Muestreo Geoestad. Geome. Expo. UNI

1

M.Sc. Samuel Canchaya Moya

Tel. 4192640

[email protected]

[email protected]

Universidad Nacional de Ingeniería

Facultad de Ingeniería Geológica y Metalúrgica

XVI Seminario Internacional de Geología

Julio 2012

Promoción de Ingenieros Geólogos UNI - 2012-I

MUESTREO

� Creo que todos nosotros entendemosla importancia del MUESTREO

� Todos aspiramos a la CALIDAD

� Los procedimientos de QA/QC convenientemente aplicados pueden ser herramientas para lograr y controlar la CALIDAD

� Es bueno saber que actualmente casi todos aplican el QA/QC

� Sin embargo el QA/QC se aplica prioritariamente en la fase del análisis químico de la muestra y su preparación mecánica previa.

� Se descuida el aseguramiento y control en la fase del MUESTREO PRIMARIO, fuente principal y más importante de los errores

2

3

Estructura general de los errores:

EG = Error GlobalEM1 = Error en la fase de muestreo primarioEM2 = Error en la fase de muestreo secundario

o de preparación mecánicaEA = Error analítico

EG = EM1 + EM2 + EA

¡Los errores son aditivos!

Aplicación actual del QA/QC

Sesgo

% Fase

1000Muestreo primario

50Muestreosecundario

0.1 a 1 Análisis

Según: Gy (1999:10)

Actividad% Error

relativo

Muestreo 100 a 1,000

Transporte y almacenamiento 1 a 100

Preparación mecánica, reducción

10 a 100

Preparación química 5 a 20

Análisis 0.1 a 5

Compilado a partir de: Gy (1999:10); Gy & Francois-Bongarson(1999) y Paski (2006)

QA/QC QA/QC

La práctica del QA/QC

� El Aseguramiento de la Calidad(“Quality Assurance”) es el

conjunto de acciones sistemáticas y preventivas para asegurar la calidad y confianza en el muestreo y análisis.

� El Control de la Calidad (“Quality Control”) es el conjunto de actividades o técnicas para monitorear, identificar errores y realizar acciones correctivas durante el muestreo y análisis.

� Una de las acciones mas difundidas dentro del QA/QC es “intercalar” adecuadamente muestras de control dentro de cada lote de muestras a analizar.

� Internacionalmente la proporción aceptada de muestras de control es 20%

5

012345678910

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Max

Min

Muestras Gemelas

MG

y=x

Línea límite

Mues tras fallidas

Proporción recomendable de muestras de control

6

Tipo de control Frecuencia % recomendado

Muestras gemelas (duplicados de campo) 1 de 30 a 50 2

Duplicados gruesos 1 de 30 a 50 2

Duplicados de pulpa 1 de 30 a 50 2

Estándar bajo1 de 20

alternando

2

Estándar medio 2

Estándar alto 2

Blancos gruesos 1 de 30 a 50 2

Blancos finos 1 de 30 a 50 2

Duplicados externos 1 de 20 4

TOTAL: 20

Modificado a partir de Simon (2007)

2

El muestreo primario: Sigue siendo la “Cenicienta” de la actividad minera� QA/QC preferentemente aplicado al análisis y

su preparación mecánica previa.

� Siempre es más fácil adquirir equipos de análisis químico cada vez más sofisticados; por el contrario es difícil obtener aprobación de las Gerencias para cortadoras de rocas, cuarteadores rotatorios, homogenizadores, etc.

� Cantidad de publicaciones sobre análisis químico es más de un centenar de veces más que las relacionadas con el muestreo.

� Cursos específicos de muestreo son casi inexistentes en universidades e institutos; mientras cursos de análisis químico son obligatorios.

� Responsables de análisis químicos son especialistas de gran calificación y bien pagados. “Muestreros” considerados de menor rango y con escalas más bajas de remuneraciones

7

Conclusiones:

� QA/QC preferentemente aplicado al análisisy su preparación mecánica previa.

� Fase de muestreo primario es la más importante; además genera mayor proporción de errores.

� Muestreo sigue siendo cenicienta de la actividad minera.

� Geólogos de muestreo y muestreros no son debidamente seleccionados, capacitados ni bien remunerados.

8

Recomendaciones:

� Protocolos de muestreo

� Implementar Cadena de Seguridad del Muestreo

� Minimizar errores en la fase de muestreo primario durante:� Elección del tipo más adecuado de muestreo� Definición de la malla o distancia óptima de muestreo� Medición sistemática de la desviación de taladros� Reducción del tamaño de los fragmentos que se constituirán en incrementos

de la muestra.� Homogenización adecuada previa a cualquier ejercicio de reducción de

volumen.

