........................................................................................................... 50

2.3.4 Alteración ........................................................................................................................... 62

2.3.5 Mineralogía ........................................................................................................................ 63

2.3.6 Geología Económica .......................................................................................................... 66

2.4 Actividades de Operación y Exploración………………………………………………………………..66

CAPITULO III: MODELO GEOLOGICO 3D DE ESTIMACION DE R & R .... 81

3.1 Base de Datos………………………………………………………………………………………………………….82

3.1.1 Fuentes de información ...................................................................................................... 83

3.1.2 QA/QC................................................................................................................................ 84

3.2 Modelamiento Geológico………………………………………………………………………………………..95

3.2.1 Validación Visual ............................................................................................................... 98

3.2.2 Validación por Distribución de Leyes .............................................................................. 102

3.3 Análisis Estadístico de la Información (EDA)………………………………………………………104

3.3.1 Análisis Estadístico de los Datos Originales (Assays) ..................................................... 105

3.3.2 Determinación de la Longitud Regularizado (Compósito) ............................................... 109

3.3.3 Análisis Estadístico de los Datos Regularizados (Compósitos)........................................ 111

3.3.4 Valores Anómalos ............................................................................................................ 111

3.4 Creación del Modelo de Bloques…………………………………………………………………………..112

11

3.4.1 Características del Modelo de Bloques ............................................................................. 113

3.4.2 Validación Conceptual ..................................................................................................... 114

3.4.3 Validación Visual ............................................................................................................. 115

3.4.4 Modelo Anisotrópico ........................................................................................................ 116

CAPITULO IV: ESTIMACION TRADICIONAL.............................................. 118

4.1 Metodología de la Estimación……………………………………………………………………………….119

4.1.1 Calificación de Bloques .................................................................................................... 122

4.1.2 Cálculo de Tonelaje y Ley del Yacimiento ...................................................................... 128

4.2 Resultados de la Estimación………………………………………………………………………………….132

CAPITULO V: PLAN DE ESTIMACION......................................................... 135

5.1 Metodologías de Estimación………………………………………………………………………………….136

5.1.1 Estimación por Kriging Ordinario .................................................................................... 138

5.1.2 Estimación por el Inverso a la Distancia .......................................................................... 144

5.1.3 Estimación por El Vecino Más Cercano (Nearest Neighbor) ........................................... 145

5.2 Validación de Estimación……………………………………………………………………………………..146

5.2.1 Validación Visual ............................................................................................................. 146

5.2.2 Validación Global ............................................................................................................. 148

5.2.3 Validación Local .............................................................................................................. 150

5.3 Categorización de Recursos Geológicos………………………………………………………………..153

5.3.1 Procedimientos Internacionales para informar sobre Recursos y Reservas Geológicas ... 153

5.3.2 Criterios de Clasificación de Recursos Geológicos .......................................................... 155

5.3.3 Categorización de Recursos Geológicos........................................................................... 155

5.4 Validación de la Categorización……………………………………………………………………………157

5.4.1 Validación Visual ............................................................................................................. 157

5.4.2 Validación Global ............................................................................................................. 158

5.4.3 Validación Local .............................................................................................................. 160

5.5 Inventario de Recursos…………………………………………………………………………………………164

CONCLUSIONES ............................................................................................ 166

RECOMENDACIONES ................................................................................... 167

BIBLIOGRAFIA Y WEBGRAFIA ................................................................... 168

ANEXOS .......................................................................................................... 170

ANEXO 1……………………………………………………………………………………………………………………171

ANEXO 2……………………………………………………………………………………………………………………177

ANEXO 3…………………………………………………………………………………………………………………..183

ANEXO 4…………………………………………………………………………………………………………………..189

ANEXO 5…………………………………………………………………………………………………………………..195

12

ANEXO 6 ............................................................................................................................ 201

ANEXO 7 ............................................................................................................................ 207

ANEXO 8 ............................................................................................................................ 212

ANEXO 9 ............................................................................................................................ 217

ANEXO 10 ........................................................................................................................... 223

13

INTRODUCCION

Este trabajo se desarrolló como parte de la migración de la estimación tradicional a

métodos geoestadísticos en la Mina Chipmo, U.E.A. Orcopampa, de Compañía de

Minas Buenaventura S.A.A.

El tiempo que el autor estuvo liderando la migración, su experiencia en

modelamiento y aplicaciones de la geoestadística en su haber profesional lo llevaron

a identificar las dificultades que se pueden encontrar en las diferentes etapas de los

procesos en base de datos, modelamiento y estimación de recursos, de allí se sustenta

el tema de la presente tesis.

Durante los años pasados se ha estado trabajando las interpretaciones en 2D (planos)

y la estimación de recursos con el método de polígonos, este método presenta

algunas desventajas como por ejemplo:

• El cálculo volumétrico de las estructuras mineralizadas es muy aproximado,

ya que se utiliza una proyección geométrica hacia un plano vertical.

• No toma en cuenta la continuidad de las leyes, no se puede trabajar con más

de un dominio.

• Es complejo el manejo de múltiples variables (densidad, recuperación

metalúrgica, caracterización geomecánica, elementos contaminantes, etc.).

• No proporciona error asociado a la estimación, entrega un único valor.

14

Figura N° 1 Proceso de Estimación: Método de Polígonos

Fuente: Panel de Exposición-Congreso de Geología 2016_Octavio Vargas Machuca.

Figura N° 2

Proceso de Estimación: Modelo de Bloques

Fuente: Panel de Exposición-Congreso de Geología 2016_Octavio Vargas Machuca.

15

La Geoestadística se basa en la teoría de la Variable Regionalizada desarrollada por

el Dr. G. Matheron (su tesis de Doctorado: Les variables régionalisées et leur

estimation: une application de la théorie des fonctions aléatoires aux sciences de la

nature, publicada en 1965), que brinda una base matemático-probabilística al análisis

de datos.

Concepto de la Variable Regionalizada

La teoría de la variable regionalizada considera al valor observado como una

realización de la variable aleatoria, incluyendo su posición de ubicación en una

región o espacio que define una función aleatoria. Las realizaciones de dicha función

presentan una distribución que puede ser modelable.

Representación de la función variable regionalizada

Se define:

Gráfico N° 1

Función Variable Regionalizada

16

Herramientas Geoestadísticas

Variograma y Elementos

El variograma es una función estocástica y representa la modelización del

comportamiento de la ley, con su grado de discrepancia entre los valores que toma

en cada punto del espacio Rn. Expresiones matemáticas:

Probabilística

Clásica

Donde:

Modelado del Variograma Experimental

Consiste en ajustar una función matemática con parámetros tales como: Efecto

Pepita, Meseta, Radio de Influencia, los cuales pueden definir al elipsoide de

influencia.

17

Elementos Gráficos del Variograma

Efecto Pepita (Nugget): es el grado de erraticidad de la variable y está determinado

en la intersección con el eje Y.

Meseta (Total Sill): es la ordenada donde la función deja de ser creciente. La

función variograma no siempre tendrá meseta.

Radio de Influencia o Alcance del Variograma (Range): es la proyección en el eje

de las abscisas del punto en donde deja de ser creciente la función.

Gráfico N° 2

Modelo del Variograma Experimental

METODOS DE ESTIMACION

Método del Kriging de Matheron

A continuación se presenta brevemente un algoritmo de la técnica de estimación,

Krigeage o Kriging de Matheron, solamente para visualizar la trascendencia e

importancia de una cuidadosa modelación de los variogramas de las variables.

La ley verdadera de cada bloque de un yacimiento está dada por la siguiente

expresión definida en R3.

18

Donde:

Z(x): Función aleatoria que modela la variable regionalizada.

Representación del elipsoide de influencia con anisotropía, construido a partir de los

alcances de los variogramas.

Gráfico N° 3

Elipsoide de Búsqueda

Método del Inverso a la Distancia

Este fue posiblemente el primer método analítico para la interpolación de los

valores de la variable de interés en puntos no muestreados. Esta técnica se ha

convertido en una de las más populares gracias a la aparición de las computadoras y

su relativa sencillez. En principio, se adopta la hipótesis de que la importancia de un

dato aislado responde a una función inversa de la distancia. El objetivo del método

es asignar un valor a un punto o bloque mediante la combinación lineal de los

valores de las muestras próximas.

Es intuitivo suponer que la influencia potencial del valor de una muestra sobre un

punto o bloque a estimar decrece cuando éste se aleja de dicho punto. El atributo

19

estimado cambiará como función inversa de la distancia. En otras palabras, se

asigna mayor peso a los valores de las muestras más próximas y menor peso a las

más alejadas del punto de estimación.

Para aplicar el método es necesario -en primer lugar- escoger el valor del exponente

del inverso de la distancia. Por la fórmula, queda claro que en la medida que éste

aumenta, disminuye la influencia de los valores de las muestras más alejadas; en esa

misma medida aumenta la de las más próximas.

La fórmula general es:

Gráfico N° 4 Método de Inverso a la Distancia

Este método es:

• Simple, fácil de calcular.

• Se adapta mejor en estimaciones locales que globales.

• No funciona bien con agrupaciones de datos.

20

• Atribuye demasiado peso a las muestras cercanas al centroide de gravedad.

En particular, no está definido si di = 0 (muestra en el contenido en el

centroide de S).

Método de Vecino más Cercano (Nearest Neighbor) o Método de los Polígonos

El criterio en el que se basa éste método es asignar a cada punto del espacio la ley de

dato más próximo.

Para la estimación por este método, el cuerpo mineralizado se divide en una serie de

polígonos en el plano, de tal manera que cada labor intersección (pozo, calicata,

etc.), se encuentre en el centro geométrico (de gravedad), de cada polígono.

La construcción de los polígonos se puede hacer de diferente manera, a través de

bisectrices angulares o de mediatrices; para éste último se construyen trazando

perpendiculares en los puntos medios, en otras palabras las mediatrices de los

segmentos que unen los sondajes.

Para las bisectrices angulares se obtienen a través de las bisectrices de los ángulos

que unen los sondajes.

Existe una solución óptima para una nube de puntos, se denomina la Poligonación de

Voronoi, es un método de interpolación muy simple, basado en la distancia

euclidiana.

21

Gráfico N° 5 Método de los Polígonos

Fuente: Compendio para el curso de Geología Minera – Facultad de Ingeniería Geológica, Minera

y Metalúrgica - Universidad Nacional de Ingeniería.

Se asigna a cada bloque la ley del compósito más cercano. Es un método fácil de

comprender y realizar.

Este método no toma en cuenta el cambio de soporte ni la correlación espacial de las

muestras, además considera una sola muestra por estimado.

Con los resultados obtenidos debemos tener:

• Mejoramiento del modelamiento, actualmente se viene utilizando para las tomas

de decisiones información en planos (2D).

• Los parámetros de estimación y categorización para disminuir la variabilidad de

las leyes en todo el yacimiento.

22

CAPITULO I: ASPECTOS GENERALES

1.1 Objetivos

Implementar el modelamiento 3D y estimación de recursos con métodos

geoestadísticos en la Mina Chipmo:

El principal objetivo del trabajo es presentarlo como tesis para obtener el grado

profesional de Ingeniero Geólogo en la Escuela Profesional de Ingeniería Geológica

de la Facultad de Ingeniería Geológica, Minera y Metalúrgica de la Universidad

Nacional de Ingeniería.

1.2 Alcances

• El alcance de esta investigación es la importancia de la migración del cálculo

de los recursos con el método de polígonos a utilizar herramienta

Geoestadística.

• Definir conceptos sobre la aplicación de la Geoestadística con respecto a la

bibliografía actual.

23

• Observar el comportamiento, distribución espacial y distribución geométrica

(Variografía) de algunas leyes económicas, relacionando caracteres de

mineralización, franjas metalogéneticas, tiempo y espacio geológico.

• Colocar a Compañía de Minas Buenaventura en un ámbito más competitivo

con respecto a la estimación con métodos geoestadísticos.

1.3 Metodología de Estudio

El trabajo se ha desarrollado en tres etapas:

• Base de datos (validada por la empresa).

• Modelamiento de las vetas.

• Estimación de recursos.

A continuación se presenta un diagrama de flujo, donde se puede observar los pasos

considerados para la elaboración del presente trabajo.

24

Figura N° 1.3-1

1.3.1 Validación de la Base de Datos

Esta parte de la metodología no se está considerando en el presente trabajo, debido

al grado de importancia y lo extenso que resulta este proceso. A continuación se

muestran algunos puntos que se consideraron en la validación.

INICIO

DATOS

MODELAMIENTO

GEOLOGICO

ANALISIS Y

MODELADO

EVALUACION DE

LA DISTRIBUCION

ANALISIS

ESTADISTICO

ORGANIZACION

Y VALIDACION

ESTIMACION

Y CALCULO DE RECURSOS

Muestreo de canales y sondajes.La bores Mineros.

Secciones Geologicas (transversales y de sondajes).

Cartografiado de labores mineros

TABLAS: Col larSurvey

Assay

Regularización

ARCHIVOS SECUENCIALESX, Y, Z, Ley (Pot x Ly)

Estudio Histogramas.Estudio Box Plot.

Estudio Contact Plot

Visualizacion 3D

? Dominio Geologico?

ARCHIVOS SECUENCIALESX, Y, Z, Ley

AnalisisDe

Resultados

FIN

Variograma

NO

Influencia GeologicaCa rtofrafiado y Logueo

Interactuar esta informacion con el modelo 3D

25

• Se tiene muestras de tajos y chimeneas en un aproximado de 35,000 y 4,000

respectivamente, entre las dos zonas (Nazareno y Prometida).

• En la Figura N° 1.3.1-1 se tiene las Vetas Prometida R1 y Prometida R2. Se

observa que las muestras de la Veta PR1 no están en su verdad posición.

Figura N° 1.3.1-1

26

• Durante la validación de la base de datos se determinó que las muestras no se

encontraban en su verdadera posición (Este, Norte y Cota), para esto se

trasladaron las muestras en los 15 niveles de producción (Figura N° 1.3.1-2) a

sus ubicaciones correctas.

• La corrección se realizó en x, y, z, teniendo en cuenta la información

suministrada por los softwares GEMCOM y el AutoCAD.

27

Figura N° 1.3.1-2

28

1.3.2 Modelamiento de las Vetas

• El software que se está utilizando para el modelamiento geológico es el

LEAPFROG, con la metodología de SELECTION VEIN.

• El primer paso es reagrupar los canales y los tramos de los sondajes que se

encuentran en la misma continuidad espacial y asignarles el nombre que se

encuentra en los planos de cartografiado.

• El segundo paso es verificar que el reagrupamiento coincida con las

INTERPRETACIONES en planta o secciones.

• Por último, la generación de los sólidos.

29

Figura N° 1.3.2-1

30

1.3.3 Estimación de Recursos

1.3.3.1 Análisis Estadístico y Geoestadístico de Datos

Datos Originales

Con la información sin regularizar (compósito) se realiza un análisis estadístico

básico con la finalidad de identificar las características y particularidades en los

datos, los gráficos analizados han sido los histogramas, las curvas de probabilidades

y las correlaciones para cada elemento y por dominio.

Longitud Regularizada

Se realiza un análisis estadístico para identificar características y particularidades de

los compósitos, esto contribuye de manera positiva a la toma de decisiones; siendo

el ancho de 1.5 m.

Histogramas y curvas de probabilidades: por veta, se va identificando la

distribución de leyes y valores extremos para cada elemento.

Box Plots: en un solo gráfico se visualiza el comportamiento estadístico de los

dominios involucrados para cada elemento.

Contact Plots: compara el comportamiento de las leyes en las zonas de contacto

entre dominios, permite decidir si se pueden compartir o no leyes al momento de la

interpolación.

Modelo de Bloques

Las dimensiones de los bloques son de 3 m x 1.5 m x 3 m, cada bloque contiene

información de los elementos que se van interpolar.

Variografía

Se elaboran variogramas experimentales por elemento a partir de los datos con leyes

cortadas del dominio mineralizado; para el cálculo de la pepa, se calcula el

31

variograma promedio de los variogramas de cada sondaje; el modelamiento

variográfico se ha realizado ajustando los experimentales a un modelo esférico de

dos estructuras.

Interpolación de Leyes

Se emplearon los métodos de Kriging Ordinario (OK), Inverso de la Distancia

(IDW) y el Vecino más Cercano (NN), los dos primeros como estimadores, el

último a manera de evaluación de los primeros.

El proceso de interpolación se realizó en cuatro pasadas:

• Pasada 1: utilizando un elipsoide con el alcance máximo cercano al

obtenido en la primera estructura del variograma.

• Pasada 2: utilizando un elipsoide con factor de 2 del alcance máximo de la

primera pasada.

• Pasada 3: utilizando un elipsoide con el alcance máximo cercano obtenido

en la segunda estructura del variograma.

• Pasada 4: utilizando un elipsoide con el factor de 2 del alcance de la

tercera pasada, pero con un menor número de compósitos para poder

cubrir todos los bloques muy lejanos.

El mínimo número de compósitos utilizados para la interpolación de bloques en las

dos principales pasadas es 3 y el máximo número de compósitos es 12. En la tercera

y cuarta pasadas se utilizó de 1 a 2 compósitos, debido a que en estas pasadas los

bloques interpolados corresponden a aquellos que se encuentran hacia los bordes

donde se tiene menos cantidad de taladros, las leyes estimadas fueron asignadas al

modelo de bloques.

32

Validación

Los histogramas y curvas de probabilidad de los valores estimados tanto para el oro

como la plata en el modelo de bloques se han comparado con la estimación del

Vecino más Cercano. En esta comparación se observa que la desviación global entre

los valores del NN y los valores de las leyes estimadas es menor al 5%, lo cual

indica que el modelo es aceptable. Los tipos de contactos entre cada dominio

geológico con las leyes estimadas en el modelo de bloques ha servido para

confirmar el grado de influencia entre cada dominio empleado al momento de ser

interpolado. Asimismo, se ha realizado una comparación local entre los gráficos

conocidos como “Swath Plots”. Estos gráficos son los indicadores de la distribución

de las leyes por elementos en cada línea de sección transversal y planar, estos

gráficos muestran las leyes obtenidas mediante los métodos de Kriging e Inverso a

la Distancia a la potencia tres comparados con la estimación del Vecino más

Cercano. La interpolación debe verificar estas tendencias.

Categorización de Recursos y Evaluación

La clasificación de los recursos se ha realizado bajo las normas y estándares del

Código de Australia sobre Recursos Minerales y Reservas de Mena (Código JORC).

Este código determina que el tipo de mineral está en función al valor máximo de los

alcances de los variogramas en cada dominio. La categorización de recursos se basa

en el nivel de confianza de la información, para el presente estudio se ha optado por

emplear el método del elipsoide de búsqueda para la clasificación. La evaluación se

realiza para los recursos medidos e indicados a través de los gráficos de histogramas,

Box Plots y Swaths Plots.

El informe del reporte de recursos contiene mineral medido, indicado e inferido.

33

CAPITULO II: MARCO GEOLOGICO

2.1 Generalidades

2.1.1 Ubicación

Políticamente, el Distrito Minero de Orcopampa se sitúa en la Provincia de Castilla,

Región de Arequipa, alrededor de las siguientes coordenadas:

Cuadro N° 2.1.1-1 Ubicación

Y abarca una extensión aproximada de 30 km2.

2.1.2 Accesibilidad

El acceso al Distrito de Orcopampa se puede realizar por vía terrestre como vía

aérea. Por carretera se tienen dos accesos:

Longitud 72 20' 40" W

Latitud 15 15' 30" S

Altitud 3,800

34

Cuadro N° 2.1.2-1 Accesibilidad

2.1.3 Geografía

La zona presenta un amplio valle, por el cual discurre el Río Orcopampa, principal

colector de las aguas de escorrentía, siendo su principal afluente el Río

Chilcaymarca.

Como rasgos fisiográficos interesantes se tiene:

• Una serie de terrazas fluviales que evidencian un probable antecedente

lagunar del valle.

• Una apreciable cantidad de pequeños conos volcánicos de 30 m a 350 m de

altura, dispuestos a lo largo del valle.

• La altura del Pueblo de Orcopampa es de 3,800 m.s.n.m, siendo el clima

templado durante el día y frígido en las noches, con fuertes ventiscas a partir

de mediodía

• Durante los meses de Diciembre, Enero, Febrero y Marzo se experimentan

precipitaciones pluviales de regular intensidad y la temperatura es

relativamente superior con respecto al resto del año cuando hay escasez de

lluvias.

Arequipa – Aplao 179 Km. 2h 30 min Carretera Asfaltada

Aplao – Viraco 134 Km. 3 h 30 min Carretera Afirmada

Viraco – Orcopampa 112 km. 3h. 30 min Carretera Afirmada

425 km. 9 h 30 min

Arequipa - Sibayo 196 Km. 4h. Carretera Afirmada

Sibayo - Caylloma 72 Km. 2h 30 min. Carretera Afirmada

Caylloma – Ocopampa 229 Km. 3 h 30 min. Carretera Afirmada

497 km. 10 h.

35

Figura N° 2.1.3-1 Plano de Ubicación de la Mina Chipmo

2.1.1 Historia

Orcopampa ha sido reconocido desde la época de la Colonia (Tudela, 1918), las

actividades mineras modernas comenzaron a fines de 1960 por Compañía de Minas

Buenaventura, la cual trabajó vetas epitermales del tipo cuarzo-adularia, de altos

contenidos en plata y zonas de bonanza de oro (Vetas: Calera, Manto, Santiago, etc.)

emplazadas principalmente en unidades del Mioceno Temprano. Trabajos de

exploración al noroeste de la zona de plata identificaron en el año 1991 en el Area de

Chipmo la primera veta de oro: Veta Prometida, la cual ensayó 31.4 gptAu, para un

ancho de 0.50 m. Siete años después y tras un cartografiado geológico y muestreo

36

sistemático de todos los crestones silíceos en el área de Chipmo, se descubrió la Veta

Nazareno. Desde que Compañía de Minas Buenaventura inició sus operaciones en el

Distrito de Orcopampa, se han producido 72.9 millones de onzas de plata y 4.6

millones de onzas de oro, de las cuales 3.9 millones de onzas de oro provienen del

Depósito de Chipmo.

2.2 Geología Regional

2.2.1 Geomorfología

En el Cuadrángulo de Orcopampa, la geomorfología regional presenta un relieve

bastante accidentado, desde su límite occidental, parte final de la planicie costera,

hasta las proximidades de la divisora continental, límite oriental del área. Dentro de

estos límites, las cotas varían desde 800 y 5,300 m.s.n.m. En la región se han

diferenciado cinco unidades geomorfológicas: frente occidental de los Andes,

Cañones de Majes-Colca, zonas de volcanes del barroso, lomas y altas cumbres,

cubeta y Volcanes Andagua. (Caldas, 1993).

Localmente, el yacimiento se encuentra al lado oeste del Valle del Río Chilcaymarca,

por lo que se presenta varias terrazas fluviales. Es los Valles de los Ríos Orcopampa

y Chilcaymarca es notorio la presencia de volcanes de cenizas de forma cónica y con

derrames lávicos a su alrededor. Los cerros presentan drenajes detríticos, por donde

discurre el agua de las lluvias y llegan a los ríos. En los altos de los cerros existen

morrenas como vestigios de erosión glaciar, además de escarpas causadas por

movimiento de fallas en la zona. En la zona se aprecia crestones que en su mayoría

correlacionan con estructuras silicificadas, que en profundidad podrían desarrollarse

como vetas.

37

Los agentes actuales de meteorización de las rocas en primer lugar, el agua, y en

segundo lugar, el viento, que le han dado una forma redondeada y suaviza a los

cerros. El cambio de temperatura (calor en el día y frío en la noche) juega un rol

importante en la geodinámica actual como meteorización esferoidal de las rocas.

2.2.2 Estratigrafía

En el área comprendida en el Cuadrángulo de Orcopampa afloran unidades

litológicas sedimentarias e ígneas con una cronología que varía desde el Jurásico

hasta el Cuaternario Reciente. Las Formaciones Jurásicas y Cretácicas en su

mayoría de ambientes marinos, siendo la más antigua el Grupo Yura, con unidades

que tienen un rango vertical que va desde el Caloviano hasta el Neocomiano

Inferior, sobreyaciendo a éstas se encuentra la Formación Murco de edad

Neocomiano Superior Aptiano correspondiente a un paleoambiente de aguas

epicontinentales. Posteriormente, se produjeron acumulaciones sedimentarias

calcáreas de la Formación Arcurquina del Albiano Inferior a Medio. Las unidades

Terciarias (rocas volcánicas) sobreyacen en discordancia angular sobre el

Mesozoico. Las dataciones radiométricas indican edades desde el Mioceno a

Plioceno. A fines del Plioceno y con mayor posibilidad en el Pleistoceno se

depositó el Grupo Barroso y en el Cuaternario Reciente, conformados por

materiales aluviales, glaciares y fluvioglaciares, interrumpidos por una época de

tensión regional, que originó una actividad volcánica en esta parte de los Andes,

desarrollándose conos y cubiertas volcánicas. Como resultado de este evento, se

configuró el Grupo Andagua. Finalmente, se han acumulado materiales fluviales,

aluviales y cenizas en depósitos de extensiones limitadas (Caldas, 1993).

38

2.2.2.1 Rocas Sedimentarias del Mesozoico

Se observan bien expuestas al Sur de Andagua e inmediaciones de Chapacoco,

subyaciendo al Volcánico Terciario en marcada discordancia angular.

Grupo Yura (Jurásico a Cretáceo Inferior)

En el Cuadrángulo de Orcopampa, el Grupo Yura consiste mayormente de

cuarcitas masivas y resistentes pertenecientes a la Formación Hualhuani, con

un grosor máximo de 400 m (Swanson, 2003). Presenta contacto

concordante con la Formación Murco y una discordancia angular con el

Volcánico Terciario. Por correlaciones estratigráficas, se le asigna una edad

Jurásico Superior a Cretácico Inferior (Benavides, 1962).

Formación Murco (Cretáceo Inferior a Superior)

Constituida por areniscas violáceas a rojizas interestratificadas con lutitas

moradas que al intemperizarse forma una topografía suave. Se correlaciona

con el Grupo Goyllarisquizga del Perú Central. El grosor en este

cuadrángulo es de aproximadamente 175 metros (Swanson & Noble, 2003).

