MAPEO DE ALTERACIONES EN EXPLORACIONAPLICACION DE LA ESPECTROMETRIA DE ONDA CORTA DEL INFRAROJO (SWIR)

RESUMEN

Los ensambles de minerales de alteracin en conjunto son importantes para entender la exploracin de depsitos mineros hidrotermales. Las herramientas convencionales de mapeo no pueden identificar minerales de grano fino o definir sus importantes variaciones en su composicin. El espectrmetro porttil de onda corta del infrarojo (SWIR - Short Wave Infrared) soluciona algunos de stos problemas y es una valiosa herramienta para evaluar la distribucin de los ensambles de alteracin. Espectrmetros como el PIMA-II (Portable Infrared Mineral Analyzer - Analizador Porttil Infrarrojo de Minerales) permiten la rpida identificacin de minerales y las variaciones en la composicin de minerales especficos en el mismo terreno. Los ensambles de minerales, correlacionados con otros datos de exploracin, son usados para establecer la ubicacin de las perforaciones y para guiar programas regionales de exploracin. La coleccin de datos debe de ser sistemticamente organizada y realizada por un operador entrenado. El anlisis de datos requiere del uso de un archivo de referencia sobre datos espectrogrficos de diferentes ambientes geolgicos que pueden ser complementados, en algunos casos, por paquetes de datos espectrogrficos procesados por computadoras. La integracin de resultados con observaciones de campo, petrografa y anlisis de difraccin de rayos X, puede ser necesaria para una completa evaluacin. El PIMA (Portable Infrared Mineral Analyzer - Analizador Porttil Infrarrojo de Minerales) ha sido usado con mucho xito para minerales epitermales de alta y baja sulfuracin, en yacimientos volcanognicos de sulfuros masivos (VMS) y para yacimientos relacionados a intrusivos. Los casos estudiados con estos sistemas demuestran la habilidad para adquirir rpidamente y procesar la informacin obtenida con el espectrmetro para realizar logeos de la perforacin y mapas. La informacin resultante es crtica para definir objetivos de exploracin.

INTRODUCCION

El espectrmetro porttil SWIR est convirtindose, cada vez ms, en una herramienta importante para la exploracin. Los espectrmetros son empleados tpicamente para determinar la mineraloga de rocas alteradas y as ayudar en la clasificacin de los sistemas de mineralizacin, identificar los patrones de alteracin, y consecuentemente, para localizar mineralizacin econmica. Adems de su temprano uso como sensor remoto, el desarrollo del PIMA-II en 1991 permiti el uso directo del SWIR en rocas, realzando su aplicacin prctica para la exploracin. La espectrografa SWIR detecta minerales tales como filosilicatos, arcillas, carbonatos y sulfatos selectos y es tambin sensible a las variaciones de composicin en minerales individuales.

Los espectrmetros SWIR son usados en varios ambientes de mineralizacin, incluyendo depsitos epitermales de alta y baja sulfuracin, depsitos porfirticos y mesotermales, yacimientos de oro y cobre en sedimentos, uranio, VMS y depsitos de kimberlitas (Tabla 1). Adems el espectrmetro nos ayuda al mapeo de regolitos para determinar la composicin del bedrock y para la diferenciacin de si son residuales o transportados.

MAPEO DE ALTERACIONES

Determinar el tipo y la distribucin de los minerales de alteracin es parte de la rutina de exploracin por depsitos de minerales hidrotermales y es til en la evaluacin de dichos yacimientos y en la construccin de modelos geolgicos de depsitos. Tpicamente, los mapas de alteracin estn basados en observaciones macroscpicas de campo ayudadas por algunos estudios petrogrficos y/o de difraccin con rayos X. Estudios de alteracin a la escala del yacimiento son limitados o basados en estudios detallados necesariamente restringidos a un nmero limitado de muestras. Geoqumica de rocas es usada en algunos medios para evaluar la alteracin pero slo funciona bien donde las litologas y su petrologa son bastante conocidas. La geoqumica de roca es difcil de aplicar en reas extensas de alteracin con arcillas que son difciles de identificar durante un programa de exploracin.

