¿Por qué utilizar correlaciones estadísticas en la minería?

agosto 13, 2020
Carlos Freile

Carlos Freile

Carlos Freile se graduó como Técnico Superior en Geología en el I.U.T.M, luego obtuvo el título de Ingeniero de Petróleo en el I.U.P.S.M y posteriormente se graduó de Magister en Geología en L.U.Z, todos estos estudios los realizó en la ciudad de Maracaibo, Venezuela. Asimismo, obtuvo una atestación de estudio superior en negocios internacionales en el College Marie Victorin, Montreal, Canadá, también realizó un curso de inglés como segunda lengua en la Universidad de West Indies sede Cave Hill, Barbados. Pertenece a la orden de ingenieros de Quebec, Canadá, como Ingeniero Junior, solo en espera por su nombramiento como Ingeniero. Con 3 años en Promine Inc ocupa actualmente el cargo de ventas técnicas para LATAM, teniendo como objetivo principal desarrollar negocios en Latinoamérica dando a conocer al software Promine como una solución integral de fácil aplicación para tareas mineras complejas. En su experiencia profesional destaca 10 años en la industria de Petróleo y Gas como geólogo de desarrollo de yacimientos y 3 años en la industria de la minería como especialista de Promine. Posee un nivel avanzado en los idiomas: Español, Inglés y Francés. En sus hobbies destaca jugar béisbol, escalar montañas, practicar y seguir otros deporte como basquetbol y futbol.

La correlación es una medida estadística utilizada en diversos campos, desde el mundo deportivo hasta los más estrictos cálculos en la Administración Nacional de Aeronáutica del Espacio (NASA) para sus tantas misiones espaciales. La correlación mide el grado de relación lineal o directa entre dos variables, es decir, si dos variables tienden o no a cambiar al mismo tiempo. Su coeficiente puede situarse en la banda de -1 a +1. Se determina dividiendo la covarianza de las dos variables por el producto de las desviaciones típicas individuales de las mismas. En el ámbito de la minería las correlaciones desempeñan un papel importante en la exploración y en los estudios de la génesis de los yacimientos, así como también en la evaluación de las variables concernientes a las operaciones de extracción o producción. 

La relación entre dos variables se puede representar mediante un gráfico donde se traza una línea que mejor represente los puntos graficados a partir de las lecturas de los resultados de estas variables analizadas. Los principales elementos de esta línea que marca la mejor tendencia son: 1. La fuerza, que representa la rectitud de la línea, por lo tanto, indica cuan fuerte es la relación entre las dos variables. Si la nube de puntos graficados muestra una tendencia elíptica o circular entonces se denominará una relación débil, es decir una variable depende muy poco de la otra. 2. El sentido, que mide la variación de los valores de una variable A con respecto a la otra variable B. Si al crecer la variable A crece de igual manera la variable B, la relación es directa y la línea resultante en la gráfica es una recta de pendiente positiva; si los valores de la variable A aumenta la variable y B disminuye, entonces la relación será inversa y la línea será igualmente una recta, pero su pendiente será negativa. 3. Forma, representa la línea resultante que mejor defina la tendencia de los valores graficados de las variables, puede ser una línea recta, una curva monotónica o una curva no monotónica. 

En el mismo orden de ideas, las geoestadísticas es una herramienta comúnmente utilizada en la exploración minera para caracterizar fenómenos espaciales o temporales, en ella resaltan la utilización de dos tipos de correlaciones, la correlación de Pearson y la correlación de Spearman. El coeficiente de correlación de Pearson tiene el objetivo de indicar cuán asociadas se encuentran dos variables entre sí por lo que: Si la correlación es menor a cero, significa que es negativa, es decir, que las variables se relacionan inversamente, es decir cuando el valor de alguna variable es alto, el valor de la otra variable es bajo. Mientras más próximo se encuentre a -1, más clara será la covariación extrema. Si el coeficiente es igual a -1, nos referimos a una correlación negativa perfecta. Si la correlación es igual a +1 significa que es positiva perfecta. En este caso significa que la correlación es positiva, es decir, que las variables se correlacionan directamente, es decir cuando el valor de una variable es alto, el valor de la otra también lo es, sucede lo mismo cuando son bajos. Si es cercano a +1, el coeficiente será la covariación. Finalmente, cuando la correlación es igual a cero significa que no es posible determinar algún sentido de covariación. Sin embargo, no significa que no exista una relación no lineal entre las variables. 

La correlación puede indicar que dos variables están relacionadas, pero esto no tiene por qué significar que una sea la causa de otra. Por ejemplo, parece razonable creer que el aumento de la ley de oro en una relación temporal y espacial observada en los yacimientos de óxidos de hierro-cobre, de cobre tipo manto y de magnetita apatita, sea la causa del aumento de la ley de hierro y de cobre, aunque la correlación positiva está allí no significa que la elevación en el contenido de óxido de hierro-cobre se originó a partir del aumento del contenido de oro, pero a efectos prácticos de interpretación de la génesis de los yacimientos es de gran utilidad saber esta correlación, en conjunto con información geoquímica e isotópica entre otras. 

En resumen, las correlaciones resuelven el problema de la interpretabilidad de la magnitud de la relación entre dos variables. Sin embargo, como todo método matemático tienen un rango de aplicabilidad por ejemplo las limitaciones de la correlación de Pearson derivan en que sólo puede detectar correctamente relaciones lineales y asume que las variables siguen una distribución normal. Por el contrario, las correlaciones de Spearman superan estas limitaciones, pero solo miden relaciones monótonas. 

Finalmente, observamos que se ha puesto en practica la minería de datos en los últimos años, la cual tiene por objetivo detectar la información procesable a partir de grandes volúmenes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiados datos, es allí donde la industria de la minería ha tomado la ayuda de métodos estadísticos para identificar si existe o no una relación entre los datos que pueden estar conformados por dos o más variables, asimismo para determinar qué tipo de relación existe entre esas variables. 

– Carlos Freile

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