Formación Arcurquina (Cretáceo Inferior a Superior)

Constituida por estratos gruesos a delgados de calizas gris claras con

horizontes de chert. Se le correlaciona con las Formaciones Chúlec,

Pariatambo y Jumasha del Perú Central. La potencia en el cuadrángulo es de

200 a 250 metros (Swanson & Noble, 2003).

2.2.2.2 Rocas Volcánicas Cenozoicas

Las tobas y las lavas fueron depositadas durante el Neógeno a través de sistemas de

conductos, incluyendo fisuras curvadas asociadas con áreas de caldera en colapso

39

(por ejemplo: Chinchón, Huayta, Caylloma), dentro y adyacentes al Cuadrángulo de

Orcopampa. Las rocas del Neógeno Inferior fueron plegadas durante el Mioceno

Inferior a Medio y solo las unidades más jóvenes no se encuentran deformadas

(Swanson & Noble, 2003).

Tobas de Jaihua (Mioceno Medio)

Ignimbrita de composición riolítica fuertemente soldada, en algunos lugares

cristaliza con granos finos. Su grosor local es de unos 700 m. La datación

mediante la fusión por láser del 40Ar/39Ar determina una edad de 30.30±0.7

Ma (Noble, D.C. y otros, 1974).

Volcánicos Santa Rosa (Mioceno Inferior)

Flujos de lavas intercalados con lentes de lahares y flujos de brechas de

composición andesita-piroxénica con unidades intercaladas de ignimbritas

silícea. El grosor máximo expuesto localmente es de 500 m, variando desde

unas pocas decenas de metros en los altos paleotopográficos hasta un

estimado de 1,500 m cerca a los centros eruptivos. Dos dataciones por K- Ar

indican 20.1±0.6 y 22.9±0.7 Ma (Swanson & Noble, 2003).

Toba Manto

Consiste de ignimbritas de exposición a escala regional, de composición

zonada en un flujo externo laminar, generalmente gruesa, fuertemente soldada

y resistente, que forman acantilados y están bien expuestas en el prisma de la

toba de intracaldera, al oeste de la Caldera Chinchón, los flujos externos de

las tobas comprenden a una unidad de enfriamiento simple con un grosor

máximo de alrededor de 250 m. Al este de la caldera, la Toba Manto es más

delgada. La toba intracaldera está mejor expuesta en la parte sur de la Caldera

40

Chinchón, 2 km de longitud aproximadamente. Las brechas de intracaldera

están presentes en varios lugares. Los fragmentos de pumicita son comunes y

la textura eutaxítica es fácilmente reconocible. La toba fresca es generalmente

de color gris. La edad de la Toba Manto es de 19.7 Ma basado en tres

determinaciones 40Ar/39Ar (Swanson & Noble, 2003).

Volcánicos Sarpane (Mioceno Inferior)

Corresponden a domos, flujos de lavas, costras de brechas de flujos y diques

de composición andesítica a riolítica, de color gris oscuro a gris púrpura,

conteniendo fenocristales de plagioclasas y horblenda con cantidades

variables de cuarzo, biotita, ortopiroxeno, clinopiroxeno, apatito y óxidos de

Fe y Ti. Los domos pueden superar cientos de metros de grosor. Localmente,

están presentes los depósitos de escorias. Las numerosas dataciones

40Ar/39Ar evidencian que la mayor parte de la unidad se depositó entre 9.5 y

9.0, aunque dos edades que han sido obtenidas por K-Ar son 18.3±0.6 y

18.6±0.6 Ma en biotita, lo que sugiere que algunos flujos más jóvenes

pueden estar localmente presentes en el lado oriental del Valle de Orcopampa

(Swanson & Noble, 2003).

Tobas Chipmo (Mioceno Medio)

Unidad parcial a fuertemente soldada de ignimbritas completamente

inalteradas, sobreyace a los Volcánicos Sarpane en la Zona de Chipmo. La

unidad contiene abundante fenocristales de cuarzo, sanidina, plagioclasas,

biotita y óxidos de Fe y Ti. El máximo grosor expuesto es menor a 50 m. Una

datación obtenida por medio de la fusión láser 40Ar/39Ar de un fenocristal de

sanidina indica 14.16±0.025 Ma (Swanson & Noble, 2003).

41

Tobas de Umachulco (Mioceno Superior)

Ignimbrita fuertemente soldada, de composición riolítica o riolítica, de color

blanco gris claro, conteniendo abundante fenocristal de plagioclasas, biotita y

clinopiroxeno. El grosor máximo aproximado es de 100 m. Las dataciones

por K-Ar en biotita indican 6.3±0.2 Ma (Farrar, E. y Noble, D.C., 1976 y

Candiotti, H. y otros, 1990).

Los Volcánicos Andagua (Plioceno a Cuaternario)

Están conformados por flujos de lava, complejos flujos y conos de escoria.

Las rocas son habitualmente andesitas, gris oscuro, afaníticas a escasamente

porfiríticas y andesitas basálticas, ambas contienen fenocristales de

plagioclasas, hornblenda, clinopiroxenos y/o ortopiroxenos,

composicionalmente distintas a las rocas del frente del arco volcánico

(Venturelli et al., 1978). Aunque la mayoría de las lavas son Cuaternarias, se

evidenciaron algunas del Pleistoceno. Tres dataciones por K-Ar en roca total

en muestras del Cuadrángulo de Orcopampa varían desde 0.27±0.02 hasta

1.4±0.03 Ma (Kaneoka, I. y Guevara, C., 1984). La unidad incluye en parte

rocas cartografiadas por Caldas, J., (1994) como Formación Barroso. El

grosor máximo de exposición es de aproximadamente 100 m, aunque un

grosor máximo agregado puede exceder los 500 m en el Valle de Andagua

(Swanson & Noble, 2003).

2.2.2.3 Depósitos Superficiales

La edad de los depósitos superficiales ha sido inferida de la disección de la

superficie local y de su relación con depósitos volcánicos y glaciares.

42

Morrenas y Depósitos Glaciares

Consisten predominantemente en gruesos depósitos glaciares compuestos de

bloques y cantos del Pleistoceno y posiblemente, Holoceno.

Glaciares de Roca

Compuestos por grandes bloques angulares (de 1 a 5 metros de diámetro)

acompañados por poco material intersticial.

Depósitos Glaciares (Cuaternario)

Morrenas laterales y terminales, además glaciares ricos en bloques de rocas,

su grosor varía de algunos metros a cientos de metros.

Depósitos de Deslizamiento (Cuaternario)

Rocas pobremente seleccionadas y bloques que en algunos lugares cubren

áreas que superan los 5 km2.

Depósitos Aluviales y Coluviales (Cuaternario)

Limos inconsolidados, arenas y depósitos lacustres, incluyendo abanicos

aluviales, cauce de ríos, llanuras de inundación, terrazas y depósitos lacustres.

43

Figura N° 2.2.2-1 Columna Estratigráfica

2.2.3 Tipo de Depósito

La mineralización de Chipmo es tipo hidrotermal con relleno de cuarzo, en cotas

superiores variando a cuarzo–anhidrita y rodonita-rodocrosita–anhidrita en

profundidad. Este yacimiento se puede clasificar como vetas epitermales de Au-Ag

de sulfidización baja a intermedia, emplazado en rocas calcoalcalinas ricas en potasio

pertenecientes al Volcánico Sarpane. Las fallas de las vetas al parecer son profundas

y corticales. Las estructuras mayores son la Veta Nazareno, con aproximadamente 2

44

kilómetros en la horizontal y 800 metros de profundidad y la Veta Prometida R1 con

1 kilómetro en la horizontal y 500 metros de profundidad.

Figura 2.2.3-1 Mapa Geológico Regional

2.3 Geología de la Mina Chipmo

2.3.1 Litología

El área aurífera de Chipmo se encuentra ubicada entre la Quebrada Ocoruro y el Río

Chilcaymarca, a unos 5 km al oeste de la histórica zona argentífera de Orcopampa

(Vetas Calera, Manto, Santiago, etc.). La roca hospedante de las principales vetas de

oro (Nazareno, Prometida, Natividad) consisten de flujos y domos de composición

45

dacítica, andesítica y cuarzo latita pertenecientes al Complejo Volcánico Sarpane.

Las fracturas radiales concéntricas y el marcado bandeamiento de flujo son

diagnósticos para identificar los domos. Dataciones (40Ar / 39Ar) de fenocristales de

plagioclasas pertenecientes a los domos dacíticos Sarpane del área de Chipmo

indican que estos se depositaron entre 19.0 a 19.6 M.A (Noble, 2002).

Asimismo, en la parte norte se presentan los Tufos riolíticos Manto 20.0 M.A (K /

Ar) (Swanson, et. Al., 1998), donde se emplazan las Vetas San José 1 y San José 2.

Cercanos a la Veta Nazareno se han reconocido dos diques hornbléndicos post-

minerales relativamente paralelos a la veta, de composición andesítica, que data de

18.36 + 0.30 M.A. (40Ar / 39Ar), con alteración propilítica conformada por una fase

secundaria de clorita, epídota y calcita.

En el Área de Chipmo, el Complejo de los Domos intrusivos Sarpane se encuentra

parcialmente sobreimpuesto por los Tufos riolíticos Chipmo datados en 14.16 +

0.005 M.A. (40Ar / 39Ar).

46

Figura N° 2.3-1 Sección Transversal de la Mina Chipmo

Figura N° 2.3-2 Plano Litológico

Figura N° 2.3-3 Modelo 3D Litológico

2.3.2 Estratigrafía

El yacimiento se encuentra emplazado sobre rocas de composición dacítica y

andesítica pertenecientes a rocas volcánicas del Terciario, principalmente Volcánico

Sarpane (19Ma), regionalmente corresponderían al Grupo Tacaza en esta zona del

sur del Perú.

2.3.2.1 Volcánicos Santa Rosa (Mioceno Inferior)

Localmente, afloran al este del yacimiento, flujos de lavas intercalados con lentes de

lahares y flujos de brechas de composición andesítica-piroxenica.

49

2.3.2.2 Toba Manto (Mioceno Inferior)

Aflora al Norte del Yacimiento de Chipmo, es una roca de composición riolítica de

texto toba de cristales, presentando fiames alargados. Tiene un color morado

característico.

2.3.2.3 Volcánicos Sarpane (Mioceno Inferior)

Corresponden a un complejo de domos, flujos de lavas, toba de cristales, brechas y

diques de composición andesítica a dacítica, de color gris oscuro a gris púrpura.

Tienen como mineral accesorio a la pirita que puede variar como diseminación de

1% hasta 20%. A veces la pirita fina reemplaza parcialmente a la matriz de la roca,

formando pseudobrechas.

2.3.2.4 Tobas Chipmo (Mioceno Medio)

Consiste en una ignimbrita de composición riolítica que contiene abundante

fenocristales de cuarzo, sanidina, plagioclasas, biotita y óxidos de Fe y Ti.

Sobreyacen a los Volcánicos Sarpane, cubriendo gran parte del norte de Yacimiento

de Chipmo.

2.3.2.5 Los Volcánicos Andagua (Plioceno a Cuaternario)

Reconocido al este del Yacimiento de Chipmo, específicamente en el Volcán

Mauras, están conformados por rocas de composición andesítica y andesitas

basálticas, formando flujos de lavas y conos de escoria.

50

Figura N° 2.3.2-1 Columna Estratigráfica del Yacimiento

2.3.3 Geología Estructural

Las vetas del Yacimiento de Chipmo están emplazadas en un sistema de fallamiento

de rumbo N60°E con buzamiento promedio de 80° hacia el sur (Prometida,

Esperanza, Nazareno, Lucy Piso, Prosperidad, etc.). Se puede definir en la parte

oeste del yacimiento (Zona de Ocoruro) un fallamiento de rumbo N30°W y

buzamiento 85° hacia el noreste.

2.3.3.1 Movimiento Extensional

Localmente, el Yacimiento de Chipmo está formado por una caída de bloques,

como la Veta Prometida que se comporta como una gran falla normal, obedeciendo

a movimientos extensionales que se dieron en el Mioceno Medio (Quechua I). Esto

ocasionó toda una serie de fallas normales-sinextrales con un pitch promedio de 85º

51

grados al sureste.

2.3.3.2 Movimiento Compresional

Luego en la fase tectónica compresiva Quechua II, se reconocen dos movimientos

compresivos:

2.3.3.3 Fallas Inversas de Alto Angulo

Estas se caracterizan por ser la reactivación de las fallas que fueron formadas en el

primer movimiento, siendo éstas inversas-dextrales y tienen un pitch promedio de

50⁰ hacia el noroeste, lo cual ocasionaron trampas estructurales (jog) que

posteriormente fueron rellenadas por varias etapas de cuarzo, trayendo consigo la

mineralización de oro.

2.3.3.4 Fallas Inversas de Bajo Ángulo

Luego en el Mioceno Tardío, ya habiéndose emplazado las vetas, el Yacimiento de

Chipmo sufre movimientos compresivos. Como evidencia de esto, se tiene fallas

inversas que desplazaron a las vetas. Estos desplazamientos encuentran su mayor

salto horizontal al este del yacimiento (aproximadamente 20 metros). Estas fallas

tienen rumbos noroeste y con buzamientos hacia el norte y sur, se ha podido

observar que estas fallas son en su mayoría siniestrales.

FALLA JULISSA

Es una estructura de rumbo N55°E y 80° de buzamiento al SE. Se desplaza

dextralmente al dique andesítico horbléndico. Su geometría es dextral-normal.

Las tensionales al piso de la falla son las Vetas del Sistema Prometida y las

tensionales al techo son los del Sistema de la Veta Nazareno, Lucy Piso, Prosperidad,

Ramal 411. En interior mina, tiene una extensión reconocida de 3.1 km. En

52

superficie, la traza de la Falla Julissa está ubicada en una quebrada al oeste de la Veta

Nazareno-Lucy Piso.

Foto N° 2.3.3-1 Vista al NE, traza de la Falla Julissa

Foto N° 2.3.3-2 Vista al SW, traza de la Falla Julissa

53

En interior mina, en el Area de Prometida, la Falla Julissa tiene un buen desarrollo

estructural. En el nivel 3170, presenta un rumbo de N60°E y 80° de buzamiento al

SE. Tiene una potencia de 4.40 m de ancho y presenta panizo y roca molida.

Algunas venillas de anhidrita y sílice gris en cajas argilizadas.

Foto N° 2.3.3-3 Nivel 3170. Vista al NE. Ventana 873 21 E-S. Falla Julissa

En el nivel 3110, presenta un rumbo de N60°E y 80° de buzamiento al SE. Tiene una

potencia de 2.50 m y presenta panizo, bandas de anhidrita en cajas argilizadas.

54

Foto N° 2.3.3-4 Nivel 3110. Vista al NE. Ventana 3482SE. Falla Julissa

Entre el Sistema de Vetas Prometida, ubicado al piso de la Falla Julissa y el Sistema

de Vetas Nazareno, ubicado al techo de dicha falla, hay 1 km de estructura cerrada.

SISTEMA DE VETAS PROMETIDA

Ubicadas al piso de la Falla Julissa. La principal veta es Prometida de rumbo N60°E

y buzamiento 75° a 80° al sur. Es del sistema dextral, está cerrada y forma

estructuras tensionales entre ella y la Falla Julissa. Las estructuras tensionales son las

Vetas Prometida R-1, Prometida R-2, Prometida R-3, Melissa, Keyla, Angie, Jimena,

Lía, Valeria, Lucía, Fanny, Rubí, Esperanza Ramal Norte, Mónica, Ramal 1 Ramal,

Almendra y Yamila, y buzan tanto al N como al S. Esta celda hidrotermal es muy

productiva en Au.

La Veta Prometida R-1, ubicada al techo y tensional a la Veta Prometida, tiene un

comportamiento dextral. Como ganga presenta cuarzo granular y cuarzo gris,

55

rellenando espacios abiertos. El mineral de mena es el electrum, oro nativo, teluluros

y sulfosales de cobre.

La Veta Prometida R-2, tensional a la Veta Prometida R-1, presenta el mismo

ensamble.

La Veta Esperanza, tensional a la Veta Prometida R-1, presenta ensamble de cuarzo

granular y los minerales de mena incluyen oro nativo, sulfosales de cobre en pirita.

La Veta Lucía es un componente a la Falla Julissa en los niveles bajos. Presenta

relleno de cuarzo sacaroide, cuarzo gris, anhidrita, tetraedrita y pirita fina. La Veta

Lucía Centro es una tensional entre la Veta Lucía y la Falla Julissa. Compuesta por

anhidrita en un 70%, son cortadas por venillas de cuarzo blanco y núcleos de pirita.

La mineralización está en el cuarzo y sílice gris, cortando a la anhidrita.

La Veta Yamila, ubicada al extremo NE del Distema Prometida, es una estructura

tensional entre Prometida R-1 al piso y la Falla Julissa al techo.

Presenta ensamble de cuarzo de 50% a 70%, bandas de anhidrita de 10% a 35%,

tetraedrita de 1% a 3%, esfalerita y calcopirita 1% y puntos de oro nativo.

• El techo de la mineralización de la Veta Esperanza está a la cota 3,590 y el

piso a la cota 3,100.

• El techo de la mineralización de la Veta Prometida R-1 está a la cota 3,140 y

el piso a la cota 3,270.

• El techo de la mineralización de la Veta Prometida R-2 está a la cota 3,635 y

el piso a la cota 3,400.

• El techo -aún reconocido- de la Veta Lucía Centro está a la cota 3,200 y el

piso -aún por reconocer- a la cota 3,000.

56

• El techo-aún reconocido- de la Veta Yamila está a la cota 3,220 y el piso -aún

por reconocer- a la cota 3,080.

Cuadro N° 2.3.3-1 Data Estructural Sistema Prometida

57

Figura N° 2.3.3-1 Estereograma de las Estructuras del Sistema Prometida

Figura N° 2.3.3-2 Sección 30E del Sistema Prometida con Estereograma de las Vetas y Falla

Julissa.

VETAS

POLOS DE LAS VETAS CONTORNEO DE POLOS

DIAGRAMA DE ROSAS

58

SISTEMA DE VETAS NAZARENO

Ubicadas al techo de la Falla Julissa. Las principales vetas son: Lucy Piso, Lucy Piso

Sur, Nazareno, Prosperidad, Prosperidad Techo y Ramal 411. Estas vetas forman una

cuña con la Falla Julissa y buzan al SE. Esta celda hidrotermal es muy productiva en

Au.

En la Veta Nazareno, debajo del nivel 3540, se forman 3 conductos mineralizados a

manera de “patas” y están referidos a las estructuras tensionales a Nazareno (Figura

N° 2.3.3-3).

El primer conducto mineralizado está emplazado en la intersección de las Vetas

Nazareno, Lucy Piso, Prosperidad, Prosperidad Techo y Ramal 411. Tiene un

“plunge” de 60° al NE. Los anchos de las estructuras varían entre 5.00 m a la cota

3,540 hasta 1.50 m en los niveles inferiores.

El segundo conducto mineralizado está emplazado en la intersección entre la Veta

Nazareno con la Veta Ramal 850. Tiene un “plunge” de 50° al NE. Con anchos que

van de 3.50 a 5.00 m en la parte central, con un borde y en profundidad de 1.00 a

1.50 m.

El tercer conducto mineralizado está emplazado en la intersección de la Veta

Nazareno con la Veta Nazareno Este y la Veta Concepción.

La Veta Nazareno tiene un “plunge” del horizonte mineralizado 15° al SW. Las vetas

del Sistema Nazareno tienen un rumbo promedio al NE y buzamientos tanto al NW

como al SE.

La Veta Nazareno presenta como mineral de mena la calaverita y oro nativo,

sulfosales de cobre y otros teluros en forma subordinada. El cuarzo es el principal

mineral de ganga, baritina y dickita ocurren en forma subordinada. La mineralización

59

de mena de Nazareno se encuentra asociada a ensambles argílicos avanzados,

principalmente sílice-dickita, pirofilita-diáspora. La alunita está en las partes altas del

sistema.

Se presenta como una estructura mostrando múltiples estadíos de brechamiento, con

texturas de reemplazamiento que evidencian actividad hidrotermal fuerte.

En el extremo NE del Sistema Nazareno se ubica, tensional a ella, la Veta Nazareno

Este. Presenta una estructura de cuarzo blanco con venillas de sílice gris, venillas y

diseminación de galena, tetraedrita, pirita y puntos de calcopirita. Tiene un ancho

promedio de 3.0 m.

En la parte central del Sistema Nazareno se ubica la Veta Ramal 850. Es un simoide

a Nazareno y presenta una estructura brechada con bandas irregulares de cuarzo y

texturas de reemplazamiento. Se han observado importantes concentraciones de oro

nativo.

En la parte sur, en la cuña con la Falla Julissa, se ubica la Veta Lucy Piso. Presenta

una zona con intenso fracturamiento y abundante venilleo de cuarzo y zonas de

brecha. Demuestra evidencia de múltiples brechamientos favorables para la

mineralización económica. En esta zona, tensional a la Veta Nazareno, se ubica la

Veta Prosperidad. Presenta una estructura brechada con una matriz de cuarzo de

múltiples generaciones. Asimismo, tensional a la Veta Nazareno, se ubica la Veta

Ramal 411. Se presenta como una estructura brechada asociada a intenso venilleo de

cuarzo de dos generaciones. Esta cuña es la más productiva.

60

Cuadro N° 2.3.3-2 Data Estructural del Sistema Nazareno

Figura N° 2.3.3-3 Estereograma de las Vetas del

Sistema Nazareno

En la sección 58W de la Figura N° 2.3.3-4 y sección 12E de la Figura N° 2.3.3-5, se

observan los simoides ubicados al piso de la Veta Nazareno. Se demuestra que

Nazareno es una estructura con geometría dextral-normal.

61

Figura N° 2.3.3-4 Sección 58W y Estereograma de las Vetas del Sistema Nazareno

Figura N° 2.3.3-5 Sección 12E y Estereograma de las Vetas del Sistema Nazareno

En la sección 58E de la Figura N° 2.3.3-6, ubicada en el extremo NE del Sistema

Nazareno, se determina que las Vetas Concepción y Ramal Concepción son

62

tensionales a ella y demuestra que la Veta Nazareno tiene un componente dextral-

normal.

Figura N° 2.3.3-6 Sección 58E y Estereograma de las Vetas del Sistema Nazareno

2.3.4 Alteración

Tres estilos de alteraciones hidrotermales han sido asociados con las vetas de cuarzo

en el Depósito de Chipmo (Salazar, 2008).

Un núcleo silíceo (~86wt% Si2O) asociado con ensambles argílicos avanzados, los

cuales incluyen: dickita, kaolinita, alunita subordinada (la misma que ocurre en las

partes altas del sistema hidrotermal) y diáspora-pirofilita, presentes en profundidad

del sistema hidrotermal.

Este tipo de alteración hidrotermal (argílica avanzada) pasa rápidamente a una

alteración argílica compuesta por: kaolinita, illita, montmorillonita, la cual se

encuentra ampliamente distribuida en el Depósito de Chipmo.

63

Finalmente, la alteración argílica pasa a una alteración propilítica en los bordes del

Depósito de Chipmo. Los minerales típicos de este tipo de alteración son: clorita,

calcita y epídota. Esta típica zonación refleja la neutralización de fluidos hipógenos

ácidos que es característico de muchos depósitos epitermales de alta sulfuración.

Figura N° 2.3.4-1 Modelo 3D de Alteración

2.3.5 Mineralogía

La mineralogía está compuesta principalmente por cuarzo en texturas de brecha y de

reemplazamiento. El oro que es el mineral de mena se presenta como oro libre,

electrum y telururos. Además, se tiene sulfuros como: la pirita, tetraedrita y tenantita,

64

estibina y otras sulfosales de bismuto y plomo, baritina, yeso, anhidrita y calcita.

Como minerales de alteración, tenemos a la alunita, dickita, pirofilita, diáspora,

caolín, illita, esmectitas, cloritas, pirita, etc.

Los telururos reconocidos en el Yacimiento de Chipmo son mayormente telururos de

plata o plata–oro, los cuales son los siguientes: cervellita, hessita, petzita y calaverita,

además de un mineral Teluro Ag-Bi.

Entre las texturas de mineralización destacan las texturas de brecha, de

reemplazamiento y las bandeadas. A continuación se describe cada una de ellas:

Textura de Brecha

La textura de brecha se presenta en las rocas andesíticas, se pueden describir como

brechas compuestas por fragmentos de roca andesítica silicificada, de formas

angulosas a subangulosas, que van desde milímetros hasta metros, la matriz está

compuesta por cuarzo. En algunas muestras se observan los bordes de los fragmentos

corroídos, lo que les da una apariencia redondeada.

Las diferentes generaciones de cuarzo forman texturas bandeadas y de brecha. Se

puede encontrar este tipo de brecha con fragmentos angulosos de cuarzo blanco y

gris envueltos por un cuarzo sacaroide.

Las brechas en Chipmo están más extendidas en la roca andesítica. Su formación se

puede explicar por fracturamiento hidráulico de las rocas. Estas ocurren en la

mayoría de los casos entre dos fallas, que pueden ser tensionales que se encuentran

entre la falla piso y techo de la estructura principal. Por estas falla fluye el fluido

hidrotermal, como el agua no puede ser disuelto por la roca andesítica, se producen

65

fracturas hidráulicas entre estas fallas, las cuales son rellenadas por cuarzo. Estas

fracturas hidráulicas pueden tener relación con la etapa de la segunda ebullición en

Chipmo. Varias de estas brechas están relacionadas a la mineralización de oro.

En las dacitas y riolitas casi no hay presencia de brechas debido a que éstas disuelven

mejor el agua que las andesitas, esto podría ser una razón también por la cual las

dacitas y riolitas tiene mayor halo de alteración.

Textura de Reemplazamiento

Las texturas de reemplazamiento son: “lattice blanded” y sacaroidal.

• Las texturas de “lattice blanded” se observan en los cuarzos blanco y gris, lo

cual podría explicarse que anteriormente ya existían cristales de baritina y

calcita, las cuales fueron reemplazadas por cuarzo blanco o gris. Esto se ha

reconocido porque existen estructuras solo de baritina, calcita o anhidrita que

no fueron reemplazadas.

• La textura sacaroidal se observa en la última etapa cuarzo, lo cual podría

explicarse como el reemplazamiento del cuarzo por la calcita o anhidrita,

igualmente que la textura anterior, la calcita o anhidrita ya tenía que haber

existido para ser reemplazada.

