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7/26/2019 Control de Calidad Qaqc
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CONTROL DE CALIDAD QA/QC
1. INTRODUCCION
La garanta de la calidad y control de la calidad son componentes esenciales detoda sociedad que Disea y !roduce" en las aplicaciones de la Ingeniera #$sicay de Detalle% Aseguramiento de la Calidad &QA' o Control de la Calidad &QC'" losingenieros QA/QC son los recursos que mantienen el ni(el de calidad de unaempresa de ingeniera y sus productos )nales%
Estos sistemas se *an desarrollado en cola+oraci,n con otros negocios y deingeniera utili-ando lo que se denomina un en.oque multi.uncional% QA/QCtam+in ingenieros de prue+a" para garanti-ar la .uncionalidad total y cumplir
con los requisitos que (an de posi+les demandas de los usuarios del mismo%
Aseguramiento de la Calidad cu+re todas estas acti(idades" diseo" desarrollo"producci,n" instalaci,n" mantenimiento y documentaci,n% El lema es01adecuados a los o+2eti(os1 y 1*acer las cosas +ien la primera (e-1% 3no de losparadigmas m$s utili-ados para la gesti,n de control de calidad es el !lan4Do4C*ec54Act &!DCA'%
En el marco de la e6ploraci,n geol,gica" el prop,sito +$sico de los programasde Aseguramiento y Control de la Calidad &ACC'" tam+in conocidos por sussiglas en ingls como de QA/QC &Quality Assurance/Quality Control'" es
asegurar la integridad de la in.ormaci,n" y en 7ltima instancia garanti-ar quelos datos generados sean de naturale-a y est$ndares tales que permitan suutili-aci,n en estimaciones del recursos y reser(as" control de leyes"reconciliaciones" etc%
8ientras que el Aseguramiento de la Calidad comprende aquellas accionessistem$ticas y preesta+lecidas orientadas a ele(ar el ni(el de la con)an-a deun programa de e6ploraci,n" el Control de la Calidad a+arca los procedimientosrutinarios seguidos para monitorear la calidad% !or lo tanto" mientras que elAseguramiento de la Calidad lle(a implcita la idea de pre(enci,n" el Control dela Calidad se relaciona con la detecci,n de pro+lemas%
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2. CONTROL DE CALIDAD
!or lo general" durante una campaa de muestreo se utili-an dos la+oratorios0uno primario" donde se anali-an todas las muestras ordinarias" y unosecundario" com7nmente un la+oratorio de reconocida reputaci,n" en el cual sereanali-a una porci,n representati(a de las muestras ordinarias pre(iamenteanali-adas en el la+oratorio primario% El programa de Control de Calidadconsiste en la inserci,n sistem$tica de muestras de control en los lotesen(iados al la+oratorio primario" y en el reen(o regular al la+oratoriosecundario de una parte de las muestras ya anali-adas en el la+oratorioprimario" tam+in acompaadas por muestras de control% Tanto en uno comoen otro caso las muestras de control de+en ser preparadas" empaquetadas"numeradas y en(iadas de tal manera que se e(ite" en lo posi+le" su
identi)caci,n por parte de los la+oratorios e(aluados%
Al implantar o e(aluar los resultados de un programa de ACC en la acti(idadgeol,gica" es importante conocer tres conceptos +$sicos" que se descri+en demodo sucinto a continuaci,n0
2.1. PRECISIN
Es la *a+ilidad de reproducir consistentemente una medici,n encondiciones similares%9inculada a errores aleatorios" su e(aluaci,n e6ige reproducir la medici,n
en condiciones tan cercanas como sea posi+le a las e6istentes en elmomento en que tu(o lugar la medici,n original% En el caso del muestreogeol,gico" por e2emplo" tanto la muestra original como la duplicada de+encorresponder a iguales inter(alos" mtodos similares de muestreo" y sede+e pre(er su en(o simult$neo al mismo la+oratorio" de modo que segarantice el empleo de iguales procedimientos de preparaci,n y an$lisis"utili-ando los mismos equipos y reacti(os" y en lo posi+le el mismo
