Cuando se realiza la evaluación de recursos minerales, una de las partes más importantes es la clasificación de los recursos (Aceptando que todo el proceso de control de calidad de la información, ya se ha realizado y solamente se está tratando con el resultado de la interpolación), normalmente se acepta que estos pueden ser:
Para la clasificación de los recursos, existen procedimientos aceptados por diferentes organismos internacionales, tales como CIM (Canadian Institute of Mining, Metallurgy and Petroleum), JORC (Join Ore Reserves Committee Code) de Australia, SAMREC (Soth African Code for Reporting of Mineral Resources and Mineral Reserves), etc.
Estos procedimientos para la clasificación de los recursos, son aplicados sobre todo por empresas, que cuentan con infraestructura tecnológica, para llevar a cabo el procedimiento que elijan (Normalmente son empresas que cotizan en bolsa de valores).
También existen muchas empresas que aplican criterios propios, en algunos casos estos criterios están basados en el conocimiento que el Geólogo tiene del yacimiento y es él quien en base a mapeos, cantidad de barrenos realizados, etc, determina las áreas con las diferentes clasificaciones de los recursos.
Es de hacer notar que uno de los objetivos de la clasificación de los recursos, no es tener la certeza de si existe o no el recurso mineral, la existencia del mineral queda determinada por los polígonos envolventes o el modelo geológico que interpreta el Geólogo, la clasificación de los recursos está más enfocada a determinar el grado de certidumbre que tiene la ley asignada al bloque evaluado y que en muchos casos, esta ley determina el peso volumétrico y consecuentemente las toneladas.
Otro criterio que se ha utilizado desde antes de que se contara con software para evaluar los recursos minerales, es el de la DISTANCIA AL COMPOSITO MAS CERCANO, los recursos se clasifican en base a rangos de distancias, uno de los inconvenientes de este método, es que en caso de que exista anisotropía en el yacimiento, tomara los rangos de distancias sin considerar este efecto.
HISTOGRAMA DISTANCIA AL COMPOSITO
ESTADISTICAS BASICAS
Considerando la DISTANCIA ANISOTROPICA AL COMPOSITO MAS CERCANO (Si es que existe anisotropía), este inconveniente puede ser manejado de una mejor manera.
Otros criterios que pueden ser aplicados son:
Cuando se utiliza la interpolación con KRIGING, como resultado de la misma interpolación se puede obtener la VARIANZA DEL KRIGING Y LA CORRELACION, existen muchos artículos y publicaciones en los cuales se hace mención a la clasificación de los recursos basados en estos dos parámetros (De igual manera existen varias publicaciones, en las cuales se mencionan los inconvenientes de aplicar este criterio, cada yacimiento tiene sus propias particularidades).
El resultado ideal de la interpolación, debería ser:
VARIANZA DEL KRIGING = 0
CORRELACION = 1
Bajo este entendido, es de esperar que conforme se incremente la VARIANZA DEL KRIGING disminuya la CORRELACION, de igual manera analizando los resultados, se pueden establecer los rangos adecuados para la clasificación de los recursos.
| HISTOGRAMA DE VAR. KRIGING | VAR. KRIGING Vs CORRELACION |
|---|---|
 |  |
Si se utiliza solo la VARIANZA DEL KRIGING, para determinar la clasificación, uno de los criterios que se utilizan es el siguiente:
Ejemplo: si X B = valor medio del bloque.
Y2 B = Varianza del bloque.
Y B = √ Y2 B desvío de los valores del bloque.
CVK = (Y B / X B) x 100 (Coeficiente de Variación del Kriging)
CVK < al 25% de X B Medidos
CVK >25%<40% de X B Indicados
CVK > al 40% de X B Inferidos
Los porcentajes varían de acuerdo a las políticas de cada empresa.
En otros casos en lugar de utilizar YB, se utiliza 2YB (Dos desviaciones estándar, lo que hace más estricto el criterio de clasificación).
Al utilizar solo la VARIANZA DEL KRIGING y/o la CORRELACION, se tiene el inconveniente de que estos valores, dependen únicamente de la posición de los compositos con respecto al bloque que se está evaluando (Los valores de los compositos no influyen en el resultado de la VARIANZA o la CORRELACION, solo determinan el valor del bloque evaluado, en función de los pesos determinados).
Esto se puede observar al tener dos diferentes bloques y compositos con diferentes valores, pero con la misma ubicación en ambos casos, la ley resultante será diferente, pero la VARIANZA DEL KRIGING y la CORRELACION serán las mismas, ya que estás dependen solo de la ubicación de los compositos.
Abdullah Arik propuso un sistema de clasificación, basado en el Indice de Variabilidad Relativa (RVI), el cual se determina de la siguiente manera:
Abdullah Arik “Comparison of Resources Classification Methodologies With a New Approach”
RVI=
VarComb =
VarL = Varianza Local
i = 1,n (n > 1) Número de datos usados
λi= Peso estimado para el composito i
Z0 = Valor estimado del block
Zi = Valor del composito i
VarK = Varianza del Kriging
El índice de Variabilidad Relativa estará entre 0 < RVI < 1, el cual puede convertirse a porcentaje multiplicándolo por 100 y nuevamente los rangos se aplicaran de acuerdo a las políticas de la empresa.
| HISTOGRAMA DEL INDICE DE VAR. RELATIVA | ESTADISTICA BASICA DE RVI |
|---|---|
 |  |
Abdullah menciona que se pueden incluir factores adicionales, para determinar el Indice de Variabilidad Relativa, tales como:
Un factor adicional a tomar en cuenta es el resultado de la relación VarL/VarK, esta relación nos da una idea de que tan cercana esta la varianza del Kriging a la Varianza Local.
Un número menor a uno, nos indica que la Varianza Local es menor que la Varianza del Kriging, esto significa que se tienen pocas muestras disponibles (Varianza del Kriging alta), pero que las muestras son muy similares.
Un número mayor a uno, nos indica que la Varianza Local es mayor que la Varianza del Kriging, esto significa que se pueden tener muchos datos, pero son muy variables.
| HISTOGRAMA RELACION VARL/VARK | ESTADITICA BASICA RELACION VARL/VARK |
|---|---|
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Como se mencionó al inicio, si bien la clasificación de los recursos no determina la existencia o no de los recursos minerales, si determina el grado de certidumbre de la ley estimada y con base en esto, se puede tomar la decisión de cuales de los recursos evaluados, pueden ser considerados para cuantificar las reservas de un proyecto de minado (Normalmente serían los recursos MEDIDOS INDICADOS).
Los recursos INFERIDOS, aun cuando se tenga la certeza de su existencia, el resultado de la evaluación indica que no se tiene certeza en la ley estimada, por tanto puede ser que se requiera de barrenos adicionales, para incrementar la certidumbre de la ley estimada y pasar estos recursos a MEDIDOS o INDICADOS.
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