La Segregacin.La segregacin es la separacin de los constituyentes de la mezcla granular en grupos de partculas con caractersticas similares. El tamao, forma, densidad y rugosidad de la superficie de las partculas, son considerados como las principales propiedades del material que influyen en la segregacin. Por otra parte, el manejo del material tambin tiene una influencia importante sobre el fenmeno.Las partculas de mineral tienden a segregarse como se ve en la (figura 1), por ejemplo las ms pesadas tienen una tendencia a localizarse en el fondo. El caso homogneo es muy difcil de encontrar en la prctica (algunos autores afirman que este caso es inexistente). Sin embargo, el fenmeno de segregacin es ms complejo y depende adems de las granulometras, formas y pesos de las partculas. Si se quiere comprobar lo anterior descrito se puede hacer el experimento siguiente: poner en un recipiente transparente una cierta cantidad de porotos y otra cantidad de azcar: observar que es imposible tener un conjunto homogneo.

Figura 1- Segregacin de partculas

En una poblacin de partculas fuera de la heterogeneidad de constitucin existe la denominada heterogeneidad de distribucin la que corresponde a como se ordenan las partculas en el lugar donde se encuentran. Esto ltimo genera lo que llamamos errores por segregacin, los cuales pueden ser evitados con una buena homogeneizacin de la muestra.

ERROR POR SEGREGACIONCorresponde a un error adicional debido a que en la prctica las muestras no se colectan tomando un fragmento a la vez, de manera aleatoria.A pequea escala, la heterogeneidad de distribucin es responsable del error de agrupamiento y segregacin.Este error puede prevenirse considerando los siguientes aspectos: Optimizar el error fundamental (peso de la muestra). Aumentar el nmero de incrementos por muestra. Homogeneizar el material antes de tomar los incrementos.Error de agrupamiento y segregacin (GE):a pequea escala la heterogeneidad de distribucin (DH), es responsable del error de segregacin y agrupamiento GE. Es un error adicional debido a que es prctico colectar muestras de un fragmento a la vez, si se toman medidas para minimizar este error, El GE puede fcilmente llevar a un sesgo de muestreo. Este erro generalmente es producido por la gravedad.Errores de agrupamiento y segregacin tambin se dan por:perdida excesiva de finos de alta ley producen sesgo.Existen dos tipos de segregacin:1.- SEGREGACION POR TAMAO: En este caso si la densidad permanece constante, las partculas ms pequeas tendern a ocupar un espacio o posicin en el lote diferente que las ms grandes, ejemplo de esto lo podemos encontrar en los silos, en las correas transportadoras, etc.

2.- SEGREGACION POR DENSIDAD: En este caso si el tamao permanece constante, las partculas menos densas ocuparn una posicin en el lote distinto que las ms densas, este tipo de segregacin es la base de la concentracin gravitacional.

Los errores, desviaciones o sesgo, constituyen la diferencia entre el valor exacto de la caracterstica de un lote y su estimacin a partir de la muestra Para que una muestra sea representativa sta debe conservar las caractersticas del lote dentro de ciertos lmites de exactitud y precisin fijadas. Dada la heterogeneidad de constitucin y distribucin que podemos encontrar en un lote de mineral, al extraer una muestra de ste estamos cometiendo errores, alguno de los cuales es imposible de eliminar (error fundamental) pero s de minimizar y otros que son posibles de anular o minimizar (error de preparacin, anlisis, etc.), dentro de estos errores estn los siguientes: Error fundamental: es el que se introduce al seleccionar y extraer la muestra, tambin se denomina error de muestreo. Este error es imposible de eliminar dada la heterogeneidad de constitucin, pero se puede minimizar. Error Segregacin: es producto de la heterogeneidad de distribucin Error Preparacin: est relacionado con la preservacin de la integridad de la muestra, se pueden encontrar los siguientes errores: contaminacin, prdida de muestra, alteracin de la muestra, errores humanos, fraude y sabotaje Error de anlisis: est asociado al mtodo analtico empleado, en ste puede destacarse los errores aleatorios y sistemticos