:I;3RA
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personal% !or tanto" es necesario que am+as muestras .ormen parte delmismo lote%
La precisi,n se e(al7a a tra(s del error relati(o &RE'" de)nido como el (alora+soluto de la di.erencia entre los (alores original y duplicado" di(ididoentre el promedio entre am+os (alores" medido en por cientos% ?" identi)ca al inter(alo alrededor del 89 enel cual la pro+a+ilidad de ocurrencia del (alor real es igual al @?% Tanto el 89como el IC que caracteri-an al est$ndar de+en ser esta+lecidos a tra(s de
m7ltiples an$lisis en una serie de la+oratorios de ele(ada reputaci,n tcnica%
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8ediante la inserci,n de est$ndares en los lotes analticos" es posi+le compararel comportamiento del la+oratorio en cuesti,n con el de los la+oratorios dere.erencia% De este modo se e(al7a la pro6imidad al 89 de los (aloreso+tenidos" y se determina la magnitud del posi+le sesgo" en caso de quee6ista% Adicionalmente" es posi+le e(aluar la e6actitud del la+oratorio primariocon relaci,n a otro la+oratorio de re.erencia" o secundario" mediante el rean$lisis en este 7ltimo de algunas muestras pre(iamente anali-adas en ella+oratorio primario" los duplicados e6ternos%
Este mtodo de+e ser utili-ado como complemento al uso de est$ndares%
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+lancos de+e ser cercana a la matri- del material que est$ siendo anali-ado enlas muestras ordinarias%
3. PROGRAMAS DE CONTROL DE CALIDAD
3n programa de Control de Calidad de+e e(aluar su comportamiento en lasetapas esenciales de la secuencia muestreo4preparaci,n4an$lisis" en unes.uer-o por determinar reducir al mnimo el error total posi+le &Long" B>>>'%Las etapas y los par$metros monitoreados en cada una de ellas se muestran acontinuaci,n0
4 8uestreo0 error &o precisi,n' de muestreo%
4 !reparaci,n0 error &o precisi,n' de su+4muestreo= contaminaci,n durantela preparaci,n%
4 An$lisis0 e6actitud" precisi,n y contaminaci,n analticas%
4 Entrada de datos0 e6actitud de la entrada de datos%
Las tres primeras .ases pueden ser monitoreadas a tra(s de la inserci,naleatoria de (arios tipos de muestras de control% Es posi+le super(isar lacalidad de la entrada de datos a tra(s de la do+le entrada independiente de lain.ormaci,n m$s sensi+le%
Algunas muestras de control de+en ser tomadas y/o insertadas por parte delpersonal del proyecto directamente durante el proceso de muestreo% En el casode un programa de per.oraci,n diamantina" por e2emplo" estas muestras sonlas siguientes0
a' 8uestras gemelas &o muestras de un cuarto de testigo'%
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mismo lote que la muestra original% Los duplicados gruesos se usan parae(aluar el error de cuarteo o su+4muestreo%
c' #lancos gruesos%
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g' Duplicados e6ternos%
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a' !RECI
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+a2os" incluso cercanos al lmite de detecci,n" usualmente e6cluidas por otrosmtodos%
4.2. ESTANDARES
!ara la e(aluaci,n de los est$ndares *a+itualmente se construyen gr$)cos decontrol o de %@?89" !RBDE &donde 89 es el me2or (alor resultante de unaprue+a inter4la+oratorios= !R y DE" el promedio y la des(iaci,n est$ndar"respecti(amente" calculados a partir de los (alores o+tenidos al anali-ar losest$ndares insertados'% El sesgo analtico %
Adicionalmente" cuando *an sido utili-ados (arios est$ndares" se construyengr$)cos de e6actitud" en los que se plotean los (alores !Re(ey 89 de cadaest$ndar en los e2es y F" respecti(amente" y que se utili-an para calcular la
e6actitud analtica glo+al%4.3. BLANCOS
