Modelamiento geológico 3D y estimación de recursos minerales de la veta Cristina en la Unidad Minera Animon-Pasco

Abstract

Animón se ubica en la Cordillera Occidental de los Andes en Pasco, Perú, a 4600 msnm., con clima frío y seco. Presenta una estratigrafía compleja y mineralización de tipo hidrotermal, destacando la veta Cristina como un yacimiento polimetálico significativo. La geomorfología sigue una orientación Suroeste-Noreste, y la geología regional incluye estructuras del Mioceno que favorecen la mineralización polimetálica de Pb-Zn-Cu-Ag. El yacimiento presenta tres estructuras principales formadas durante la orogenia andina. La Unidad Minera Animón ha enfrentado problemas en la estimación precisa de recursos debido a la falta de un modelo geológico 3D preciso, afectando la toma de decisiones y la planificación minera. Se describe la metodología para estimar los recursos minerales conforme al Código NI 43-101. Compilamos la base de datos, se construye el wireframe con Leapfrog Geo, y se modela la veta ajustando la geometría con polilíneas. Se realiza el análisis exploratorio de datos (EDA), tratamiento de altos erráticos (capping), compositación de datos y variografía. Luego, se detalla la construcción del modelo de bloques, análisis de parámetros de estimación, validación de la estimación, asignación de densidad y clasificación de recursos en categorías medidas, indicadas e inferidas. Concluyendo con la interpretación 3D del modelo de la Veta Cristina donde se observa que se mejora notablemente la estimación de recursos minerales, definiendo mejor la geometría y permitiendo una interpretación dinámica y precisa. El tratamiento de altos erráticos controla la influencia de leyes altas, logrando una estimación confiable. Finalmente, la variografía muestra una buena correlación a 80 m y las validaciones muestran valores dentro de las buenas prácticas, dando certeza aceptable en los bloques estimados. La asignación de densidad mediante regresión multivariable permite predecir la densidad según las leyes de los elementos, y los parámetros para la categorización de recursos son razonables y confiables para la planificación minera.