� Cantidad, peso y granulometría de incrementos de las muestras deben ser determinados con procedimientos actualizados (Gy 1999; Paski 2006).

9 10

El error fundamental (EF) de muestreo(según Pierre Gy):

Error fundamental de muestreo EF: Es la varianza de las diferencias entre los valores reales y los estimados por las muestras.

Fórmula de la varianza del error fundamental de muestreo:

s2 = Kd3 (1/MS-1/ML)Donde:

� ML Masa del lote (grs)� MS Masa de la muestra (grs)� d Diámetro máximo de las partículas (cm)� K Constante representada por la fórmula: K = c g f l

� c factor de composición mineralógica (gr/cm3)� g factor de distribución de tamaño (s/dimensión)� f factor de forma de las partículas (s/dimensión)� l factor de liberación; l e (0, 1); (s/dimensión)

Nomograma de preparación de muestrasCONSTANTE DE MUESTREO C= 4 PARA COBRE TOTAL

2 "

1.E-08

1.E-07

1.E-06

1.E-05

1.E-04

1.E-03

1.E-02

1.E-01

1.E+00

1gr 10gr 100gr 1Kg 10Kg 100Kg

PESO DE LA MUESTRA EN GRAMOS

VA

RIA

NZA

DE

L E

RR

OR

FU

ND

AM

EN

TAL

PRECISIÓN %

0,1

1

10

100

5

MUESTREADOR

PRIMARIO 50 KG

CHANCADOR DE

CONO A - 1/4”

2 CUARTEADORES

ROTATORIOS EN SERIE

500 GR

CONMINUCION

A MALLA - 10

50 GR

MUESTREADOR

ROTATORIO

PULVERIZADOR

DE OLLA

…Recomendaciones:

� Comprar equipos y aparejos de muestreo adecuados.

� Utilizar siempre las mejores herramientas y verificar sistemáticamente que estén en buen estado: Protocolos de verificación sistemática (“check lists”) de equipos

y herramientas de muestreo

� No escatimar esfuerzos por lograr una muestra representativa, bien conservada y no contaminada: Implementar Cadena de Seguridad.

� Muestreo superficial de rocas y estructuras con cortadoras de disco diamantado.

12

3

Muestreo de afloramientos de estructuras con cortadoras de disco

Forma tradicional de muestreo

14

Mortero Platner

15

Homogenizador portátil …Recomendaciones:

� Mallas de muestreo y distancias óptimas de muestreo se deben definir con procedimientos geoestadísticos.

� QA/QC del muestreo primario debe incluir pruebas frecuentes de R&R

� Todo protocolo de muestreo debe estar refrendado por tests de heterogeneidad y de sesgo en las fases más críticas.

� Programar auditorías anuales de muestreo, preferible realizadas por empresas externas.

� Uso recomendable: guantes desechables o toallas húmedas descartables aspersores para humedecer testigos (en lugar de brochas), cuarteadores rotatorios (en lugar de mantas de cuarteo), etc.

16

ERR %

50

30

10

20

40

0

60

17

Implementos Recomendables y No recomendables � �

�

�

�

�

� �

Cuarteadores recomendables

18

4

19

Reducción del volumen de muestra:

Método Típica

DER

Recomendación

Cuarteo manual (manteo)

10 No recomendable

“Splitter” 1 Alimentación debe ser adecuada

Divisor rotatorio y Riffle

0.1 Buena reducción

Desviación estándar relativa (DER) según Paski (2006)

Manta de

cuarteo

…Recomendaciones:

� Conformar el equipo de muestreo con los mejores y más calificados recursos humanos. Capacitación y calificación permanentes. Buena remuneración.

� Controlar y/o minimizar pérdida de finos, generalmente con alto contenido de minerales valiosos; especialmente durante perforación lavado y corte de testigos.

� Implementar uso de código de barras posibilitando registro directo de mediciones y datos de laboratorio con sistemas automatizados.

� Desterrar prácticas inadecuadas en la manipulación de testigos: apilar cajas destapadas o caminar sobre ellas; uso de brocha, transporte y almacenamiento deficientes, etc.