!ara e(aluar la contaminaci,n se recomienda preparar gr$)cos de #lancos(ersus 8uestra !recedente" en los que se plotean los (alores reportados paralos +lancos en el e2e " y los (alores de las muestras precedentes en el e2e F%Este tipo de gr$)co permite identi)car claramente los e(entos decontaminaci,n cru-ada de muestras ricas a los +lancos" y la posi+le e6istenciade un patr,n de contaminaci,n%
4.4. DUPLICADOS EXTERNOS
!ara e(aluar los duplicados e6ternos com7nmente se construyen gr$)cos dedispersi,n F4" en los que se plotean los resultados de dic*os duplicados en ele2e " y de las muestras originales en el e2e F" y posteriormente se representala cur(a de regresi,n lineal entre am+as series% Con este )n" se recomienda
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utili-ar el mtodo de Reducci,n al E2e 8ayor &Reduction to 8a2or A6is" o R8A=
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5.1. HETEROGENIEDAD GEOLOGICA
Entre los pro+lemas m$s comunes relacionados con la *eterogeneidadgeol,gica se destacan el uso de redes de e6ploraci,n inadecuadas" errores en
la codi)caci,n de los datos" el uso de programas inadecuados de estimaci,n" lautili-aci,n de personal poco cali)cado" etc% !ara reducir su e.ecto serecomienda utili-ar personal con la me2or cali)caci,n posi+le " prepararcolecciones de muestras patr,n que au6ilien en el logueo" usar mtodos deprocesamiento de los datos" que apliquen mtodos estadsticos +asados en elrango de inuencia" etc%
5.2. TOMA DE MUESTRAS
Entre los principales errores que se cometen durante esta operaci,n se
encuentran los siguientes0 el muestreo predominante del material m$s +landoo .r$gil" o de .ragmentos grandes de material duro en el muestreo de canal= laorientaci,n incorrecta de la lnea de corte en el muestreo de testigo" as comoel muestreo pre.erencial de .ragmentos gruesos en muestras de testigo muy.ragmentado= ignorar los contactos litol,gicos importantes= la introducci,n desesgos en la selecci,n de .ragmentos o inter(alos en el muestreo paradensidad= con.usiones en el etiquetado y el orden de las muestras" etc%
!ara reducir su e.ecto se recomienda usar procedimientos de muestreo quegaranticen una adecuada representati(idad de las muestras" conocer con lamayor e6actitud posi+le la u+icaci,n .sica y la orientaci,n de los sonda2es y los
inter(alos de muestreo" manipular las muestras con e6tremo cuidado" etc%
5.3. MEDICION DE PARAMETROS
Los errores durante la medici,n de los par$metros se producen en (arias .asesde este proceso% Durante la preparaci,n" son .recuentes el c*ancadodemasiado grueso" el uso de tcnicas de cuarteo de)cientes" la insu)cientepul(eri-aci,n" la manipulaci,n incorrecta de las muestras" el empleo de unde)ciente sistema de e6tracci,n de pol(o" etc%
Durante los an$lisis qumicos o .sicos se constata con .recuencia el empleo demtodos analticos inapropiados" el no uso de est$ndares de tipos o ni(elesadecuados" la aplicaci,n de procedimientos incorrectos de c$lculo" ladeterminaci,n de densidad sin considerar la presencia de porosidad en la roca"las alteraciones en el orden de las muestras" etc% Estos errores se potenciancuando el la+oratorio tiene un sistema de)ciente de Control de Calidad" y a7nm$s" por e6trao que pueda parecer" cuando tal programa es ine6istente%
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Al reportar los resultados" es tam+in .recuentes el uso indistinto de (ariados.ormatos de ta+las" n7meros y sm+olos" los errores en las unidades de medidaempleadas" la ausencia de in.ormaci,n so+re los mtodos empleados y suslmites de detecci,n" etc%
!ara reducir el e.ecto de estos errores" se recomienda asegurarse de que ella+oratorio seleccionado emplea procedimientos adecuados de preparaci,n"dispone de instrumental y equipos en +uen estado" y productos qumicos yest$ndares con)a+les" que utili-a procedimientos estandari-ados de reporte" ytam+in de que emplea un sistema adecuado de Control de Calidad y quemantiene sus $reas de tra+a2o limpias y ordenadas%