Las alteraciones con minerales de grano fino comnmente son agrupados como arglicas o flicas (Thompson y Thompson, 1996). Tales descripciones ignoran la mineraloga y pierden informacin importante referente a la naturaleza de la alteracin. La importancia del uso de minerales y de ensambles de minerales fue reconocida por Rose y Burt (1979) y autores posteriores, pero este enfoque no es siempre aplicado durante una exploracin. La clasificacin de alteraciones por mineraloga implica observaciones de campo que pueden ser ayudados por el espectrmetro SWIR. (Tabla 2). El uso del espectrmetro SWIR en el campo permite que la mineraloga sea mapeada e interpretada en secciones geolgicas: La interpretacin resultante puede ser aplicada en tiempo real para guiar la perforacin y puede ser integrada con otro tipo de datos para mejorar los objetivos, modelos geolgicos y guas regionales.

La observacin de campo debe de ser realizada de una manera cuidadosa y sistemtica. Para determinar la relacin entre los minerales es necesario examinarlos con mucho cuidado antes de asignarlos a un mismo ensamble mineralgico de alteracin o interpretar su relacin con otros tipos de alteracin. Se debe seguir una serie de etapas para hacer interpretaciones realistas de la alteracin hidrotermal por analizar. Estos pasos son:

1. Determinar los minerales presentes, mediante observaciones de campo;

2. Determinar su distribucin en los afloramientos mediante el estudio de muestras de mano;

3. Emplear el anlisis SWIR cuidadosamente, analizando varios puntos en cada muestra y usando tcnicas sistemticas de muestreo;

4. Usar los datos anteriores para establecer las relaciones entre los principales minerales encontrados;

5. Trazar su distribucin en un plano;

6. Usar petrografa en muestras seleccionadas para definir mejor las relaciones entre los minerales.

7. Incrementar el anlisis con difraccin de rayos-X (XRD), si fuese necesario;

8. Usar el microscopio electrnico escaneador (SEM) con sistemas de energa dispersa (EDS) para determinar las variaciones en la composicin de minerales individuales y ayudarse con la interpretacin de minerales de grano fino;

9. Refinar y re-evaluar continuamente la interpretacin e integracin los resultados SWIR con otros datos geolgicos, geoqumicos y geofsicos.

Los anlisis SWIR ayudan en la exploracin regional as como de prospectos. Por ejemplo, en zonas complejas de sistemas intrusivos la alteracin mineralgica determinada de rutina durante el mapeo ayuda a definir zonamientos verticales y horizontales y los ambientes de mineralizacin relacionados con ellos. Dentro de cada ambiente su alteracin y mineraloga puede definirse el zonamiento local y las direcciones que apuntan hacia la mejor mineralizacin. El espectrmetro SWIR es de mucha ayuda donde la alteracin mineral no es fcil de identificar en muestras de mano por el tamao del grano o por intemperismo. An donde el mapeo de campo de la alteracin de minerales es efectivo, el espectrmetro SWIR permite su reconocimiento mineralgico, las variaciones sutles de sus composiciones y la mineraloga, los que pueden ser importante para ubicar cuerpos mineralizados.

ESPECTROSCOPIA DE REFLECTANCIA

La espectroscopa de reflectancia es una tcnica analtica usada por qumicos y mineralogistas desde comienzos de 1900, con los datos infrarrojos en minerales publicados entre 1905 y 1910 por W. W. Coblents del U.S. Bureau of Standards. Los espectrofotmetros infrarrojos comercialmente disponibles a mediados de 1940 permitieron el incremento en el uso de esta tcnica para la mineraloga. Las primeras compilaciones de espectros de minerales fueron publicados por Lyon (1962) y Moenke (1962). Farmer (1974) public un libro bastante completo en sus aspectos tericos y prcticos y Marel y Beutelspacher (1976) compilaron las caractersticas espectrogrficas de las arcillas. Kodama (1985) public los anlisis espectrales de minerales tpicos encontrados en suelos, incluyendo una gran cantidad de hidrxidos, xidos, filosilicatos, carbonatos y sulfatos.

TABLA 1. Ejemplos del Uso de SWIR en Exploracin MineraIdentificacin de MineralesInterpretacin de AlteracinAplicacin en Exploracin Minera

AlunitaArglica avanzada-Alta sulfuracin y zonamiento alrededor-Zonas calentadas por vapor en baja sulfuracin

DickitaArglica avanzada-Zonamiento alrededor de cuerpos de alta sulfuracin-Oro en sedimentos, con mineralizacin

CaolinitaArglica avanzada yroca intemperizada-Alta sulfuracin-Oro en sedimentos, zonamiento

Dickita, pirofilita, disporoArglica avanzada-Estimacin de profundidad

CloritaPropiltica, clortica-Zonamiento VMS-Zonamiento de Uranio

Illita/EsmectitaArglica- Alta y baja sulfuracin, zonamiento- Zonamiento de uranio

CarbonatosCarbonatos-Mesotermal, zonamiento

Los resultados espectrales obtenidos con el SWIR fueron inicialmente compilados por Hunt y Salisbury (1970, 1971) y Hunt et.al.(1971a, b, c). La base de datos de Hunt ofreci una referencia bsica para minerales activos al infrarrojo de la regin SWIR, base que todava es usada. El trabajo se expandi con Clark et al. (1990). Hauff (1993) public una base de datos comercial de referencia. Investigadores del laboratorio Jet Propulsion Laboratory tambin aumentaron las referencias disponibles (Grove et al., 1992).

