Uso de herramienta geoestadística para mejorar el entendimiento del entorno geomecánico

Abstract

Este trabajo estima la resistencia a la compresión uniaxial (UCS) en un yacimiento subterráneo mediante kriging ordinario (KO) y simulación Gaussiana secuencial (SGS) para caracterizar la variabilidad espacial y reducir la incertidumbre en el diseño. Además, por medio de la simulación y sus resultados se buscó mejorar la comprensión del entorno geomecánico enlazando esta con el cálculo del parámetro de profundidad de falla. Tras la preparación y análisis de calidad de datos de sondajes (coordenadas, azimut, plunge y UCS) inicialmente se separaron los análisis de continuidad espacial en dos sectores, zona norte y sur. Posteriormente se ejecutó un EDA con identificación de atípicos y análisis de continuidad, se modelaron variogramas aplicando compositado de 5 m para reducir la alta variabilidad espacial de los datos. La selección de vecindarios se apoyó en la herramienta KNA de Isatis.neo (criterios slope y correlación), y la validación se realizó por medio de validación cruzada. La SGS generó 100 realizaciones condicionales; a partir de ellas se construyeron mapas de probabilidad respecto de umbrales de interés basados en La Asociación Internacional de Ingeniería Geológica (15, 50, 120 y 230 MPa). Los resultados muestran que KO reproduce fielmente la media, pero como es esperable, suaviza la variabilidad. En Zona Sur, OK estimó un promedio en los datos de 158 MPa frente a 162 MPa reales (error 2.4%), con varianza reducida de 1424 a 358 y un ajuste entre valores reales y estimados de 0.85. La SGS entregó una media de 156.1 MPa y obtuvo una varianza de 303.1, las realizaciones mínimas y máximas lograron(...). This study estimates the Uniaxial Compressive Strength (UCS) of a deep underground deposit using Ordinary Kriging (OK) and Sequential Gaussian Simulation (SGS) to characterize spatial variability and reduce uncertainty in geomechanical design. The simulation results were further integrated with the assessment of the depth of failure parameter to enhance understanding of the rock mass behavior around excavations. After data preparation and quality control of borehole information (coordinates, azimuth, plunge, and UCS), the dataset was divided into northern and southern domains. An exploratory data analysis (EDA) was performed to identify outliers and assess spatial continuity. Experimental variograms were modeled using 5 m compositing to reduce short-scale variability. Neighborhood parameters were optimized using the KNA tool in Isatis.neo (slope and correlation criteria), and model performance was verified through cross-validation. The SGS produced 100 conditional realizations, from which probability maps were generated for critical UCS thresholds defined by the International Association for Engineering Geology (IAEG) at 15, 50, 120, and 230 MPa. Results show that OK reproduced the global mean but, as expected, smoothed local variability. In the South Zone, OK estimated a mean UCS of 158 MPa versus 162 MPa measured (2.4 % error), with variance reduced from 1424 to 358 and a cross-validation correlation of 0.85. SGS achieved a mean of 156.1 MPa with variance 303.1, while its minimum and maximum realizations(...).