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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERÚ FACULTAD DE INGENIERÍA METALÚRGICA Y DE MATERIALES

TESIS: “OPTIMIZACIÓN DE LA ETAPA DE DOSIFICACIÓN EN ENSAYOS POR VÍA SECA DE METALES PRECIOSOS (ORO Y PLATA), MEDIANTE EL USO DE LA TÉCNICA DE ANÁLISIS DIGITAL DE IMÁGENES EN EL LABORATORIO J. RAMÓN S. A. C.”

PRESENTADA POR LOS BACHILLERES:

PARA OPTAR EL TITULO PROFESIONAL DE:

INGENIERO METALURGISTA Y DE MATERIALES

HUANCAYO – DICIEMBRE 2015

1

ASESOR: Ing. HÉCTOR LUIS GILBONIO ZÁRATE

2

DEDICATORIA A Dios Por darme el don de la vida, las

fuerzas

perseverancia

y de

la seguir

adelante y así alcanzar mis metas y objetivos trazados. A mis padres Jesús

y

Ana,

quienes

creyeron que la educación es el mejor regalo y la mejor herencia que se le puede dar a una hija, esto es para ustedes los adoro. Gracias, porque

ustedes

se

sacrificaron y dieron todo para que hoy concluya una etapa más de mi formación integral. A mi facultad FIMM, quienes conformados por un grupo de personas ejemplares me enseñaron el camino correcto a seguir; por una formación correcta y

encaminada

hacia

el

éxito.

3

Rosa María

A Dios Por

ser

nuestro

creador,

amparo y fortaleza, cuando más la necesitamos, y por hacer palpable su amor a través de cada uno de los que nos rodea. A mis padres Custodios quienes

Selvina,

creyeron

educación regalo.

y

es

que

el

Gracias,

la

mejor porque

ustedes se sacrificaron y dieron todo para que hoy concluya una etapa más de mi formación integral.

4

A mi Facultad FIMM, quienes conformados por un grupo de personas ejemplares me enseñaron el camino correcto a seguir; por una formación correcta y

encaminada

hacia

el

éxito. James Clay

5

AGRADECIMIENTO

Quedamos eternamente agradecidos al Laboratorio J. Ramón S. A. C. que nos brindó la oportunidad de realizar la recolección de datos, las pruebas del presente trabajo, dentro sus instalaciones y por las facilidades brindadas para la culminación del mismo.

Nuestro más sincero agradecimiento al Ing. Héctor Gilbonio Zarate, por su asesoramiento en la ejecución del proyecto de investigación. Así mismo nuestro reconocimiento a las enseñanzas impartidas durante nuestra formación profesional a la plana Docente de la Facultad de Ingeniería Metalúrgica y de Materiales que hicieron posible que culminemos con éxito nuestra formación como profesionales.

A la vez agradecemos a todas las personas que han sido participes en la realización del presente trabajo de investigación.

Los Autores

6

RESUMEN El análisis por vía clásica es un método común en cualquier lugar del mundo; que al parecer pueden ser desplazados por avances en instrumentación, estos avances nos permiten aumentar la confiabilidad y validación al método por vía clásica. Debido a la dosificación de los fundentes oxidantes o reductor, siempre se realiza manualmente siendo empírica esta etapa sin la relación entre la mineralización existente en la muestra a ser ensayada por análisis por vía seca, lo que impide la optimización y conduce hacia un mal ensayo de la muestra del mineral con consecuencias erróneas en los resultados. Para la optimización de esta etapa, la dosificación se apoya en el reconocimiento de la muestra mediante la aplicación del análisis digital de Imagen (ADI) de las diversas muestras que permite la identificación, cuantificación en la dosificación de los fundentes oxidantes que proporcionan oxígeno para convertir los metales base en óxidos y escorificarlo. Entre ellos tenemos: El nitrato de potasio, nitrato de sodio y cloruro de sodio, usado en el laboratorio es el nitrato de potasio como fundente oxidante. Fundentes reductores son los que eliminan el oxígeno, o se combinan con él y pasan a la escoria. Transformando los óxidos metálicos a metales propiamente. Entre ellos tenemos: carbón vegetal, las harinas vegetales, zinc, hierro, carbonato de sodio y carbonato de potasio, usado en el laboratorio harina cono fundente reductor De esta manera el reconocimiento de la muestra mediante la técnica del Análisis Digital de Imágenes (ADI), como apoyo en la etapa de dosificación, que es donde se introduce la automatización de la

7

mencionada etapa. Para viabilizar el cálculo de carga fundente es conveniente clasificar las muestras en dos tipos fundamentales, que son: muestras con poder reductor deficiente y muestras con poder reductor en exceso, los que necesariamente requerirán un reactivo reductor (harina) y un reactivo oxidante poderoso (nitrato de potasio), respectivamente.