ESPECTROMETROS PORTATILES DE CAMPO

Los gelogos que interpretan sensores remotos promovieron el desarrollo inicial de los espectrmetros SWIR portatiles de campo, los que fueron particularmente tiles para la exploracin minera. La habilidad para obtener fcilmente en el campo datos de calidad de laboratorio, fue usada para la verificacin de campo de imgenes Landsat (Thematic Mapper). Varios espectrmetros de campo son disponibles en el mercado. Estos incluyen al GER-IRIS de Geophysical Environmental Research; Inc.; el de Analytical Spectral Devices (ASD-FieldSpec) y el de Integrated Spectronics Pty. Ltd. (PIMA). Los instrumentos GER y ASD proporcionan datos con longitudes de onda de la zona visible del espectro y de las zonas cercanas y dentro del infrarrojo de onda corta. Estos instrumentos son porttiles de campo pero requieren del uso de iluminacin solar. Los primeros trabajos publicados incluyen documentacin del instrumento GER (Marsh y McKeon, 1983). El instrumento fue usado en el estudio de campo con un espectroradimetro areo en el distrito de Oatman (vetas epitermales), Arizona. Hunt, Ashley (1979) y Crowley (1984) aplicaron el espectroscopio SWIR al mapeo de alteraciones.

TABLA 2. Resumen de Minerales Activos al Infrarojo, con Imgenes Espectrales Distintivas en el SWIRAmbiente de FormacinTerminologa EstndarEmsambles de Minerales activos al SWIR (Minerales principales en negrita)

Relacionados a IntrusivosPotsica (biotita rica en K), silicatos potsicos, biottica Biotita (flogopita), actinolita, sericita, clorita, epdota,muscovita, anhidrita

Sdica, sdica-calcticaActinolita, clinopiroxeno (dipsido), clorita, epdota, escapolita

Filtica, sericticaSericita (muscovita-illita), clorita, anhidrita

Arglica intermedia, sericita-clorita-arcillas (SCC), arglicaSericita (illita-esmectita), clorita, caolinita (dickita), montmorillonita, calcita, epdota

Arglica avanzadaPirofilita, sericita, disporo, alunita, topacio, turmalina, dumortierita, zunyita

"Greisen"Topacio, muscovita, turmalina

"Skarn"Clinopiroxeno, wollastonita, actinolita-tremolita, vesuvianita, epdota, serpentinita-talco, calcita, clorita, illita-esmectita, nontronita

PropilticaClorita, epdota, calcita, actinolita, sericita, arcillas

Alta sulfuracin epitermalArglica avanzada-cido sulfatoCaolinita, dickita, alunita, disporo, pirofilita, zunyita

Arglica, Arglica intermediaCaolinita, dickita, montmorillonita, illita-esmectita

PropilticaCalcita, clorita, epdota, sericita, arcillas

Baja sulfuracin epitermal"Adularia"-sericita, serictica, arglicaSericita, illita-esmectita, caolinita, calcedonia, palo, montmorillonita, calcita, dolomita

Arglica avanzada cido-sulfato (calentado por vapor)Caolinita, alunita, cristobalita(palo, calcedonia), jarosita

Propiltica, zeolticaCalcita, epdota, wairakita, clorita,illita-esmectita, montmorillonita

MesotermalCarbonatoCalcita, ankerita, dolomita, muscovita (rica en Cr-/V), clorita

ClorticaClorita, muscovita, actinolita

BiotticaBiotita, clorita

Oro en sedimentosArglicaCaolinita, dickita, illita

Sulfuros masivos volcanognicos (VMS)SericticaSericita, clorita, cloritoide

ClorticaClorita, sericita, biotita

CarbonatoDolomita, siderita, ankerita, calcita, sericita, clorita

Sulfuros masivos en sedimentosTurmalnicaTurmalina, muscovita

CarbonatoAnkerita, siderita, calcita, muscovita

SericticaSericita, clorita

AlbticaClorita, muscovita, biotita

Los minerales estn agrupados por ensambles de minerales de alteracin, de acuerdo a terminologa usada comnmente; Una lista de ensambles completos se encuentra en Thompson y Thompson (1996).

