Cuantificación de Riesgos y Optimización en Proyectos Mineros a Cielo Abierto

Introducción

La cuantificación de riesgos es fundamental en el diseño del plan minero y la determinación de los límites del pit final. Los efectos en las expectativas del Valor Actual Neto (VAN), los costos de producción, las leyes de alimentación del molino y el tonelaje de mineral son factores de riesgo significativos.

Fuentes de Riesgo en Proyectos Mineros

Riesgo Técnico

Una fuente crítica de riesgo técnico es la ley y el tonelaje esperado de mineral. Comprender y cuantificar la incertidumbre y el riesgo mejora sustancialmente el desarrollo y las operaciones mineras.

Incertidumbre de leyes, tonelaje, geología y geomecánica.

Riesgo Geológico

El riesgo geológico es el principal contribuyente al incumplimiento de las expectativas del proyecto (el 60% de las minas han tenido una tasa promedio de producción inferior al 70% de la capacidad de planta diseñada).

Riesgo Financiero y Ambiental

Además de los riesgos técnicos y geológicos, existen riesgos financieros y ambientales que deben considerarse.

Opciones Reales y Gestión de la Incertidumbre

Las opciones reales son una característica clave para integrar y gestionar la incertidumbre y el riesgo. Permiten proteger inversiones estratégicas y aprovechar el potencial de crecimiento. Se pueden describir como la capacidad de evaluar el valor de comenzar un proyecto que otorga el derecho, pero no la obligación, de iniciar operaciones.

La cuantificación explícita de la incertidumbre y la integración de los datos en el análisis financiero y la toma de decisiones aumentan el valor de los activos.

Simulación Condicional (CS)

La Simulación Condicional (CS) es un enfoque de simulación tipo Monte Carlo desarrollado para modelar la incertidumbre en atributos distribuidos espacialmente, como las características de los depósitos minerales.

Permite desarrollar un enfoque diferente, técnicamente sólido y basado en el riesgo para valorar un activo, operación o proyecto.
Cuantifica y minimiza el riesgo en la selección de un diseño de pit final apropiado.
El trabajo técnico y la evaluación deben enfatizar el modelado preciso y la cuantificación de la incertidumbre y el riesgo, no una estimación única o una evaluación cualitativa.
Aumenta las posibilidades de incluir los valores reales, pero desconocidos, en los modelos de incertidumbre, lo que beneficia la valoración de los activos y las decisiones posteriores.

Desafíos de la Simulación Condicional

Un cuello de botella para las tecnologías de simulación condicional es la velocidad y la eficiencia de la informática.
Una complicación adicional es que las realizaciones se generan en un soporte cuasi-punto y se «rebloquean» con los tamaños de bloque necesarios para la optimización del pit y los estudios de programación de producción.

Simulación Gaussiana Secuencial Generalizada (GSGS)

La Simulación Gaussiana Secuencial Generalizada (GSGS) es una forma general de la Simulación Gaussiana Secuencial (SGS). GSGS reemplaza el proceso secuencial nodo por nodo en SGS con un grupo de nodos, realizando la simulación para grupos de nodos simultáneamente.

Fundamentos Teóricos de GSGS

Los fundamentos teóricos del enfoque se basan en la descomposición grupal de la distribución de probabilidad condicional del atributo considerado y la equivalencia de SGS con el método de simulación basado en la descomposición LU de la matriz de covarianza.

Algoritmo GSGS

El algoritmo GSGS para una grilla de N nodos divididos en k grupos de nodos procede de la siguiente manera:

Define un camino visitando cada grupo de k nodos de la grilla.
Encuentra un vecindario para el grupo actual.
Genera los valores simulados del grupo actual utilizando el método LU.
Agrega los valores simulados del grupo actual al conjunto de datos.
Repite el proceso hasta que todos los grupos (nodos de la grilla) sean simulados.

Ventajas de GSGS

El método es hasta diez veces más rápido que el algoritmo punto a punto de SGS tradicional.
Se desarrolla un método de simulación directa de bloques basado en las ideas del algoritmo GSGS, donde después de la simulación de los puntos internos de cada bloque (grupo de nodos en GSGS) se calcula el valor de bloque simulado y los valores de los puntos se descartan.
La reproducción de las estadísticas de datos no se ve afectada y es idéntica en ambos casos.
El método de simulación de bloque directo es sustancialmente más rápido que la simulación punto por punto, más eficiente en términos de requisitos informáticos y confiable en términos de reproducción de las estadísticas de muestra.

Resultados Financieros y Comparación con el Enfoque Tradicional

Las simulaciones del cuerpo mineralizado han producido una variedad de resultados financieros, que en este ejemplo contrastan con la estimación única esperada del enfoque tradicional.

Se muestra que el resultado del VAN del enfoque tradicional es más alto que el cuantil 95 de la distribución, es decir, hay un 95% de probabilidad de que el proyecto arroje un VAN inferior al predicho por el modelo del yacimiento estimado.

Riesgos en Tonelaje y Grado de Alimentación

Los parámetros físicos de las toneladas de mineral extraído y molido son también fuentes importantes de riesgo, particularmente en los primeros años de un proyecto. El riesgo de diseñar y construir una planta inadecuada para el suministro de mineral disponible se comprenderá mejor cuando se conozca la incertidumbre en la cantidad y grado de alimentación.

Cuantificación del Riesgo Geológico y Optimización

La incertidumbre geológica como elemento en los parámetros clave de los proyectos de minería a cielo abierto se puede cuantificar mediante simulación condicional combinada con estudios de optimización a cielo abierto.

Permite que el riesgo en un proyecto de minería se cuantifique y considere en los procesos de toma de decisiones.
Agrega valor a un proyecto antes de que la reserva de mineral se agote y antes de que el capital de desarrollo se comprometa.
Los enfoques de optimización tradicionales, no basados en el riesgo, pueden no proporcionar evaluaciones promedio de indicadores clave del proyecto o diseños verdaderamente óptimos en presencia de incertidumbre geológica.