5.4. ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD
Algunos de los errores (inculados a la preparaci,n de la +ase de datos ocurren
durante la propia introducci,n de la in.ormaci,n%
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Entre las especi)caciones de la norma NI J4>" por e2emplo" se requiere queuna !ersona Cali)cada (eri)que los datos en que se +asa dic*a in.ormaci,n"incluyendo el muestreo" los an$lisis y otras prue+as" descri+a el programa deaseguramiento de la calidad y las medidas de control de calidad" incluyendo lanaturale-a y las limitaciones de la (eri)caci,n" y e6plique cualquier de)ciencia
encontrada &CI8" B>>>'%
El c,digo SORC" por su parte" e6ige que una !ersona Competente in.orme so+rela naturale-a" calidad y correcta selecci,n de los procedimientos de muestreo yde an$lisis de la+oratorio" de los procedimientos de control utili-ados"especi)cando los est$ndares" +lancos" duplicados y controles e6ternos" y si se*an alcan-ado ni(eles acepta+les de e6actitud y precisi,n &SORC" @@@'%
. ERRORES
La pala+ra error pro(iene del latn errareU que signi)ca .allar o equi(ocarseU%Este es un trmino que puede estar in(olucrado a cualquier cosa ocircunstancia que pueda e6istir en el mundo" y est$ asociado directamente conun re.r$n o dic*o muy com7n somos seres *umanos" no somos per.ectos"podemos cometer erroresU" esto es totalmente cierto de+ido a que cada acci,nque reali-a un indi(iduo est$ su2eta de cierto modo a un momentoe6perimental &+ien sea que ese acto sea e2ecutado por primera (e- o se tengauna gran e6periencia so+re ello" un e2emplo muy simple puede ser el acto decaminarU" as tengas toda una (ida caminando se puede cometer el error detrope-ar y caer'" cualquier cosa puede pasar%
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.1. ERRORES ALEATORIOS
:luctuaciones estadsticas en los resultados de las mediciones" que puedenproducirse en los resultados de las mediciones" que pueden producirse en
cualquier direcci,n" de+ido a limitaciones en la precisi,n del instrumento demedici,n" o del mtodo de muestreo o an$lisis%
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#re4F .ue una compaa canadiense" .undada por Da(id Xals* en @K@" sinacti(idad ni +ene)cios conocidos% Era una de esas compaas denominadaspenny stoc5s por (aler menos de d,lar" muy pequeas y especulati(as% >> li+ras de oro en la mina" unaci.ra que para @@? era de B millones y @@ era de ? millones de li+ras% El
descu+rimiento atra2o el inters de Xall
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d,lares" d$ndole un (alor de mercado que se acerca+a a los W%>>> millones ded,lares% El *oy desaparecido Le*man #rot*ers no dud, en cali)car la minaindonesia 1el descu+rimiento de oro del siglo1 en diciem+re de @@W" aunque el(alor ya comen-a+a a caer% La compaa *a+a saltado de la pequea +olsa deAl+erta a la +olsa de Toronto" y de a* al lugar donde todo el mundo quera
estar0 el Nasdaq estadounidense" donde apareci, en agosto de @@W%
!arte de la )e+re (ena por el +oom por entonces con las compaas minerascanadienses" que o+tenan .ondos r$pidamente para )nanciar e6ploracionesdesde la 3R
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El pro+lema es que no *a+a pr$cticamente nada de oro" como descu+ri,:reemont en cuanto reali-, sus primeras e6ploraciones en mar-o de @@% De;u-m$n *a+a estado .alsi)cando las muestras desde el principio" primero con(irutas de oro de su propio anillo de +oda" despus con materiales o+tenidomediante el +ateo en la propia -ona%