El instrumento porttil ms usado en exploracin es el PIMA, que slo toma datos en la regin SWIR. El PIMA-II es un instrumento de campo comercial fabricado por Integrated Spectronics Pty. Ltd. de Australia. El instrumento tiene una fuente de luz interna, permitiendo la obtencin de datos de calidad de laboratorio en el campo por iluminacin directa a la muestra mineral. Adems su calibracin interna permite obtener spectros confiables que no estn sujetos a variaciones debido a las condiciones bajo las cuales fueron tomados. El instrumento puede obtener resultados de una gran variedad de muestras, incluyendo rocas, chips, testigos, minerales pulverizados y lquidos. Un anlisis tpico demora menos de 30 segundos. El PIMA domina el uso actual para el mapeo de alteraciones. Varios instrumentos PIMA II fueron usados en la recoleccin de los datos mencionados en este artculo.

Todos los instrumentos requieren de entrenamiento para su uso efectivo en la interpretacin de resultados y en el manejo del instrumento. La falta de entrenamiento puede ocasionar daos, el mal funcionamiento del instrumento, o lo que es peor, la mala interpretacin de los datos obtenidos. Las limitaciones de la tcnica deben de ser comprendidas para poder usar eficientemente el instrumento. La integracin de los datos espectrogrficos con datos geolgicos, geoqumicos y geofsicos es muy importante y puede ser crtica.

El uso en el campo de los espectrmetros de onda corta del infrarrojo para exploracin minera se ha incrementado dramticamente en los ltimos cinco aos. El uso creciente de esta herramienta es el resultado de su desarrollo durante el Siglo XX. Los hitos principales en la creacin de la espectroscopia del infrarrojo para minerales son:

. Documentacin temprana (1905-1910);. Uso de laboratorio; expansin de la base de datos de referencia de minerales (1940-1985);. Desarrollo de instrumentos porttiles de campo (1978-1991);. Tiempo real en el proceso de datos (finales de 1980);. Disponibilidad comercial de los instrumentos porttiles con fuente de luz interna, PIMA (1991);. Expansin continua de las bases de datos de referencia de minerales (1990);. Publicaciones de casos histricos y ejemplos de la aplicacin del espectrmetro SWIR para exploracin de minerales (1990);. Uso de computadoras personales en el campo, permitiendo la rpida interpretacin de datos (1995-actual);.Incremento del inters debido al uso de scanners hiperspectrales aerotransportados y mucho mayor sofisticacin y capacidad del software y computadoras de datos (1998- actual)

Actualmente los espectrmetros SWIR tambin son usados en diversas actividades ms all de la exploracin minera. En particular, son tiles en el proceso de control y evaluacin de los minerales en las pilas de lixiviacin y en los depsitos de relaves. El contnuo desarrollo de sus aplicaciones se est ampliando a control ambiental y a otros campos geotcnicos.

ESPECTROGRAFIA SWIR

Los gelogos que trabajan con sensores remotos usan una variedad de bandas dentro del espectro electromagntico, incluyendo: el visible cerca del infrarrojo (VNIR); la onda corta infrarroja (SWIR); y, la onda media infrarroja (MIR). Los instrumentos porttiles de campo detectan en la regin SWIR, que es sensible a cambios moleculares, y tambin en el VNIR, donde se puede observar las variaciones de los colores en superficie y los cambios elementales de oxidacin (por ejemplo: hierro y cromo). Sin embargo, la zona del VNIR no se relaciona directamente a la composicin.

La espectrografa de onda corta del infrarrojo detecta la energa generada por la vibraciones de los enlaces moleculares. Estos enlaces tienen modos de flexin y tensin entre 1300- a 2500-nm del espectro electromagntico.Las caractersticas de absorcin observadas son manifestaciones de reflejos o tonos de primero y segundo orden y la combinacin de tonos de modos fundamentales que ocurren en la regin media del infrarrojo. El SWIR es particularmente sensitivo a ciertas molculas y radicales, incluyendo OH, H2O, NH4, CO3 y los enlaces del catin OH tales como Al-OH, Mg-OH y Fe-OH. Las posiciones caractersticas en el espectro de cada mineral y sus formas tpicas son funcin de los enlaces moleculares presentes en el mineral. Las variaciones en su composicin qumica pueden ser detectadas en el tamao y posicin de las caractersticas de cada espectro, el cual cambia consistentemente por la sustitucin de elementos. El espectrmetro SWIR es parcialmente sensitivo a variaciones de cristalizacin, pero podra no detectar cambios primarios en la estructura molecular. Un tpico espectro consiste de varias caractersticas de absorcin. La Figura 1 ilustra los diferentes aspectos de un espectro de absorcin tpico, incluyendo la posicin de sus ondas, profundidad y ancho (alto completo, medio-ancho mximo). Se muestra tambin un perfil generalizado denominado hull o continuun.

