Metodología para el modelamiento y caracterización geoestadística de relaves como método para revalorización de pasivos ambientales

Abstract

El presente trabajo propone una metodología para modelar y cuantificar la distribución de determinados elementos químicos contenidos en un depósito de relaves de tipo torta, mediante el uso de distintas herramientas geoestadísticas típicas de procedimientos de estimación de recursos en prospección minera. A través de la comparación de los resultados se define el método de Support Vector Machines, en su variante SVR, como el más preciso entre los tres métodos propuestos para predecir la distribución de los elementos de interés dentro del relave. Posterior a este primer proceso se generó la partición del relave en porciones de características similares (clúster), mediante el algoritmo de agrupamiento de k-medias, estableciendo los dominios geológicos correspondientes. A partir de este, se obtuvieron las leyes medias y tonelajes de cada elemento en cada clúster, definiendo distintas zonas de interés en función de la cantidad y calidad del o los elementos contenidos. De esta manera se facilita y motiva un futuro proceso que genere un nuevo valor para el pasivo medioambiental hacia un activo económica y socialmente viable bajo los principios de las nuevas corrientes filosóficas de economía circular donde los desechos son considerados como nueva fuente de materia prima.