Estimación de recursos minerales en la mina El Brocal - Colquijirca - Cerro de Pasco

Abstract

El informe aborda la estimación de los recursos minerales en la Mina El Brocal, ubicada en la región de Colquijirca, Cerro de Pasco, Perú, con el objetivo de optimizar la estimación y clasificación de los recursos minerales para mejorar los planes de minado y reducir los riesgos asociados. Este proceso involucra un análisis exhaustivo de datos geológicos y geoquímicos obtenidos de perforaciones diamantinas, donde las técnicas geoestadísticas juegan un rol fundamental. El área de estudio se caracteriza por una geología compleja, con mantos mineralizados que presentan plegamientos pronunciados, lo que dificulta la estimación precisa de los recursos. La implementación de la anisotropía dinámica ha sido clave para abordar esta complejidad, ya que permite ajustar la dirección de los elipsoides de búsqueda en función de las características geológicas del depósito, lo que mejora la precisión de la interpolación de las leyes. El modelo geológico en 3D desarrollado mediante el software Leapfrog Geo ha permitido representar de manera precisa la interpretación de la geometría de la litología y de los mantos mineralizados. Este modelo es validado tanto de forma visual como cuantitativa, asegurando que las interpretaciones sean consistentes con la geología observada y los datos disponibles. La estimación de los recursos se clasifica en tres categorías: Medido, Indicado e Inferido, dependiendo del nivel de confianza. Los recursos medidos son los más confiables, mientras que los inferidos presentan una mayor incertidumbre debido a la limitada información geológica. Además, para mayor confiabilidad los recursos en sectores donde los resultados de QAQC (Aseguramiento de Calidad y Control de Calidad) son nulos o deficientes sufren una degradación de la categoría, es decir, el medido pasa a indicado y el indicado a inferido. Se ha logrado una estimación más precisa y confiable de los recursos minerales. La validación del modelo es un paso esencial en este proceso, ya que asegura que el modelo de estimación sea adecuado para la planificación minera y la toma de decisiones estratégicas, permitiendo a los responsables de la mina tomar decisiones mejor fundamentadas y reducir los riesgos asociados a la explotación de los recursos minerales.

The report addresses the estimation of mineral resources at the El Brocal Mine, located in the Colquijirca region, Cerro de Pasco, Peru, with the goal of optimizing the estimation and classification of mineral resources to improve mining plans and reduce associated risks. This process involves a thorough analysis of geological and geochemical data obtained from diamond drilling, where geostatistical techniques play a fundamental role. The study area is characterized by complex geology, with mineralized bodies that exhibit pronounced folds, making precise resource estimation challenging. The implementation of dynamic anisotropy has been key to addressing this complexity, as it allows for adjusting the direction of search ellipsoids based on the geological characteristics of the deposit, improving the accuracy of grade interpolation. The 3D geological model developed using Leapfrog Geo software has enabled a precise representation of the interpretation of lithological geometry and mineralized bodies. This model is validated both visually and quantitatively, ensuring that the interpretations are consistent with the observed geology and available data. The resource estimation is classified into three categories: Measured, Indicated, and Inferred, depending on the level of confidence. Measured resources are the most reliable, while Inferred resources present greater uncertainty due to limited geological information. Additionally, for greater reliability, resources in areas where QAQC (Quality Assurance and Quality Control) results are null or deficient undergo a category downgrade, meaning Measured becomes Indicated, and Indicated becomes Inferred. A more accurate and reliable estimation of mineral resources has been achieved. Model validation is an essential step in this process, as it ensures that the estimation model is suitable for mining planning and strategic decision-making, allowing mine management to make better-informed decisions and reduce risks associated with mineral resource exploitation.