Los minerales pueden ser distinguidos no solamente en base a sus caractersticas distintivas y las posiciones de sus ondas sino tambin por el carcter de su perfil sin deducir el hull. Ejemplos comunes de minerales de alteracin son mostrados en la Figura 2. La identificacin de minerales est basada en la posicin de las ondas, su intensidad, forma de la depresin relacionada a la absorcin y la forma total del espectro.

Las longitudes de onda en la zona de onda corta del infrarrojo no son adecuadas para la mayora de los silicatos anhidros. Adems, es difcil identificar minerales presentes en cantidades menores que el 5% a menos que la muestra sea una simple mezcla con cuarzo y que el mineral sea altamente reflectivo. La reflectividad o reflectancia al infrarrojo varia segn las diferentes especies de mineral. En mezclas de minerales activos al infrarrojo el mineral dominante y tpicamente ms reflectivo, es fcilmente identificable, sin embargo, como regla general, 10% o ms de un mineral debe de estar presente para su positiva identificacin. Donde estn presentes minerales de baja reflectancia, su reconocimiento requerir del 20% o ms cantidad del mineral existente en la muestra (por ejemplo: carbonatos, cloritas).

Composicin Qumica de los Minerales: Las variaciones en la qumica del mineral son mayormente detectadas por cambios en la posicin de las ondas o cambios en la forma del perfil generalizado o hull del espectro. La presencia de hierro en la mayora de los minerales resulta en una fuerte inclinacin positiva entre 1,300 a 1,900 nm. Una comparacin del espectro del clinocloro rico en Fe y del rico en Mg se muestra en la Figura 3. La variacin qumica en el grupo de los carbonatos se manifiesta por un cambio en la posicin de su caracterstica mayor en funcin de la presencia de diferentes cationes. La caracterstica dominante vara ampliamente, incluyendo la magnesita (Mg) a 2,300 nm, dolomita (Mg, Ca) a 2,320 nm, calcita (Ca) a 2,330 nm y rodocrosita (Mn) a 2,360 nm. Variaciones qumicas en el grupo de la alunita son manifestadas por cambios en la posicin 1,480-nm, con valores que varan de 1,461 (NH4), a 1,478 nm (puro K) a 1,496 (Na) a 1,510 nm (Ca.). Los ejemplos de los cuatro espectros son mostrados en la Figura 4. Dependiendo de la calidad de los espectros de referencia es posible que se requiera datos adicionales petrogrficos, de SEM, o anlisis con el microscopio electrnico de ensayes microscpicos, para definir una variacin observada por un cambio en su composicin qumica La variacin en la composicin de un mineral es mejor evaluada con muestras monominerlicas; sin embargo, mediante la tcnica SWIR podra ser posible definir las variaciones en algunas mezclas de minerales.

RECOLECCION DE DATOS Y ANALISIS

Recoleccin de Datos

Entender las variables que afectan al espectro de cada mineral es indispensable para la interpretacin de los grupos de datos espectrales. Estas variables incluyen el tamao de granos, transparencias, contenido de sulfatos, total reflectividad, contenido de agua, contenido de elementos pesados, contaminantes (por ejemplo: aceite, material orgnico) orientacin de minerales (por ejemplo: micas) y mezclas de mineral. Se debe adoptar un procedimiento correcto en la recopilacin de datos para minimizar los efectos de estas variables. Un mnimo de dos espectros por muestra es necesario, con el objeto de poder reproducir los datos y para probar la heterogeneidad de las muestras. Mediante el anlisis de la masa de un prfido, sus vetas, fenocristales, rellenos de oquedades, impregnaciones en las fracturas o cortes y superficies intemperizadas, el colector de datos puede identificar varios minerales en una muestra. Descripciones claras de simples observaciones -por ejemplo: color, textura, venillas o fracturas, envolturas de vetas y su estado de intemperismo, son importantes para una mejor interpretacin de las imgenes espectrales.

