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CINCO FORMAS DE MEJORAR LA CONFIANZA EN MUESTRAS GEOMETALÚRGICAS

Por: Johnston, Adam, director de Metalurgia y López, Leslie, Transmin Metallurgical Consultants.

Resumen

Los depósitos minerales son ampliamente heterogéneos y sus características mineralógicas, físicas y químicas varían en toda su área. Por ende, el rendimiento metalúrgico del recurso, así como la recuperación y la calidad del producto, también es cambiante. La geometalurgia explica que la variabilidad del rendimiento utiliza el conocimiento geológico, reduce el riesgo e identifica oportunidades de mejora. 

En consecuencia, las muestras utilizadas en los programas metalúrgicos deben representar esta variabilidad. El uso de muestras con escasa representatividad en un programa geometalúrgico conducirá a predicciones poco realistas, y es posible que ocurran fallas fatales o que se pierdan oportunidades que resulten en un conservadurismo excesivo.

La intención humana deliberada también puede estar en juego, por lo que un sistema simple y transparente para seleccionar y documentar muestras es una herramienta valiosa para cumplir con lineamientos corporativos.

Describir la representatividad de la muestra requiere el cumplimiento de estándares, como los informes técnicos NI 43-101; sin embargo, muchos reportes ni siquiera brindan información de respaldo básica.

Como mínimo, la documentación debe mostrar qué muestras se usaron, de dónde son, los criterios de selección utilizados y cómo se comparan con el depósito en cuestión. ¿Cómo sabe la gerencia de la unidad o del proyecto si las muestras utilizadas para respaldar las predicciones fueron representativas o no?

Este artículo ofrece una revisión de recursos de alto nivel de algunos principios básicos que pueden respaldar un proceso de selección de muestras sistemático y transparente. 

Introducción

La falta de confianza en la representatividad de muestras es el primer problema detectado que se afronta en geometalurgia. El segundo es que la selección de muestras representativas es difícil, requiere mucho tiempo, es confusa y, a menudo, se hace mal.

Transmin define la representatividad como "la medida en que la muestra exhibe las mismas características que el recurso que representa en la prueba a la que está destinada". Por ejemplo, las muestras de conminución son representativas si tienen la misma abrasión, competencia y dureza que la roca que representan.

Si una población tiene una conformación completamente homogénea, no importa qué se tome como muestra ya que cualquier porción dará los mismos resultados.

Por otro lado, si la población da resultados completamente aleatorios y variados, entonces se requerirá una muestra grande para que sea representativa.

Este artículo ofrece consejos introductorios sobre cómo seleccionar muestras geometalúrgicas, de manera más rápida y eficiente. 

¿Cómo mejorar la confianza en las muestras a seleccionar?

Identifique las características principales

En primer lugar, las características principales deben ser identificadas conjuntamente entre el geólogo y el metalúrgico. En ese contexto, las especificidades que a menudo impactan el desempeño metalúrgico incluyen:

ν Análisis geoquímico (elementos valiosos y contaminantes).

ν Características geológicas (mineralización, alteraciones y litologías).

ν Dominios geológicos, zonas o ubicaciones específicas.

ν Características geotécnicas como la calidad de la roca, la degradación y la estructura.

En la etapa inicial es importante mantener la mente abierta sobre lo que puede ser importante. Es común basar las suposiciones en el último proyecto, pero cada depósito tiene sus propios secretos y este no tiene la obligación de ajustarse a su modelo.

Una buena manera de identificar posibles características principales es recorrer los eventos geológicos que han ocurrido, incluidos:

ν Eventos previos a la mineralización. 

ν Cada evento de mineralización y

ν eventos posteriores a la mineralización.

Los geólogos suelen estar más interesados en las características que conducen a nuevos descubrimientos de minerales. Por lo tanto, el metalurgista debe ayudar a identificar las características que pueden afectar el desempeño metalúrgico del recurso en cuestión.

A medida que avanza el programa de pruebas para el diseño del proceso, se debe revisar y actualizar la lista de características principales. En caso se compruebe que la selección de muestras y el modelo geometalúrgico es representativo del depósito, se realizan simulaciones para evaluar el rendimiento de la planta y su impacto en el plan de mina o en el modelo económico.