Otros ge,logos y e6pertos dudaron de sus muestras" ya que las .ormas no eranlas naturales y las muestras demasiado pequeas% No *a+a .orma de(eri)carlas ya que las rocas siempre se pul(eri-a+an" no se partan por lamitad como se suele *acer para que otros compro+aran el descu+rimiento%
!.3. SUICIDIO Y CRASH
!ero Xall y :reeport un ?% Enseguida se (io que el oro noe6ista%
!oco despus" de ;u-m$n se tira+a de un *elic,ptero de camino precisamentea una reuni,n con :reeport" en unas condiciones nunca aclaradas% La policadictamin, que se trat, de un suicidio" pero desde entonces se *an sucedidotodo tipo de rumores so+re el suceso" desde el asesinato *asta el monta2e% Los
pequeos mercados de (alores de 9ancou(er y Al+erta (i(ieron sus peores2ornadas desde el cras* de @K%
Lo que no *a quedado nunca claro es quin .ue el responsa+le (erdadero del.raude% 8uc*os acusan a de ;u-m$n" pero :elder*o. tam+in es sospec*oso0(endi, acciones de #re4F por (alor de K> millones de d,lares poco tiempoantes de destaparse el esc$ndalo% :ue el 7nico acusado por in.ormaci,npri(ilegiada" pero )nalmente .ue a+suelto% Y>B%
!.4. CONSECUENCIAS
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4 Desplome de las +olsas mundiales en que se transa+an las acciones decompaas mineras y de e6ploraci,n%
4 Reducci,n dr$stica de la e6ploraci,n minera en el mundo%
4 Re(isi,n de nue(as regulaciones y recomendaciones de +uenas
pr$cticas%
4 Aparici,n de c,digos mineros
4 Inicio del QaQc%
$. CODIGOS MINEROS
$.1. CANADA: NI"43"1%1
El prop,sito del Instrumento Nacional J4> es asegurar que la in.ormaci,nengaosa" err,nea o .raudulenta relati(os a las propiedades minerales no sepu+lica y ascendido a los in(ersores en los mercados +urs$tiles super(isadospor los Administradores de 9alores de Canad$ &C
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recursos y reser(as" presentaciones" comentarios orales y sitios He+% El NI J4> cu+re metal.ero" productos energticos s,lidos de arena" metalespreciosos" as como minerales a granel" piedra de .$+rica" piedras preciosas yarenas minerales materias primas%
8uc*as compaas de e6ploraci,n de minerales y mineras canadienses quecoti-an en +olsa lista en la T
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!ro.esionales Tcnicos y Agrimensores &!LATO'" la Asociaci,n de Colegios deA+ogados del
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compaas que incumplen las leyes y reglamentos% Las in.racciones m$scomunes son la compra(enta de (alores por parte de .uncionarios decon)an-a" los .raudes conta+les" y la di(ulgaci,n de in.ormaci,n .alsa yengaosa relacionada con (alores +urs$tiles y empresas emisoras%
1%. ESTIMACION DE RECURSOS
!or estimaci,n de recursos entendemos la determinaci,n de la cantidad demateria prima contenida en un yacimiento o en una de sus partes% La mayorade los recursos y reser(as se calculan en toneladas mtricas" solo la de losmetales preciosos &oro" plata y platino' se calculan en 5ilogramos" losdiamantes en quilates y las reser(as de gas natural" arena" piedras para laconstrucci,n" agua su+terr$neas" se estiman en metros c7+icos% Estacuanti)caci,n .ormal de las materias primas minerales estimada por
procedimientos empricos o te,ricos se denomina In(entario 8ineral% Este a su(e- se e6presa en trminos de recurso y reser(as%
La estimaci,n de recursos es un )n de cada etapa de los tra+a2os deprospecci,n y e6ploraci,n de yacimientos minerales y este proceso continuadurante la e6plotaci,n del dep,sito% Todos los tra+a2os de e6ploraci,n de unyacimiento contri+uyen ante todo a la estimaci,n de las materias primasminerales%