20

Como NO se debe almacenar testigos

21

Existe formas más adecuadas

22

Muestreo de material suelto de testigos

Aplicación correcta del QA/QC

Sesgo

% Fase

1000Muestreoprimario

50Muestreosecundario

0.1 a 1 Análisis

Según: Gy (1999:10)

Actividad% Error

relativo

Muestreo 100 a 1,000

Transporte y almacenamiento 1 a 100

Preparación mecánica, reducción

10 a 100

Preparación química 5 a 20

Análisis 0.1 a 5

Compilado a partir de: Gy (1999:10); Gy & Francois-Bongarson(1999) y Paski (2006)

QA/QC QA/QC




Julio 2012


5

25

El concepto del Soporte

� La muestra es siempre un diferencial de volumen (dv), si se compara con el Volumen (V) mayor al que representa.

� Cuando se asigna un valor encontrado en el dv, a un volumen mucho mayor V se produce un error denominado error de extensión.

� Aún cuando se envía del campo una muestra apreciable (algunos kilos de muestra) los analitos de laboratorio no pasan de 1 gramo, en el mejor de los casos.

� Una reducción drástica del volumen de la muestra, asociado generalmente a una conminución sucesiva, es la principal fuente de error

V

dv

Diferentes configuraciones de bloques en malla regular

100 m

10

0 m

al

l

10.3 30.20.1

0.01

0.5 0.6 2 5 6 10

0.06

0. 1

0.02

0.03

0. 2

0. 3

0. 5

1.0

0.04

Cσ0

2

para a =170 para a = 50

l

l

l

Modelos esféricos para la estimación de varianzas de extensiones elementales

(Modificado a partir de a partir de JOURNEL & HUIJBREGTS (1978)

Relación entre la precisión y el costo asociado a diferentes mallas de perforación

E V v V V v v2 2σσσσ γγγγ γγγγ γγγγ==== −−−− −−−−( , ) ( , ) ( , )VARIANZA DE ESTIMACION:

10

200

50

30

100 70.5 50141 METROS

COSTOS

RELATIVOS84 1621

200

50

100

ERROR

Mapeo variográfico:

29

� Para detectar las principales direcciones de ANISOTROPIA; e indirectamente flujos de mineralización.

� Para definir radios de elipses de influencia

� Para que funcione se requiere buena densidad de muestreo

N22°W

N68°E

90°

30

El efecto pepita (C0)

Este efecto ocurre principalmente:• Cuando se tiene gran variabilidad local

• Cuando ocurre Au grueso• Refleja errores sistemáticos de muestreo o analíticos

0.000

0.026

0.052

0.078

0.104

0 25 5 0 75

Semivariance

Separation Distan ce (h)

Var iograma de Au g/ t ID=2. 50m

Spherical model (Co = 0.04000; Co + C = 0 .07800; Ao = 20.00; r 2 = 0.196;

0.000

0.095

0.190

0.285

0.380

0.00 25.00 5 0.00 75.00

Semivariance

Separation Distance ( h)

Spherical model (Co = 0 .00010; Co + C = 0.22000; Ao = 16.00 ; r2 = 0.302;

0. 000

0. 106

0. 211

0. 317

0. 422

0 25 50 7 5

Semivariance

Separ ation Dista nce (h)

Sp her ic al mode l (Co = 0 .139 30; Co + C = 0.29 660; Ao = 4 6.70 ; r2 = 0. 393;

Mejor solución

AUMENTAR EL SOPORTE

6

31

Ensayo al fuego

25-50 g

muestra

OX-Pb

Mezcla fundenteNitrato de plata

+ 1100 °C

10%

HCL

Separación del régulo de Pb de la escoria

Lavado del régulo de Pb

+ 940 °C

Separación del botón de Au

del OX-Pb que es absorbido por la copela

Disolución del

botón de Au con ácidos

• Gravimetría• AA

• ICP

COPELACION

FUSION

Manto silíceo en el Tacaza muestreado sistemáticamente por canales con cortadora portátil

32250 m

Estructura mineralizada

Fracturamiento

1,600 muestras

Densidad de muestreo en canales

86 69310

86 69338

86 69365

86 69393

86 69420

4744 00 474433 474467 474500

NORTE

ESTE

8669310

8669338

8669365

8669393

8669420

474 400 47443 3 474467 474500

NORTE

ESTE

0.000

0.026

0.052

0.078

0.104

0 25 50 75

Semivariance

Separ atio n Distance ( h)

Var iograma de Au g/t ID=2.50m

Spher ical model (Co = 0.040 00; Co + C = 0.078 00; Ao = 20.00; r 2 = 0.196; RSS = 5.82 3E-03)

0.000 0

0.023 1

0.046 1

0.069 2

0.092 3

0 25 50 75

Semivariance

Separation Distance (h)

Variograma Au g/ t ID=5. 0

Spherical mod el ( Co = 0.04000; Co + C = 0.079 00; Ao = 1 9.00; r2 = 0.280;

RSS = 2.007E-03)

33




Julio 2012


35

BASE CONCEPTUAL: EL CONCEPTO DE ROCA TOTAL:

� En los yacimientos de baja ley, como los pórfidos de Cu-Mo, las menas sólo llegan a constituir el 1 a 2 % de la roca; el resto son gangas (cuarzo, silicatos, óxidos y oxisales); en los yacimientos de Au epitermal esta proporción es aún más crítica.