Seleccione un caso de enfoque

Una vez que se identifican las características principales, el siguiente paso es aclarar qué es lo que deben representar las muestras.

Por ejemplo, ¿las muestras deben representar el depósito completo, las reservas en los sondajes o solo un tipo de mineral? Cada uno de estos es un diferente caso de enfoque.

Los conjuntos de datos del modelo de bloques y de sondajes generalmente incluyen mucha información fuera del material que se va a muestrear y probar. El análisis de representatividad necesita comparar las muestras seleccionadas con un caso focal de subconjunto de la información total disponible.

La densidad de datos varía de mayor a menor cantidad de la siguiente forma: exploración> depósito> recurso> alimento a planta> tipo de mineral.

La distribución de las características de las muestras debe parecerse a la distribución de las características en el conjunto de datos del caso de enfoque.

Una manera fácil de abordar esto es definir cuál es el alimento a planta y cuál es la ganga. Mientras que el alimento generalmente no se puede llamar "mineral" durante el estudio geometalúrgico, ya que aún no se ha demostrado que sea económicamente viable, las estimaciones del retorno neto de fundición (NSR) y la ley de corte (COG) son buenos indicadores de la viabilidad económica en esta etapa. Se debe tener cuidado de incluir la dilución en el caso de enfoque y no filtrar los datos en el COG. 

El COG de minería se desarrolla bloque por bloque, mientras que las muestras metalúrgicas se toman de perforaciones con una resolución de ley mucho más alta. Tomar muestras solo por encima del COG significará que se perderán las características del material de dilución de minería.

Revise las muestras

Es importante que el equipo de geometalurgia tenga a disposición una colección de muestras físicas o fotografías de cada característica de tipo de roca para el depósito. Los geólogos de exploración suelen tener a mano una biblioteca de rocas.

Se debe visitar la casa de testigos de ser posible; caso contrario se debe pedir al equipo de Geología el registro de las fotos de sondajes. Nada puede reemplazar la mejor práctica de ver, tocar, mojar, golpear y rayar la roca. Cuando observe las muestras, tenga con usted toda la información geológica, geoquímica, geotécnica y del plan de mina de cada hito para revisar esas etiquetas junto con la muestra física.

Los registros de logueo son una excelente manera de organizar sus datos para una referencia rápida, como se muestra en la Figura 2.

Las muestras mal etiquetadas causarán problemas al desarrollar modelos geometalúrgicos, por lo que se debe verificar las características cuando se extraen y se envían para su análisis. La confirmación de propiedades como la litología o la mineralogía mediante la geoquímica suele ser útil.

Se debe nombrar las muestras sistemáticamente. Un código como MET-01 no indica mucho sobre el origen de la muestra, solo se puede deducir que es una muestra metalúrgica. Al codificar las muestras debe tenerse en cuenta que el código deberá ser conciso, que tenga relación con el tipo de prueba y la campaña de muestreo. Cancha también puede ayudar a nombrar muestras.

Cuantifique la representatividad 

Como se menciona en el primer paso, la representatividad es la medida en que la muestra posee las mismas características que el recurso que representa y, por lo tanto, los resultados de los análisis y pruebas metalúrgicas que realicen sobre ella, tendrán el mismo comportamiento que presente esa porción del depósito que la muestra representa.

Las pruebas metalúrgicas se realizan en un número escaso de muestras (a menudo menos de 200) en comparación con el muestreo geoquímico (generalmente más de 50,000). Por lo tanto, el enfoque de la teoría del muestreo de Gy (TOS) no se puede aplicar y los métodos típicos de informes geoestadísticos son inadecuados para explicar si una fase del muestreo metalúrgico fue representativa o no.

Es importante que las muestras seleccionadas cubran los extremos de las características principales. Los defectos fatales a menudo pueden residir en los extremos.

Verificar la distribución estadística de las características de la muestra con respecto al plan de la mina, los tipos de rocas, las estructuras geológicas y las leyes de los elementos menores es tan importante como comprobar la distribución de las leyes de los metales útiles.

