GRE aplica un enfoque único para mapear la relación entre el rendimiento de la planta de proceso y las características del yacimiento. Nuestra metodología permite una mejor representación general de la variabilidad local de la respuesta metalúrgica y cómo se relaciona con la geología, la geoquímica y, en última instancia, con las métricas financieras. GRE emplea modelos geometalúrgicos y geoquímicos utilizando análisis de conglomerados, partición recursiva y regresión adaptativa múltiple para ayudar a desarrollar relaciones metalúrgicas/yacimientos minerales. Este tipo de modelado estadístico no paramétrico permite la flexibilidad para analizar múltiples variables/parámetros dentro del depósito para producir un modelo de proceso que se ajuste mejor y que se utilice para producir un plan de mina, programa de producción y modelo económico óptimos. Esto va más allá del típico análisis univariado que usa un parámetro para estimar un valor predicho. Este tipo de análisis y modelado estadístico implica la construcción de bases de datos, análisis de datos, modelado estadístico no paramétrico, geoestadística y es seguido por el modelado de bloques. En un proyecto reciente, GRE usó la elevación (aproximación del límite redox, supergénico), la correlación entre leyes de metales (plomo, zinc y cobre), junto con el porcentaje de 4 tipos de minerales separados para crear un modelo de recuperación predictivo sólido de un complicado depósito polimetálico. GRE mejoró sustancialmente la comprensión de la respuesta de flotación y eliminó gran parte de la incertidumbre metalúrgica del proyecto.

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