Al parecer en el Yacimiento de Chipmo se han dado varias etapas con el cambio de

pH en la precipitación de los minerales. En un pH neutro a básico precipitaron la

baritina, calcita o anhidrita, luego el pH disminuye y precipita el cuarzo. Esto se

repite de manera cíclica, dando como resultado estas texturas de reemplazamiento

superpuestas. Actualmente, existe precipitación de yeso/anhidrita.

66

Texturas Bandeadas

Las texturas bandeadas se muestran en las vetas que están emplazadas en las rocas

más ácidas del Yacimiento de Chipmo (dacitas y riolitas), lo cual se explica por el

mecanismo de cristalización. En una primera etapa cuando ya se han formado las

vetas de cuarzo blanco, éstas se fracturan. El fluido hidrotermal ingresa por las

fracturas, formado el cuarzo gris que al cristalizar amplía los espacios abiertos,

permitiendo que fluya más fluido, engrosando así la fractura. El fracturamiento

continuo paralelo a la estructura forma esta apariencia bandeada.

2.3.6 Geología Económica

La mineralización aurífera del Depósito de Chipmo es del tipo epitermal,

encontrándose dentro de un sistema de vetas subparalelas cementadas por múltiples

eventos de cuarzo en las cotas superiores, cuarzo–anhidrita y rodonita-rodocrosita-

anhidrita en profundidad. La mineralización está caracterizada por un

enriquecimiento significativo de oro y teluro. La edad de la mineralización es de 18.1

Ma, basada en una datación en alunita proveniente de la Veta Prometida (Mayta,

1999). Las vetas están asociadas a fallas normales profundas, las mismas que

favorecieron la exolución de fluidos magnáticos ricos en volátiles. Los minerales de

mena y ganga precipitaron -al parecer- en respuesta a cambios físico-químicos

inducidos por la separación de fases.

2.4 Actividades de Operación y Exploración

En labores de exploración y desarrollo en la Mina Chipmo se ejecutaron 15,350.12

m, lo que representa un 98% de cumplimiento con respecto al programa anual de

15,600 m (Cuadros N° 2.4-1, 2.4-2 y 2.4-3).

67

En cuanto a sondajes diamantinos, se realizaron 35,248.70 m, lo que equivale al

102% de lo programado (34,500 m). Los porcentajes se encuentran divididos

equitativamente en ambas zonas (Cuadros N° 2.4-2, 2.4-3 y 2.4-4).

Con respecto a la producción, en el año 2015 se produjo 452,779 t con una ley

promedio de 14.39 gptAu y 68.74 optAg, lo que equivale a 205,791.18 optAu. Esto

hace un cumplimiento del 102% de lo programado 200,653.00 optAu (Cuadro N°

2.4-5).

Cuadro N° 2.4-1 Histórico de avances en exploración y desarrollo.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Ejecutado 2002 - 2014 Ejecutado Ene - Dic 2015 Acum 2015 Meta 2015

15,600

15,350

98.00%

Programado 2015 (m)

Ejecutado a Diciembre (m)

% de Cumplimiento

68

Cuadro N° 2.4-2 Histórico Avances en Perforación Diamantina en Mina Chipmo desde el año 2002

hasta 2015

Cuadro N° 2.4-3 Avances Exploración y Desarrollo por zona y acumulado en Mina Chipmo

Ejecutado 2002 - 2014 Ejecutado Ene - Dic 2015 Acum 2015 Meta 2015

69

Cuadro N° 2.4.3-1 Distribución de labores ejecutadas durante el año 2015, se ejecutó mayor avance

en galerías Distribución de labores ejecutadas durante el año 2015

Cuadro N° 2.4-4 Avances en perforación diamantina. Suma entre taladros largos y cortos

Avances del año en Perforación Diamantina en Mina Chipmo

70

Cuadro N° 2.4-5 Histórico de producción, oz Au y oz Ag.

Solo en la Mina Chipmo a la fecha se ha producido un total de 3´501,136 oz Au. En el año 2015 se logró producir 200,697 oz Au

Histórico de Producción Mina Chipmo

Resumen de las vetas que se van a considerar en el presente trabajo

Veta Nazareno

Esta estructura ha sido desarrollada en los niveles 3910, 3860, 3830, 3740, 3690,

3640, 3590, 3540, 3490, 3440, 3390, 3340, 3290, 3230, 3170. Actualmente, viene

siendo explorada en los niveles 3170, 3110 y 3050; tenemos proyectado comenzar la

exploración en el nivel 3740 a inicios del año 2017.

En superficie, la Veta Nazareno aflora unos 150.00 m, su extensión este se encuentra

parcialmente erosionada por el Río Chilcaymarca, mientras que su extensión oeste se

encuentra cubierta por las Tobas Chipmo. Labores mineras y sondajes de perforación

diamantina han reconocido esta estructura por más de 1.50 km en la horizontal y

0.80 km en la vertical, quedando el sistema aún abierto tanto vertical como

horizontalmente. La Veta Nazareno está asociada a una falla normal, la misma que

71

tiene un rumbo promedio de N50°E y buza 75°SE. El ancho promedio de la

estructura es 3.50 m, sin embargo, zonalmente la estructura sobrepasa los 6.00 m de

potencia.

Hasta la fecha, tres clavos con mineralización económica han sido reconocidos en la

Veta Nazareno. El principal mineral de mena es la calaverita y oro nativo, sulfosales

de cobre y otros teleruros ocurren en forma subordinada. El cuarzo (diferentes

generaciones) es el principal mineral de ganga, baritina y dickita ocurren en forma

subordinada. Generalmente, la Veta Nazareno se presenta como una estructura

mostrando múltiples estadíos de brechamiento, texturas de reemplazamiento son

comunes en esta estructura.

La mineralización de oro en la Veta Nazareno se encuentra asociada a ensambles

argílicos avanzados, principalmente sílice-dickita, pirofilita-diáspora. Alunita solo se

reporta como trazas y generalmente ocurre en las partes altas del sistema, en la zona

baja del sistema incrementa la ley de plata principalmente en su intersección con la

Falla Julissa.

Veta Prosperidad

Esta estructura no presenta afloramiento. Ha sido reconocida en los niveles 3640,

3590, 3540, 3490, 3440, 3390, 3340, 3290 y 3230. Al igual que la Veta Lucy Piso, se

angosta y pasa como falla por encima del nivel 3640. Presenta dos clavos

mineralizados por debajo del nivel 3340 que se extiende hasta el nivel 3230;

verticalmente la veta se extiende por más de 300.00 metros. Tiene un rumbo

promedio de N65°E y buzamiento 80°S.

72

En general, se presenta como una estructura brechada, con una matriz de cuarzo de

múltiples generaciones. Además, se observa la presencia de sulfuros, principalmente

la pirita fina.

Veta Ramal 411

Esta estructura se localiza aproximadamente 10.00 metros al norte de la Veta

Nazareno, asociada al clavo oeste. Fue reconocida en los niveles 3490, 3440, 3390,

3340, 3290, 3230, 3170 y 3110. Al igual que el Ramal 850, forma un sigmoide con la

Veta Nazareno. En la vertical se estaría uniendo a la Veta Nazareno por encima del

nivel 3490, mientras que en profundidad no se ha evidenciado aún la unión.

La Veta Ramal 411 se presenta como una estructura brechada, asociada a intenso

venilleo de cuarzo de al menos dos generaciones. Tiene un rumbo promedio de

N71°E, buzamiento de 80°S y un ancho promedio de 2.87 metros.

Actualmente, se viene explorando la Veta Ramal 411 en los niveles 3290, 3170 y

3110, esta exploración se viene desarrollando con chimeneas.

Veta Prometida Ramal 1

Estructura reconocida en los niveles 3610, 3540, 3490, 3440, 3390, 3340, 3290 y

3230. Actualmente, se está explorando niveles superiores 3640 y 3610 con buenos

resultados. Del mismo modo, se continúa explorando en niveles inferiores con

sondajes diamantinos y chimeneas de exploración, principalmente en los niveles

3290 y 3230.

Se ubica al techo de la Veta Prometida y es tensional al fallamiento normal de la

Veta Prometida. En superficie, esta estructura se encuentra erosionada por el Río

Chilcaymarca. Hasta la fecha ha sido reconocida por unos 680 metros

73

horizontalmente y 500 metros verticalmente. Tiene un rumbo promedio de N66°E y

buzamiento de 80°S.

El principal mineral de ganga es el cuarzo granular y cuarzo gris, los mismos que

ocurren como relleno de espacios abiertos. Los minerales de mena incluyen:

electrum, oro nativo, teleruros y sulfosales de cobre.

Veta Esperanza

Esta estructura fue reconocida a fines del 2005 por el crucero de integración en el

nivel 3440. Desde entonces ha sido reconocida en los niveles 3610, 3560, 3490, 3440

3390, 3340, 3290, 3230, 3170 y 3110, por más de 500.00 metros horizontalmente y

450.00 metros verticalmente. Tiene un rumbo promedio de N74°E y un buzamiento

en un rango de 80°N-80°S.

Los minerales de mena observados macroscópicamente en esta estructura incluyen:

oro nativo, sulfosales de cobre y pirita.

Veta Lucía Centro

Esta estructura es una tensional entre la Veta Lucía y Falla Julissa que se reconoció

mediante el bypass 871E en el nivel 3170 en una longitud de 110 m, de orientación

N60°E con buzamiento 80°-85°NW, compuesta de anhidrita 70%, asociada a venillas

de cuarzo blanco 5% y núcleos de pirita 2%.

El clavo mineralizado ubicado en el nivel 3110 en la zona central es el más

importante, presenta valores en Au superiores a 60 gptAu y anchos que varían entre 3

m a 7 m.

74

Actualmente, se están ejecutando chimeneas de exploración sobre el nivel 3170 y se

están avanzando frentes en los niveles 3230, 3170 y 3110; de estas labores se

ejecutarán ventanas de exploración a la Veta Lucía Centro.

Veta Lucía Ramal 1 y 2

Esta estructura fue reconocida en los niveles 3170 (Galería 873-5E) y 3110 (Galería

874 11E). Se ubica al norte de la Falla Julissa. Tiene un rumbo promedio de N75°E y

un buzamiento en un promedio de 75°N.

La mineralogía de la Veta está conformada por anhidrita, cuarzo venillas de

rodocrosita, bandas de tetraedrita y pirita diseminada.

Tópicos de Muestro en Interior Mina y Logueo de Testigos de Perforación

Muestreo

El muestreo consiste en tomar mediante una técnica apropiada, una parte o porción

de mineral de un volumen mayor, de manera que cada muestra sea representativa del

total de ese volumen y que la proporción y distribución de la característica que se

investigan (ley) sean iguales en ambas (Muestra – total).

Las muestras no solo deben ser representativas, sino que deben estar en una cantidad

adecuada, en el lugar preciso y con un proceso de reducción de peso y de análisis

eficientes.

Importancia del Muestreo

El muestreo de minerales tiene una importancia económica considerable y constituye

una etapa crítica en la industria minero-metalúrgica. El Area de Geología se encarga

de realizar esta actividad. Procesando los resultados de muestreo se planeará y

controlará una adecuada exploración, explotación y tratamiento metalúrgico.

75

Casi todas las decisiones que se toman con respecto a un proyecto minero, desde la

exploración hasta el cierre de la mina, están basadas en valores obtenidos de material

muestreado.

Los resultados del muestreo en las primeras etapas de exploración posibilita definir o

no la existencia de un yacimiento, la evaluación de los resultados del muestreo

complementados con una buena interpretación geológica permitirá definir la bondad

de un yacimiento y su consiguiente etapa de exploración.

Los resultados de los reconocimientos siguientes permiten delimitar la parte

explotable comercial del yacimiento, el muestreo de labores subterráneas (galerías,

chimeneas, etc.) proporciona los datos que facultan efectuar las estimaciones de ley

de los blocks cubicados; un muestreo cuidadoso y preciso garantizará los resultados

de los ensayes obtenidos para la estimación de los recursos y las reservas de un

yacimiento.

Objetivo del Muestreo

El objetivo del muestreo es determinar los contenidos de los elementos útiles para el

hombre, presentes en un yacimiento de vetas u otras estructuras tabulares, cuerpos,

mantos, diseminaciones, pórfidos, etc. para:

• Estimación de Reservas, Recursos y Potencial del yacimiento.

• Planeamiento de una explotación ordenada en base a las reservas existentes.

• Para realizar la mezcla de minerales, “blending”, de manera que se envíe a la

Planta mineral con leyes lo más uniforme posible, que conllevará a una mejor

eficiencia metalúrgica.

76

• Control de calidad, muy necesario durante el minado (explotación) y

tratamiento metalúrgico.

• Prospección Geoquímica para el análisis por multielementos, con la finalidad

de definir la presencia de anomalías geoquímicas que ayuden a interpretar la

geología, así como orientar mejor las exploraciones.

• Definir el valor de los productos refinados que se van a vender o comprar.

Las muestras especiales están orientadas a conocer caracteres específicos como las

que se toman para pruebas metalúrgicas, cálculo de peso específico, estudios

microscópicos, estudios de microscopía electrónica, de difracción de rayos X,

datación radiométrica, inclusiones fluidas, isótopos, etc.

Organización

La ejecución de muestreo conlleva a una organización del personal de muestreros,

con la participación de geólogos y la implementación de equipos.

En el proceso de la toma de muestras, desde su ejecución hasta obtener los resultados

de los análisis respectivos, participan desde el Ayudante del Muestrero, Maestro

Muestrero, Supervisor de Muestreo, Geólogo de Sección y Geólogo de Control de

Calidad, hasta el Superintendente de Geología o el Jefe de Exploraciones Distritales

o Jefe de Proyectos de Exploraciones Regionales.

El personal de geólogos mencionado debe estar al corriente de los diferentes métodos

de ensaye que se emplean en los laboratorios a donde se envían las muestras y estar

en permanente contacto con el personal de laboratorio y planta, coordinando los

temas de la calidad de los ensayes.

77

Muestreo Interior Mina (Canales)

Este método de muestreo se utiliza prácticamente en todas las minas de Perú, cuando

se trata de vetas u otras estructuras tabulares como mantos, crestones y cuerpos

elongados y a veces también en cuerpos irregulares con o sin orientación de la

mineralización. Es el de mayor uso para la estimación de reservas y recursos, por lo

que todo Muestrero primero debe dominar su aplicación.

El método consiste en extraer muestras en canales rectangulares previamente

marcados en el terreno en forma transversal al rumbo de las estructuras tabulares o

cuerpos elongados a intervalos regulares.

En el caso de Buenaventura, el CANAL -además de ser transversal a la estructura-

debe ser HORIZONTAL (no se hará perpendicular a la estructura) en cualquier tipo

de labor subterránea o afloramientos o en trincheras de afloramientos cubiertos (la

longitud del canal o de la muestra será la proyección horizontal de la misma), a

excepción de vetas y mantos con buzamientos menores a 45º, donde el canal debe ser

VERTICAL así como en la zanjas (trincheras) o pozos que se realizan en canchas

nuevas o antiguas.

Los canales horizontales de muestreos en estructuras con buzamientos mayores a 45º

(galerías, cruceros, ventanas, bypasses) se representarán en planos horizontales,

mientras que los canales verticales efectuados en estructuras con buzamientos

menores a 45º se mostrarán en secciones verticales que corresponden a las paredes de

las labores muestreadas.

Procedimiento

Se realizará de acuerdo al siguiente procedimiento:

78

• Siempre se deberá proceder al desatado, lavado y redesatado de la labor que

se va a muestrear.

• La ubicación de los canales en galerías, cruceros, rampas y bypasses debe

estar referida a puntos topográficos. Estos canales deben identificarse siempre

con coordenadas y cota para su ingreso al Acquire.

• En las chimeneas, la ubicación de los canales está referida al riel o piso de

labor.

• En tajos, la referencia será un vertedero o una chimenea de acceso, pero

además se mide la altura de la corona con levantamiento a brújula.

• En el caso de ventanas, las referencias pueden ser el inicio desde una galería,

bypass, etc.

• Cuando la calidad del terreno de los frentes de avance es “mala” y no es

posible tomar muestras en el techo o corona porque el sostenimiento es

inmediato (mallas, cuadros, etc.), las muestras deberán tomarse en los frentes,

cuidando el espaciamiento sistemático.

• El canal y las muestras serán marcados y definidos por el Maestro Muestrero

antes del inicio del muestreo y remarcado al finalizar. El Geólogo de Sección

y/o el Capataz de Muestreo, es quien puede corregir el marcado, teniendo en

cuenta bandeamientos, textura, variación mineralógica, etc. En caso de tener

cualquier otra duda, se debe consultar al Capataz de Muestreo o Geólogo de

Control de Calidad.

• Se mantendrá una secuencia de código de ubicación interna, tal como se

indica en el Formato Reporte de Muestreo.

79

• Al final, el canal de la muestra deberá notarse bien, tanto en el ancho como en

la profundidad indicada, complementado con el pintado respectivo. En este

momento se procederá con el registro fotográfico del canal que servirá como

sustento para las auditorías.

• No olvidar: Nunca debe triturarse ni cuartearse la muestra extraída.

• Debe embolsarse toda la muestra.

• Una vez extraída la muestra, debe sellarse o amarrarse en la misma labor,

colocándose en su interior la parte desglosable de la Tarjeta de Muestreo de

Operación Mina, la cual debe ser debidamente llenada.

Muestreo de Testigos

Los testigos de perforación diamantina son estudiados detalladamente desde el punto

de vista geológico, luego de lo cual se escogen los tramos mineralizados o los de

interés para análisis químicos y/o geoquímicos.

La perforación diamantina se realiza para evaluar grandes y pequeños depósitos

desde superficie o labores de interior mina (vetas, mineralización diseminada,

cuerpos, etc.).

Procedimiento

• Los testigos de perforación, previamente registrados desde la óptica

geológica, son separados en tramos de acuerdo a sus características

mineralógicas, estructurales y/o de alteración. Los tramos de interés que

deben ser escogidos para los análisis correspondientes constituyen las

muestras.

80

• Cada tramo se cortará por la mitad cuidadosamente a lo largo del testigo con

un partidor de testigo o cortadora de discos diamantados, siguiendo una línea

pintada con crayola amarilla o roja, que será perpendicular a la orientación de

las vetillas o estructuras mineralizadas. Cuando los testigos tienen diámetros

menores a 1”, se debe enviar toda la muestra a laboratorio, previa toma de la

fotografía correspondiente.

• Una de las mitades, que viene a ser la muestra, se llena en una bolsa de

plástico adecuada y se etiqueta con el número del talón respectivo de la

Tarjeta de Muestreo de Testigos que se adjunta, para luego sellarla y enviarla

al Laboratorio de Preparación, luego de lo cual la envían al laboratorio

analítico para su análisis químico o geoquímico.

• Algunas veces se toman pequeñas muestras debidamente ubicadas para

estudio microscópico, antes de efectuar la preparación para análisis

químicos. Estos datos de ubicación se deben incluir en el formato de envío.

• El cortador de muestras debe limpiarse después de cada tramo, la otra mitad

se queda como archivo. Cuando hay caballo entre tramos mineralizados,

siempre debe marcarse la muestra de esos caballos.

• La confianza de los resultados depende de la recuperación y el corte

apropiado del testigo.

81

CAPITULO III: MODELO GEOLOGICO 3D DE ESTIMACION DE R & R

La evaluación de un yacimiento (depósito mineral) consta de dos etapas. La primera

consiste en la definición de la morfología de las mineralizaciones y el contenido de

cada una de ellas. La segunda etapa se evalúa en base a criterios técnico-

económicos y las reservas recuperables (cantidad, valor actual y valor futuro) para

estudiar la rentabilidad de la extracción y comercialización.

De la primera etapa, se crea el modelo geológico del yacimiento y de la etapa

posterior, el modelo económico, ambos modelos de tipo numérico. El modelo

geológico o “inventario mineralizado” tiene la finalidad de recoger la información

básica de un yacimiento y refleja la realidad geológica de éste. Para la realización

del mismo se obtienen los datos parciales constituidos por muestras o informaciones

procedentes de diversas técnicas de investigación: calicatas, sondajes mecánicos,

labores mineras, geofísica, entre otras. Una de las técnicas más importantes de

investigación son los sondajes.

Para el modelamiento geoeconómico de un depósito se emplean dos conceptos: el

primero es el del modelo geométrico que implica la forma de su discretización, es

decir, cómo es posible aproximarse a la geometría del yacimiento mediante figuras

82

geométricas simples. Para realizar el modelo geométrico se debe contar con el

muestreo de canales y una malla de sondajes que no necesariamente debe ser

regular y que debe estar referenciada por sus coordenadas y elevación (cota). Un

segundo concepto es el de función de extensión, se le denomina así a las técnicas o

funciones matemáticas que se utilizan para la estimación de valores.

El software que se está considerando para el modelamiento es el Leapfrog Geo © -

Versión 3.1.1.

3.1 Base de Datos

Una base de datos permite reunir y organizar una gran cantidad de información en un

archivo específico. Lo primero que se realiza al crear una base de datos es preparar

una estructura de datos que tenga en cuenta los requerimientos del programa que se

utilizará en el modelamiento; la información que almacenará esta base de datos

proviene de los trabajos realizados en el campo, en gabinete y los resultados de los

análisis químicos proporcionados por el laboratorio. La base de datos estará

compuesta por 3 tablas:

83

Tipo Cantidad Metraje

Canales 75,657 268,454.63

Sondajes 1,568 379,653.11

77,225 648,107.74

Cuadro N° 3.1-1 Base de Datos

3.1.1 Fuentes de información

En la Mina Chipmo se viene trabajando con el sistema acQuire, destinado al manejo

de la captura, validación, administración y entrega a otros sistemas de la base de

datos (BBDD), mediante el cual se deberían registrar los datos de perforación,

muestreo de canales, análisis y otros. La base de datos del sistema acQuire (BD) se

almacena en MS SQL Server.

El sistema acQuire de la mina se encontró bajo la responsabilidad del Departamento

de Geología.

La información que se tiene en el sistema es:

Cuadro N° 3.1.1-1 Fuentes de Información

TABLAS

HOLE-ID Nombre de sondaje y canal minero

LOCATION Coordenadas Este, Norte y Cota

LENGHT Longitud de las muestra

HOLE-ID Nombre de sondaje y canal minero

FROM Inicio de la corrida para cada cambio de dirección de taladro

TO Fin de la corrida para cada cambio de dirección de taladro

AZIMUT Dirección de rumbo del taladro

DIP Dirección de buzamiento del taladro

HOLE-ID Nombre de sondaje y canal minero

SAMPLE-IDNombre de la muestra

FROM Inicio de la corrida según análisis de leyes

TO Fin de la corrida según análisis de leyes

LENGHT Longítud de la muestra

VALUES Leyes de los elementos Au, Ag

Collar

SURVEY

ASSAY

ESTRUCTURA

84

3.1.2 QA/QC

El valor de las acciones cotizadas en las principales bolsas de valores del mundo de

un proyecto minero se basa en las onzas (Au, Ag) y contenidos metálicos (Cu, Pb, Zn

y otros) de recursos y reservas; las estimaciones se basan en análisis que deben ser

exactos, precisos y libres de contaminación. Se tiene la obligación de garantizar a los

accionistas e inversionistas que los ensayos sean de la más alta calidad. En la Mina

Chipmo se viene elaborando desde el año 2013.

• QA – Quality Assurance (Aseguramiento Calidad): El proceso de la

evaluación regular del desempeño general de un proyecto para garantizar que

éste va a satisfacer los estándares requeridos.

Incluye toda la documentación recolectada y requerida para demostrar y

cuantificar la confiabilidad de los datos.

PREVENCION, conjunto de actividades preestablecidas y sistemáticas

necesarias para garantizar que una determinada actividad u operación alcance

un grado aceptable de calidad.

• QC – Quality Control (Control Calidad): Sistemas y mecanismos que

garantizan la calidad.

El proceso de monitoreo de resultados específicos de un proyecto para

verificar que estos cumplen con los estándares requeridos.

Se utiliza para identificar y remediar un desempeño insatisfactorio y por lo

tanto, debe ser llevado a cabo de forma inmediata y continúa.

La evaluación de la calidad de los datos una vez completado o concluido un

proyecto no es control de calidad.

85

Muestras Au g/t Ag g/t %Cu

Bajo 8.09 104 0.08

Medio 14.51 399 0.22

Alto 40.03 237 0.13

Ley

DETECCION, técnicas y actividades operativas que se utilizan para

determinar el nivel de calidad alcanzado en la información manejada.

En la actualidad, se viene realizando un análisis semanal del QAQC para poder

detectar anomalías durante el proceso en tiempo real.

3.1.2.1 Análisis de Estándares

Permite conocer y garantizar la exactitud de los resultados enviados por el

laboratorio. La exactitud mide cuan cercano es el valor de la medición a los valores

proporcionados por los estándares. Para el análisis de la información se consideran

como aceptables si los valores reportados por el laboratorio están dentro de la

tolerancia permitida por los estándares empleados para el control.

En Orcopampa, desde el año 2015, se emplean tres tipos de estándares: alto, medio y

bajo. Estos fueron comprados de la empresa TARGET ROCKS.

Cuadro N° 3.1.2.1-1

Análisis de Estándares

86

Figura N° 3.1.2.1-1 Estándar ORC-04_Au ppm

Figura N° 3.1.2.1-2 Estándar ORC-04_Ag ppm

87

Figura N° 3.1.2.1-3 Estándar ORC-05_Au ppm

Figura 3.1.2.1-4 Estándar ORC-05_Ag ppm

88

Figura 3.1.2.1-5 Estándar ORC-06_Au ppm

Figura N° 3.1.2.1-6 Estándar ORC-06_Ag ppm

89

3.1.2.2 Análisis de Blancos

Permite conocer y garantizar el buen manipuleo de las muestras enviadas al

laboratorio así como el correcto uso de los equipos empleados en las mediciones que

se realizan. Sirve para monitorear la contaminación y el desarreglo de las muestras

durante la preparación y análisis de las muestras.

Se recomienda que el origen de los blancos sea -en lo posible- de una litología

análoga a la de las muestras enviadas al laboratorio de manera habitual.