Para las características numéricas, una representación simple de la variabilidad de los elementos en el depósito es por curvas de percentiles, y las muestras seleccionadas deben distribuirse uniformemente a través de la curva.

Para las características categóricas, resultan útiles los histogramas que comparan la distribución de casos de enfoque con la distribución de la población de muestra.

En TOS, la representatividad está asegurada durante el proceso de muestreo. En geometalurgia, no hay forma de tomar una muestra representativa usando TOS. El término se vuelve subjetivo, y solo se sabe si las muestras fueron representativas una vez que se explotó el recurso, en caso se opte por desarrollar el proyecto. 

La representatividad en geometalurgia se acepta a menudo en las siguientes condiciones:

 ν Las distribuciones de características principales en muestras y casos de enfoque son similares.

ν Los resultados de las pruebas en cada dominio tienen valores continuos y normalmente distribuidos.

ν Al menos 30 muestras en cada dominio significativo.

ν La distribución espacial a lo largo del depósito está completa (x, y, z).

ν Hay suficiente redundancia; ninguna muestra en particular tiene un gran apalancamiento sobre las predicciones metalúrgicas.

ν Las mezclas de mina se han probado para detectar efectos beneficiosos o adversos entre tipos de minerales.

ν Al menos una muestra por cada 2 a 4 semanas de producción de la planta durante la vida útil de la mina.

Uso del software de geometalurgia Cancha

Cancha se puede utilizar para estructurar, facilitar y automatizar los puntos 1 a 4. Por mucho tiempo ha existido un abismo entre lo que quieren lograr los equipos geometalúrgicos y lo que pueden hacer con las herramientas y el tiempo disponible para ello.

El desarrollo del software geometalúrgico Cancha ha ayudado a cerrar esta brecha, al integrar herramientas de análisis y automatización de actividades rutinarias realizadas por geometalurgistas como procesar bases de datos, seleccionar muestras, hacer el análisis de representatividad, analizar y evaluar correlaciones, desarrollar modelos y generar reportes. Este es un gran paso adelante para la industria, ya que reduce el tiempo de selección de muestras en más del 95%. 

Cancha es utilizado por geólogos, mineros, metalúrgicos y geometalúrgicos para proyectar con precisión, eficiencia y transparencia el rendimiento metalúrgico de los recursos minerales, tanto para proyectos greenfield como brownfield.

Las siguientes características de Cancha se utilizan para la selección de muestras:

ν Escenarios de casos de enfoque múltiple.

ν Selección de muestras automatizadas en segundos.

ν Revisión interactiva de muestras entre 3D, registros, gráficos y tablas.

ν Documentación completa.

ν Comunicación facilitada con 3D, registros de tiras, gráficos y exportación de datos.

ν Distancia a muestra más cercana calculada para cada celda en el modelo de bloque.

ν Reportes de representatividad sobre conjuntos de muestras nuevos o existentes.

ν Probado en proyectos y operaciones con <10 a > 1000 muestras.

Para entender Cancha, no se requiere experiencia en ciencia de datos, programación o estadísticas avanzadas. Usando una interfaz simple e intuitiva, los geólogos, metalúrgicos u otros miembros del equipo pueden seleccionar nuevas muestras y revisar la representatividad de las existentes en pocos pasos.

Conclusiones

1. El origen de las muestras y los criterios detrás de su selección, así como los problemas encontrados durante este proceso, deben ser reportados para una presentación transparente de los resultados metalúrgicos.

2. Es necesario tener en cuenta que las pautas brindadas en este artículo serán inservibles si estas no van acompañadas de conocimientos de expertos en geología y metalurgia del recurso.

Bibliografía

Cancha Geometallurgical software. http://www.cancha.pe/

Johnston, A. Diciembre de 2020. 5 ways to improve confidence in geomet samples. LinkedIn.https://www.linkedin.com/posts/adam-johnston-9445596_geometallurgy-mineralresources-mineralprocessing-activity-6750536224156524544-8xVx

Johnston, A. J. 2017. Minimum Criteria for Reporting Representativity of Metallurgical Samples. Procemin Geomet 2017. 

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