Los tipos de muestras y el proceso de muestreo podra tambin afectar a las imgenes espectrales. Muestras de mano, polvos, chips, lquidos y porciones de muestras rechazadas de ensayes, pueden ser analizadas algunas variaciones menores en cada espectro. Muestras que han sido pulverizadas (por ejemplo: pulpas analticas) comunmente producen imgenes espectrales bastante degradadas aunque las caractersticas de los espectros son similares. Las pulpas son mayormente hechas con pulverizadoras de anillo que generan calor durante el proceso de molienda. El anlisis de arcilla, en particular, no ser preciso si la estructura del mineral cambia con el calor. El anlisis estndar por XRD para arcilla tambin se realiza sin el uso de pulverizadoras de anillo por la misma razn.

La estabilidad del instrumento deber ser considerada en la evaluacin de las imgenes espectrales, particularmente en condiciones de campo variables. Sin calibracin, la posicin de las ondas cambiar cuando el instrumento se caliente o sea movido. El anlisis estndar de caolinita con el Pima-II muestra un cambio sistemtico en la onda de 2 nm hacia abajo a medida que el instrumento se calienta entre los 22 a 44C. A pesar de ser pequeos (en relacin con la resolucin del espectrmetro PIMA), estos cambios demuestran la necesidad de la calibracin frecuente del instrumento. Una buena prctica de laboratorio tambin incluye el uso de la calibracin con muestras estndar y el guardar los files de calibracin como referencia para chequeos futuros del instrumento. Algunos trabajadores han reportado variaciones de 2 nm en slo 10 mediciones.

El muestreo con intervalos ms pequeos generalmente produce la informacin ms til. Para el mapeo la ubicacin de las muestras puede ser distribuida siguiendo un reticulado e incluir suelos o puede estar relacionada a los afloramientos. El procesamiento de datos y su evaluacin, coincidente con el mapeo, puede tener un impacto directo en el programa de exploracin que se est ejecutando.

Anlisis y Procesamiento de DatosLa identificacin de minerales se basa en su comparacin con imgenes espectrales de referencia, que son registros empricos de las caractersticas del espectro de cada mineral. La observacin visual de los espectros de un grupo de minerales mostrar rpidamente variaciones basadas en numerosos factores, incluyendo la qumica del mineral, temperatura, y su modo de formacin (reflejado en su cristalinidad) y otros cambios ms stiles. Entonces el activo mas importante del usuario, es tener una gran coleccin de referencias bien definidas o bases de datos espectrales creados con muestras representativas de una amplia variedad de depsitos, ms sus condiciones externas y caractersticas geolgicas. Los usuarios experimentados son capaces de identificar al ojo muchas caractersticas del espectro de los minerales, al mismo tiempo que se obtienen sus espectros. An los usuarios que se inician pueden aprender rpidamente las caractersticas SWIR de los minerales bsicos ms importantes en su rea de estudio. Solamente se requiere muy pocos minerales para poder caracterizar un rea, que ciertamente tambin permite el rastreo de la variabilidad de slo una especie de mineral. Las bases de datos de referencia son extremadamente tiles para agudizar la habilidad con el software para hacer una identificacin automtica.

La identificacin automtica puede ser de mucha ayuda cuando se trabaja con grandes cantidades de datos en reas bien definidas. Para poder adquirir resultados de ptima calidad, variaciones en escala del depsito deben de ser observadas y guardadas por el usuario, usando bases de datos de referencia creados para tal depsito. Usando algoritmos, la informacin o datos especficos de un yacimiento o de regiones son cruciales para obtener resultados confiables de minerales cuya composicin es una mezcla. La identificacin de mezclas complejas requerir conocer el contexto geolgico, la experiencia del usuario y el establecimiento de muestras de referencia con informacin adicional, por ejemplo: petrografa, XRD, y anlisis SEM, pero puede ser difcil con los algoritmos disponibles en la actualidad.

El software para procesamiento de datos permite la individualizacin del perfil generalizado o hull del espectro (ver Figura 1), normalmente seguido por la evaluacin de posicines caractersticas y sus intensidades y anchos. Existen varios mtodos para extraer el espectro diagnstico de los espectros que son medidos. Dos mtodos comunes son (1) el coeciente del perfil o hull que es un mtodo elstico que quita los efectos de los valles o profundidades de la variable inclinada y (2) la primera derivada que quita los efectos del back ground enfatizando los cambios en la respuesta obtenida. Una variedad de paquetes de software son comercialmente disponibles, siendo los ms flexibles los que permiten importar datos de una variedad de fuentes (de espectrmetros o escaners). Se debe de tener mucho cuidado al obtener los datos asegurndose que la informacin sea tratada de la misma manera, por ejemplo, todas las posiciones caractersticas basadas en la posicin del cociente hull o de su primera derivada.