Figura N° 3.1.2.2-1 Blanco Fino_Au ppm

90

Figura N° 3.1.2.2-2 Blanco Fino_Ag ppm

Figura N° 3.1.2.2-3 Blanco Grueso_Au ppm

91

Figura N° 3.1.2.2-4 Blanco Grueso_Ag ppm

3.1.2.3 Análisis de Duplicados

Permite conocer y garantizar la precisión del muestro realizado y de los resultados

enviados por el laboratorio. La precisión mide la reproducibilidad de la medición

(dispersión) en torno a su valor medido (no necesariamente el valor verdadero). Para

el análisis de la información se tuvieron en cuenta los siguientes criterios.

Para la dispersión: se cree conveniente establecer una tolerancia de +/-20% de

dispersión debido a las características del depósito (dificultad en el muestreo,

erraticidad de las leyes, etc.).

92

Para la precisión: 1) filtrar aquellos datos cuyas medias entre valores originales y

duplicados sea menor a diez veces el límite de detección (para cada elemento), con la

finalidad de evitar las grandes discrepancias que se presentan entre los valores

cercanos al límite de detección, desde el punto de vista económico estos valores no

son importantes; 2) aceptar como bueno que al menos el 80% de los datos filtrados

presenten un error relativo acumulado menor o igual al 20%, esto debido al contexto

geológico del yacimiento.

Figura N° 3.1.2.3-1 Duplicado Grueso_Au ppm

93

Figura N° 3.1.2.3-2 Duplicado Grueso_Ag ppm

Figura N° 3.1.2.3-3 Duplicado Fino_Au ppm

94

Figura N° 3.1.2.3-4 Duplicado Fino_Ag ppm

Figura N° 3.1.2.3-5 Gemelas_Au ppm

95

Figura N° 3.1.2.3-6 Gemelas_Ag ppm

3.2 Modelamiento Geológico

El modelamiento geológico en la minería actual está definido por diversos controles

geológicos, así se tiene modelo geológico orientado a la exploración de nuevas zonas

mineralizadas, interpretación de flujo de mineralización, estimación de recursos,

estimación de reserva y planeamiento de minado a corto, mediano y largo plazos.

Estos modelos se construyen mediante muestreo de labores mineras, secciones

geológicas obtenidas de la interpretación de logueo, cartografiado de los niveles,

subniveles y chimeneas y otros controles geológicos.

La construcción del modelo geológico de las estructuras fue realizada utilizando las

herramientas de modelamiento implícito del Leapfrog (Figura N° 3.2-1). La base de

datos base del modelamiento consideró los análisis químicos (assays) de los canales

mineros y la perforación diamantina. Además, utilizó el logueo de los sondajes

96

diamantinos, cartografiado geológico de los niveles de interior mina, topografía de

interior mina, así como plantas y secciones geológicas interpretadas por los

responsables de cada zona.

Figura N° 3.2-1 Diagrama de Flujo del Modelamiento Implícito

Las estructuras han sido modeladas en su total dimensión, incluyendo las zonas de

ganga. Al interior de las vetas, la mineralización de mena se encuentra a manera de

bandas, que en sectores se estrangula y pierde continuidad.

97

En la Mina Chipmo se tiene modelado un total de 55 vetas, las cuales se encuentran

distribuidas en dos zonas: Nazareno (24 vetas) y Prometida (31 vetas) (Cuadro N°

3.2.1).

Cuadro N° 3.2-1 Modelado de Vetas – Zonas Nazareno y Prometida

Zona Prometida Zona Nazareno

cod_veta nombre veta cod_veta cod_veta nombre veta cod_veta

10 Almendra alm 50 Concepción con

11 Angie ang 51 R Concepción rco

12 Bz78S bz7 52 Eva eva

13 Esperanza Norte esn 53 Lucy Piso Sur lps

14 Esperanza esp 54 Lucy Piso lup

15 Esperanza RN ern 55 María Isabel mai

16 Fanny fan 56 Marisol mar

17 Isaura isa 57 Natividad nat

18 Jimena jim 58 Ramal Natividad rna

19 Keyla key 59 Jessica jes

20 Lia lia 60 Nazareno r2 nr2

21 Lucía Centro Ramal lcm 61 July jul

22 Lucia centro luc 62 Narareno naz

23 Lucia Ramal 3 lr3 63 Nazareno Este nae

24 Lucia lua 64 Nazareno R1 nr1

25 Lucia Norte lun 65 Ramal 411 r411

26 Mariela mar 66 oliva oli

27 Melisa mel 67 Pucara Sur pus

28 Monica mon 68 Ramal 850 r850

29 Prometida R1 pr1 69 Rosario ros

30 Prometida R2 pr2 70 Prosperidad RT prt

31 Prometida R3 pr3 71 Prosperidad pros

32 Prometida prom 73 Pucarina pna

33 Prometida R1ramal pr1r 74 Pucarina Este pne

34 Ramal 1160 r1160

35 Rubi rub

36 Valeria ramal1 vr1

37 Valeria ramal2 vr2

38 Valeria val

39 Lucia Ramal 1 lr1

40 Lucia Ramal 2 lr2

98

3.2.1 Validación Visual

Se compara con el cartografiado y secciones.

Figura 3.2.1-1 Reagrupar los canales, considerando el cartografiado e interpretación en cada

nivel. Zona Prometida

99

Figura N° 3.2.1-2 Reagrupar los canales, considerando el cartografiado e interpretación en cada

nivel. Zona Nazareno

100

Figura N° 3.2.1-3 Reagrupamiento de muestras de sondajes, utilizando las secciones de sondajes y

transversales. Zona Nazareno

101

Figura N° 3.2.1.4 Reagrupamiento de muestras de sondajes, utilizando las secciones de sondajes y

transversales. Zona Prometida

102

3.2.2 Validación por Distribución de Leyes

Se está considerando todos los valores, ya sean altos o bajos, que pertenezcan a la

estructura.

Figura N° 3.2.2-1 Reagrupamiento de muestras, utilizando las secciones de sondajes y

transversales

103

Figura N° 3.2.2-2 Vista Isométrica de la Mina Chipmo

104

Figura N° 3.2.2-3 Distribución Espacial de las Vetas

3.3 Análisis Estadístico de la Información (EDA)

Se recomienda realizar un análisis estadístico de los datos original para tener idea del

comportamiento de la población de datos. Cuando se empieza a trabajar la

información buscando el ajuste a modelos teóricos, varían las características propias

de los datos originales, lo ideal es que esta variación sea mínima.

105

Se han realizado las gráficas de histograma, curva de probabilidad, Box Plot y

Contact Profile para cada elemento y veta que se va considerar en el presente trabajo.

Histograma y Curva de Probabilidades

Se verifica el comportamiento normal o log normal de los datos, la media, moda,

varianza y se identifican los valores extremos.

Con la curva de probabilidad se define los límites de corte, con la finalidad de

disminuir el coeficiente de variación de la data, minimizar la varianza al elaborar el

variograma y no sobreestimar el yacimiento.

Box Plots

Permite comparar en un solo gráfico las estadísticas de distintos dominios.

Contact Profile

Son gráficos que permiten evaluar la variación de las leyes en función a la distancia

de contacto entre dominios, se emplea para determinar entre dominios se pueden

utilizar muestras al realizar la interpolación. Los tipos de contactos y la nomenclatura

son las siguientes:

• Soft : no hay efecto de contacto, contacto suave.

• Firm : contacto gradacional, contacto suave hasta cierta distancia.

• Hard : contacto abrupto, contacto duro.

3.3.1 Análisis Estadístico de los Datos Originales (Assays)

Se presenta la estadística general de la base de datos original (Cuadros N° 3.3.1-1 y

3.3.1-2). Se recomienda realizar un análisis estadístico de la data original para tener

idea del comportamiento de la población de datos; ya que cuando se empieza a

“manipular” la información (compósitos, cambios de soporte, cortes de leyes, etc.)

106

buscando el ajuste a modelos teóricos, varían las características propias de los datos

originales; lo ideal es que esta variación sea mínima.

Cuadro N° 3.3.1-1 Resumen Estadístico _ Au gr/ton

Cuadro N° 3.3.1-2 Resumen Estadístico _ Ag gr/ton

Se observa que algunas vetas tienen el C.V alto, por mencionar a Prometida r1,

Ramal 411, Nazareno.

Tener el CV alto se debe a que están mezclando poblaciones, a raíz de esto, se

procede a generar envolventes de baja y alta ley.

Para determinar los umbrales de las envolventes, se realizó un análisis exploratorio

de las leyes (Gráficos de Curvas Probabilidad Acumulada) por cada zona.

El umbral nominal para el Au fue de 1 gpt_Au (Figura N° 3.3.1-1 - Prometida y

Figura N° 3.3.1-2 - Nazareno) y para el Ag fue de 5 gpt_Ag (Figura N° 3.3.1-3 -

Prometida y Figura N° 3.3.1-4 - Nazareno). Cabe resaltar que, durante el proceso de

construcción, se incluyeron algunos valores menores a los umbrales nominales para

mantener la continuidad de las envolventes.

Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance

14_esp 40,125 0 4,786.530 17.174 83.429 4.858 6,960 62_naz 120,856 0 12,426.170 21.076 121.875 5.783 14,853

22_luc 2,372 0.003 2,843.290 19.842 94.210 4.748 8,875 65_r411 9,776 0 4,278.360 13.972 69.277 4.958 4,799

29_pr1 42,279 0 4,120.130 12.477 67.161 5.383 4,511 71_pros 13,147 0 868.530 11.706 43.141 3.685 1,861

39_lr1 1,798 0.003 417.330 5.141 21.294 4.142 453 73_pne 529 0.017 1,847.880 48.883 154.055 3.151 23,733

40_lr2 975 0.02 177.300 4.801 13.530 2.818 183

Zona_Prometida Zona_Nazareno

Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance

14_esp 20,912 0.1 12,614.440 21.069 206.936 9.822 42,823 62_naz 51,732 0.1 5,152.460 9.425 80.207 8.510 6,433

22_luc 2,243 0.1 80,676.000 165.367 1,281.222 7.748 1,641,531 65_r411 5,856 0.1 305.680 2.168 8.117 3.744 66

29_pr1 24,472 0.1 2,656.210 8.400 41.919 4.990 1,757 71_pros 5,738 0.1 141.230 1.284 2.597 2.023 7

39_lr1 1,798 0.933 24,879.900 318.204 1,249.550 3.927 1,561,375 73_pne 529 0.1 185.066 2.507 7.215 2.878 52

40_lr2 974 0.003 13,919.100 125.867 591.669 4.701 350,072

Zona_Prometida Zona_Nazareno

107

Figura N° 3.3.1-1 Análisis Au_Prometida

Figura N° 3.3.1-2 Análisis Au_Nazareno

108

Figura N° 3.3.1-3 Análisis Ag_Prometida

Figura N° 3.3.1-4 Análisis Ag_Nazareno

Cuadro N° 3.3.1-3 Resumen Estadístico _ Envolvente_Au gr/ton

Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance

14_esp 6,783 0 183.530 0.821 3.648 4.445 13 62_naz 17,793 0 997.710 1.585 14.153 8.931 200

22_luc 317 0.01 168.990 2.232 10.087 4.519 102 65_r411 1,697 0.003 67.260 0.953 3.005 3.153 9

29_pr1 8,452 0.003 618.480 0.665 7.011 10.544 49 71_pros 2,536 0.003 118.110 0.941 4.903 5.208 24

39_lr1 679 0.003 18.160 0.534 1.604 3.006 3 73_pne 46 0.084 1,847.880 111.831 346.745 3.101 120,232

1410 33,616 0 4,786.530 20.536 91.082 4.435 8,296 6210 103,596 0 12,426.170 24.209 130.844 5.405 17,120

2210 2,108 0.003 2,843.290 22.015 99.446 4.517 9,890 6510 8,419 0 4,278.360 16.355 74.547 4.558 5,557

2910 34,481 0 4,120.130 15.316 74.184 4.843 5,503 7110 10,712 0 868.530 14.043 47.152 3.358 2,223

3910 1,132 0.01 417.330 8.362 27.206 3.254 740 7310 536 0.01 4,394.420 42.881 155.222 3.620 24,094

4010 729 0.02 177.300 6.458 15.834 2.452 251

Zona_Prometida Zona_Nazareno

109

Cuadro N° 3.3.1-4 Resumen Estadístico _ Envolvente Ag gr/ton

3.3.2 Determinación de la Longitud Regularizado (Compósito)

En minería subterránea se manejan varios criterios, los más utilizados son: la moda

estadística de los datos, ancho de veta y por el método de explotación.

Figura N° 3.3.2-1 Se observa la estadística de las muestras de canales

Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance

14_esp 10,207 0.1 934.130 2.806 11.303 4.028 128 62_naz 41,704 0.1 226.130 2.095 2.777 1.326 8

22_luc 495 0.7 1,094.760 21.145 64.408 3.046 4,148 65_r411 5,322 0.1 65.140 1.460 2.360 1.617 6

29_pr1 24,387 0.1 2,656.210 8.389 42.069 5.015 1,770 71_pros 5,662 0.1 52.070 1.193 1.608 1.348 3

39_lr1 66 1.84 541.480 21.108 72.904 3.454 5,315 73_pne 508 0.1 28.270 2.369 3.316 1.400 11

40_lr2 75 0.55 17.280 3.435 2.695 0.785 7 6220 10,122 0.1 5,152.460 43.285 187.846 4.340 35,286

1420 10,879 0.003 12,614.440 48.023 352.284 7.336 124,104 6520 555 0.1 305.680 9.863 24.367 2.470 594

2220 1,799 0.1 80,676.000 242.756 2,177.441 8.970 4,741,251 7120 76 0.1 141.230 9.897 19.750 1.996 390

2920 12,836 0.1 44,343.000 10.936 418.097 38.232 174,805 7320 21 0.311 185.066 13.143 40.348 3.070 1,628

3920 1,755 0.933 24,879.900 372.707 1,434.417 3.849 2,057,553

4020 962 0.003 13,919.100 168.978 764.975 4.527 585,187

Zona_Prometida Zona_Nazareno

110

Figura N° 3.3.2-2 Se observa la estadística de las muestras de sondajes

Figura N° 3.3.2-3

Se observa la estadística del promedio de Vetas Zona Prometida

Figura N° 3.3.2-4 Se observa la estadística del promedio de Vetas Zona Nazareno

111

Se determinó el ancho de compósito 1.5 m, como único dato para todas las vetas.

3.3.3 Análisis Estadístico de los Datos Regularizados (Compósitos)

Se presenta la estadística general de la base de datos regularizados, considerando las

envolventes de Au (Cuadro N° 3.3.3-1) y Ag (Cuadro N° 3.3.3-2).

Cuadro N° 3.3.3-1 Resumen Estadístico _ Envolvente_Au gr/ton

Cuadro N° 3.3.3-2 Resumen Estadístico _ Envolvente_Ag gr/ton

3.3.4 Valores Anómalos

Los valores muy bajos o muy altos, puntuales, son considerados anómalos y no

representan el común de la mineralización. El método utilizado por Mina Chipmo

para la identificación de estos es mediante la utilización de los Gráficos de Curvas

Probabilidad Acumulada, analizando cada elemento por veta.

Es importante que los valores extremos se encuentren por encima del percentil 95%,

de otro modo, se estaría afectando la representatividad del dominio a estimar. Los

Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance

14_esp 2,425 0.003 67.503 0.772 2.317 3.000 5 62_naz 7,021 0 933.807 1.690 14.619 8.652 214

22_luc 119 0.042 34.666 1.731 4.421 2.554 20 65_r411 655 0.003 28.195 0.984 2.327 2.365 5

29_pr1 3,185 0.003 83.701 0.590 2.139 3.626 5 71_pros 1,002 0.003 118.110 0.886 4.293 4.845 18

39_lr1 267 0.008 18.160 0.536 1.359 2.536 2 73_pne 19 0.129 875.110 112.159 264.386 2.357 69,900

40_lr2 97 0.04 2.326 0.371 0.398 1.070 0 6210 42,443 0.001 4,924.579 24.178 86.457 3.576 7,475

1410 12,068 0.003 2,394.080 20.444 57.135 2.795 3,264 6510 3,319 0.003 1,009.975 16.381 42.671 2.605 1,821

2210 767 0.003 682.994 22.217 55.737 2.509 3,107 7110 4,464 0.041 482.397 14.048 33.613 2.393 1,130

2910 12,899 0.003 1,682.539 15.390 47.523 3.088 2,258 7310 117 0.077 549.320 42.663 73.992 1.734 5,475

3910 355 0.02 147.577 8.425 16.196 1.922 262

4010 238 0.062 66.329 6.455 8.961 1.388 80

Zona_Prometida Zona_Nazareno

Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance Filters Samples Minimum Maximum Mean Sta dev CV Variance

14_esp 3,776 0.057 111.285 2.523 3.531 1.399 12 62_naz 16,321 0.011 181.694 2.079 2.256 1.085 5

22_luc 185 1.325 241.773 20.037 28.772 1.436 828 65_r411 2,001 0.100 14.082 1.435 1.481 1.032 2

29_pr1 8,867 0.057 896.704 8.338 27.213 3.264 741 71_pros 2,214 0.045 14.729 1.165 1.066 0.915 1

39_lr1 27 2.490 541.480 44.061 122.835 2.788 15,088 73_pna 120 0.275 14.445 2.224 1.731 0.778 3

40_lr2 26 0.633 6.119 3.048 1.286 0.422 2 6220 3,739 0.100 3,088.858 41.224 134.814 3.270 18,175

1420 3,612 0.027 5,407.829 40.809 180.177 4.415 32,464 6520 200 0.110 128.155 9.454 14.920 1.578 223

2220 646 0.100 15,130.624 203.294 726.520 3.574 527,832 7120 30 0.384 44.134 9.168 9.595 1.047 92

2920 5,496 0.100 35,045.333 13.351 517.277 38.744 267,575 7320 4 0.551 32.134 10.871 14.138 1.301 200

3920 599 2.376 8,829.470 328.703 810.458 2.466 656,843

4020 308 0.807 2,630.995 130.909 306.332 2.340 93,839

Zona_Prometida Zona_Nazareno

112

Cuadros N° 3.3.4-1 y 3.3.4-2 muestran los límites determinados para los valores

extremos.

Cuadro N° 3.3.4-1 Zona Prometida

Cuadro N° 3.3.4.2 Zona Nazareno

3.4 Creación del Modelo de Bloques

El modelo de bloque consiste en celdas y subceldas que rellenan todo el volumen de

interés. Cada celda ocupa un volumen discreto al que se le puede asignar la

información que se considere necesaria para describir e interpretar de manera precisa

y exacta al depósito; se puede evaluar todo el modelo de bloques o fracción de éste y

reportar el tonelaje y las leyes.

Envolvente Au Envolvente Ag

Veta Envolvente Umbral Veta Envolvente Umbral

14 5 14 20

1410 200 1420 300

22 9 22 70

2210 100 2220 1500

29 4 29 120

2910 150 3920 100

39 2 39 100

3910 40 3920 3000

40 1 40 5

4010 25 4020 80040_lr240_lr2

29_pr129_pr1

39_lr1

14_esp14_esp

39_lr1

22_luc 22_luc

Envolvente Au Envolvente Ag

Veta Envolvente Umbral Veta Envolvente Umbral

62 15 62 15

6210 200 6220 350

65 3 65 6

6510 200 6520 30

71 4 71 4

7110 200 7120 30

73 100 73 5.5

7310 200 7320 40

62_naz

65_r411

71_pros

73_pna

71_pros

62_naz

73_pna

65_r411

113

3.4.1 Características del Modelo de Bloques

Para la Mina Chipmo, las dimensiones de las celdas que conforman el modelo de

bloques estarán en función a la longitud de compósito, características de la estructura

a evaluar y los métodos de explotación; las dimensiones de las celdas serán de 3 m x

1.5 m x 3 m que están representadas en los eje X, Y Z.

Se está recomendando la elaboración de dos modelos de recursos basados en las

estructuras principales de la mina (Zona Nazareno y Zona Prometida), las

características de éstas se presentan a continuación.

Cuadro N° 3.4.1-1 Dimensiones de Modelo de Bloques

Caracteristicas_bm_Nazareno

X Coordinate 781612 Bearing 65

Y Coordinate 8308956 Plunge 0

Z Coordinate 2900 Dip 0

SchemeStart

X Offset

Start

Y Offset

Start

Z Offset

End

X Offset

End

Y Offset

End

Z Offset

Block

X Size

Block

Y Size

Block

Z Size

Blocking

X Maximun

Blocking

Y Maximun

Blocking

Z Maximun

Parent 0 0 0 2997 1290 1101 3.0 1.5 3.0

subceldas 0 0 0 2997 1290 1101 1.5 0.75 1.5 3.0 1.5 3.0

subceldas2 0 0 0 2997 1290 1101 0.3 0.3 0.3 3.0 1.5 3.0

Caracteristicas_bm_Prometida

X Coordinate 782425 Bearing 70

Y Coordinate 8310770 Plunge 0

Z Coordinate 2900 Dip 0

SchemeStart

X Offset

Start

Y Offset

Start

Z Offset

End

X Offset

End

Y Offset

End

Z Offset

Block

X Size

Block

Y Size

Block

Z Size

Blocking

X Maximun

Blocking

Y Maximun

Blocking

Z Maximun

Parent 0 0 0 2001 510 1002 3.0 1.5 3.0

subceldas 0 0 0 2001 510 1002 1.5 0.75 1.5 3.0 1.5 3.0

subceldas2 0 0 0 2001 510 1002 0.3 0.3 0.3 3.0 1.5 3.0

Coordinates Rotation

Orientacion

Schemes

Orientacion

Schemes

Coordinates Rotation

114

Figura N° 3.4.1-1 Distribución de las Vetas y Modelo de Bloque

3.4.2 Validación Conceptual

Esta validación se refiere a comparar los tonelajes de las vetas y de los bloques que

fueron creados dentro del sólido de la veta, para esto se considera la densidad igual 1

gr/cc. Si hubiera discrepancias, deberían ser mayores a 5% con respecto a la

diferencia relativa.

115

Cuadro N° 3.4.2-1 Diferencias de Volúmenes

3.4.3 Validación Visual

Se verifican en planos de diferentes niveles y en secciones transversales para

observar que los bloques encajen con los límites de la veta modelada. Si hubieran

discrepancias, deberían ser mínimas, porque estamos considerando subbloques; con

esto estamos cubriendo casi todo el sólido de la veta.

Veta Tonn_Solido Tonn_Bloques ∆ Tonn_Sol-Blo Veta Tonn_Solido Tonn_Bloques ∆ Tonn_Sol-Blo

10_alm 22,402 22,400 -0.01% 50_con 114,958 114,858 -0.09%

11_ang 30,567 30,568 0.00% 51_rcon 33,334 32,885 -1.36%

12_bz7 6,682 6,684 0.03% 52_eva 32,142 31,834 -0.97%

13_esn 56,040 55,970 -0.12% 53_lps 54,324 54,257 -0.12%

14_esp 982,509 982,324 -0.02% 54_lup 689,864 689,918 0.01%

15_ern 13,313 13,313 0.00% 55_mai 575,675 575,723 0.01%

16_fan 15,394 15,407 0.08% 56_mar 24,429 24,399 -0.12%

17_isa 10,654 10,663 0.09% 57_nat 98,231 98,099 -0.13%

18_jim 17,504 17,565 0.35% 58_rna 24,939 24,909 -0.12%

19_key 86,525 86,515 -0.01% 59_jes 41,749 41,759 0.02%

20_lia 74,608 74,646 0.05% 60_nr2 95,264 95,189 -0.08%

21_lcm 159,440 159,545 0.07% 61_jul 143,806 139,640 -2.98%

22_luc 90,406 90,347 -0.07% 62_naz 3,449,440 3,449,634 0.01%

23_lr3 88,026 88,043 0.02% 63_nae 548,435 548,417 0.00%

24_lua 495,097 494,924 -0.04% 64_nr1 56,585 56,573 -0.02%

25_lun 10,031 10,029 -0.02% 65_r411 313,106 313,145 0.01%

26_mar 32,847 32,840 -0.02% 66_oli 204,723 204,791 0.03%

27_mel 238,719 238,664 -0.02% 67_pus 748,382 748,355 0.00%

28_mon 57,154 57,180 0.05% 68_r850 182,911 182,943 0.02%

29_pr1 1,795,016 1,794,895 -0.01% 69_ros 64,558 64,568 0.02%

30_pr2 186,190 186,288 0.05% 70_prt 28,691 28,529 -0.57%

31_pr3 8,824 8,827 0.03% 71_pros 351,271 351,220 -0.01%

32_prom 970,770 970,799 0.00% 73_pna 59,768 59,731 -0.06%

33_pr1r 59,354 59,285 -0.12% 74_pne 4,587 4,582 -0.11%

34_r1160 33,224 33,198 -0.08%

35_rub 251,518 251,597 0.03%

36_vr1 26,721 26,724 0.01%

37_vr2 19,410 19,423 0.06%

38_val 85,350 85,365 0.02%

39_lr1 70,549 70,579 0.04%

40_lr2 49,965 49,889 -0.15%

Zona_Prometida Zona_Nazareno

116

Gráfico N° 3.4.3-1 Veta Prometida R1

Gráfico N° 3.4.3-2

Veta Nazareno

3.4.4 Modelo Anisotrópico

Dada la irregularidad geométrica que presentan las vetas, no se puede determinar la

orientación preferencial de la continuidad de la mineralización. Se evaluó las

aplicaciones que tiene el software Vulcan, se trata del LVA (Locally Varying

Anisotropy), que construye un modelo anisotrópico a partir de estructuras

modeladas. El LVA genera variaciones de orientación sobre distancias cortas y

117

permite incorporar la orientación de la comunidad de la mineralización a la

estimación con mayor precisión.

El modelo anisotrópico acepta que los ángulos de rotación sean definidos

individualmente, considerando la tendencia local, siendo asignados a cada celda del

modelamiento y asumen que las dimensiones del elipsoide siguen siendo constantes.

La dirección se crea a partir de las superficie techo y piso de la estructura y estaría

representando la dirección preferencial que varía localmente sobre la extensión de las

superficies.

Con este modelo estamos asignando en las zonas de alta sinuosidad orientaciones de

acuerdo a la forma que representa el modelamiento de la veta.

Gráfico N° 3.4.4-1 LVA de las Vetas LR1 y LR2

118

CAPITULO IV: ESTIMACION TRADICIONAL

Compañía de Minas Buenaventura S.A.A. no es ajena al gran cambio de la

tecnología. Si nos remontamos a los años ´80s e inicios de los ´90s, los cálculos de

los recursos se realizaban en forma manual y mediante el uso de calculadoras.