8

INTRODUCCIÓN El análisis por vía seca es la técnica tradicional para la determinación de oro y plata y como punto principal para formación del regulo encontramos los fundentes usados en el laboratorio Mediante la identificación de las diversas reacciones químicas de oxidación y reducción que ocurren entre los fundentes y la ganga durante el proceso de fusión, se puede cuantificar una adecuada carga de fundentes en concordancia a la temperatura y su velocidad de incremento, a las características de los materiales y reactivos usados, principalmente en función al análisis digital de imagen de las muestras (ADI). La clasificación de los fundentes, está basada en su acción frente a al tipo de la muestra a fundirse, ellos pueden ser llamados fundentes oxidantes, fundentes reductores quienes intervienen en el peso de regulo debido a su poder reductor/oxidante. El presente trabajo es un esfuerzo por automatizar el proceso de dosificación de los fundentes oxidantes o reductores en las diversas muestras que ingresaron al laboratorio J. Ramón para su análisis en la ciudad de Lima. En el primer capítulo, se presenta la descripción del lugar de estudio detallando su organización, visión misión y áreas con las que cuenta el laboratorio J. Ramón. En el segundo capítulo, .presentamos el problema que es materia de estudio, se formula los objetivos y

9

las hipótesis de investigación, la justificación y las variables en estudio. En el tercer capítulo se expone el marco teórico donde abordamos, lo antecedentes de estudio, la conceptualización de optimización, dosificación en análisis por vía seca. En el cuarto capítulo se seleccionan las muestras mediante el programa EPIDAT versión 3.1 y el resultado experimental a través de microscopia óptica. En el quinto capítulo los resultados obtenidos a través de la implementación de la base de datos, el entrenamiento del equipo y su respectivo análisis, así mismo la aplicación de la prueba t Student y el análisis de regresión, que permite hacer la prueba de hipótesis de nuestra investigación.

10

ÍNDICE DEDICATORIA AGRADECIMIENTO RESUMEN INTRODUCCIÓN

CAPÍTULO I DESCRIPCIÓN DEL LUGAR DE ESTUDIO 1.1.

UBICACIÓN DE LABORATORIO J. RAMÓN

18

1.2.

RESEÑA HISTÓRICA Y DESCRIPCIÓN DEL LABORATORIO J. RAMÓN

19

1.2.1.

19

1.3.

1.4.

RESEÑA HISTÓRICA

MISIÓN Y VISIÓN DE J. RAMÓN

19

1.3.1.

VISIÓN

19

1.3.2.

MISIÓN

20

1.3.3.

ORGANIGRAMA DE LABORATORIOS J. RAMÓN

20

DESCRIPCIÓN DE LAS ÁREAS DE J. RAMÓN

20

1.4.1.

MEDIO AMBIENTE

20

1.4.2.

MINERÍA COMERCIAL

22

CAPÍTULO II DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 2.1.

2.2.

2.3.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

26

2.1.1.

REALIDAD PROBLEMÁTICA

27

2.1.2.

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

28

2.1.3.

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

28

OBJETIVOS

29

2.2.1.

OBJETIVO GENERAL

29

2.2.2.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

29

HIPÓTESIS

29

11

2.3.1.

2.4.

2.5.

HIPÓTESIS GENERAL

29

2.3.2.

29

HIPÓTESIS ESPECÍFICA

VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN

30

2.4.1.

VARIABLE INDEPENDIENTE (X)

30

2.4.2.

VARIABLE DEPENDIENTE (Y)

30

JUSTIFICACIÓN

30

CAPITULO III FUNDAMENTO TEÓRICO Y CONCEPTUAL DE LA INVESTIGACIÓN 3.1.

