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UNIVERSIDAD DE LA SERENA

Facultad de Ingeniera Departamento de Ingeniera de Minas

rea de Geologa

APUNTES DE CLASE: ASEGURAMIENTO Y CONTROL DE CALIDAD DE DATOS

Geol. Pamela Such

INTRODUCCION

El propsito bsico de realizar aseguramientos y controles de calidad de los datos existentes

en nuestras base de datos (ACC o QAQC por sus siglas en ingles) es el de asegurar la integridad

de la informacin, y en ltima instancia garantizar que los datos generados sean de naturaleza

y estndares tales que permitan su utilizacin.

Mientras que el Aseguramiento de la calidad comprende aquellas acciones sistemticas y

preestablecidas orientadas a elevar el nivel de confianza, el control de calidad abarca los

procedimientos rutinarios seguidos para monitorear la calidad. Por lo tanto mientras que el

aseguramiento de la calidad lleva implcita la idea de la prevencin, el control de calidad se

relaciona con la deteccin del problema.

FUENTES DE ERROR DEFINIDAS. ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD.

Existen tres tipos de fuentes de error definidas e identificadas segn Long (2000), los primeros

corresponden a los errores ocasionados por negligencia o omisin que podran prevenirse

mediante el trabajo sistemtico a travs de tcnicas correctas, los segundos aquellos de

muestreo o medicin, de naturaleza aleatoria, cuya accin no puede evitarse aunque si

minimizarse, y los terceros de naturaleza sistemtica cuyo efecto puede ser minimizado

grandemente.

Entre los problemas ms comunes que podemos observar durante la toma de datos se

destacan a modo de ejemplo uso de redes inadecuadas de exploracin, errores en la

codificacin de los datos, uso de programas inadecuados de estimacin, personal poco

calificado o no preparado para este proceso, confusiones durante los etiquetados o tomas de

muestras, etc. Para reducir estos errores algo til por ejemplo seria asegurarse de poseer

personal calificado en cada rea, poseer muestras estndares de comparacin, etc.

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Los errores durante el proceso de medicin de los parmetros se producen a los largo de

varias fases, as sea durante la preparacin (ejemplo chancado demasiado grueso, cuarteos

deficientes, manipulacin incorrectas de las muestras, contaminacin), durante los anlisis

qumicos se consta la utilizacin de mtodos analticos inapropiados, el no uso o uso de

estndares inadecuados, alteracin de ordenes de las muestras, entre otros.

En los reportes de datos pueden observarse el uso de medidas de medicin inadecuadas,

graficas inadecuadas o no representativas, uso indiscriminado de smbolos y nmeros,

ausencia de descripcin de los mtodos empleados, etc.

Para reducir estos errores puede utilizarse un laboratorio de confianza acreditado y serio que

posea un sistema de ACC propio antes de la entrega de reportes finales.

Durante el proceso de preparacin de la base de datos ocurren muchos errores, los primeros

durante el ingreso mismo de la informacin, ejemplo digitacin repetida de datos, informacin

insuficiente sobre datos faltantes, codificacin errnea, etc. Una forma de reducir estos errores

es a travs de la planificacin de la estructura y el flujo de informacin, establecer filtros y

mecanismos de contra chequeos, minimizar la digitalizacin manual de los datos, utilizar la

doble entrada para los parmetros ms sensibles, mantener una disciplina estricta en el

completamiento de la base de datos, entre otras.

ACC. DEFINICIONES BASICAS

Precisin: Habilidad de repetir consistentemente una medicin en condiciones similares.

Vinculada a errores aleatorios, su evaluacin exige reproducir la medicin en condiciones tan

cercanas como sea posible a las existentes en el momento en que tuvo lugar la medicin

original. En el caso de muestreo geolgico por ejemplo, tanto la muestra original como la

duplicada deben corresponder a iguales intervalos, mtodos similares de muestreo, y se deben

prever su envi simultneo al mismo laboratorio, de modo que se garantice el empleo de

iguales procedimientos de preparacin y anlisis, utilizando los mismos equipos y reactivos, y

en lo posible el mismo personal. Por tanto es necesario que ambas muestras formen parte del

mismo lote.

