Medición de datos durante la Perforación

Los avances en la interoperabilidad entre Maptek BlastLogic y Maptek Eureka ayudarán a las operaciones a mejorar el modelamiento geológico y sus resultados de perforación y tronadura.

Puntos Claves

  • La medición de datos durante la perforación ha estado disponible durante mucho tiempo, pero no siempre se utilizan al máximo.
  • Validar y asociar datos como perforación para diseñar pozos ahora es posible con las soluciones de Maptek.
  • Un mejor conocimiento de la geología mitiga el riesgo de dilución de material y pérdida de mineral.

A pesar del interés generalizado de la industria en utilizar los datos de Medición durante la perforación (MWD) para mejorar las operaciones mineras, pocos sistemas han demostrado ser capaces de interpretar estos datos para que puedan usarse en perforación y tronadura de manera estandarizada y repetible.

En el núcleo de esto está el hecho de que los datos MWD son susceptibles de variabilidad debido a la geología, la calibración del sensor y del equipo y la influencia del operador.

Los próximos lanzamientos de la solución de diseño de tronaduras Maptek BlastLogic y la plataforma de interpretación Maptek Eureka, ayudarán a los clientes a dar vida a sus datos de pozos de perforación.

"Un problema es que los datos de MWD sin procesar de los sistemas de navegación de perforación no se han validado: se pueden pasar por alto las excepciones o anomalías en los datos", dijo Mark Roberts, Gerente de Producto del Grupo Maptek, Operaciones Mineras.

Desde el inicio, BlastLogic ha proporcionado una interfaz directa para explorar los datos de navegación y una función para validar y asociar la información para diseñar agujeros tal como se ha perforado.

Si bien Maptek ha liderado esta capacidad, la naturaleza de la recopilación de datos ha dejado un vacío que impide ver la imagen completa.

“Alrededor del 30% de los datos no coinciden: perforaciones adecuados o no planificados, repeticiones, información faltante que hace los datos perforados más difíciles de combinar con un pozo de diseño o el pozo está demasiado fuera de tolerancia para vincularse a un diseño ", dijo Roberts.

“El uso de los datos detallados ha sido tradicionalmente un pensamiento secundario. BlastLogic eleva el perfil de los datos tal y como se perforaron y los referencia para realizar una reconciliación de qué tan bien coincide el diseño de perforación ".

La racionalización del proceso para pasar los datos entre BlastLogic y Eureka ha fortalecido esta funcionalidad.

Eureka proporciona una forma repetible estándar para visualizar datos geofísicos de perforación y asigna automáticamente límites de litología en función de los cambios en las propiedades geofísicas de perforación, identificando rápidamente diferentes bandas.

Los intervalos se crean en BlastLogic a partir del modelo de recursos y se pasan a Eureka con los datos de MWD. Eureka interpreta y actualiza los intervalos.

"Es una herramienta automatizada, por lo que el procesamiento de datos puede realizarse rápidamente, mientras que, si tuviera que hacerlo manualmente, podría llevar días", dijo Roberts.

Esto es importante en el entorno de minería dinámica donde los agujeros se cargan a las pocas horas de la perforación.

Los datos validados se devuelven a BlastLogic y el plan de carga y el diseño de tiempos se pueden actualizar automáticamente utilizando la geología más actualizada.

Se mejora la seguridad - se pueden mitigar los riesgos de sobrecarga, roca voladora y sobrepresión, y la posible dilución de los materiales mediante un mejor conocimiento de la geología.

"Puede asegurarse de tener la cantidad correcta de carga exactamente donde la necesita", dijo Roberts.

Los datos de MWD son ruidosos por naturaleza y muchos factores afectan su uso. Las herramientas de Maptek y la compatibilidad entre ellas brindan a los geólogos e ingenieros la oportunidad de generar rápidamente la imagen más completa y actualizada posible ''.

"Si bien existe automatización para aumentar la velocidad, todavía existe la capacidad para que los geólogos vean las correlaciones con el modelo de recursos y aclaren o corrijan aún más la asociación de datos"

Roberts está entusiasmado con el potencial de usar datos MWD con Maptek DomainMCF, que utiliza machine learning para generar rápidamente modelos de bloques directamente a partir de datos de perforación de Control de leyes.

Se pueden obtener beneficios similares para BlastLogic. El procesamiento rápido en la nube proporciona la capacidad de ejecutar muchos escenarios en los mismos datos y obtener un alto nivel de eficacia en los resultados.