OPTIMIZACIÓN

32

3.2.

FUNDAMENTOS DEL ENSAYO POR VÍA SECA

32

3.2.1.

ANTECEDENTES

32

3.2.2.

FUSIÓN DE CONCENTRADOS

33

3.2.3.

COLECTORES UTILIZADOS EN EL MÉTODO DE ENSAYO AL FUEGO

36

3.2.4.

DOSIFICACIÓN DE FUNDENTES

37

3.3.

3.4.

3.5.

DETERMINACIÓN ANALÍTICA DEL ORO (Au) Y PLATA (Ag) POR TÉCNICA DE ENSAYOS AL FUEGO

41

3.3.1.

PRINCIPIO DE LA TÉCNICA POR VÍA SECA

42

3.3.2.

REACTIVOS DEL FLUX POR VÍA SECA

42

3.3.3.

ETAPAS DE LA VÍA SECA

42

ANTECEDENTE DEL USO DEL ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN: EL PROYECTO CAMEVA

46

3.4.1.

INSTRUMENTACIÓN

47

3.4.2.

DESARROLLO DE UN SISTEMA DE ANÁLISIS MICROSCÓPICO AUTOMÁTICO

48

3.4.3.

PROCESO DE ADQUISICIÓN DE IMÁGENES

49

3.4.4.

PROGRAMA DE ANÁLISIS DE IMAGEN

50

BREVE HISTORIA DEL ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN

54

3.5.1.

55

EL ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN

12

3.6.

3.5.2.

EL ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN BASADO EN MICROSCOPÍA ÓPTICA

57

3.5.3.

EL SISTEMA AUTOMATIZADO EN EL ANÁLISIS DE IMAGEN

58

EL USO DE LA TÉCNICA DE ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN 3.6.1.

LA CARACTERIZACIÓN MINERALÓGICA EN PROCESOS DE CONCENTRACIÓN

3.7.

60

60

ANÁLISIS DE IMAGEN. MÉTODOS MANUALES Y MÉTODOS AUTOMÁTICOS.

69

3.7.1.

71

PRIMEROS INTENTOS DE CUANTIFICACIÓN: CONTADOR DE PUNTOS

CAPÍTULO IV RESULTADOS EXPERIMENTALES A TRAVÉS DE MICROSCOPIA ÓPTICA 4.1.

SELECCIÓN DE DATOS PARA EL ANÁLISIS

74

4.2.

REPORTE DE LAS PRUEBAS MICROSCÓPICAS

75

4.2.1.

MUESTRA: M-01 CONC. BULK 1200371 SAN EXPEDITO

75

4.2.2.

MUESTRA: M-02 CONCENTRADO. Zn 1200619 MAHR TUNNEL

80

4.2.3.

MUESTRA: M-03 CONCENTRADO Cu 1200800 ARGENTUM

84

4.2.4.

MUESTRA: M-04 MINERAL 1202082 RAURA

88

4.2.5.

MUESTRA: M-05 CONCENTRADO Cu 1207131 CAUDALOSA

93

4.2.6.

MUESTRA: M-06 CONCENTRADO. Cu 1207651 RAURA

98

4.2.7.

MUESTRA: M-07 CONCENTRADO Cu 1207686 CASAPALCA

102

4.2.8.

MUESTRA: M-08 CONCENTRADO. Zn/Ag 1208114 UCHUCCHACUA

106

4.2.9.

MUESTRA: M-09 CONCENTRADO Pb/Ag 1208702 JULCANI

111

4.2.10. MUESTRA: M-10 CONC. Au/Ag 1208968 PORACOTA

115

CAPÍTULO V ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS 5.1.

5.2.

ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LAS 10 MUESTRAS

119

5.1.1.

119

IMÁGENES DE LAS 10 MUESTRAS ELEGIDAS

RESULTADOS DE COMPARACIÓN ENTRE CALCULO DE DOSIFICACIÓN

13

BASADO EN LA MINERALOGÍA DE LA MUESTRA Y LO OBTENIDO EN LA PRACTICA. 5.2.1.

125

RESULTADOS DEL ENTRENAMIENTO DE LA BASE DE DATOS A LA RED NEURONAL

5.3.

