Resumen

LUCAY, Freddy A; SEPULVEDA, Felipe D  y  DELGADO, José. Aplicación de Redes Neuronales Artificiales de Base Radial y Geoestadística para la Interpolación/Reconstrucción de Base de Datos de Leyes de Cobre.. REV. MAMYM [online]. 2018, n.5, pp.44-58. ISSN 2519-5352.

Para cuantificar un depósito mineral, es esencial determinar su calidad (ley) y su cantidad (tonelaje), y para realizarlo, existen dos etapas que deben ser cumplidas: 1) planificación y ejecución de una malla de sondajes, donde se determinan los elementos/compuestos de interés, 2) creación de una base de datos y la aplicación de técnicas matemáticas para el cálculo de la ley/tonelaje del depósito. Éstas etapas presentan las siguientes consideraciones: 1) la planificación de la malla, el número de sondajes y los elementos/compuestos estudiados, dependen del capital económico del proyecto y se ejecuta en función de la experiencia del ingeniero/geólogo a cargo, 2) la base de datos, es generada frecuentemente con los datos más relevantes, 3) la evaluación matemática depende de la experiencia del ingeniero y las herramientas computacionales que posee. Éstas consideraciones, pueden generar incertidumbre en la calidad del resultado final, por lo tanto, el objetivo del trabajo, es el de realizar un análisis en la base de datos para mejorar la cantidad de información (interpolación y reconstrucción de datos), aplicando Redes Neuronales de Base Radial (RNBR), cuyos  resultados son comparados con los de la Regresión Polinomial (RP) y Geoestadística (Ge). Tanto las expresiones matemáticas, como los resultados de los ajustes y sus análisis (ventajas/desventajas), serán presentados. Los resultados obtenidos indican que el uso de la RP, nunca fue adecuado, por la deficiencia en  su estimación, mientras que los resultados de la RNBR, siempre presentaron errores muy bajos y compatibles con la geoestadística, manteniendo la tendencia espacial de los datos reconstituidos.

Palabras clave : Leyes; Minería; Interpolación/reconstrucción; Sondajes,; Geoestadistica.

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