En algunos casos, el uso de una sola posicin caracterstica, profundidad o el cociente de profundidad de dos caractersticas puede resultar en poder delinear en forma generalizada las zonas de alteracin. Esta forma de extraccin de datos con un programa de computacin puede ser realizado muy rpidamente; sin embargo, los datos deben de ser cuidadosamente evaluados por un usuario experimentado para confirmar que la comparacin es con un material similar y con ensambles de minerales de caractersticas comparables. Ya que las posiciones de las ondas de diferentes minerales se sobreponen, se puede producir resultados inexactos basados en una sla caracterstica. Por ejemplo, la caracterstica en AL-OH 2,200 nm podra representar alunita, pirofillita, caolinita, dickita, illita, capas mezcladas de illita/esmectita o muscovita, las cuales obviamente tienen diferentes implicancias en trminos del modelamiento geolgico de yacimientos. Las imgenes espectrales de dichos datos deben ser obtenidas cuidadosamente. Anlisis individuales podran medir falsos datos, dando como resultando caractersticas falsas.

Porcentajes de Minerales: Un objetivo comn del anlisis SWIR es determinar no solamente los minerales presentes en una muestra, sino tambin sus porcentajes relativos. Muchos programas de software intentan obtener los porcentajes relativos de las mezclas de minerales como parte del paquete. Esta tarea es un desafo debido a la falta de conocimiento relacionado a los coeficientes de absorcin con los lazos moleculares detectables en el rango del espectro electromagntico del SWIR. La informacin de las imagenes espectrales indica que los minerales mezclados aparentemente no estn presentes en configuraciones lineales, pero preferentemente como una funcin de esos desconocidos coeficientes de absorcin. Por consiguiente las intensidades de las caractersticas de absorcin no pueden ser usadas como una correlacin 1:1 para relacionarlas directamente con la cantidad de mineral presente. Por ejemplo, una clorita de hierro absorber ms energa en sus ondas diagnsticas y reflejar menos energa en el detector que un mineral que contiene aluminio: una muscovita que ms certeramente refleja la energa absorbida. Adems hay un problema sobre el efecto en las matrices cuando minerales no activos al infrarrojo estn tambin presentes y absorven pero no reflejan la exitacin de la energa.

En algunos casos cuando los coeficientes de absorcin son ms similares a los minerales en cuestin, los espectros resultantes pueden ser tratados esencialmente como una mezcla lineal. La clave para obtener resultados precisos se basa en obtener archivos de imgenes espectrales de calibracin relacionados con las muestras bajo investigacin. Se debe escoger minerales de una sola composicin como puntos terminales para que los modelos de mezclas sean certeros. La precisin del algoritmo de mezclas puede ser tan buena como un 4%, sin embargo, esto vara dependiendo del algoritmo en el software, los materiales en la mezcla, y su relativa abundancia.

La instrumentacin es tambin un factor limitante para producir resultados precisos. El PIMA-II tiene aproximadamente de 5- a 6-nm de resolucin y las muestras son tomadas en intervalos de 2-nm. Este exceso de muestreo es hecho para mejorar la reproducibilidad del mtodo; sin embargo, esto no necesariamente mejora la precisin y lleva a una percepcin artificial de obtener una resolucin de 2-nm. Es por ello, que el lmite del mtodo en relacin a la resolucin de las posiciones de las ondas se mantiene entre 5 y 6 nm.

CASOS ESTUDIADOS

Los siguientes casos estudiados ilustran el uso del SWIR en la exploracin minera. Todos los anlisis fueron recopilados con el espectrmetro PIMA-II. Estas muestras enfatizan el uso de la tcnica SWIR como una herramienta de mapeo para integrarlo con otros tipos de informacin. Los ejemplos incluyen mapas de alteraciones, logeos de perforacin detallados e integracin con datos de geoqumica, petrografa y datos e imgenes espectrales. La identificacin de minerales y las variaciones de posicin de sus caractersticas espectrales son mostradas para definir zonas de alteracin y proveer indicadores o guas hacia la mineralizacin. Sin embargo, la aplicacin a ciegas de datos digitales puede llevar a resultados falsos basados en un muestreo inadecuado o en una mala interpretacin de las variaciones espectrales.