� En toda operación minera y de beneficio de mineral (chancado, lixiviación, flotación), las gangas son las

protagonistas (pudiendo llegar a constituir el 97 a 98% de la roca).

� Problemas como: disminución del throughput, resistencia a la conminución, consumo de energía, consumo de ácido, recuperación, pérdidas metalúrgicas, etc.; generalmente tienen que ver mucho más con las gangas que con las menas.

ANALISIS QUIMICO

ANALISIS TEXTURAL

ANALISISMINERALOGICO

py

cp-IIcp-II

qz

ser

100µ

py cp-I

50µ

%Cu, g/t Au, %Mo, oz/t Ag, As ppp, Bi ppm, etc.

Cu Secuencial: CuT, CSAc, CuSCN, CuRCianurabilidad: AuCN, AgCN

ANALISISFISICO-MECANICO

CARACTERIZACIONCARACTERIZACION

GEOMETALURGICAGEOMETALURGICA

0%

20%

40%

60%

80%

100%

% e

n P

es

o

881 883 894 898 901 907 910

Proye c to

% D E GAN GA S EN EL N IVEL 3550Otros

Sul fatos

Carb on ato s

Epído ta

Tu rma li na

Pla gi o cl as as

K-Fe ld e sp ato s

Clo rita s

Bio tita

Piro fi l ita / Tal c o

Mu sc ovi ta

Cao li n ita

Esm ec tita s

Cua rzo

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

% p

es

o

1 2 3 4 5 6 7

Pro ye cto

% D E SULFURO S NIVEL 3550

Dige ni ta

Co vel ita

Ca lc os ita /Dj u rl e ita

Mo l ib de ni ta

En argi ta/Ten na nti ta

Ca lc op iri ta

Pi rita

7

DIAGRAMA DE FLUJO: Implementación de Modelos Geo-Metalúrgicos

OBJETIVOS

Modelo Geo-Met

Obtener base de datos mínima para diseñar

pruebas metalúrgicas

Encontrar relaciones entre las variables de entrada X i

(mineralógicas) con las de salida Y i (metalúrgicas):

Y i = f (X i)

Análisis mineralógico sistemático (AMS) de las

variables de entrada críticas para construir el

modelo Geo-met

INICIO

CaracterizaciónMineralógica Piloto

PruebasMetalúrgicas

FASE I

FASE II

FASE III

Actualización 38

La importancia de la textura

Roca A 70 % cuarzo

30 % de muscovita

Roca B 70 % cuarzo

30 % de muscovita

cuarzo

muscovita

Modelamiento Geológico 3D:

40 October 2005

Modelamiento de Arcillas a partir de muestras de Blast-Holes

Flotación

Lixiviación

D ES CR I PT IONE xtremel y Weak 0.2 5-1

V ery W eak 1-5We ak 5-25

Medi um St rong 25-50

S trong 5 0-100R5 -I V ery S tron g 100-15 0

R5- I I V ery S tron g 150-20 0

R5- II I V ery S tron g 200-25 0S tremel y St ro ng > 250

HA R DN ES S - S TR EN GTH OF I NT AC T R OC KH AR D NE SS

R0

R 5

UC S (MPa )

R6

R1R2

R3

R4

Identificación de zonas de diferente competencia mecánica – Carga Puntual en MPa

Ejemplo de variogramas de Gangas42

8

43

Modelo Geológico de bloques

Este Norte Cota % Zn Alt Lit

655600 8834567 4509 0.52 4 12

655675 8835772 4484 1.23 4 12

655750 8836977 4459 2.01 4 12

655825 8838182 4434 0.56 4 12

655900 8839387 4409 1.08 2 12

655975 8840592 4384 3.45 2 12

656050 8841797 4359 0.87 4 13

Litología, Tipo de

alterac., %Zn, g/t Ag.

Base de datos tradicional

Tomado de Canchaya (2009)

44

Modelo Geológico de bloques


655600 8834567 4509 0.52 4 12

655675 8835772 4484 1.23 4 12

655750 8836977 4459 2.01 4 12

655825 8838182 4434 0.56 4 12

655900 8839387 4409 1.08 2 12

655975 8840592 4384 3.45 2 12

656050 8841797 4359 0.87 4 13

Litología, RQD,

Tipo de alterac., %Zn, g/t Ag,

MPa, %ARCs,

%sid, granulom.,

%Rec., etc.


