Dentro de los modelos geostadísticos, la técnica de simulaciones es una herramienta ampliamente utilizada tanto en la minería como en la industria del petróleo, existiendo múltiples softwares para su desarrollo.

 Resumen

Dentro de los modelos geostadísticos, la técnica de simulaciones es una herramienta ampliamente utilizada tanto en la minería como en la industria del petróleo, existiendo múltiples softwares para su desarrollo. Sin embargo, esta técnica debe ser chequeada con miras a establecer la validez de los modelos generados. Esta publicación resume los pasos a seguir para asegurar un “buen modelo”, en base a criterios mínimos de aceptación.

Para establecer “que tan bueno” es un modelo se debería contar con datos reales de producción para poder reconciliarlo, sin embargo esto no siempre es posible, debido a lo anterior se necesitan técnicas de validación de los modelos, las que consideren únicamente estos mismos.

Según la publicación, todo modelo debería tener la capacidad de reproducir los valores, ubicaciones, distribuciones, estadísticos y la continuidad espacial de los datos medidos.

La primera recomendación que se establece, una vez que se ha obtenido el modelo, es realizar una revisión visual del mismo, para ver como luce en comparación con los datos. Junto a esto es de suma importancia llevar a cabo alguna técnica de validación geoestadística, tal como Jacknife o validación cruzada.

La publicación establece que los pasos a seguir para validar un modelo serían:

1. Reproducción de la información: Se debe tener en consideración que el número de datos útiles para simular siempre será menor que el de datos que se tienen, debido a tres razones principales: Datos que quedaron fuera de la grilla, datos aberrantes o más de un dato por bloque.

Para chequear este se recomienda realizar un Crossplot de los datos originales versus los simulados, teniendo en cuenta que lo idea es que los daos se presenten en la línea de 45°.

2. Reproducción del histograma: Se debe elegir la mejor técnica de desagrupamiento según los datos, luego Identificar el histograma real y en relación a éste, chequear: la forma, el rango y el resumen estadístico (media, mediana y varianza) del histograma de cada realización de los valores simulados, considerando utilizar un Q-Q plot para facilitar la comparación de más de una realización.

3. Reproducción de los estadísticos: Se deben comparar los histogramas de las medias y varianzas del conjunto de realizaciones y compararlo con el boxplot de los datos reales.

4. Reproducción de variograma: Se deben comparar los variogramas experimentales, en las direcciones características del depósito y graficarlos junto a los variogramas de todas las realizaciones.

5. Otras características a chequear: Definir intervalos que representen la proporción de valores simulados que están estén dentro de él, conocidos como intervalos de probabilidad, para esto se realiza un Crossplot de los intervalos de los datos simulados versus la probabilidad de que los datos reconciliados se encuentren dentro del intervalo. Buscando que los puntos del gráfico no se alejen de la línea de los 45°.

...