Cuando se realiza la interpolación de valores, mediante los semivariogramas experimentales y posteriormente una vez ya modelados, se define el tipo de semivariograma a utilizar, el rango de búsqueda de compositos,  las covarianzas entre los compositos y entre los compositos y el block a evaluar, mediante esto se define el sistema de ecuaciones del KRIGING, pero al realizar la interpolación quedan otros parámetros a definir, los cuales afectan el resultado final, lo deseable es tener una idea de la influencia que tienen en el resultado.

BUSQUEDA DE LOS COMPOSITOS PARA EVALUAR EL BLOCK

Si en el análisis de los semivariogramas, se encontró que existe una mejor continuidad espacial, en una dirección para alguna de las variables (Anisotropía), se utilizara una búsqueda de muestras dentro un elipsoide, situado en el centro del block a evaluar y orientado de acuerdo a las direcciones, inclinación y rangos encontrados en los semivariogramas, dado que siempre se van a tomar los compositos mas cercanos al block, para hacer la evaluación, la pregunta sería ¿Existe una mejor aproximación a los valores esperados cuando se utiliza una búsqueda con anisotropía (Elipsoidal) o se mejoran los resultados utilizando búsqueda con isotropía (Esférica)?

 BUSQUEDA POR SECTORES

La búsqueda de los compositos puede hacerse sin ninguna restricción, pero si se toman los compositos mas cercanos, sin importar la posición a partir del block, puede llegar a ocurrir que todos los compositos estén dentro de un sector (Cuadrante u octante), sin considerar los valores que estén en otra posición dado que se encuentran a una distancia mayor. ¿Es necesario hacer la búsqueda limitando el número de compositos por cuadrante u octante?, o hacerla sin restricción.

NUMERO DE COMPOSITOS PARA EVALUAR EL BLOCK

¿Qué influencia tiene el número mínimo y máximo de compositos a utilizar para evaluar un block?, aumentando o disminuyendo el número de compositos, se tiene una estimación del valor del block mas cercano al valor esperado.

NUMERO DE COMPOSITOS A UTILIZAR POR BARRENO

Al igual que en la busqueda por sectores, si no hay restricciones en este sentido, puede llegar a suceder, que la mayoría (o todos) los compositos a utilizar para evaluar un block, sean de un mismo barreno (Partiendo de que se utilizan los mas cercanos al block), limitando el número de compositos por barreno, se hace la estimación del valor del block, con compositos de diferentes barrenos.

Una de las tantas condiciones deseadas al realizar la estimación de los valores de un block, es tener una distribución geométrica de los compositos, lo mas regular posible, aplicando las restricciones de búsqueda por sectores, limitando el número de compositos por barreno, etc.,  tiene como propósito llegar a esta distribución.

VALIDACION CRUZADA

La validación cruzada es una técnica mediante la cual se hace la estimación del valor de un block, omitiendo el composito (o compositos) que se encuentre(n) dentro del mismo, utilizando para esto los compositos que se encuentran alrededor del block.

Al realizar la interpolación, si un composito se encuentra dentro del block, el peso del mismo será muy cercano a 1, mientras que los demás compositos tendrán un peso  muy bajo en la estimación del valor del block, por tanto el valor estimado, será prácticamente el valor del composito que se encuentra dentro del block.

Cuando se realiza el ejercicio de validación cruzada, se omite este composito y la estimación del valor del block se hace con los compositos que están alrededor del block, con los parámetros de interpolación que se definan, el resultado es de esperarse que sea diferente al valor del composito que está dentro del block, en este caso en particular, se puede cuantificar la variación entre el valor del composito Vs el valor estimado, con base en los compositos que se encuentran alrededor, pero pensemos que si este fuera cualquier otro block, en el cual no se encontrara un composito dentro del mismo, este sería el valor de la estimación.

Este ejercicio se realiza solo para los blocks en los cuales se encuentra un composito dentro del mismo, si existiera solo un composito dentro de cada block, el número de blocks evaluados, sería igual al número de compositos disponibles, para realizar la evaluación de los recursos.

Una vez obtenidos los resultados de la estimación, podemos hacer un diagrama de dispersión, poniendo en el eje X, los valores de los compositos y en el eje Y, los valores estimados mediante la interpolación. El resultado ideal sería que se tuviera una correlación alta, pero el KRIGING tiende a suavizar los valores y por lo general vamos a tener los valores bajos sobreestimados, mientras que los valores altos van a estar subestimados.

Si tomamos una ley de corte, podemos observar en el diagrama, los valores que en los compositos están por debajo de esa ley, pero que en la estimación están por arriba de la ley de corte, este sería el caso de las zonas que siendo estéril se estiman como mineral. El mismo caso sucede con valores que están por arriba de la ley de corte, pero que en la estimación quedan por debajo de esta ley, serían las zonas que siendo mineral se estiman como estéril.