Depsitos Aurferos Epitermales de Alta Sulfuracin

Las caractersticas generales de los depsitos de alta sulfuracin son muy conocidas y estn resumidos por Arribas (1995), quien incluye numerosos ejemplos de yacimientos alrededor del mundo. Estos depsitos son muy conocidos por contener minerales de alteracin de granos extremadamente finos, tpicamente de apariencia homognea. Los minerales que son activos al infrarrojo y se forman en estos ambientes son mostrados en la Tabla 2. El mapeo de campo de alteraciones tpicamente se basa primero en los grados de variacin de la alteracin de silcea variando de cuarzo lixiviado, cuarzo oqueroso (vuggy quartz) a zonas de cuarzo reemplazando a otros minerales. Sin embargo fuera de las reas dominadas por cuarzo, los ensambles de alteracin son comunmente mapeados durante los programas de exploracin como alteracin arglica avanzada o como alteracin arglica. La identificacin de minerales individuales, algunos de los cuales son crticos para definir zonamiento es extremadamente difcil. El uso de la espectroscopa SWIR permite la identificacin de los principales minerales de alteracin en forma fcil y rpida.

Depsitos de Oro Epitermales de Baja Sulfuracin

La alteracin en depsitos de baja-sulfuracin se caracteriza por las texturas de reemplazamientos de adularia y calcita dentro de vetas de cuarzo con gradaciones hacia las rocas de caja a zonas de illita, illita-esmectita e illita-esmectita-clorita. Calcita tambin puede ocurrir dentro de la zona de alteracin. La variacin en alteraciones de arcilla hacia afuera de la mineralizacin es tpicamente muy dificil de definir en el campo, pero podra ser detectado con el SWIR. Las caractersticas de estas zonas estn bien descritas por numerosos autores, incluyendo White y Hedenquist (1990) y Sillitoe (1993). El ancho de las zonas de alteracin vara de centmetros a metros. Las zonas calentadas por vapor de alteracin arcillosa avanzada podran tambin tapar o desarrollarse lateralmente de mineralizacin de baja-sulfuracin. La diferencia de estas zonas de sistemas de alta-sulfuracin es crtica para la exploracin en este medio ambiente. La Tabla 2 es un listado de minerales encontrados en ambientes de baja sulfuracin que han sido calentadas por vapor.

Depsitos Volcanognicos de Sulfuros Masivos (VMS)

El mapeo de alteraciones es un aspecto importante en la exploracin por yacimientos VMS en reas donde la distribucin de metales podra proveer informacin limitada. Tpicamente, la distribucin de las zonas de Fe y Mg clorita y de sericita (muscovita) son usadas como guas hacia lentes mineralizados. Las arcillas podran tambin ser una parte importante en algunos sistemas. El estilo de alteracin vara, dependiendo de las caractersticas del depsito; Franklin (1993) da diferentes modelos. La litogeoqumica es comunmente empleada para diferenciar tipos de alteracin, pero el uso del espectrmetro SWIR podra tambin proveer informacin directa valiosa con relacin a la mineraloga de alteracin.

Depsitos Relacionados a Intrusivos Muchos tipos de depsitos ocurren en ambientes relacionados a intrusivos. El mapeo de alteraciones tiene aplicacin en mapeos y zonamientos regionales y locales. Tal como se muestra en la Tabla 2, una amplia variedad de minerales de alteracin pueden estar presentes en este ambiente y pueden ser usados para enfocar la exploracin hacia un objetivo especfico.

CONCLUSIONES

La espectrografa SWIR es una herramienta que ayuda al mapeo de campo durante la exploracin minera. La habilidad para diferenciar rpidamente los minerales de alteracin de grano fino en el campo, nos permite incrementar el conocimiento del proyecto que se est estudiando y los resultados SWIR pueden ser aplicados inmediatamente al programa de exploracin. Mayores refinamientos en el ensamble de minerales de alteracin, incluyendo el uso de otras tcnicas analticas, proporcionar datos importantes para el desarrollo de modelos geolgicos del yacimiento y para los programas regionales de exploracin.

La coleccin de datos SWIR debe ser hecha por un operador con estudios de geologa entrenado para el SWIR.

Permitir el uso de los ensambles de minerales dominantes en un mapeo preliminar.

Subsecuente proceso de datos de las posiciones claves en los espectros y de otras caractersticas del espectro para una posterior re-evaluacin de la alteracin.

Se debe seleccionar con el objeto de obtener ensambles de alteracin completos del yacimiento.

Anlisis Petrogrficos y de XRD que puedan relacionarse con las imgenes espectrales SWIR que se obtengan

REFERENCIAS

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