Resumen:
La estimación de recursos minerales es una etapa fundamental en el proceso productivo minero, ya
que al finalizar esta se toman las decisiones de mayor relevancia en la cadena de valor como el
cálculo de inversión y la planificación minera. Históricamente las metodologías usadas en esta etapa
están basadas en algoritmos deterministas en los cuales no se puede cuantificar la incertidumbre
asociada y no incorporan toda la información que se tiene respecto a un deposito mineral. Por lo
tanto, el objetivo principal del presente estudio es realizar una cuantificación de la incertidumbre de
modelos geológicos a través de algoritmos estadísticos del software R studio y evaluar como esta
incertidumbre impacta económicamente en la evaluación de un proyecto minero. Para resolver la
problemática planteada se utilizó un método de simulación de variables categóricas llamado spMC
[31] con el fin de generar escenarios de modelos geológicos e incorporarlos a los planes de
estimación, para esto se dispusieron de dos casos de estudio uno con datos ficticios y otro con datos
reales. Respecto al caso ficticio se generó un modelo geológico a partir de simulación no condicional
con variables continuas y categóricas, el cual fue dividido con tal de generar una base de sondajes
y otra para validar las simulaciones realizadas, acerca de los resultados se obtuvo que existen
diferencias significativas entre las simulaciones y la validación, además se obtuvo una
sobreestimación de las leyes de cobre y un porcentaje de recursos bien clasificados en torno al 80%.
En el caso real se estudiaron sondajes de un depósito de fierro el cual se predijo en función de la
litología y textura, en relación a los resultados se puede señalar la gran diferencia de ingresos
existente entre el peor y mejor caso variando en gran magnitud bajo la influencia de ley de corte.
Finalmente se discutieron acerca las ventajas de esta metodología y el trabajo futuro a realizar.