A mediados de los ´90s se empezó a trabajar con el Lotus123 para calcular los

recursos. Finalizando la década de los ´90s, para el cálculo de los recursos se

utilizaba el Autocad y Excel.

Al inicio del nuevo milenio, la Compañía empezó a utilizar el software Gemcom

(después pasó a ser Gems y en la actualidad es Geovia) para soporte en el cálculo del

promedio de leyes.

Se continuó trabajando con este método hasta el año 2015, cuando la Compañía

decide migrar a métodos geoestadísticos.

119

4.1 Metodología de la Estimación

Previamente a los ensayes reportados por laboratorio, se ingresan como base de datos

al software respectivo, en el cual la tabla ASSAY genera dos campos iguales: uno de

leyes originales y otro donde se corregirán las leyes erráticas. Asimismo, en tabla

SURVEY, cada canal es registrado en relación a su ubicación espacial (coordenadas

Norte, Este y Cota). Para el bloqueo de mineral se necesitan previamente los

siguientes datos:

Promedio de Leyes de cada Canal (Canal Compuesto): Normalmente un canal

tiene más de una muestra, motivo por el cual tiene que obtenerse el promedio

ponderado de leyes de cada canal. Las leyes muy bajas de muestras que están

ubicadas en los lados del canal no se consideran para promediar. El cálculo es como

sigue:

��� ������ �� �� = ∑ � �ℎ� � ������� × ���

∑ � �ℎ� � �� �������

Esta terminología es utilizada desde el año 1999 por J. Rodríguez, presentada en el

Manual de Inventario de Recursos Minerales de Compañía de Minas Buenaventura

S.A.A. hasta el año 2015, donde se decide migrar de una estimación tradicional a

métodos geoestadísticos.

Leyes Erráticas: En caso que hayan Leyes Erráticas, se deberá reemplazarlas por el

promedio de las dos muestras anteriores y las dos muestras posteriores o por el

promedio del tramo (sin considerar la Ley Errática) en el que se encuentra.

120

Dilución: En seguida se aplica la dilución correspondiente canal por canal cuando

hayan muestras con anchos menores al Ancho Mínimo de Minado, en caso contrario,

se aplicará la Dilución Mínima al promedio del tramo de muestras de una labor.

Dilución Mínima: Es aquella mezcla inevitable de material pobre al explotarse, una

estructura cuyo ancho es mayor que la diferencia entre el Ancho Mínimo de Minado

y dicha dilución.

Ancho Mínimo de Minado: En cada Unidad de Operación Minera se tiene definido

uno o más Anchos Mínimos de Minado, lo que depende de los equipos que se

utilizan para extraer mineral de los tajos. Este dato se emplea en los casos de

estructuras angostas y en estructuras anchas (según el equipo que se utiliza) que

tienen que diluirse a un Ancho Mínimo de Minado.

Calificación de Leyes Canal por Canal: Una vez que se han efectuado los pasos

anteriores, se realiza la calificación de la ley de cada canal, teniendo en cuenta los

Cut-Off determinados, de modo que su ley pueda corresponder al valor de Mena -

Marginal, Submarginal o Baja Ley- para luego definir qué tramos de canales

corresponden a Mena, etc.

Indudablemente, en algunos tramos se pueden considerar algunas partes estériles o

de menor ley que el Cut-Off correspondiente, siempre y cuando no se tengan cinco

canales consecutivos con leyes por debajo de valores de Mena Marginal o

Submarginal. Si esto ocurriera, se procederá a separar el tramo de 5 canales como

Mineral Submarginal o Baja Ley, según sea el caso.

121

Longitud Mínima y Máxima de Bloque de Mineral: La Longitud Mínima para

formar un Bloque de Mineral será de 5 m (2 canales) para minerales de metales

preciosos y la máxima será 60 m en yacimientos metales preciosos.

Entre los bloques de Mena pueden haber o no Bloques Marginales o Submarginales o

de Baja Ley, según los casos.

En Bloques de Baja Ley de gran longitud y en donde haya algún tramo de Mena o

Marginal que por su poca longitud no llegaron a formar un bloque independiente, se

subdividirán en bloques de distinta ley para indicar las posibilidades de exploración

con chimeneas o su explotación respectiva.

Cálculo del Ancho y Leyes de Muestras de un Tramo

a) Si se cuenta con el software GEMCOM (Orcopampa), el cálculo de Ancho y

Leyes de un Tramo se realiza ingresando los datos de anchos y leyes de los canales al

software respectivo, mediante el cual se puede generar un plano de leyes por labor.

En ese plano se tendrán ploteados los anchos y leyes de los canales. En base a estos

datos, se genera un polígono que encierra todas las leyes que entrarán en los cálculos

del tramo seleccionado para obtener -usando el programa de software- dos datos

principales:

• Promedio ponderado de las Leyes de Muestreo del Tramo.

• El área del polígono inscrito.

Este método de cálculo es mejor sobre todo en estructuras anchas (vetas, mantos o

cuerpos alargados, etc.), en las que comúnmente se hacen ventanas para definir las

cajas.

Luego de obtener estos datos, se aplica la dilución correspondiente al Promedio de

Anchos y Leyes.

122

b) En Estructuras Anchas (Método Software) utilizando un software se determinan

leyes promedios del tramo.

� �ℎ� ����. ����� = ���� �� ���í�� �

�� ��� �� �����

� �ℎ� ���� ��. ����� = � �ℎ� ����. �� ����� � ����ó

����� ����. ��. ����� = � �ℎ� ����. ����� × ����� ����. �� �����

� �ℎ� ����. ��. �����

En todos estos casos, el cálculo de Ancho Promedio, Leyes Promedio y Leyes

Promedio Diluidas se realiza utilizando un software.

4.1.1 Calificación de Bloques

Una vez que se determinan los Anchos y Leyes Promedio Diluidos de los diferentes

tramos de Mineral ubicados en galerías y chimeneas, se procede a calificar los

bloques de mineral de acuerdo al valor (Mena, Marginal, Submarginal y Baja Ley) y

de acuerdo a la certeza (Probado y Probable), es decir, se procede a representar en

figuras geométricas (Bloques de Mineral) la forma de la mineralización de acuerdo a

su valor y a su certeza, para lo cual -como se mencionó anteriormente- se tiene que

contar con los Cut-Off correspondientes.

Determinar la forma y tamaño de los bloques depende de la cantidad de labores que

lo limita, pero siempre debe tenerse en cuenta ante todo los criterios geológicos

(curvas de isovalores, interpretación estructural y mineralógica) e información de

sondajes y -si es posible- aplicar la geoestadística con la que se puede dar la forma

más apropiada.

123

Dimensión de Bloques

a) El caso más simple es cuando el mineral ha sido desarrollado con una sola labor

(galerías o chimeneas), en donde puede haber uno o más tramos mineralizados o

también ha sido muestreado solo en afloramientos. En este caso, en cada tramo, se

delineará un Bloque Rectangular, cuyo lado mayor será igual a la longitud del tramo

correspondiente y su lado menor será la altura, la cual tendrá una longitud

proporcional al lado mayor, siempre y cuando no hayan criterios geológicos.

En Buenaventura se ha establecido lo siguiente:

• Los Bloques tendrán una longitud mínima de 10 m para mineralización

polimetálica y 5 m para mineralización de oro.

• El Mineral Probado (o el Mineral Medido) con longitudes entre 10 m y 25 m

tendrá una altura de 5 m; los de 25 m a 100 m tendrán el 20% de la longitud

correspondiente y para longitudes mayores a 100 m la altura será 20 m.

• El Mineral Probable (o el Mineral Indicado) se delinea a continuación del

Mineral Probado y tendrá la misma longitud que éste y su altura será igual o

menor que el mismo.

• El Recurso Inferido, en el caso que esté en la continuación del Mineral Probable

(o del Indicado), podrá tener una altura igual a la suma de las alturas de los

bloques probados y probables.

• El mineral potencial, en caso que esté en la continuación del Recurso Inferido,

tendrá una altura igual que aquél.

124

• La altura sugerida para los Minerales Probados (Minerales Medidos), Probables

(Minerales Indicados), Inferidos y Potenciales podrá ser diferente si se utilizan

criterios geológicos (curvas de isovalores, etc.) y/o sondajes complementarios.

b) En los casos en que el yacimiento haya sido desarrollado con más de una labor (más

de una galería, o más de una chimenea, etc.) o muestreado en afloramientos y

complementado con sondajes, se configuran Bloques, combinando las dimensiones

de los respectivos tramos y/o incluyendo la influencia de los sondajes.

Indudablemente, si se tienen sondajes debajo, donde se trata definir un bloque

probado y otro probable, estos deberían tener mayor altura y ciertamente, el bloque

probable tendrá mayor certeza que si no hubiera sondaje.

c) Hay casos en que se tienen afloramientos con bajos valores, pero anómalos y

solamente explorados mediante sondajes debajo de dichos afloramientos.

Si los resultados del análisis del laboratorio fueran valores de interés económico, ya

que no todos lo son, se podrían estimar ya sea Reservas Minerales o Recursos

Minerales; todo dependerá si la exploración está dentro de una Unidad de

Producción o en un Proyecto, si cuenta o no con un estudio de factibilidad, también

dependerá del espaciamiento de los sondajes y de la interpretación geológica

(estructural, mineralógica, etc.) o estudio geoestadístico.

• En una Unidad de Producción o en Proyectos donde hayan también casos cuyo

espaciamiento de sondajes sea suficiente como para asumir la continuidad

geológica y de ley, se puede dimensionar Bloques Probados o Probables, que

corresponden a Recursos Medidos o Indicados en un Proyecto sin estudio de

Factibilidad.

125

• Se puede dimensionar Bloques Inferidos o Bloques de Mineral Potencial, si las

intersecciones de sondajes son muy aisladas y escasas.

• Muchas veces en un proyecto, los sondajes con espaciamiento sistemático, por

ejemplo, entre 50 m y 100 m pueden generar Recursos Inferidos; si se cierra la

malla entre 20 m y 50 m, pueden dar lugar a Bloques de Recursos Indicados y si

se cierra la malla a 20 m o menos, pueden generar Bloque de Recursos Medidos;

en todo caso, esto puede ser sustentado mediante estudios geoestadísticos.

Por ejemplo, en Orcopampa, si el espaciamiento de sondajes estuviera entre 20 m y

50 m, el bloque dimensionable podría considerarse como Probable y con mayor

espaciamiento (entre 50 m y 100 m) como bloque Inferido (Prospectivo o Posible),

siempre y cuando, corresponda a un clavo conocido o a los criterios geológicos

(curvas de isovalores, controles estructurales y mineralógicos, definición de rangos

verticales de mineralización, etc.). En todo caso, es necesario un estudio

geoestadístico para definir un espaciamiento mínimo.

Estos mismos criterios presentados en a), b) y c) se tendrán en cuenta para definir el

dimensionamiento de bloques en cuerpos mineralizados elongados o irregulares y

mantos.

d) Los criterios de dimensionamiento de bloques mencionados en a), b) y c) aplicables a

estructuras tabulares también podrían ser aplicables a cuerpos mineralizados

elongados e incluso a cuerpos irregulares, como el caso que se menciona en Reserva

de Mineral Probado cuando se refería a cuerpos mineralizados irregulares.

126

Cálculo de Tonelaje y Ley de Bloques de Mineral

Una vez definidos los Bloques de Minera, se procede al cálculo de tonelaje y ley

correspondientes.

Se entiende que ya se tienen determinadas las longitudes de los tramos mineralizados

que conforman un bloque así como sus anchos y leyes promedios, habiéndose

realizado además la corrección de las leyes altamente erráticas y aplicado la dilución

respectiva. Teniendo los Cut-Off correspondientes y las leyes promedios de

los tramos, se puede asignar a cada tramo la categoría de MENA, Marginal,

Submarginal o Baja Ley, según el valor.

En el proceso convencional del cálculo de tonelaje de un bloque con estructura

tabular, primero se debe determinar su volumen, para lo cual se calcula el área del

bloque en sección longitudinal (muchas veces con planímetro) y el ancho promedio

diluido respectivo como se mencionó anteriormente. Entonces para calcular el

volumen se utiliza la fórmula:

����� = ���� !��"�� × � �ℎ� ������ ����

En el caso de cuerpos mineralizados, se determina las áreas del cuerpo en planta en

los 2 niveles (si el cuerpo se extiende entre nivel y nivel) y si es posible, calcular el

área en un nivel intermedio, en cuyo caso se estimarán 2 volúmenes para un mismo

bloque. Entonces, el cálculo de volumen será:

����� = ∑ ����� × ℎ

2

127

�� ���$� %�. �. &'

= ����� × (����� � �� ���$� %�� × 1.102311' ,��� �. �. &

La ley promedio diluido de un bloque en una estructura tabular es:

��� ����. ��. = ∑ �� ����� � ������ × ����� ���� ��. � ������

∑ �� ����� ������

La ley promedio diluido de un bloque en un cuerpo mineralizado es:

��� ����. ��. = ∑ ����� � ��� -���� × ����� ������ ��. � á����

∑ ����� � ��� -����

Peso Específico y Factor de Tonelaje

Es el peso en toneladas métricas de un metro cúbico de material. Por lo visto, este

Peso Específico sirve para convertir metros cúbicos a toneladas métricas.

En el caso de Buenaventura, para convertir metros cúbicos de mineral a toneladas

cortas, se puede aplicar un Factor de Tonelaje, el cual se obtiene multiplicando el

Peso Específico por 1.102311. Es común en un yacimiento que las diferentes

estructuras mineralizadas que la conforman puedan tener variaciones mineralógicas

tanto del mineral de MENA como del de la ganga, quizás debido a un zonamiento o a

diferentes pulsos de mineralización. Esas diferentes mineralogías tienen relación

directa a la existencia de diferentes Pesos Específicos en los sectores de un

128

yacimiento, motivo por el cual, es necesario determinar Pesos Específicos cuando se

tengan cambios mineralógicos por sectores.

El proceso para medir el Peso Específico de los minerales de las minas en general es:

• Tomar varias muestras de cada zona mineralizada.

• Pesar cada muestra colgada en un marco de metal en una balanza de

precisión. A este peso se le denomina Ps.

• Pesar la muestra sumergida en agua dentro de un vaso, el cual descansa en

una base que no se apoya en la balanza. A esta medida se le denomina Pa;

luego se aplica la fórmula.

�/ =��

�� 0 ��

En donde, PE es el peso específico.

4.1.2 Cálculo de Tonelaje y Ley del Yacimiento

Se tiene la información de los diferentes tramos (Ancho Promedio Diluido, Ley

Promedio, Longitud del Tramo) que conforman los bloques respectivos de una

estructura mineralizada o de las estructuras de todo el yacimiento, previamente

clasificado en: Mena, Marginal, Submarginal y Baja Ley (según su valor); en

Probado, Probable, Inferido y Potencial (según su certeza) y Accesible,

Eventualmente Accesible e Inaccesible (según la accesibilidad de cada bloque de

mineral).

Codificación de Datos

Esta información se registra en una Tarjeta de Inventario de Minerales por un

proceso computarizado, en el cual están considerados los siguientes datos: Unidad,

Nombre de Registro, Acción, Localidad, Mina, Estructura Mineralizada, Tipo de

129

Mineral, Accesibilidad, Certeza, N° de Bloque, Coordenadas N, E y Cota del Bloque,

Nivel, Año, Área, Factor de Tonelaje, Referencias, Longitud, Ancho de Estructura,

Leyes, Ancho Diluido, Leyes Diluidas. Para el procesamiento computarizado, se

codifican los datos según el siguiente cuadro, los cuales son registrados en las

respectivas tarjetas para cada bloque:

130

Cuadro N° 4.1.2-1 Codificación de la Base de Datos

En resumen, lo detallado anteriormente se presenta en 16 pasos:

Datos Código

N° de Registro:

Acción: Representa la vigencia del bloque correspondiente.

1 Bloque Nuevo (interviene en el proceso)

2 Bloque Modificado anulado (no interviene en el proceso)

3 Bloque Eliminado o Reinterpretado (no interviene en el proceso)

4 Bloque Explotado (no interviene en el proceso)

Localidad : Cada unidad tiene su localidad

Mina: Cada mina tiene su código

Tipo de Mineral: 01 Mineral de plomo - plata

02 Mineral de cobre

03 Mineral de oro

04 Mineral de Plomo-Zinc

Accesibilidad: 1 Accesible

2 Inaccesible

3 Eventualmente accesible

Certeza: 1Probado

2 Probable

3 Inferido

4 Potencial

5 Medido

6 Indicado

N° de bloque: Con el que se designa al Bloque.

Coordenadas:

Cota del Bloque: Correspondiente al punto central del Bloque

Nivel: De acuerdo al código correspondiente

Año: Correspondiente al cálculo

Área: Calculada en m² utilizando un decimal

Referencias: Labores que conforman el Bloque

Longitud: Longitud de los tramos de la labor que limitan el Bloque

Ancho de estructura diluida: Ancho de la Muestra de la Estructura + dilución

Leyes diluidas: Las que corresponden al tramo de la labor respectiva

Las correspondientes al punto central de la Figura geométrica del Bloque,

proyectado en planta.

131

1. Filtrar los datos en software GEMS (software que se utilizaba para el cálculo de

los recursos) para visualizar los últimos muestreos de los tajos y rellenar los

espacios vacíos con muestreo de meses anteriores.

2. Imprimir leyes de tajos para que el geólogo realice su polígono de leyes de la

zona a cubicar.

3. Castigar altos erráticos: Leyes Au > a 60 gpt, se castigan a 60 gpt; Leyes Ag >

500 gpt, se castigan a 500 gpt.

4. Digitalizar polígonos entregados por Geólogos en GEMS y calcular las leyes y

área de ese tramo que encierra el polígono.

5. Se obtiene el ancho del tramo, calculado mediante área del polígono / longitud

del polígono.

6. Exportar polígonos de leyes al CAD.

7. El polígono de leyes se pega en sus coordenadas verdaderas en la planta de la

sección longitudinal correspondiente, se proyecta ortogonalmente los límites del

polígono al perfil de la sección longitudinal.

8. Y según los criterios establecidos en el workshop de geología, se le asigna las

dimensiones correspondientes.

9. Se forma un block de mineral, orientado según criterio geológico y se le asigna

un código único que no debe repetirse para esa veta.

10. A este block se le asigna el valor de las leyes del polígono, el ancho, las leyes del

punto de corte de algún sondaje si es que lo hubiera y las leyes de alguna otra

labor que pase por este block.

132

11. Todos estos datos se registran en una hoja excel: nombre de la labor, longitud del

polígono, ancho del polígono, ley Ag, ley Au, área de block, densidad de veta,

nivel al cual pertenece el block, etc.

12. Se realiza la clasificación de estos blocks, según lo establecido en el workshop:

según su certeza, valor y accesibilidad.

13. Una vez definidos los bloques de mineral, se procede al cálculo de tonelaje y ley

correspondientes.

14. Con esto se tendrán los tonelajes y las leyes de las Reservas Minerales y de los

Recursos Minerales por estructura y los tonelajes y leyes de todo el depósito

mineral clasificado por su Valor, Certeza y Accesibilidad. Al final, se tendrá el

total de Reservas Minerales y el total de Recursos Minerales correctamente

clasificado de acuerdo a lo establecido en el workshop.

15. Además, se generará un listado de Bloques en orden decreciente de las leyes

equivalentes del elemento más importante.

16. Se elabora el Informe oficial del Inventario de Reservas 2015 Orcopampa.

4.2 Resultados de la Estimación

Hasta la fecha, como Área de Geología, se está reportado Reservas, a partir del

nuevo método de estimación se va reportar Recursos y el Área de Planeamiento de

va encargar de calcular las reservas.

133

Cuadro N° 4.2-1 Resumen de Reservas de Mineral-Mina Chipmo

CRÍTICAS A ESTE METODO DE ESTIMACION

• Son empíricos.

• Demasiado geométricos.

• No consideran la estructura del fenómeno mineralizado.

o La continuidad de las leyes: existen casos desfavorables donde las leyes

son erráticas y otras más favorables donde las leyes son regulares.

o La posible presencia de anisotropía, es decir, direcciones en las cuales la

variación de leyes es privilegiada.

• Los métodos tradicionales de estimación no proporcionan el error asociado a

la estimación. La magnitud de error nos cuantificaría la calidad de la

estimación y nos indicaría la necesidad eventual de realizar más sondajes o

muestreo de canales.

• En general, estos métodos presentan un fenómeno conocido como sesgo

condicional, el cual se traduce en la práctica por una sobreestimación de las

leyes altas y subestimación de las leyes bajas.

RESERVAS MENA

tAncho

diluido

g/t Au eq

diluidog/t Au diluido oz/t Ag diluido Contenido oz Au Contenido oz Ag

MENA PROBADO ACCESIBLE 450,095 2.07 15.07 14.52 1.47 210,139 21,283

MENA PROBADO EV. ACCESIBLE 54,126 1.89 13.75 13.27 1.28 23,096 2,226

MENA PROBABLE ACCESIBLE 230,264 2.28 15.41 14.94 1.29 110,570 9,548

MENA PROBABLE EV. ACCESIBLE 33,297 1.98 12.73 12.36 0.99 13,230 1,060

TOTAL MENA 767,783 2.12 14.98 14.464 1.38 357,034 34,117

RESERVAS MARGINAL

t Ancho g/t Au eq

diluidog/t Au diluido oz/t Ag diluido Contenido oz Au Contenido oz Ag

MARGINAL PROBADO ACCESIBLE 56,944 1.79 8.00 7.78 0.59 14,242 1,082

MARGINAL PROBADO EV. ACCESIBLE 2,314 1.10 7.93 7.52 1.09 560 81

MARGINAL PROBABLE ACCESIBLE 19,828 1.43 8.03 7.77 0.70 4,953 448

MARGINAL PROBABLE EV. ACCESIBLE 1,392 1.05 8.00 7.52 1.29 336 58

TOTAL MARGINAL 80,479 1.67 8.00 7.765 0.64 20,092 1,668

TOTAL MENA + MARGINAL 848,262 2.07 14.32 13.828 1.312 377,126 35,785

TIPO

TIPO

134

POR QUE MIGRAR A METODOS GEOESTADISTICOS

• El estudio geoestadístico del yacimiento permite considerar las principales

direcciones de continuidad de las leyes.

• Posee la capacidad de proveer la magnitud del error, cuantificando así la

calidad de la estimación. Esto nos ayuda a la definición de las distancias

mínimas de perforación de sondajes y muestreo de canales subterráneos.

• Las estructuras mineralizadas son manejadas a través de sólidos

tridimensionales, lo que permite tener una precisión mayor de su volumen y

ley.

• Es fundamental para que la información cuente con estándares de calidad.

• Posee procedimientos estandarizados que son fácilmente auditables y que son

reconocidos por los Códigos de Recursos y Reservas (JORC, NI43101, etc.).

• Mediante el uso del modelo de bloques es posible almacenar múltiples y

evaluar diferentes escenarios.

135

CAPITULO V: PLAN DE ESTIMACION

Se realizó estimación de los elementos: Oro (Au) en ppm, Plata (Ag) en ppm.

Se generó dominios de estimación para cada elemento de acuerdo a las condiciones

de estacionaridad.

Se evaluó en cada elemento y cada dominio: Outlier/Capping para definir un

dominio de alta ley, variograma, estudios de parámetros de estimación, validación

visual, validación global y validación local o Swath Plot.

Para estimación de recursos se empleó el software Vulcan © - Versión 10.0,

Snowden Supervisor © Versión 8.4 y SGeMS.

• Vulcan: Software minero y geológico, se ha empleado para la importación de

las canaletas y los sondajes, para la compositación de los mismos. Además, se

utilizó para el cálculo de los parámetros del variograma y los modelos del

mismo, para el proceso de interpolación, así como para los cálculos en la

generación del modelo de bloques.

136

• Supervisor: Software usado para la elaboración de resumen estadístico, los

histogramas, Box Plots.

• SGeMS: Software utilizado para la ejecución de los histogramas, Box Plot,

Contact Plot y los gráficos de validación como Swath Plot.

5.1 Metodologías de Estimación

Los métodos empleados para la estimación son: Kriging Ordinario (OK), el Inverso a

la Distancia (ID) y el Vecino más Cercano (NN), los dos primeros se utilizarán para

reportar recursos y categorización de los mismos; el NN por sus características se

empleará a manera de validación de la interpolación de los métodos OK e ID.

Para el presente trabajo se ha considerado la cantidad de compósitos, siendo un

mínimo de 400 compósitos y los que representan un modelo de variograma teórico

para interpolar con OK. Las vetas que no cumplan con esta condición serán

interpoladas con el método ID.

137

Cuadro N° 5-1 Zona Prometida

Cuadro N° 5-2 Zona Nazareno

Veta NN ID OK NN ID OK

10_alm x x x x

11_ang x x x x

12_bz7 x x x x

13_esn x x X x x X

14_esp x x X x x X

15_ern x x x x

16_fan x x x x

17_isa x x x x

18_jim x x X x x X

19_key x x x x X

20_lia x x X x x X

21_lcm x x x x

22_luc x x X x x X

23_lr3 x x X x x X

24_lua x x X x x X

25_lun x x x x

26_mar x x x x

27_mel x x X x x

28_mon x x x x

29_pr1 x x X x x X

30_pr2 x x X x x X

31_pr3 x x x x

32_prom x x x x

33_pr1r x x x x

34_r1160 x x x x X

35_rub x x x x

36_vr1 x x x x

37_vr2 x x x x

38_val x x X x x X

39_lr1 x x X x x X

40_lr2 x x X x x X

Au Ag

Veta NN ID OK NN ID OK

50_con x x x x X

51_rco x x x x

52_eva x x x x

53_lps x x X x x

54_lup x x X x x X

55_mai x x x x

56_mar x x x x

57_nat x x x x

58_rna x x x x

59_jes x x x x

60_nr2 x x X x x

61_jul x x x x

62_naz x x X x x X

63_nae x x X x x X

64_nr1 x x x x

65_r411 x x X x x X

66_oli x x X x x X

67_pus x x x x

68_r850 x x X x x X

69_ros x x x x

70_prt x x x x

71_pros x x X x x X

73_pna x x x x

74_pne x x x x

Au Ag

138

Se emplearon los métodos de Kriging Ordinario (OK), Inverso de la Distancia

(IDW) y el Vecino más cercano (NN), los dos primeros como estimadores y el

último a manera de evaluación de los primeros. El proceso de interpolación se

realizó en cuatro pasadas:

• La primera con los alcances variográficos.