Tomado de Canchaya (2009)

45

Modelo Geo-metalúrgico de bloques


655600 8834567 4509 0.52 4 12

655675 8835772 4484 1.23 4 12

655750 8836977 4459 2.01 4 12

655825 8838182 4434 0.56 4 12

655900 8839387 4409 1.08 2 12

655975 8840592 4384 3.45 2 12

656050 8841797 4359 0.87 4 13

Litología, RQD,

Tipo de alterac., %Zn, g/t Ag,

MPa, %ARCs,

%sid, granulom.,

%Rec., etc.

Este Norte Cota % Zn Alt Lit MPa %ARCs %sid RQD %Rec

655600 8834567 4509 0.52 4 12 33 5.5 3.29 25 71.0

655675 8835772 4484 1.23 4 12 56 2.3 2.33 35 72.2

655750 8836977 4459 2.01 4 12 124 7.6 1.02 56 82.0

655825 8838182 4434 0.56 4 12 156 0.6 0.98 87 83.5

655900 8839387 4409 1.08 2 12 250 0.5 0.33 78 85.6

655975 8840592 4384 3.45 2 12 200 2.3 0.45 67 83.1

656050 8841797 4359 0.87 4 13 49 0.25 2.25 80 84.9


Base de datos Geometalúrgica

Tomado de Canchaya (2009) Características fundamentales que debe reunir un buen Modelo Geometalúrgico

46

� Debe ser un modelo esencialmente probabilístico

� Se debe modelar con las mejores herramientas disponibles: Software de modelamiento intrínseco 3D, Geoestadística, analizadores mineralógicos y texturales de alta performance.

� Al final es un modelo de bloques, pero involucrando a todas las variables geometalúrgicas críticas, : mineralógicas, texturales, geomecánicas, etc., que previamente han sido identificadas y modeladas.

� Se basa en análisis sistemáticos cuantitativos o semi-cuantitativos de las variables críticas

� Por lo tanto no se hace a partir de especímenes, sino de muestras, respetando los procedimientos basados en la Teoría del Muestreo.

QA/QC in Mining Reality or Fantasy? S. Canchaya

47

Eventos importantes relacionados:

6 63

Octubre 2013 Lima- Perú

25-7 Dic. Santiago-Chile

48

� Canchaya S. (2008)El Modelo Geometalúrgico.- XIV Congreso Peruano de Geol y XIII Congreso Latinoamericano de Geología; 29 Set – 3 Oct Lima, 6p.

� Canchaya S. (2010) QA/QC Realidado fantasía?.-XV Congreso Peruano de Geología; Lima – Perú. Set-Oct. 2010; 4p.

� Canchaya S. (2011) QA/QC Reality or Fantasy?.- 5thWorld Conference on Sampling and Blending.- Santiago de Chile. Oct. 2011; 8p.

� Fennel M. & Guevara J. & Canchaya S. & Velarde & G. Baum W. & Gottlieb P. (2005) Qemscan Mineral Analysis for Ore Characterization and Plant Support at Cerro Verde.- XXVII Convención Minera; Arequipa-Perú; 11p.

� Gy P. (1956) Nomogramme d’Echantillonnage.- Société de Minerais et Métaux. Paris.� Gy P. (1992) Sampling of Heterogeneous and Dynamic Material Systems. Theories of

Heterogeneity, Sampling and Homogenizing.- Elsevier, New York.

� Gy P. (1999) Sampling for Analytical Purposes.- John Wiley & Sons, New York; 153p. � Gy P. & Francois-Bongarson D. (1999) Seminario de Muestreo de Minerales.- Tecniterrae,

Santiago de Chile. Citado por Alfaro M. (2002) Introducción al Muestreo Minero.- Instituto de Ingenieros de Minas de Chile; 82p.

� PaskiE. (2006) Taller internacional de muestreo geológico.- IIMP & Actlabs; Lima Abr. 2006; 120 p.

� Simon A. (2007) Control SampleInsertionRate: Is there an IndustryStandard?.-XXIII International AppliedGeochemistrySymposium, IAGS; Oviedo, Spain, June 2007; 9 p.

Referencias

9

La concurrencia de los tres aspectos:

49

MUESTREO GEOESTADÍSTICA

GEOMETALURGIA

50

Muchas gracias

M. Sc. Samuel Canchaya Moya

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