La estimaci,n de recursos/reser(as se considera un proceso continuo que seinicia con la e6ploraci,n y recopilaci,n de la in.ormaci,n seguida de lainterpretaci,n geol,gica y la estimaci,n de recursos% !osteriormente seconsideran los .actores modi)cadores &mineros" metal7rgicos" am+ientales"legales etc%' y se arri+a al estimado de reser(as% Durante las operaciones de lamina los estimados pre(iamente calculados son modi)cados por los resultadosdel control de ley y los estudios de reconciliaci,n% En estos apuntes se *acemayor *incapi en la estimaci,n de los recursos%
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Estos tra+a2os tienen como o+2eti(o .undamental la me2or estimaci,n de la leyy el tonela2e de los +loques de un cuerpo mineral as como determinar loserrores pro+a+les de la estimaci,n con cierto ni(el de con)an-a% La rele(anciade las estimaciones depende de la calidad" cantidad y distri+uci,n espacial delas muestras y el grado de continuidad de la minerali-aci,n%
La cantidad de reser(as de un yacimiento" como uno de los .actores principalesque determinan su (ia+ilidad econ,mica" posee una gran inuencia en la (ida7til del yacimiento" su producci,n anual y la decisi,n )nal de construir laempresa minera%
Los distintos mtodos de estimaci,n de recursos que se emplean en laactualidad son de)nidos por los principios de interpretaci,n empleados y lastcnicas de interpolaci,n espacial% As tenemos los mtodos cl$sicos dec$lculos desarrollados y utili-ados desde los principios de la minera *astanuestros das" que se +asan en procedimientos manuales y donde los
principales par$metros son estimados a partir de la media aritmtica y lamedia ponderada% !or otra parte" los mtodos asistidos por computadoras queincluyen el mtodo de ponderaci,n por el in(erso de la distancia y losgeoestadsticos y que se .undamentan en procedimientos matem$ticos deinterpolaci,n de)nidos a partir de in.ormaci,n espacial y estadstica presenteen los datos% Estos mtodos surgieron con el desarrollo de las computadoras%
Actualmente con la disponi+ilidad de computadoras y so.tHare a preciosaccesi+les e6iste una tendencia en las empresas mineras y las organi-acionesgu+ernamentales al empleo de mtodos computari-ados en detrimento de losmtodos cl$sicos% Es necesario resaltar que en algunos tipos de yacimientos
minerales &E2e% !laceres' producto de la disposici,n espacial y la cantidad dedatos" la (aria+ilidad espacial de los par$metros y el mtodo de e6ploraci,nempleado" los mtodos cl$sicos +rindan los me2ores resultados%
!or lo anteriormente e6puesto queda claro que la estimaci,n de recursos es de(ital importancia para el 6ito de una in(ersi,n minera" por lo que los c$lculosde la ley y el tonela2e de+en ser lo m$s con)a+le posi+le a partir de lasmuestras disponi+les" la calidad de los an$lisis y la de)nici,n de los controlesgeol,gicos de la minerali-aci,n%
1%.1. CLASIFICACION
Los principales sistemas de clasi)caci,n que se emplean *oy en el mundo se.undamentan en la con)an-a geol,gica y en la (ia+ilidad econ,mica% Todos losesquemas de clasi)caci,n *acen uso del grado de con)a+ilidad o certidum+recomo .actor discriminante entre las distintas clases" entre tanto ninguno deesos sistemas muestran claramente como calcular el error asociado con cadaestimaci,n% 3n elemento que complica aun m$s el proceso de categori-aci,n
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es la imposi+ilidad de cuanti)car el error cometido en la creaci,n del modelogeol,gico del yacimiento% !roducto de las di)cultades encontradas encuanti)car el error de estimaci,n" los sistemas de clasi)caci,n se apoyan m$sen aspectos cualitati(os que en medidas reales de la dispersi,n de los (aloreso+tenidos% Dado este elemento de su+2eti(idad es que se introduce en la
mayora de los sistemas de clasi)caci,n el concepto de persona competente&(er c,digo SORC'%
Los principales mtodos a tra(s de los cuales los recursos minerales puedenser categori-ados se di(iden en B grupos0 &' Criterios tradicionales o cl$sicos"&B' Criterios geoestadsticos%