• La segunda con los alcances del primero multiplicados por 2.

• La tercera con los alcances variográficos de la segunda estructura.

• La cuarta pasada es la tercera multiplicados por 2.

Las leyes estimadas fueron asignadas al modelo de bloques.

La evaluación se realiza mediante las estadísticas entre las leyes estimadas OK e

IDW comparadas con los compósitos y las leyes estimadas por NN; también se

emplean los gráficos Swath Plots.

Swath Plots: grafica las tendencias locales por sección o planta detectadas por los

compósitos y el NN y las compara con la distribución de leyes estimadas por OK e

IDW; la interpolación debe verificar estas tendencias.

5.1.1 Estimación por Kriging Ordinario

Este método de Kriging o Geoestadístico es la técnica más compleja, pero perfecta,

ya que tiene en cuenta no solo las distancias de las muestras al bloque al igual que el

inverso a la distancia, sino también la situación espacial de aquéllas, es

especialmente importante si existen marcadas anisotropías en el cuerpo mineralizado.

El estimado de un bloque se puede calcular en función a la siguiente ecuación:

139

� Para SK, mi = m(u) = m, constante sobre todo el dominio y conocido

(“dominio estacionario”), puede usar media localmente variable.

� Para OK, mi = m(u) ≠ m, variable dentro del dominio total, pero localmente

constante, pero desconocido (“dominio localmente estacionario”).

Cada uno de los procesos de cálculo considera:

• Realizar selección especial en la búsqueda de datos para evitar la intervención

de datos alejados del bloque.

• Utilizar como mínimo cantidades variables de compósitos (dependiendo del

radio de búsqueda) y como máximo 12 compósitos para calcular la ley de un

bloque.

• Limitar el número máximo de compósitos a 2 por cada taladro.

• Discretización de 3 x 1 x 3.

• Utilizar distancias anisotrópicas.

( ) ( )ummvwuZ ii

n

i

i +

−= ∑

=

)(1

*

140

Veta PassMajor

Axis

Semi -

Major

Axis

Minor

AxisNugget Type Model Sill Differential Bearing Plunge Dip Major Axis

Semi-Major

AxisMinor Axis Type Model

Sill

DifferentialBearing Plunge Dip

Major

Axis

Semi-Major

Axis

Minor

Axis

1 8.2 3.7 1.0 0.618 SPHERICAL 0.147 90 -70 -82 8.18 3.69 0.69 SPHERICAL 0.235 90 -70 -82 20.59 7.76 1.85

2 16.4 7.4 1.5 0.618 SPHERICAL 0.147 90 -70 -82 8.18 3.69 0.69 SPHERICAL 0.235 90 -70 -82 20.59 7.76 1.85

3 20.6 7.8 3.0 0.618 SPHERICAL 0.147 90 -70 -82 8.18 3.69 0.69 SPHERICAL 0.235 90 -70 -82 20.59 7.76 1.854 41.2 15.5 6.0 0.618 SPHERICAL 0.147 90 -70 -82 8.18 3.69 0.69 SPHERICAL 0.235 90 -70 -82 20.59 7.76 1.85

1 11.0 10.0 1.0 0.555 SPHERICAL 0.371 70 -25 -79 10.96 10.00 0.20 SPHERICAL 0.074 70 -25 -79 59.02 49.39 7.68

2 21.9 20.0 1.5 0.555 SPHERICAL 0.371 70 -25 -79 10.96 10.00 0.20 SPHERICAL 0.074 70 -25 -79 59.02 49.39 7.68

3 59.0 49.4 3.0 0.555 SPHERICAL 0.371 70 -25 -79 10.96 10.00 0.20 SPHERICAL 0.074 70 -25 -79 59.02 49.39 7.684 118.0 98.8 6.0 0.555 SPHERICAL 0.371 70 -25 -79 10.96 10.00 0.20 SPHERICAL 0.074 70 -25 -79 59.02 49.39 7.68

1 6.2 6.0 1.0 0.441 SPHERICAL 0.509 80 -70 -83 6.21 5.96 1.91 SPHERICAL 0.049 80 -70 -83 13.74 11.48 3.54

2 12.4 11.9 1.5 0.441 SPHERICAL 0.509 80 -70 -83 6.21 5.96 1.91 SPHERICAL 0.049 80 -70 -83 13.74 11.48 3.54

3 13.7 11.5 3.0 0.441 SPHERICAL 0.509 80 -70 -83 6.21 5.96 1.91 SPHERICAL 0.049 80 -70 -83 13.74 11.48 3.544 27.5 23.0 6.0 0.441 SPHERICAL 0.509 80 -70 -83 6.21 5.96 1.91 SPHERICAL 0.049 80 -70 -83 13.74 11.48 3.54

1 6.3 2.4 1.0 0.447 SPHERICAL 0.179 80 -80 -82 6.28 2.40 1.37 SPHERICAL 0.373 80 -80 -82 12.59 8.10 4.11

2 12.6 4.8 1.5 0.447 SPHERICAL 0.179 80 -80 -82 6.28 2.40 1.37 SPHERICAL 0.373 80 -80 -82 12.59 8.10 4.11

3 12.6 8.1 3.0 0.447 SPHERICAL 0.179 80 -80 -82 6.28 2.40 1.37 SPHERICAL 0.373 80 -80 -82 12.59 8.10 4.114 25.2 16.2 6.0 0.447 SPHERICAL 0.179 80 -80 -82 6.28 2.40 1.37 SPHERICAL 0.373 80 -80 -82 12.59 8.10 4.11

1 7.3 1.2 1.0 0.486 SPHERICAL 0.03 65 -52 -78 7.33 1.16 1.99 SPHERICAL 0.482 65 -52 -78 16.48 7.78 4.86

2 14.7 2.3 1.5 0.486 SPHERICAL 0.03 65 -52 -78 7.33 1.16 1.99 SPHERICAL 0.482 65 -52 -78 16.48 7.78 4.86

3 16.5 7.8 3.0 0.486 SPHERICAL 0.03 65 -52 -78 7.33 1.16 1.99 SPHERICAL 0.482 65 -52 -78 16.48 7.78 4.864 33.0 15.6 6.0 0.486 SPHERICAL 0.03 65 -52 -78 7.33 1.16 1.99 SPHERICAL 0.482 65 -52 -78 16.48 7.78 4.86

1 6.3 5.5 1.0 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

2 12.6 11.0 1.5 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

3 22.2 13.1 3.0 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.554 44.4 26.2 6.0 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

1 11.3 4.0 1.0 0.6 SPHERICAL 0.061 60 -10 -73 11.32 3.97 1.36 SPHERICAL 0.335 60 -10 -73 42.66 8.36 3.30

2 22.6 7.9 1.5 0.6 SPHERICAL 0.061 60 -10 -73 11.32 3.97 1.36 SPHERICAL 0.335 60 -10 -73 42.66 8.36 3.30

3 42.7 8.4 3.0 0.6 SPHERICAL 0.061 60 -10 -73 11.32 3.97 1.36 SPHERICAL 0.335 60 -10 -73 42.66 8.36 3.304 85.3 16.7 6.0 0.6 SPHERICAL 0.061 60 -10 -73 11.32 3.97 1.36 SPHERICAL 0.335 60 -10 -73 42.66 8.36 3.30

1 14.1 2.7 1.0 0.346 SPHERICAL 0.297 260 -10 -47 14.07 2.69 0.32 SPHERICAL 0.357 260 -10 -47 35.08 7.87 4.15

2 28.1 5.4 1.5 0.346 SPHERICAL 0.297 260 -10 -47 14.07 2.69 0.32 SPHERICAL 0.357 260 -10 -47 35.08 7.87 4.15

3 35.1 7.9 3.0 0.346 SPHERICAL 0.297 260 -10 -47 14.07 2.69 0.32 SPHERICAL 0.357 260 -10 -47 35.08 7.87 4.154 70.2 15.7 6.0 0.346 SPHERICAL 0.297 260 -10 -47 14.07 2.69 0.32 SPHERICAL 0.357 260 -10 -47 35.08 7.87 4.15

1 8.0 7.2 1.0 0.464 SPHERICAL 0.386 70 -60 -85 7.97 7.20 2.10 SPHERICAL 0.15 70 -60 -85 34.56 27.96 8.08

2 15.9 14.4 1.5 0.464 SPHERICAL 0.386 70 -60 -85 7.97 7.20 2.10 SPHERICAL 0.15 70 -60 -85 34.56 27.96 8.08

3 34.6 28.0 3.0 0.464 SPHERICAL 0.386 70 -60 -85 7.97 7.20 2.10 SPHERICAL 0.15 70 -60 -85 34.56 27.96 8.084 69.1 55.9 6.0 0.464 SPHERICAL 0.386 70 -60 -85 7.97 7.20 2.10 SPHERICAL 0.15 70 -60 -85 34.56 27.96 8.08

1 12.0 5.5 1.0 0.45 SPHERICAL 0.359 70 -70 -82 12.00 5.52 1.17 SPHERICAL 0.19 70 -70 -82 34.62 18.14 2.94

2 24.0 11.0 1.5 0.45 SPHERICAL 0.359 70 -70 -82 12.00 5.52 1.17 SPHERICAL 0.19 70 -70 -82 34.62 18.14 2.94

3 34.6 18.1 3.0 0.45 SPHERICAL 0.359 70 -70 -82 12.00 5.52 1.17 SPHERICAL 0.19 70 -70 -82 34.62 18.14 2.944 69.2 36.3 6.0 0.45 SPHERICAL 0.359 70 -70 -82 12.00 5.52 1.17 SPHERICAL 0.19 70 -70 -82 34.62 18.14 2.94

1 5.4 2.8 1.0 0.571 SPHERICAL 6.575 280 -60 -84 5.38 2.77 0.16 SPHERICAL 0.157 280 -60 -84 40.93 25.10 5.72

2 10.8 5.5 1.5 0.571 SPHERICAL 6.575 280 -60 -84 5.38 2.77 0.16 SPHERICAL 0.157 280 -60 -84 40.93 25.10 5.72

3 40.9 25.1 3.0 0.571 SPHERICAL 6.575 280 -60 -84 5.38 2.77 0.16 SPHERICAL 0.157 280 -60 -84 40.93 25.10 5.724 81.9 50.2 6.0 0.571 SPHERICAL 6.575 280 -60 -84 5.38 2.77 0.16 SPHERICAL 0.157 280 -60 -84 40.93 25.10 5.72

1 6.3 5.5 1 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

2 12.6 11 1.5 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

3 22.2 13.1 3 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

4 44.4 26.2 6 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

1 6.3 5.5 1 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

2 12.6 11 1.5 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

3 22.2 13.1 3 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

4 44.4 26.2 6 0.213 SPHERICAL 0.281 100 -60 -82 6.29 5.51 0.08 SPHERICAL 0.503 100 -60 -82 22.20 13.12 2.55

40

23

24

27

29

30

Simple / Ordinary (Str 1) Simple / Ordinary (Str 2)

38

39

13

14

18

20

22

Cuadro N° 5-3

Plan de Estimación_Au_Zona Prometida

141

Cuadro N° 5-4 Plan de Estimación_Ag_Zona Prometida

Veta PassMajor

Axis

Semi -

Major

Axis

Minor

AxisNugget Type Model

Sill

DifferentialBearing Plunge Dip

Major

Axis

Semi-

Major Axis

Minor

AxisType Model

Sill

DifferentialBearing Plunge Dip

Major

Axis

Semi-

Major Axis

Minor

Axis

1 8 6 1 0.35 SPHERICAL 0.15 100 -40 90 8.00 6.00 2.00 SPHERICAL 0.5 100 -40 90 26.00 20.00 7.00

2 16 12 1.5 0.35 SPHERICAL 0.15 100 -40 90 8.00 6.00 2.00 SPHERICAL 0.5 100 -40 90 26.00 20.00 7.00

3 26 20 3 0.35 SPHERICAL 0.15 100 -40 90 8.00 6.00 2.00 SPHERICAL 0.5 100 -40 90 26.00 20.00 7.004 52 40 6 0.35 SPHERICAL 0.15 100 -40 90 8.00 6.00 2.00 SPHERICAL 0.5 100 -40 90 26.00 20.00 7.00

1 14.08 9.857 1 0.3 SPHERICAL 0.27 230 -80 50 14.08 9.86 3.00 SPHERICAL 0.43 230 -80 50 34.00 26.00 8.00

2 28.16 19.714 1.5 0.3 SPHERICAL 0.27 230 -80 50 14.08 9.86 3.00 SPHERICAL 0.43 230 -80 50 34.00 26.00 8.00

3 34 26 3 0.3 SPHERICAL 0.27 230 -80 50 14.08 9.86 3.00 SPHERICAL 0.43 230 -80 50 34.00 26.00 8.004 68 52 6 0.3 SPHERICAL 0.27 230 -80 50 14.08 9.86 3.00 SPHERICAL 0.43 230 -80 50 34.00 26.00 8.00

1 10 5 1 0.25 SPHERICAL 0.23 90 70 73 10.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.55 90 70 73 26.00 20.00 6.00

2 20 10 1.5 0.25 SPHERICAL 0.23 90 70 73 10.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.55 90 70 73 26.00 20.00 6.00

3 26 20 3 0.25 SPHERICAL 0.23 90 70 73 10.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.55 90 70 73 26.00 20.00 6.004 52 40 6 0.25 SPHERICAL 0.23 90 70 73 10.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.55 90 70 73 26.00 20.00 6.00

1 11.6 5.6 1 0.25 SPHERICAL 0.25 110 40 40 11.60 5.60 3.00 SPHERICAL 0.5 110 40 40 35.00 23.00 9.00

2 23.2 11.2 1.5 0.25 SPHERICAL 0.25 110 40 40 11.60 5.60 3.00 SPHERICAL 0.5 110 40 40 35.00 23.00 9.00

3 35 23 3 0.25 SPHERICAL 0.25 110 40 40 11.60 5.60 3.00 SPHERICAL 0.5 110 40 40 35.00 23.00 9.004 70 46 6 0.25 SPHERICAL 0.25 110 40 40 11.60 5.60 3.00 SPHERICAL 0.5 110 40 40 35.00 23.00 9.00

1 10 10 1 0.35 SPHERICAL 0.25 120 -75 -50 10.00 10.00 3.00 SPHERICAL 0.4 120 -75 -50 32.00 22.00 6.50

2 20 20 1.5 0.35 SPHERICAL 0.25 120 -75 -50 10.00 10.00 3.00 SPHERICAL 0.4 120 -75 -50 32.00 22.00 6.50

3 32 22 3 0.35 SPHERICAL 0.25 120 -75 -50 10.00 10.00 3.00 SPHERICAL 0.4 120 -75 -50 32.00 22.00 6.504 64 44 6 0.35 SPHERICAL 0.25 120 -75 -50 10.00 10.00 3.00 SPHERICAL 0.4 120 -75 -50 32.00 22.00 6.50

1 10 7 1 0.5 SPHERICAL 0.15 222 60 -65 10.00 7.00 3.00 SPHERICAL 0.35 222 60 -65 36.00 26.00 6.00

2 20 14 1.5 0.5 SPHERICAL 0.15 222 60 -65 10.00 7.00 3.00 SPHERICAL 0.35 222 60 -65 36.00 26.00 6.00

3 36 26 3 0.5 SPHERICAL 0.15 222 60 -65 10.00 7.00 3.00 SPHERICAL 0.35 222 60 -65 36.00 26.00 6.004 72 52 6 0.5 SPHERICAL 0.15 222 60 -65 10.00 7.00 3.00 SPHERICAL 0.35 222 60 -65 36.00 26.00 6.00

1 10 10 1 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

2 20 20 1.5 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

3 33 28 3 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.004 66 56 6 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

1 9 8 1 0.38 SPHERICAL 0.25 50 -75 -90 9.00 8.00 3.00 SPHERICAL 0.37 50 -75 -90 25.00 18.00 7.00

2 18 16 1.5 0.38 SPHERICAL 0.25 50 -75 -90 9.00 8.00 3.00 SPHERICAL 0.37 50 -75 -90 25.00 18.00 7.00

3 25 18 3 0.38 SPHERICAL 0.25 50 -75 -90 9.00 8.00 3.00 SPHERICAL 0.37 50 -75 -90 25.00 18.00 7.004 50 36 6 0.38 SPHERICAL 0.25 50 -75 -90 9.00 8.00 3.00 SPHERICAL 0.37 50 -75 -90 25.00 18.00 7.00

1 10 5 1 0.25 SPHERICAL 0.3 50 -60 80 10.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.45 50 -60 80 35.00 16.00 6.00

2 20 10 1.5 0.25 SPHERICAL 0.3 50 -60 80 10.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.45 50 -60 80 35.00 16.00 6.00

3 35 16 3 0.25 SPHERICAL 0.3 50 -60 80 10.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.45 50 -60 80 35.00 16.00 6.004 70 32 6 0.25 SPHERICAL 0.3 50 -60 80 10.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.45 50 -60 80 35.00 16.00 6.00

1 12.39 11.46 1 0.45 SPHERICAL 0.1 30 -70 -30 12.39 11.46 2.00 SPHERICAL 0.45 30 -70 -30 33.51 25.65 6.00

2 24.78 22.92 1.5 0.45 SPHERICAL 0.1 30 -70 -30 12.39 11.46 2.00 SPHERICAL 0.45 30 -70 -30 33.51 25.65 6.00

3 33.51 25.65 3 0.45 SPHERICAL 0.1 30 -70 -30 12.39 11.46 2.00 SPHERICAL 0.45 30 -70 -30 33.51 25.65 6.004 67.02 51.3 6 0.45 SPHERICAL 0.1 30 -70 -30 12.39 11.46 2.00 SPHERICAL 0.45 30 -70 -30 33.51 25.65 6.00

1 9 5 1 0.35 SPHERICAL 0.22 60 0 -90 9.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.43 60 0 -90 26.00 18.00 10.00

2 18 10 1.5 0.35 SPHERICAL 0.22 60 0 -90 9.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.43 60 0 -90 26.00 18.00 10.00

3 26 18 3 0.35 SPHERICAL 0.22 60 0 -90 9.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.43 60 0 -90 26.00 18.00 10.004 52 36 6 0.35 SPHERICAL 0.22 60 0 -90 9.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.43 60 0 -90 26.00 18.00 10.00

1 7 5 1 0.35 SPHERICAL 0.23 65 0 79 7.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.42 65 0 79 25.00 16.00 7.00

2 14 10 1.5 0.35 SPHERICAL 0.23 65 0 79 7.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.42 65 0 79 25.00 16.00 7.00

3 25 16 3 0.35 SPHERICAL 0.23 65 0 79 7.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.42 65 0 79 25.00 16.00 7.004 50 32 6 0.35 SPHERICAL 0.23 65 0 79 7.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.42 65 0 79 25.00 16.00 7.00

1 10 10 1 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

2 20 20 1.5 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

3 33 28 3 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

4 66 56 6 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

1 10 10 1 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

2 20 20 1.5 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

3 33 28 3 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

4 66 56 6 0.35 SPHERICAL 0.15 280 -75 -90 10.00 10.00 2.50 SPHERICAL 0.5 280 -75 -90 33.00 28.00 7.00

39

40

24

29

30

34

38

18

19

20

22

23

Simple / Ordinary (Str 1) Simple / Ordinary (Str 2)

13

14

142

Cuadro N° 5.5

Plan de Estimación_Au_Zona Nazareno

Veta PassMajor

Axis

Semi -

Major

Axis

Minor

AxisNugget Type Model Sill Differential Bearing Plunge Dip

Major

Axis

Semi-

Major

Axis

Minor

AxisType Model

Sill

DifferentialBearing Plunge Dip

Major

Axis

Semi-

Major

Axis

Minor

Axis

1 7.6 3.5 1.0 0.192 SPHERICAL 0.02 40 30 -75 7.55 3.50 1.25 SPHERICAL 0.79 40 30 -75 18.45 9.60 4.91

2 15.1 7.0 1.5 0.192 SPHERICAL 0.02 40 30 -75 7.55 3.50 1.25 SPHERICAL 0.79 40 30 -75 18.45 9.60 4.91

3 18.5 9.6 3.0 0.192 SPHERICAL 0.02 40 30 -75 7.55 3.50 1.25 SPHERICAL 0.79 40 30 -75 18.45 9.60 4.914 36.9 19.2 6.0 0.192 SPHERICAL 0.02 40 30 -75 7.55 3.50 1.25 SPHERICAL 0.79 40 30 -75 18.45 9.60 4.91

1 4.4 2.4 1.0 0.409 SPHERICAL 0.316 70 -70 -80 4.39 2.43 1.10 SPHERICAL 0.256 70 -70 -80 16.88 14.49 3.08

2 8.8 4.9 1.5 0.409 SPHERICAL 0.316 70 -70 -80 4.39 2.43 1.10 SPHERICAL 0.256 70 -70 -80 16.88 14.49 3.08

3 16.9 14.5 3.0 0.409 SPHERICAL 0.316 70 -70 -80 4.39 2.43 1.10 SPHERICAL 0.256 70 -70 -80 16.88 14.49 3.084 33.8 29.0 6.0 0.409 SPHERICAL 0.316 70 -70 -80 4.39 2.43 1.10 SPHERICAL 0.256 70 -70 -80 16.88 14.49 3.08

1 5.5 4.1 1.0 0.506 SPHERICAL 0.254 250 -80 -70 5.54 4.07 1.49 SPHERICAL 0.232 250 -80 -70 17.05 11.22 4.52

2 11.1 8.1 1.5 0.506 SPHERICAL 0.254 250 -80 -70 5.54 4.07 1.49 SPHERICAL 0.232 250 -80 -70 17.05 11.22 4.52

3 17.1 11.2 3.0 0.506 SPHERICAL 0.254 250 -80 -70 5.54 4.07 1.49 SPHERICAL 0.232 250 -80 -70 17.05 11.22 4.524 34.1 22.4 6.0 0.506 SPHERICAL 0.254 250 -80 -70 5.54 4.07 1.49 SPHERICAL 0.232 250 -80 -70 17.05 11.22 4.52

1 5.6 3.8 1.0 0.389 SPHERICAL 0.361 70 -75 -75 5.60 3.85 1.48 SPHERICAL 0.258 70 -75 -75 25.50 18.74 6.54

2 11.2 7.7 1.5 0.389 SPHERICAL 0.361 70 -75 -75 5.60 3.85 1.48 SPHERICAL 0.258 70 -75 -75 25.50 18.74 6.54

3 25.5 18.7 3.0 0.389 SPHERICAL 0.361 70 -75 -75 5.60 3.85 1.48 SPHERICAL 0.258 70 -75 -75 25.50 18.74 6.544 51.0 37.5 6.0 0.389 SPHERICAL 0.361 70 -75 -75 5.60 3.85 1.48 SPHERICAL 0.258 70 -75 -75 25.50 18.74 6.54

1 7.1 2.5 1.0 0.252 SPHERICAL 0.575 110 -70 -80 7.06 2.46 1.84 SPHERICAL 0.179 110 -70 -80 21.30 12.89 5.74

2 14.1 4.9 1.5 0.252 SPHERICAL 0.575 110 -70 -80 7.06 2.46 1.84 SPHERICAL 0.179 110 -70 -80 21.30 12.89 5.74

3 21.3 12.9 3.0 0.252 SPHERICAL 0.575 110 -70 -80 7.06 2.46 1.84 SPHERICAL 0.179 110 -70 -80 21.30 12.89 5.744 42.6 25.8 6.0 0.252 SPHERICAL 0.575 110 -70 -80 7.06 2.46 1.84 SPHERICAL 0.179 110 -70 -80 21.30 12.89 5.74

1 5.1 2.2 1.0 0.211 SPHERICAL 0.618 70 -50 -70 5.11 2.24 1.55 SPHERICAL 0.165 70 -50 -70 21.54 8.81 3.64

2 10.2 4.5 1.5 0.211 SPHERICAL 0.618 70 -50 -70 5.11 2.24 1.55 SPHERICAL 0.165 70 -50 -70 21.54 8.81 3.64

3 21.5 8.8 3.0 0.211 SPHERICAL 0.618 70 -50 -70 5.11 2.24 1.55 SPHERICAL 0.165 70 -50 -70 21.54 8.81 3.644 43.1 17.6 6.0 0.211 SPHERICAL 0.618 70 -50 -70 5.11 2.24 1.55 SPHERICAL 0.165 70 -50 -70 21.54 8.81 3.64

1 6.8 4.3 1.0 0.309 SPHERICAL 0.412 120 -60 14 6.81 4.31 1.65 SPHERICAL 0.279 120 -60 14 23.58 21.42 5.56

2 13.6 8.6 1.5 0.309 SPHERICAL 0.412 120 -60 14 6.81 4.31 1.65 SPHERICAL 0.279 120 -60 14 23.58 21.42 5.56

3 23.6 21.4 3.0 0.309 SPHERICAL 0.412 120 -60 14 6.81 4.31 1.65 SPHERICAL 0.279 120 -60 14 23.58 21.42 5.564 47.2 42.8 6.0 0.309 SPHERICAL 0.412 120 -60 14 6.81 4.31 1.65 SPHERICAL 0.279 120 -60 14 23.58 21.42 5.56

1 10.5 5.9 1.0 0.142 SPHERICAL 0.548 100 -60 -80 10.51 5.88 0.55 SPHERICAL 0.305 100 -60 -80 48.22 26.80 2.13

2 21.0 11.8 1.5 0.142 SPHERICAL 0.548 100 -60 -80 10.51 5.88 0.55 SPHERICAL 0.305 100 -60 -80 48.22 26.80 2.13

3 48.2 26.8 3.0 0.142 SPHERICAL 0.548 100 -60 -80 10.51 5.88 0.55 SPHERICAL 0.305 100 -60 -80 48.22 26.80 2.134 96.4 53.6 6.0 0.142 SPHERICAL 0.548 100 -60 -80 10.51 5.88 0.55 SPHERICAL 0.305 100 -60 -80 48.22 26.80 2.13