La precisin se evala a travs del error selectivo (RE) que se define como el valor absoluto de

la diferencia entre los valores original y duplicado, dividido entre el promedio de ambos

valores en %. Se recomienda tratar la precisin como una caractersticas cualitativa (baja, alta

media etc.), y el error relativo como un parmetro cuantitativo. Entre ambos existe una

relacin inversa: a mayor error relativo, menor precisin y viceversa.

Exactitud: Proximidad de los resultados a un valor verdadero o acertado, y se vincula a errores

sistemticos. Este concepto se encuentra vinculado al valor real. Ejemplo al establecer la ley de

la muestra nunca se llega a conocer el valor real, sin embargo es posible determinar

estndares en condiciones muy controladas, y establecer el mejor valor del estndar para cada

elemento en particular. Por otra parte el intervalo de confianza o error estndar de la media,

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evaluado con un nivel de significado de 0.05 identifica el intervalo alrededor del valor real en el

cual la probabilidad de ocurrencia del valor real es 95%. Tanto el valor real como el intervalo e

confianza que caracterizan al estndar deben ser establecidos a travs de mltiples anlisis en

laboratorios de elevada reputacin tcnica.

Contaminacin: Al preparar o analizar algunas muestras es posible que parte de la muestra

preparada o soluciones utilizadas para su anlisis quede retenida en el equipo y contamine la

muestra siguiente. La contaminacin de estudia a travs de la utilizacin de blancos, que son

de hecho muestras estriles, en las cuales los elementos a evaluar se encuentran en

cantidades inferiores o cercanas a los limites de deteccin. Se considera que se produjo un

nivel significativo de contaminacin cuando los blancos arrojan valores que exceden varias

veces el lmite de deteccin para dicho elemento. Siempre que sea posible la matriz de los

blancos debe ser cercana a la matriz del material que est siendo analizado.

PROGRAMAS DE CONTROL DE CALIDAD

Un programa de control de calidad debe evaluar su comportamiento en las etapas esenciales

de la secuencia muestreo- preparacin- anlisis, en un esfuerzo por determinar reducir el

mnimo de error posible (Long, 2000). Las etapas y los parmetros monitoreados en cada una

de ellas se muestran a continuacin:

1- Muestreo: error (o precisin) de muestreo.

2- Preparacin: error (o precisin) de sub-muestreo, contaminacin durante la

preparacin.

3- Anlisis: Exactitud, precisin y contaminacin analtica.

4- Entrada de datos: exactitud de la entrada de datos.

EVALUACION DEL CONTROL DE CALIDAD

Como dijimos antes el control de calidad tiene por objeto evaluar la precisin, la exactitud y la

contaminacin, lo que se logra mediante la insercin regular de muestras de control. Por tener

propsitos diferentes, la exclusin de un tipo particular de muestras de control no puede ser

suplida por la inclusin de otro tipo de muestras. La evaluacin del control de calidad se hace

del siguiente modo:

Precisin del laboratorio primario: en el muestreo, en la preparacin o cuarteo, en el

anlisis.

Exactitud del laboratorio primario: en el mismo y en uno secundario.

Contaminacin del laboratorio primario: durante la preparacin y durante el anlisis

Precisin, Exactitud y Contaminacin del laboratorio secundario: en los lotes de

control mediante insercin e blancos, duplicados y estndares.

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Bibliografa

Armando, S. (2005). LA calidad de los datos en la estimacin de recursos. Conferencia

Magistral XXVII Convencin Minera EXTEMIN, Arequipa, Septiembre 2005.

Long, S (2000). Assay Quality Assurance Quality Control Program for Drilling Projects at the

Pre-feasibility to Feasibility Report Level. Mineral Resource Development Inc. Internal Report.