1%.1.1. METODOS TRADICIONALES DE CATEGORI'ACION
a' CONTIN3IDAD ;EOLO;ICA
La clasi)caci,n de recursos y reser(as minerales depende en primerlugar de la comprensi,n de la gnesis del yacimiento y de la (aloraci,nde la continuidad geol,gica del (olumen minerali-ado% Aqu es muyimportante esta+lecer la continuidad .sica o geometra de laminerali-aci,n o de las estructuras controladoras% La continuidad .sicao geomtrica no es .$cilmente cuanti)ca+le% !ara esta+lecer este tipo decontinuidad es necesario interpretar los datos disponi+les y esta+lecer elmodelo geol,gico del yacimiento so+re la +ase del conocimientoe6istente y la e6periencia pre(ia o+tenida en dep,sitos similares%
+' DEN
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c' INTER!OLACION CONTRA EFTRA!OLACION
Los +loques cuyos (alores *an sido estimados por interpolaci,n o seaest$n locali-ados dentro de la red de muestreo son clasi)cados encategoras m$s con)a+les que los locali-ados m$s all$ de la 7ltima lneade po-os &e6trapolados'% La mayora de los sistemas de clasi)caci,ne6ige no incluir +loques e6trapolados en la clase de recursos medidos%
d' CON
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las reser(as% Estos esquemas .ueron denominados genricamenteclasi)caciones geoestadsticas pues se +asan en la (arian-a \riging%
En este sentido" se recomienda la ;eoestadstica como procedimiento ($lido ycon)a+le en la mayora de los sistemas de clasi)caci,n" con(irtindose en unest$ndar en la estimaci,n de recursos minerales%
El c,digo propuesto por la ON3" por e2emplo" propone el uso de la;eoestadstica para clasi)car los recursos pues permite de .orma r$pida y sinam+ig_edad identi)car las categoras de recursos y reser(as minerales &3N4ECE"@@W'% Algunos de los principales criterios geoestadsticos que *an sidoempleados o propuestos para la clasi)caci,n de recursos se e6plican acontinuaci,n%
A' ALCANCE DEL 9ARIO;RA8A
El (ariograma permite cuanti)car la continuidad o ni(el de correlaci,n
entre las muestras que se locali-an en una -ona minerali-ada dada% Elgrado de esa correlaci,n *a sido .recuentemente utili-ado para clasi)carlos recursos y reser(as% :roide(au6 &@KB' propuso J clases declasi)caci,n0
4 #loques en el $rea muestreada u+icados dentro del radio de inuenciade)nido por el alcance del (ariograma%
4 #loques en el $rea muestreada u+icados m$s all$ del radio deinuencia de)nido por el alcance del (ariograma%
4 #loques dentro del yacimiento" u+icados a una distancia grande de lospo-os &incluyendo los +loques e6trapolados'
Tpicamente se *an empleado B en.oques para clasi)car los recursosusando el (ariograma%
El primero se +asa en la su+di(isi,n ar+itraria del alcance o+ser(ado%E2emplo" todos los +loques estimados con un n7mero mnimo demuestras y u+icados dentro de un determinado radio de inuenciapodran ser clasi)cados como recursos medidos mientras que todos los+loques estimados con cierto n7mero mnimo de muestras y locali-adosm$s all$ del radio de inuencia seran clasi)cados como indicados%
En el segundo en.oque las categoras de recursos est$n +asadas en los
(alores de la meseta% !or e2emplo" los +loques comprendidos dentro deun alcance del (ariograma correspondiente a B/J del (alor de la mesetapueden ser clasi)cados como medidos" el resto son indicados%
#' 9ARIAN]A \RI;IN;
El 5riging permite o+tener" adem$s de la estimaci,n del (alor de un+loque" una indicaci,n de la precisi,n local a tra(s de la (arian-a
7/26/2019 Control de Calidad Qaqc
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5riging &95'% Desde el inicio del desarrollo del \riging la 95 *a sidoempleada para determinar los inter(alos de con)an-a de lasestimaciones% !ara esto es necesario asumir que esta se a2usta a unmodelo normal o lognormal%