1 5.7 5.7 1.0 0.483 SPHERICAL 0.277 60 0 -80 5.67 5.66 1.48 SPHERICAL 0.243 60 0 -80 28.53 25.50 6.26

2 11.3 11.3 1.5 0.483 SPHERICAL 0.277 60 0 -80 5.67 5.66 1.48 SPHERICAL 0.243 60 0 -80 28.53 25.50 6.26

3 28.5 25.5 3.0 0.483 SPHERICAL 0.277 60 0 -80 5.67 5.66 1.48 SPHERICAL 0.243 60 0 -80 28.53 25.50 6.264 57.1 51.0 6.0 0.483 SPHERICAL 0.277 60 0 -80 5.67 5.66 1.48 SPHERICAL 0.243 60 0 -80 28.53 25.50 6.26

71

Simple / Ordinary (Str 1) Simple / Ordinary (Str 2)

53

54

60

62

63

65

66

68

143

Cuadro N° 5-6 Plan de Estimación_Ag_Zona Nazareno

Veta PassMajor

Axis

Semi -

Major

Axis

Minor

AxisNugget Type Model

Sill

DifferentialBearing Plunge Dip

Major

Axis

Semi-

Major

Axis

Minor

AxisType Model

Sill

DifferentialBearing Plunge Dip

Major

Axis

Semi-

Major

Axis

Minor

Axis

1 8.0 6.0 1.0 0.4 SPHERICAL 0.1 90 20 70 8.00 6.00 3.00 SPHERICAL 0.5 90 20 70 25.00 14.00 7.00

2 16.0 12.0 1.5 0.4 SPHERICAL 0.1 90 20 70 8.00 6.00 3.00 SPHERICAL 0.5 90 20 70 25.00 14.00 7.00

3 25.0 14.0 3.0 0.4 SPHERICAL 0.1 90 20 70 8.00 6.00 3.00 SPHERICAL 0.5 90 20 70 25.00 14.00 7.004 50.0 28.0 6.0 0.4 SPHERICAL 0.1 90 20 70 8.00 6.00 3.00 SPHERICAL 0.5 90 20 70 25.00 14.00 7.00

1 10.0 7.0 1.0 0.25 SPHERICAL 0.37 170 -80 35 10.00 7.00 2.00 SPHERICAL 0.38 170 -80 35 32.00 20.00 6.00

2 20.0 14.0 1.5 0.25 SPHERICAL 0.37 170 -80 35 10.00 7.00 2.00 SPHERICAL 0.38 170 -80 35 32.00 20.00 6.00

3 32.0 20.0 3.0 0.25 SPHERICAL 0.37 170 -80 35 10.00 7.00 2.00 SPHERICAL 0.38 170 -80 35 32.00 20.00 6.004 64.0 40.0 6.0 0.25 SPHERICAL 0.37 170 -80 35 10.00 7.00 2.00 SPHERICAL 0.38 170 -80 35 32.00 20.00 6.00

1 11 6 1 0.1 SPHERICAL 0.47 230 -65 80 11.00 6.00 2.00 SPHERICAL 0.43 230 -65 80 63.00 25.00 6.00

2 22 12 1.5 0.1 SPHERICAL 0.47 230 -65 80 11.00 6.00 2.00 SPHERICAL 0.43 230 -65 80 63.00 25.00 6.00

3 63 25 3 0.1 SPHERICAL 0.47 230 -65 80 11.00 6.00 2.00 SPHERICAL 0.43 230 -65 80 63.00 25.00 6.004 126 50 6 0.1 SPHERICAL 0.47 230 -65 80 11.00 6.00 2.00 SPHERICAL 0.43 230 -65 80 63.00 25.00 6.00

1 23 3 1 0.3 SPHERICAL 0.4 90 -80 -85 23.00 3.00 1.50 SPHERICAL 0.3 90 -80 -85 70.00 15.00 5.00

2 46 6 1.5 0.3 SPHERICAL 0.4 90 -80 -85 23.00 3.00 1.50 SPHERICAL 0.3 90 -80 -85 70.00 15.00 5.00

3 70 15 3 0.3 SPHERICAL 0.4 90 -80 -85 23.00 3.00 1.50 SPHERICAL 0.3 90 -80 -85 70.00 15.00 5.004 140 30 6 0.3 SPHERICAL 0.4 90 -80 -85 23.00 3.00 1.50 SPHERICAL 0.3 90 -80 -85 70.00 15.00 5.00

1 13 10 1 0.3 SPHERICAL 0.1 70 -70 -75 13.00 10.00 2.00 SPHERICAL 0.6 70 -70 -75 34.00 20.00 6.00

2 26 20 1.5 0.3 SPHERICAL 0.1 70 -70 -75 13.00 10.00 2.00 SPHERICAL 0.6 70 -70 -75 34.00 20.00 6.00

3 34 20 3 0.3 SPHERICAL 0.1 70 -70 -75 13.00 10.00 2.00 SPHERICAL 0.6 70 -70 -75 34.00 20.00 6.004 68 40 6 0.3 SPHERICAL 0.1 70 -70 -75 13.00 10.00 2.00 SPHERICAL 0.6 70 -70 -75 34.00 20.00 6.00

1 8 5 1 0.1 SPHERICAL 0.4 65 -30 -75 8.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.5 65 -30 -75 32.00 17.00 6.00

2 16 10 1.5 0.1 SPHERICAL 0.4 65 -30 -75 8.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.5 65 -30 -75 32.00 17.00 6.00

3 32 17 3 0.1 SPHERICAL 0.4 65 -30 -75 8.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.5 65 -30 -75 32.00 17.00 6.004 64 34 6 0.1 SPHERICAL 0.4 65 -30 -75 8.00 5.00 2.00 SPHERICAL 0.5 65 -30 -75 32.00 17.00 6.00

1 12.13 8 1 0.45 SPHERICAL 0.36 80 -50 -70 12.13 8.00 2.00 SPHERICAL 0.19 80 -50 -70 30.00 20.00 6.00

2 24.26 16 1.5 0.45 SPHERICAL 0.36 80 -50 -70 12.13 8.00 2.00 SPHERICAL 0.19 80 -50 -70 30.00 20.00 6.00

3 30 20 3 0.45 SPHERICAL 0.36 80 -50 -70 12.13 8.00 2.00 SPHERICAL 0.19 80 -50 -70 30.00 20.00 6.004 60 40 6 0.45 SPHERICAL 0.36 80 -50 -70 12.13 8.00 2.00 SPHERICAL 0.19 80 -50 -70 30.00 20.00 6.00

1 12 7 1 0.2 SPHERICAL 0.25 120 -75 -35 12.00 7.00 2.00 SPHERICAL 0.55 120 -75 -35 45.00 17.00 8.00

2 24 14 1.5 0.2 SPHERICAL 0.25 120 -75 -35 12.00 7.00 2.00 SPHERICAL 0.55 120 -75 -35 45.00 17.00 8.00

3 45 17 3 0.2 SPHERICAL 0.25 120 -75 -35 12.00 7.00 2.00 SPHERICAL 0.55 120 -75 -35 45.00 17.00 8.004 90 34 6 0.2 SPHERICAL 0.25 120 -75 -35 12.00 7.00 2.00 SPHERICAL 0.55 120 -75 -35 45.00 17.00 8.00

62

Simple / Ordinary (Str 1) Simple / Ordinary (Str 2)

50

54

63

65

66

68

71

144

5.1.2 Estimación por el Inverso a la Distancia

Este fue posiblemente el primer método analítico para la interpolación de los

valores de la variable de interés en puntos no muestreados. Esta técnica se ha

convertido en una de las más populares gracias a la aparición de las computadoras y

su relativa sencillez. En principio, se adopta la hipótesis de que la importancia de un

dato aislado responde a una función inversa de la distancia.

El objetivo del método es asignar un valor a un punto o bloque mediante la

combinación lineal de los valores de las muestras próximas.

Es intuitivo suponer que la influencia potencial del valor de una muestra sobre un

punto o bloque a estimar decrece cuando éste se aleja de dicho punto. El atributo

estimado cambiará como función inversa de la distancia. En otras palabras, se

asigna mayor peso a los valores de las muestras más próximas y menor peso a las

más alejadas del punto de estimación.

Para aplicar el método es necesario -en primer lugar- escoger el valor del exponente

del inverso de la distancia. Por la fórmula, queda claro que en la medida que éste

aumenta, disminuye la influencia de los valores de las muestras más alejadas, en esa

misma medida aumenta la de las más próximas.

La fórmula general es:

145

Gráfico N° 5.1.2-1 Método Inverso a la Distancia

Este método es:

• Simple y fácil de calcular.

• Se adapta mejor en estimaciones locales que globales.

• No funciona bien con agrupaciones de datos.

• Atribuye demasiado peso a las muestras cercanas al centroide de gravedad.

En particular, no está definido si di = 0 (muestra en el contenido en el

centroide de S).

Para el presente trabajo vamos a considerar exponente 3, las pruebas que se

utilizaron para determinar el exponente se están obviando.

5.1.3 Estimación por El Vecino Más Cercano (Nearest Neighbor)

Se asigna a cada bloque la ley del compósito más cercano. Es un método fácil de

entender y realizar.

146

Este método no toma en cuenta el cambio de soporte ni la correlación espacial de las

muestras, además considera una sola muestra por estimado.

Vamos a utilizar este método para realizar las validaciones.

5.2 Validación de Estimación

Se realizó diferentes validaciones con la finalidad de encontrar los mejores

parámetros de estimación para cada elemento a estimar en su respectivo dominio, la

validación visual, sesgo global y el Swath Plot (la validación global fue considerada

la más relevante para obtener los mejores parámetros de estimación).

La validación global y local (Swath Plot) se realiza comparando las medias de los

modelos de bloque de Kriging o inverso a la distancia y vecino más cercano y la

media de los compósitos como referencia (ya que tienen diferente soporte a los

modelos de bloque).

5.2.1 Validación Visual

Una inspección visual es una herramienta importante para detectar artificios

espaciales. Este paso es también muy útil para garantizar que el modelo de bloques

respete los datos del sondaje y/o muestras de canal. Los datos del compósito, el

modelo de bloques y las interpretaciones geológicas fueron examinados en la

pantalla de la computadora tanto en secciones como en la vista de plantas.

Durante la inspección visual, se revisó que la codificación tanto de sondajes como de

bloques sea apropiada y respete la interpretación. Asimismo, las leyes estimadas

muestran una razonable correspondencia entre las muestras y los bloques, donde se

tiene una buena población de taladros.

147

Figura N° 5.1.1-1 Veta Prometida Ramal 1

Figura N° 5.1.1-2 Veta Pucarina

148

Figura N° 5.1.1-3 Lucía Ramal 2

Figura N° 5.1.1-4 Nazareno Este

5.2.2 Validación Global

Se realizó una comparación del modelo estimado con Kriging Ordinario o Inverso a

la distancia versus el modelo con el Vecino más Cercano (Nearest Neighbor),

seleccionando el valor con menor error Relativo (Diff OK). Este análisis de

sensibilidad a los parámetros de estimación podría realizarse de igual manera en la

reconciliación mensual y anual para mejorar los parámetros. Si bien las diferencias

149

deben ser menores +/-5%, en muchos casos es mayor debido a la escasa información

existente para realizar la comparación.

Cuadro N° 5.2.2-1 Comparaciones Globales_Zona Prometida

Vetas Au_gr/t Ag_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t ∆Au ∆Ag

10_alm 2.29 1.78 2.20 1.71 3.9% 3.9%

11_ang 2.05 1.69 2.03 1.76 1.0% -4.1%

12_bz7 0.80 0.71 0.82 0.68 -2.5% 4.2%

13_esn 10.44 2.73 10.90 2.59 -4.4% 5.1%

14_esp 5.96 3.51 6.24 3.32 -4.7% 5.4%

15_ern 1.01 0.93 0.96 0.96 5.0% -3.2%

16_fan 0.36 1.61 0.37 1.60 -2.8% 0.6%

17_isa 1.68 89.01 1.68 90.00 0.0% -1.1%

18_jim 18.47 4.05 19.51 3.99 -5.6% 1.5%

19_key 1.16 2.31 1.10 2.28 5.2% 1.3%

20_lia 10.58 10.96 11.15 10.68 -5.4% 2.6%

21_lcm 2.39 15.77 2.42 16.14 -1.3% -2.3%

22_luc 9.81 61.55 9.51 65.79 3.1% -6.9%

23_lr3 1.70 76.50 1.66 77.48 2.4% -1.3%

24_lua 2.15 32.66 2.15 33.40 0.0% -2.3%

25_lun 0.26 2.57 0.26 2.56 0.0% 0.4%

26_mar 1.86 6.52 1.77 6.39 4.8% 2.0%

27_mel 1.27 2.01 1.23 2.10 3.1% -4.5%

28_mon 0.86 4.59 0.90 4.65 -4.7% -1.3%

29_pr1 5.34 4.51 5.44 4.46 -1.9% 1.1%

30_pr2 6.69 2.86 7.02 2.87 -4.9% -0.3%

31_pr3 1.89 0.81 1.97 0.83 -4.2% -2.5%

32_prom 0.39 3.27 0.39 3.25 0.0% 0.6%

33_pr1r 3.81 5.16 4.01 4.92 -5.2% 4.7%

34_r1160 7.03 5.24 7.27 5.17 -3.4% 1.3%

35_rub 0.94 4.27 0.92 4.38 2.1% -2.6%

36_vr1 0.59 3.16 0.61 2.90 -3.4% 8.2%

37_vr2 0.57 2.70 0.59 2.66 -3.5% 1.5%

38_val 3.36 1.27 3.29 1.27 2.1% 0.0%

39_lr1 3.47 228.16 3.42 225.89 1.4% 1.0%

40_lr2 3.05 67.04 2.89 66.84 5.2% 0.3%

Final (OK/ID NN

150

Cuadro N° 5.2.2-2 Comparaciones Globales_Zona Nazareno

5.2.3 Validación Local

Este paso de validación mediante los Swath Plots o análisis de derivas se ha

realizado para todos los elementos. Mediante este análisis, se han comparado las

leyes del modelo de OK, ID3, versus sus respectivos modelos del Vecino más

Cercano (NN), el cual es equivalente a los valores de los compósitos desagrupados

(decluster) en el modelo de bloques.

Estas comparaciones se realizaron mediante gráficos de las medias del OK, ID3

versus el NN, en las direcciones norte, este y elevación para un ancho de banda de 6,

3 y 6 m respectivamente, con la finalidad de detectar sesgos locales en la estimación.

La estimación del OK, ID3 debería ser más suave que la asignación del NN, por lo

Vetas Au_gr/t Ag_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t ∆Au ∆Ag

50_con 1.41 5.64 1.36 5.51 3.5% 2.3%

51_rco 0.74 1.34 0.74 1.38 0.0% -3.0%

52_eva 1.54 28.66 1.46 30.99 5.2% -8.1%

53_lps 2.47 2.16 2.48 2.08 -0.4% 3.7%

54_lup 7.97 1.77 7.81 1.74 2.0% 1.7%

55_mai 2.11 3.46 1.99 3.35 5.7% 3.2%

56_mar 0.78 2.25 0.78 2.26 0.0% -0.4%

57_nat 0.91 6.89 0.87 6.78 4.4% 1.6%

58_rna 1.22 4.16 1.29 3.94 -5.7% 5.3%

59_jes 0.5 17.55 0.5 18.54 0.0% -5.6%

60_nr2 4.31 1.1 4.54 1.07 -5.3% 2.7%

61_jul 2.49 12.04 2.36 12.61 5.2% -4.7%

62_naz 8.82 3.19 8.96 3.03 -1.6% 5.0%

63_nae 2.2 33.06 2.14 32.33 2.7% 2.2%

64_nr1 7.36 1.49 7.08 1.42 3.8% 4.7%

65_r411 6.66 1.45 6.48 1.37 2.7% 5.5%

66_oli 7.53 1.29 7.96 1.35 -5.7% -4.7%

67_pus 0.58 2.05 0.6 2.15 -3.4% -4.9%

68_r850 17.64 1.89 17.93 1.92 -1.6% -1.6%

69_ros 0.93 1.59 0.98 1.51 -5.4% 5.0%

70_prt 3.95 1.12 4.11 1.15 -4.1% -2.7%

71_pros 5.42 0.84 5.67 0.87 -4.6% -3.6%

73_pna 25.6 1.83 23.64 1.74 7.7% 4.9%

74_pne 8.24 1.67 6.37 1.72 22.7% -3.0%

Final (OK/ID NN

151

tanto, la asignación del NN debería fluctuar entre el gráfico del estimado por OK,

ID3 y/o ID4. Estas dos tendencias se comportan como fue anticipado y por lo tanto,

no se observa sesgos locales en la estimación.

Figura N° 5.2.3-1 Veta Prometida R1__Au gr/t

Figura N° 5.2.3-2 Veta Prometida R1__Ag gr/t

152

Figura N° 5.2.3-3 Veta Nazareno__Au gr/t

Figura N° 5.2.3-4

Veta Nazareno__Ag gr/t

153

5.3 Categorización de Recursos Geológicos

5.3.1 Procedimientos Internacionales para informar sobre Recursos y Reservas Geológicas Muchos países y organizaciones han elaborado estándares y normas para considerar recursos y reservas de minerales.

El objetivo es informar de manera pública sobre la parte financiera derivada de la actividad minera en los mercados de capital.

Países, estándares y organizaciones

• Australia : JORC (Joint Ore Reserves Committee), ASIC • Canadá : CIM Standards, NI-43101 CSA • Chile : SVS • Europa y Reino Unido: PERC, ESMA • Sudáfrica : SAMREC, JSE • Estados Unidos : SME Guide for Reporting Exploration Information

Mineral Resources and Mineral Reserves

• Rusia : NAEN, OERN

Internacionalmente tenemos al CRIRSCO (Combined Reserves International Reporting Standards Committee). Los estándares CRIRSCO buscan cuantificar, cualificar y categorizar depósitos minerales, en base a datos confiables, modelos y criterio. Principios: materiabilidad (hechos y evidencia), transparencia (claridad y simplicidad), competencia (juicio, conocimiento y ética). http://www.crirsco.com/background.asp Según ciertos parámetros de calificación, se designan personas calificadas para

realizar. Las cuantificaciones, calificaciones y categorizaciones.

• Exploraciones: los resultados no son parte formal de la Declaración de

Recursos y Reservas Minerales. No se reportan tonelajes ni leyes.

• Recursos: concentración de materiales de interés económico en la superficie

y/o subsuelo, siendo actualmente razonable su extracción. Pueden ser:

medidos, indicados e inferidos.

Se definen por sus atributos técnicos (tonelajes, leyes, recuperación,

contaminantes y otros).

154

• Reservas: Parte de los recursos, económicamente minables. Se incluyen las

pérdidas y dilución. Pueden ser: probadas y/o probables.

Se definen incorporando parámetros socio-económicos en los recursos.

• Potencial: Es aquella parte de un yacimiento mineral, cuyo tonelaje y ley

pueden ser estimados con bajo nivel de confianza. Su estimación se basa

mayormente en el conocimiento geológico del yacimiento, es decir, muchas

veces no depende de la exposición directa de la mineralización económica.

Figura N° 5.3.1-1 Códigos asociados al CRIRSCO

Fuente: Estimación de Recursos y Reservas en Vetas (José Enrique Gutiérrez-GTC

Geotecnologías Aplicadas).

155

Figura N° 5.3.1-2 Clasificación de Recursos y Reservas

Fuente: Presentación El Rol de la Persona Competente en Recursos y Reservas

Mineras y el Financiamiento Minero-Ing. Edmundo Tulcanaza.

5.3.2 Criterios de Clasificación de Recursos Geológicos

En la minería existen numerosos criterios para la categorización de recursos

geológicos, algunos más eficientes que otros, pero todos basados en el grado de

confiabilidad de la información que se emplea.

Algunas compañías consideran, para que los recursos sean categorizados como

medidos, mínimo un compósito debe estar dentro del bloque; mientras que otras

compañías consideran compósito más desarrollo de labor, entre otras alternativas.

5.3.3 Categorización de Recursos Geológicos

Para esta primera parte de la implementación se está considerando la distancia

anisotrópica y la cantidad de compósitos para denominar a cada tipo de recurso como

Medido, Indicado e Inferido.

156

De este modo, se han simplificado los parámetros de estimación a criterio de la

persona calificada de la Mina Chipmo, considerando:

• Recurso medido, cuando existe más de 3 taladros dentro del radio de

búsqueda de 10.5 m.

• Recurso indicado, cuando existe más de 2 taladros dentro del radio de

búsqueda entre 10.5 m y 21 m.

• Recurso inferido, cuando existe más de 1 taladro dentro de una radio de

búsqueda entre 21 m y 42 m.

Cuadro N° 5.3.3-1 Script de Categorización

157

Cuadro N° 5.3.3-2 Cuadro Resumen de Categorización

5.4 Validación de la Categorización

5.4.1 Validación Visual

En vistas verticales, cada 5 m se evalúa la clasificación de los recursos realizados por

el software; se verifica que aquellos bloques que cuentan con datos de compósito o

están dentro de los alcances del primer elipsoide de búsqueda estén clasificados

como recursos medidos y que aquellos bloques que están en el área del segundo

elipsoide estén categorizados como recursos indicados.

Figura N° 5.4.1-1 Revisión visual en vistas secciones transversales para la categorización de

Recursos realizados por el software

Desde Hasta

Potencial 0 500 0

Inferido 21 42 1

Indicado 10.5 21 2

Medido 0 10.5 3

d3_avgdist_anisotnholes

158

5.4.2 Validación Global

Por categoría (medido, indicado, medido + indicado) se procede a realizar la

diferencia relativa entre los valores finales de Au y Ag (OK o ID) con el Vecino más

Cercano (NN).

Los resultados obtenidos muestran buena correlación -en general- con ciertas

discrepancias que corresponden a zonas donde no existe buena densidad de

información (canales y sondajes).

Cuadro N° 5.4.2-1

Zona Prometida y Nazareno_Categoría Medido

Vetas Au_gr/t Ag_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t ∆Au ∆Ag Vetas Au_gr/t Ag_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t ∆Au ∆Ag

10_alm 2.50 1.80 2.47 1.75 1.2% 2.8% 50_con 2.83 8.66 2.93 8.79 -3.5% -1.5%

11_ang 4.00 1.09 3.95 1.10 1.3% -0.9% 51_rco 1.22 1.43 1.2 1.46 1.6% -2.1%

12_bz7 1.06 1.19 1.09 1.14 -2.8% 4.2% 52_eva 3.21 50.68 3.28 77.56 -2.2% -53.0%

13_esn 10.69 2.22 11.10 2.06 -3.8% 7.2% 53_lps 2.93 2.13 2.95 1.98 -0.7% 7.0%

14_esp 10.13 4.91 11.45 4.30 -13.0% 12.4% 54_lup 20.06 1.44 20.24 1.43 -0.9% 0.7%

15_ern 1.23 12.68 1.11 12.65 9.8% 0.2% 55_mai 2.3 3.53 2.26 3.5 1.7% 0.8%

16_fan 0.50 1.79 0.52 1.78 -4.0% 0.6% 56_mar 0.96 2.35 1.03 2.35 -7.3% 0.0%

17_isa 1.86 95.00 1.90 95.03 -2.2% 0.0% 57_nat 1.96 7.9 1.84 8.02 6.1% -1.5%

18_jim 18.76 3.98 20.02 3.94 -6.7% 1.0% 58_rna 1.59 4.7 1.81 4.63 -13.8% 1.5%

19_key 1.58 2.65 1.46 2.62 7.6% 1.1% 59_jes 0.83 30.41 0.83 30.2 0.0% 0.7%

20_lia 13.68 12.65 15.08 12.24 -10.2% 3.2% 60_nr2 5.94 1.3 6.5 1.34 -9.4% -3.1%

21_lcm 2.96 22.99 3.05 22.36 -3.0% 2.7% 61_jul 4.45 14.8 4.87 15.74 -9.4% -6.4%

22_luc 16.22 98.99 16.42 103.20 -1.2% -4.3% 62_naz 13.62 3.97 14.65 4.05 -7.6% -2.0%

23_lr3 2.53 125.50 2.54 124.46 -0.4% 0.8% 63_nae 5.09 67.99 5.11 70.9 -0.4% -4.3%

24_lua 5.59 49.82 6.16 46.28 -10.2% 7.1% 64_nr1 9.74 1.37 10.5 1.29 -7.8% 5.8%

25_lun 0.31 2.76 0.31 2.74 0.0% 0.7% 65_r411 10.54 1.3 10.71 1.27 -1.6% 2.3%

26_mar 1.98 6.10 1.80 5.95 9.1% 2.5% 66_oli 10.8 0.96 11.33 0.97 -4.9% -1.0%

27_mel 2.05 2.49 2.19 2.44 -6.8% 2.0% 67_pus 0.82 1.92 0.89 1.95 -8.5% -1.6%

28_mon 1.19 4.90 1.29 4.91 -8.4% -0.2% 68_r850 24.61 1.71 26.51 1.81 -7.7% -5.8%

29_pr1 9.72 4.57 10.11 4.57 -4.0% 0.0% 69_ros 1.04 1.76 1.13 1.72 -8.7% 2.3%

30_pr2 9.27 3.18 10.22 3.19 -10.2% -0.3% 70_prt 4.3 1.16 4.54 1.19 -5.6% -2.6%

31_pr3 1.98 0.90 2.21 0.90 -11.6% 0.0% 71_pros 7.46 0.56 7.97 0.57 -6.8% -1.8%

32_prom 0.53 5.76 0.55 5.52 -3.8% 4.2% 73_pna 43.5 2.72 40.43 2.77 7.1% -1.8%

33_pr1r 9.99 7.62 10.93 6.97 -9.4% 8.5% 74_pne 16.11 1.49 15.22 1.66 5.5% -11.4%

34_r1160 12.37 7.89 12.97 7.92 -4.9% -0.4%

35_rub 1.13 4.78 1.14 4.73 -0.9% 1.0%

36_vr1 0.72 3.86 0.73 3.36 -1.4% 13.0%

37_vr2 0.70 2.87 0.75 2.80 -7.1% 2.4%

38_val 4.94 0.88 4.92 0.88 0.4% 0.0%

39_lr1 3.87 233.08 4.05 232.31 -4.7% 0.3%

40_lr2 3.86 103.93 3.80 105.45 1.6% -1.5%

Final (OK/ID NN Final (OK/ID NN

159

Cuadro N° 5.4.2-2 Zona Prometida y Nazareno_Categoría Indicado

Vetas Au_gr/t Ag_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t ∆Au ∆Ag Vetas Au_gr/t Ag_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t ∆Au ∆Ag

