GEOESTADÍSTICA PARA MINEROS - EN PYTHON UNIDAD I: …
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GEOESTADÍSTICA PARA MINEROS - EN PYTHON UNIDAD I: PRIMEROS PASOS EN PYTHON CONCEPTUAL: KRIGING SIMPLE Heber Hernández Guerra [email protected] 2019, Chile www.nubeminera.cl | [email protected]
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GEOESTADÍSTICA PARA MINEROS - EN PYTHONUNIDAD I: PRIMEROS PASOS EN PYTHON
CONCEPTUAL: KRIGING SIMPLEHeber Hernández Guerra
2019, Chile
www.nubeminera.cl | [email protected]
La media compensa la falta de información aportada por los datos
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KRIGING SIMPLE: ESTIMADOR
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1
111
xxC
xxC
xxCxxC
xxCxxC
nnnnn
n
• Covarianzas en notación matricial:
mide las correlaciones (redundancias) entre datos
mide las correlaciones entre datos y valor a
estimar
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¿CÓMO ASIGNA LOS PONDERADORES EL KS?
C(0) = meseta
(h)
C(h)
C(h) = C(0) - (h)
() = s2
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h
(h)
0
Si C(0) = 2h = 10C(10) = 2 – 1.7 C(10) = 0.3
2
1.7
10
(10) 1.7
¿Cuál es la covarianza a 10 m?
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22 xxCx i
n
i
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ss
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VARIANZA DE KRIGING SIMPLE
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EJEMPLO USO KRIGING SIMPLE [2D]
Estime el valor de Z*(x) y S²(x), en base a la información entregada respecto a concentraciones de Au (gr/ton).
Considere un valor de media global = 1.2 gr/ton de Au.
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INFORMACIÓN DE ENTRADA:
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Calculando distancias y semivarianzas en base al modelo esférico:
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Calculando la función C (h): λ (∞) - λ (h):
2 λ1 + 1.4 λ2 = 0.36
1.4 λ1 + 2 λ2 = 0.42
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Resolviendo el sistema de ecuaciones:
Luego remplazando “A” en Ecuación I:
2 λ1 + 1.4 λ2 = 0.36
2 λ1 + 1.4 (0.235 – 1.065 λ1) = 0.36
λ1 = 0.06470588
Luego reemplazado “λ1” en Ecuación I:
2 (0.06) + 1.4 λ2 = 0.36
λ2 = 0.16470588
2 λ1 + 1.4 λ2 = 0.36 (Ecuación I)
λ2 = 0.36 - 2 λ1 / 1.4
λ2 = 0.26 – 1.43 λ1
1.4 λ1 + 2 λ2 = 0.42 (Ecuación II)
λ2 = 0.42 – 1.4 λ1 / 2
λ2 = 0.21 – 0.7 λ1
Sumando “λ2” de Ecuación I y II:
λ2 = 0.26 – 1.43 λ1
λ2 = 0.21 – 0.7 λ1
2 λ2 = 0.47 – 2.13 λ1
λ2 = 0.235 – 1.065 λ1 (A)
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