10_alm 2.60 1.65 2.47 1.63 5.0% 1.2% 50_con 1.15 4.95 0.99 4.59 13.9% 7.3%

11_ang 1.36 0.12 1.46 0.15 -7.4% -25.0% 51_rco 1.09 1.34 1.08 1.43 0.9% -6.7%

12_bz7 0.83 1.49 0.78 1.34 6.0% 10.1% 52_eva 1.5 26.81 1.55 29.33 -3.3% -9.4%

13_esn 9.94 0.31 10.72 0.28 -7.8% 9.7% 53_lps 1.96 2.55 1.91 2.57 2.6% -0.8%

14_esp 5.05 2.56 4.85 2.39 4.0% 6.6% 54_lup 10.31 1.7 9.81 1.67 4.8% 1.8%

15_ern 0.86 -13.51 0.85 -13.47 1.2% 0.3% 55_mai 2.11 3.46 2.02 3.39 4.3% 2.0%

16_fan 0.29 1.53 0.30 1.50 -3.4% 2.0% 56_mar 0.75 2.22 0.8 2.32 -6.7% -4.5%

17_isa 2.02 118.06 1.96 119.27 3.0% -1.0% 57_nat 0.55 6.01 0.52 5.61 5.5% 6.7%

18_jim 25.09 9.00 27.04 8.80 -7.8% 2.2% 58_rna 1.39 3.96 1.47 3.6 -5.8% 9.1%

19_key 1.25 1.98 1.26 1.97 -0.8% 0.5% 59_jes 0.52 16.32 0.51 16.25 1.9% 0.4%

20_lia 7.16 10.12 6.59 9.53 8.0% 5.8% 60_nr2 3.09 1.16 3.48 1.11 -12.6% 4.3%

21_lcm 1.97 12.89 1.84 13.12 6.6% -1.8% 61_jul 2.17 11.38 1.96 11.73 9.7% -3.1%

22_luc 10.31 74.87 10.76 79.83 -4.4% -6.6% 62_naz 9.65 3.57 9.34 3.34 3.2% 6.4%

23_lr3 2.12 102.60 2.02 105.08 4.7% -2.4% 63_nae 1.91 30.84 1.86 31.08 2.6% -0.8%

24_lua 2.38 23.17 2.26 23.42 5.0% -1.1% 64_nr1 6.16 1 5.94 0.93 3.6% 7.0%

25_lun 0.30 2.79 0.27 2.71 10.0% 2.9% 65_r411 7.95 1.53 7.6 1.44 4.4% 5.9%

26_mar 1.52 5.78 1.36 5.71 10.5% 1.2% 66_oli 7.85 0.91 8.69 0.96 -10.7% -5.5%

27_mel 1.73 2.33 1.71 2.34 1.2% -0.4% 67_pus 0.47 1.79 0.48 1.82 -2.1% -1.7%

28_mon 0.85 5.12 0.86 5.19 -1.2% -1.4% 68_r850 16.49 1.94 17.53 1.69 -6.3% 12.9%

29_pr1 6.51 4.42 6.05 4.57 7.1% -3.4% 69_ros 0.72 1.63 0.71 1.56 1.4% 4.3%

30_pr2 5.04 2.88 5.31 2.88 -5.4% 0.0% 70_prt 3.24 1.21 3.11 1.25 4.0% -3.3%

31_pr3 1.85 0.87 1.83 0.90 1.1% -3.4% 71_pros 3.9 0.94 3.83 1 1.8% -6.4%

32_prom 0.45 3.66 0.46 3.71 -2.2% -1.4% 73_pna 35.51 2.05 35.17 1.92 1.0% 6.3%

33_pr1r 0.90 4.58 0.79 4.46 12.2% 2.6% 74_pne 4.92 1.7 3.08 1.86 37.4% -9.4%

34_r1160 9.82 1.55 9.04 1.31 7.9% 15.5%

35_rub 0.98 4.39 0.95 4.38 3.1% 0.2%

36_vr1 0.82 4.86 0.92 4.09 -12.2% 15.8%

37_vr2 0.94 3.39 0.90 3.16 4.3% 6.8%

38_val 2.45 0.94 2.15 0.95 12.2% -1.1%

39_lr1 3.34 184.11 3.09 184.30 7.5% -0.1%

40_lr2 2.77 66.18 2.54 68.59 8.3% -3.6%

Final (OK/ID NN Final (OK/ID NN

160

Cuadro N° 5.4.2-3 Zona Prometida y Nazareno_Categoría Medido + Indicado

5.4.3 Validación Local

En las Figuras N° 5.4.3-1 a 5.4.3-6 se aprecia que la categorización de los recursos

medidos e indicados y ambas tienen buena correlación localmente.

Vetas Au_gr/t Ag_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t ∆Au ∆Ag Vetas Au_gr/t Ag_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t ∆Au ∆Ag

10_alm 2.53 1.75 2.47 1.72 2.4% 1.7% 50_con 2.11 7.06 2.09 6.95 0.9% 1.6%

11_ang 2.91 0.59 2.92 0.62 -0.3% -5.1% 51_rco 1.17 1.39 1.15 1.45 1.7% -4.3%

12_bz7 1.03 1.23 1.05 1.18 -1.9% 4.1% 52_eva 2.47 40.3 2.53 45.23 -2.4% -12.2%

13_esn 10.59 1.95 11.04 1.85 -4.2% 5.1% 53_lps 2.67 2.24 2.68 2.14 -0.4% 4.5%

14_esp 9.59 4.54 10.28 4.32 -7.2% 4.8% 54_lup 17.81 1.06 17.87 1.05 -0.3% 0.9%

15_ern 1.12 12.94 1.04 12.91 7.1% 0.2% 55_mai 2.2 3.5 2.14 3.44 2.7% 1.7%

16_fan 0.42 1.69 0.44 1.67 -4.8% 1.2% 56_mar 0.89 2.3 0.95 2.34 -6.7% -1.7%

17_isa 1.89 99.38 1.91 99.64 -1.1% -0.3% 57_nat 1.37 7.11 1.28 7.01 6.6% 1.4%

18_jim 18.94 4.12 20.16 4.07 -6.4% 1.2% 58_rna 1.52 4.43 1.62 4.25 -6.6% 4.1%

19_key 1.48 2.45 1.40 2.43 5.4% 0.8% 59_jes 0.67 22.95 0.66 22.82 1.5% 0.6%

20_lia 12.85 12.33 13.46 11.89 -4.7% 3.6% 60_nr2 5.33 1.27 5.75 1.29 -7.9% -1.6%

21_lcm 2.64 19.69 2.65 19.34 -0.4% 1.8% 61_jul 3.24 12.99 3.33 13.62 -2.8% -4.8%

22_luc 14.56 92.23 14.83 96.66 -1.9% -4.8% 62_naz 12.91 3.9 13.7 3.92 -6.1% -0.5%

23_lr3 2.38 116.96 2.35 117.24 1.3% -0.2% 63_nae 3.94 54.52 3.93 56.47 0.3% -3.6%

24_lua 4.17 38.15 4.45 36.27 -6.7% 4.9% 64_nr1 8.28 1.21 8.64 1.14 -4.3% 5.8%

25_lun 0.30 2.77 0.30 2.74 0.0% 1.1% 65_r411 10.01 1.35 10.07 1.3 -0.6% 3.7%

26_mar 1.77 5.95 1.68 5.84 5.1% 1.8% 66_oli 10.13 0.95 10.73 0.97 -5.9% -2.1%

27_mel 1.88 2.40 1.93 2.38 -2.7% 0.8% 67_pus 0.65 1.85 0.69 1.89 -6.2% -2.2%

28_mon 1.13 4.94 1.19 4.96 -5.3% -0.4% 68_r850 23.94 1.73 25.76 1.8 -7.6% -4.0%

29_pr1 9.09 4.54 9.31 4.57 -2.4% -0.7% 69_ros 0.85 1.68 0.88 1.63 -3.5% 3.0%

30_pr2 8.29 3.11 8.89 3.12 -7.2% -0.3% 70_prt 4.08 1.17 4.24 1.21 -3.9% -3.4%

31_pr3 1.93 0.89 2.07 0.90 -7.3% -1.1% 71_pros 6.84 0.62 7.25 0.65 -6.0% -4.8%

32_prom 0.42 4.92 0.43 4.79 -2.4% 2.6% 73_pna 37.39 2.21 36.41 2.12 2.6% 4.1%

33_pr1r 8.06 6.97 8.65 6.44 -7.3% 7.6% 74_pne 7.89 1.65 6.3 1.81 20.2% -9.7%

34_r1160 12.25 7.57 12.78 7.60 -4.3% -0.4%

35_rub 1.08 4.66 1.08 4.62 0.0% 0.9%

36_vr1 0.74 4.08 0.77 3.52 -4.1% 13.7%

37_vr2 0.74 2.96 0.79 2.86 -6.8% 3.4%

38_val 4.15 0.90 4.02 0.90 3.1% 0.0%

39_lr1 3.71 217.82 3.75 217.35 -1.1% 0.2%

40_lr2 3.51 91.68 3.39 93.49 3.4% -2.0%

Final (OK/ID NN Final (OK/ID NN

161

Figura N° 5.4.3-1 Veta Prometida R1__Au gr/Categoría Medido

Figura N° 5.4.3-2

Veta Prometida R1__Au gr/t_Categoría Indicado

162

Figura N° 5.4.3-3 Veta Prometida R1__Au gr/t_Categoría Medido + Indicado

Figura N° 5.4.3-4

Veta Nazareno__Au gr/t_Categoría Medido

163

Figura N° 5.4.3-5 Veta Nazareno__Au gr/t_Categoría Indicado

Figura N° 5.4.3-6 Veta Nazareno__Au gr/t_Categoría Medido + Indicado

164

5.5 Inventario de Recursos

A continuación se muestra el Inventario de Recursos Minerales en base a la categoría

(medido, indicado, inferido y potencial) para diferentes Cut-Off referenciales.

Cuadro N° 5.5-1 Inventario de Recursos

• Centralización de la información Geológica/Minera en un ambiente 3D.

• Mejor estimación de los recursos en menor tiempo, posibilidad de visualizar

múltiples escenarios rápidamente.

• Visualización integral del yacimiento, permitiendo una mejor interpretación y

correlación geológica.

Zona Prometida Zona Nazareno Total_Recursos Orcopampa

Cutoff Tonnage Aueq_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t Tonnage Aueq_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t Tonnage Aueq_gr/t Au_gr/t Ag_gr/t

0 728,635 4.87 4.61 21.64 850,477 5.68 5.61 6.12 1,579,112 5.31 5.15 13.28

4.55 180,704 16.15 15.46 58.52 206,929 19.42 19.26 13.42 387,633 17.90 17.48 34.45

7.5 115,666 21.94 21.07 72.83 131,916 27.15 26.96 16.40 247,582 24.72 24.20 42.76

8.54 102,373 23.75 22.83 77.02 117,556 29.49 29.29 17.06 219,929 26.82 26.28 44.97

0 2,856,639 3.20 3.03 14.58 4,486,347 3.52 3.47 4.29 7,342,986 3.40 3.30 8.29

4.55 438,641 15.33 14.82 43.42 747,693 15.65 15.54 9.23 1,186,333 15.53 15.27 21.87

7.5 269,637 21.30 20.69 51.57 448,203 22.25 22.12 10.80 717,840 21.89 21.58 26.12

8.54 235,793 23.21 22.57 53.93 393,132 24.24 24.11 11.01 628,925 23.86 23.54 27.10

0 3,585,275 3.54 3.35 16.01 5,336,824 3.87 3.81 4.58 8,922,099 3.73 3.62 9.18

4.55 619,344 15.57 15.01 47.82 954,622 16.41 16.29 10.11 1,573,966 16.08 15.79 24.95

7.5 385,303 21.49 20.81 57.95 580,119 23.28 23.14 12.05 965,422 22.57 22.21 30.37

8.54 338,166 23.38 22.65 60.92 510,688 25.37 25.22 12.37 848,854 24.57 24.20 31.71

0 2,922,499 1.43 1.30 11.26 5,084,514 1.90 1.86 3.05 8,007,013 1.73 1.65 6.05

4.55 166,722 13.13 12.32 68.06 414,148 13.73 13.62 9.29 580,870 13.56 13.25 26.16

7.5 98,104 18.31 17.27 87.56 224,190 20.54 20.41 10.37 322,295 19.86 19.46 33.87

8.54 84,663 19.94 18.81 94.61 198,203 22.18 22.06 10.47 282,866 21.51 21.09 35.66

0 6,507,774 2.59 2.43 13.88 10,421,338 2.91 2.86 3.83 16,929,112 2.78 2.69 7.70

4.55 786,066 15.05 14.44 52.11 1,362,222 15.66 15.54 9.91 2,148,288 15.44 15.14 25.35

7.5 483,408 20.85 20.09 63.96 800,251 22.62 22.48 11.63 1,283,659 21.95 21.58 31.34

8.54 422,829 22.69 21.88 67.67 705,428 24.58 24.44 11.89 1,128,257 23.87 23.48 32.80

0 7,020,803 0.61 0.53 7.26 10,178,453 0.52 0.49 2.37 17,199,257 0.56 0.50 4.37

4.55 161,449 9.93 8.86 89.52 225,111 11.29 11.03 21.90 386,559 10.72 10.12 50.14

7.5 90,620 13.15 11.96 99.66 111,660 16.81 16.49 26.69 202,280 15.17 14.46 59.38

8.54 66,922 15.00 13.78 102.64 90,922 18.82 18.49 28.07 157,844 17.20 16.49 59.69

Potencial

Medido

Indicado

Med + Ind

Inferido

Med + Ind +

Inf

165

• Planeamiento sustentado y ordenado de los Programas de Exploración a

corto, mediano y largo plazos.

• Reducción del tiempo para producir mapas geológicos y de muestreo.

Cuadro N° 5.5-1 Comparativo entre los Modelos

NAZARENO Aueq_gr/t Tonnage Au_gr/t oz/t Ag Onz AuEq NAZARENO g/t Au eq Tonnage g/t Au oz/t Ag Onz AuEq

MEDIDO 27.15 131,916 26.96 0.53 115,162 PROBADO 14.42 311,257 14.16 0.69 144,274

INDICADO 22.25 448,203 22.12 0.35 320,588 PROBABLE 15.11 182,804 14.93 0.49 88,826

MEDIDO+INDICADO 23.28 580,119 23.14 0.39 434,290 PROBADO+PROBABLE 14.67 494,060 14.45 0.62 233,100

INFERIDO 20.54 224,190 20.41 0.33 148,051 INFERIDO 13.08 243,914 12.83 0.68 102,553

POTENCIAL 16.81 111,660 16.49 0.86 60,355 POTENCIAL 14.77 539,096 14.37 1.09 256,070

PROMETIDA Aueq_gr/t Tonnage Au_gr/t oz/t Ag Onz AuEq PROMETIDA g/t Au eq Tonnage g/t Au oz/t Ag Onz AuEq

MEDIDO 21.94 115,666 21.07 2.34 81,574 PROBADO 13.93 252,224 13.11 2.19 112,921

INDICADO 21.30 269,637 20.69 1.66 184,686 PROBABLE 13.54 101,978 12.60 2.52 44,388

MEDIDO+INDICADO 21.49 385,303 20.81 1.86 266,260 PROBADO+PROBABLE 13.81 354,201 12.97 2.28 157,309

INFERIDO 18.31 98,104 17.27 2.82 57,766 INFERIDO 14.09 74,614 13.25 2.26 33,794

POTENCIAL 13.15 90,620 11.96 3.20 38,318 POTENCIAL 13.09 287,630 12.25 2.26 121,020

TOTAL MED+IND 22.57 965,422 22.21 0.98 700,550 TOTAL MED+IND 14.32 848,262 13.83 1.31 390,408

MODELO DE BLOQUES - Julio 2017 (CUT OFF 7.50)

MODELO DE BLOQUES - Julio 2017 (CUT OFF 7.50)

MODELO TRADICIONAL - Agosto 2017 (CUT OFF 7.50)

MODELO TRADICIONAL - Agosto 2017 (CUT OFF 7.50)

166

CONCLUSIONES

• Mejorar en la interpretación y correlación geológica.

• Mejoramiento de control de incertidumbre para desarrollo de la operación o

planeamiento.

• El modelo de reservas 3D nos permite controlar el avance de labores, frentes,

rampas, etc. y llevar un control detallado de la producción, que se utilizará

para la reconciliación.

• El método tradicional no facilita el proceso de reconciliación, el modelo de

bloques se tiene indicadores (variables) supervisados que nos ofrecen reportes

permanentes.

• El modelamiento 3D de las vetas y la estimación de recursos brinda mayor

oportunidad para una mejor interpretación y una mayor confianza para el

planeamiento de minado.

• El modelo de bloques posee la capacidad de proveer la magnitud del error,

cuantificando así la calidad de la estimación, lo que contribuye al cálculo de

las distancias mínimas en perforación diamantina y muestreo de canales.

• El modelo de bloques cuenta con procedimientos estandarizados que son

fácilmente auditables y que son reconocidos por los Códigos de Recursos y

Reservas (JORC, NI-43101), etc.

• Los resultados con el método Geoestadístico van a reportar con más ley,

debido a que en la estimación con el método tradicional se “capean” los

valores altos, esto según el workshop.

167

RECOMENDACIONES

• En la toma de muestra de canales y sondajes es necesario que se acentúe el

protocolo de aseguramiento de buena práctica de aseguramiento de muestreo

y control de calidad (QAQC). Esto es necesario para certificar la confianza en

la estimación de recursos y a la vez, minimizar la variabilidad en las

muestras.

• Mantener actualizado la información para los dominios geológicos

(estructurales, litológicos, alteración, etc.).

• Elaborar el modelamiento de dominio geológico que será considerado en la

estimación.

• Establecer dominios de estimación actualizados para la generación de

variogramas (agrupamiento de vetas que tengan el mismo comportamiento

geológico y estadístico).

• Utilizar kriging indicadores para las zonas de amplia variabilidad de lugares

producto del tectonismo local.

168

BIBLIOGRAFIA Y WEBGRAFIA

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• Alfaro, M. 2014. Geoestadística Aplicada a la Evaluación de Yacimiento.

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• Emery, X. 2013. Información de curso Geoestadística, Universidad de Chile.

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Orcopampa, en el Sur del Perú. Lima: Cía. de Minas Buenaventura

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de Ingeniería Geológica, Minera y Metalúrgica - Universidad Nacional de

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y el Financiamiento Minero. Santiago-Chile.

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of Nevado Coropuna and Andagua Valley, central Andes of southern Peru.

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170

ANEXOS

I Histograma_Curva Probabilística, Au

II Histograma_Curva Probabilística, Ag

III Contact Plot_Au

IV Contact Plot_Ag

V Box Plot_EDA_ENVAU

VI Box Plot_EDA_ENVAG

VII Box Plot_Metodo de Estimación_Au

VIII Box Plot_Metodo de Estimación_Ag

IX Swath Plot_Recursos_Au

X Swath Plot_Recursos_Au

171

ANEXO 1

Histograma_Curva Probabilística Au

172

Figura N° 1-1 Histograma_Curva Probabilística_Au_veta 14

Figura N° 1-2 Histograma_Curva Probabilística_Au_veta 22

173

Figura N° 1-3 Histograma_Curva Probabilística_Au_veta 29

Figura N° 1-4 Histograma_Curva Probabilística_Au_veta 39

174

Figura N° 1-5 Histograma_Curva Probabilística_Au_veta 40

Figura N° 1-6 Histograma_Curva Probabilística_Au_veta 62

175

Figura N° 1-7 Histograma_Curva Probabilística_Au_veta 65

Figura N° 1-8 Histograma_Curva Probabilística_Au_veta 71

176

Figura N° 1-9 Histograma_Curva Probabilística_Au_veta 73

177

ANEXO 2

Histograma_Curva Probabilística Ag

178

Figura N° 2-1 Histograma_Curva Probabilística_Ag_veta 14

Figura N° 2-2 Histograma_Curva Probabilística_Ag_veta 22

179

Figura N° 2-3

Histograma_Curva Probabilística_Ag_veta 29

Figura N° 2-4 Histograma_Curva Probabilística _Ag_veta 39

180

Figura N° 2-5 Histograma_Curva Probabilística _Ag_veta 40

Figura N° 2-6 Histograma_Curva Probabilística_Ag_veta 62

181

Figura N° 2-7 Histograma_Curva Probabilística_Ag_veta 65

Figura N° 2-8 Histograma_Curva Probabilística_Ag_veta 71

182

Figura N° 2-9 Histograma_Curva Probabilística_Ag_veta 73

183

ANEXO 3

Contact Plot_Au

184

Figura N° 3-1 Contact Plot_Au_veta 14

Figura N° 3-2 Contact Plot_Au_veta 22

185

Figura N° 3-3 Contact Plot_Au_veta 29

Figura N° 3-4 Contact Plot_Au_veta 39

186

Figura N° 3-5 Contact Plot_Au_veta 40

Figura N° 3-6 Contact Plot_Au_veta 62

187

Figura N° 3-7 Contact Plot_Au_veta 65

Figura N° 3-8 Contact Plot_Au_veta 71

188

Figura N° 3-9 Contact Plot_Au_veta 73

189

ANEXO 4

Contact Plot_Ag

190

Figura N° 4-1 Contact Plot_Ag_veta 14

Figura N° 4-2 Contact Plot_Ag_veta 22

191

Figura N° 4-3 Contact Plot_Ag_veta 29

Figura N° 4-4 Contact Plot_Ag_veta 39

192

Figura N° 4-5 Contact Plot_Ag_veta 40

Figura N° 4-6 Contact Plot_Ag_veta 62

193

Figura N° 4-7 Contact Plot_Ag_veta 65

Figura N° 4-8 Contact Plot_Ag_veta 71

194

Figura N° 4-9 Contact Plot_Ag_veta 73

195

ANEXO 5

Box Plot_EDA_ENVAU

196

Figura N° 5-1 Box Plot_Au_ EnvAu 14_1410

Figura N° 5-2 Box Plot_Au_ EnvAu 22_2210

197

Figura N° 5-3 Box Plot_Au_ EnvAu 29_2910

Figura N° 5-4 Box Plot_Au_EnvAu 39_3910

198

Figura N° 5-5 Box Plot_Au_EnvAu 40_4010

Figura N° 5-6 Box Plot_Au_EnvAu 62_6210

199

Figura N° 5-7 Box Plot_Au_EnvAu 65_6510

Figura N° 5-8 Box Plot_Au_EnvAu 71_7110

200

Figura N° 5-9 Box Plot_Au_EnvAu 73_7310

201

ANEXO 6

Box Plot_EDA_ENVAG

202

Figura N° 6-1 Box Plot_Ag_ EnvAg 14_1420

Figura N° 6-2 Box Plot_Ag_ EnvAg 22_2220

203

Figura N° 6-3 Box Plot_Ag_EnvAg 29_2920

Figura N° 6-4 Box Plot_Ag_EnvAg 39_3920

204

Figura N° 6-5 Box Plot_Ag_EnvAg 40_4020

Figura N° 6-6 Box Plot_Ag_EnvAg 62_6220

205

Figura N° 6-7 Box Plot_Ag_EnvAg 65_6520

Figura N° 6-8 Box Plot_Ag_EnvAg 71_7120

206

Figura N° 6-9 Box Plot_Ag_EnvAg 73_7320

207

ANEXO 7

Box Plot_Método de Estimación_Au

208

Figura N° 7-1 Box Plot_Recursos_Au_veta 10 a 17

Figura N° 7-2 Box Plot_Recursos_Au_veta 18 a 25

209

Figura N° 7-3 Box Plot_Recursos_Au_veta 26 a 33

Figura N° 7-4 Box Plot_Recursos_Au_veta 34 a 40

210

Figura N° 7-5 Box Plot_Recursos_Au_veta 50 a 57

Figura N° 7-6 Box Plot_Recursos_Au_veta 58 a 65

211

Figura N° 7-7 Box Plot_Recursos_Au_veta 66 a 74

212

ANEXO 8

Box Plot_Método de Estimación_Ag

213

Figura N° 8-1 Box Plot_Recursos_Ag_veta 10 a 17

Figura N° 8-2 Box Plot_Recursos_Ag_veta 18 a 25

214

Figura N° 8-3 Box Plot_Recursos_Ag_veta 26 a 33

Figura N° 8-4 Box Plot_Recursos_Ag_veta 34 a 40

215

Figura N° 8-5 Box Plot_Recursos_Ag_veta 50 a 57

Figura N° 8-6 Box Plot_Recursos_Ag_veta 58 a 65

216

Figura N° 8-7 Box Plot_Recursos_Ag_veta 66 a 74

217

ANEXO 9

Swath Plot_Recursos_Au

218

Figura N° 9-1 Swath Plots_Recursos_Au_veta 14

Figura N° 9-2 Swath Plots_Recursos_Au_veta 22

219

Figura N° 9-3 Swath Plots_Recursos_Au_veta 29

Figura N° 9-4 Swath Plots_Recursos_Au_veta 39

220

Figura N° 9-5 Swath Plots_Recursos_Au_veta 40

Figura N° 9-6 Swath Plots_Recursos_Au_veta 62

221

Figura N° 9-7 Swath Plots_Recursos_Au_veta 65

Figura N° 9-8 Swath Plots_Recursos_Au_veta 71

222

Figura N° 9-9 Swath Plots_Recursos_Au_veta 73

223

ANEXO 10

Swath Plot_Recursos_Ag

224

Figura N° 10-1 Swath Plots_Recursos_Ag_veta 14

Figura N° 10-2 Swath Plots_Recursos_Ag_veta 22

225

Figura N° 10-3 Swath Plots_Recursos_Ag_veta 29

Figura N° 10-4 Swath Plots_Recursos_Ag_veta 39

226

Figura N° 10-5 Swath Plots_Recursos_Ag_veta 40

Figura N° 10-6 Swath Plots_Recursos_Ag_veta 62

227

Figura N° 10-7 Swath Plots_Recursos_Ag_veta 65

Figura N° 10-8 Swath Plots_Recursos_Ag_veta 71

228

Figura N° 10-9 Swath Plots_Recursos_Ag_veta 73