128

CONTRASTACIÓN ESTADÍSTICA DE HIPÓTESIS

136

5.3.1.

HIPÓTESIS GENERAL

136

5.3.2.

HIPÓTESIS ESPECÍFICA

138

CONCLUSIONES RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA

14

ÍNDICE DE IMÁGENES Imagen 1: Laboratorio J. Ramón – Oficina Administrativa

18

Imagen 2: Microscopio motorizado adaptado para análisis de imagen

48

Imagen 3: Clasificación de las partículas mixtas según su contenido de mineral en estudio

63

Imagen 4: Clasificación de los intercrecimientos minerales con mayor influencia en los procesos de concentración minerales según gaudin (1939)

68

Imagen 5: Contador de puntos acoplado a microscopio óptico

73

Imagen 6: Bloque de fotos de la muestra M-01 concentrado. Bulk 1200371 San Expedito

78

Imagen 7: Bloque de fotos de la muestra: M-02 concentrado Zn 1200619 Mahr Tunnel

82

Imagen 8: Bloque de fotos de la muestra: M-03 Concentrado Cu 1200800 Argentum

87

Imagen 9: Bloque de fotos Muestra: M-04 mineral 1202082 Raura

91

Imagen 10: Bloque de fotos Muestra: M-05 Concentrado Cu 1207131 Caudalosa

96

Imagen 11: Bloque de fotos Muestra: M-06 Concentrado Cu 1207651 Raura

100

Imagen 12: Bloque de fotos Muestra: M-07 Concentrado Cu 1207686 Casapalca

104

Imagen 13: Muestra: M-08 Concentrado Zn/Ag 1208114 Uchucchacua

109

Imagen 14: Bloque de fotos Muestra: m-09 Concentrado Pb/Ag 1208702 Julcani

113

Imagen 15: Bloque de fotos Muestra: M-10 concentrado Au/Ag 1208968 Poracota

117

Imagen 16: Bloque de fotos de la Muestra 1200371 Concentrado Bulk San Expedito

120

Imagen 17: Bloque de fotos de la Muestra 1200619 Concentrado Zinc Marh Tunel

120

Imagen 18: Bloque de fotos de la Muestra 1200800 Concentrado Cobre Argentun

121

Imagen 19: Bloque de fotos de la Muestra 1202082 Mineral Raura

121

Imagen 20: Bloque de fotos de la Muestra 1207131 Concentrado Plomo Caudalosa

122

Imagen 21: Bloque de fotos de la Muestra 1207651 Concentrado. Cobre Raura

122

Imagen 22: Bloque de fotos de la Muestra 1207686 Concentrado Cobre Casapalca

123

Imagen 23: Bloque de fotos de la Muestra 1208114 Concentrado Zn/Ag Uchucchacua

123

Imagen 24: Bloque de fotos de la Muestra 1208702 Concentrado Pb/Ag Julcani

124

Imagen 25: Bloque de fotos de la muestra 1208968 Concentrado Au/Ag Poracota

124

15

ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1: Composición de imágenes espectrales, desde 400 nm hasta 1000 nm. (brea, 2009).

50

Figura 2: Aplicación del programa de análisis que permite extraer información espectral de cada mineral.

51

Figura 3: Comparación entre las curvas espectrales obtenidas en el Laboratorio de Microscopia Aplicada (LMA) y las dadas por el QDF3 para los minerales: calcopirita (Ccp), Covellina (Cv), oro (Au), Pirita (Py), Pirrotina (Po), y plata (Ag).

54

Figura 4: Curvas de liberación basadas en el análisis de las partículas según la cantidad de mineral en estudio que contienen.

64

Figura 5: Partícula mixta compuesta por pirita y galena en la que no ha sido posible la separación de los minerales por el borde de contacto entre ambos debido a que prevalece el clivaje de la galena.

66

Figura 6: Evolución en los métodos de cuantificación volumétrica (áreas, líneas y puntos)

72

Figura 7: Selección de la muestra (epidat v13.1)

74

Figura 8: Resultados de Contrastacion de Hipótesis General

137

Figura 9: Región de aceptación y rechazo de Ho

140

Figura 10: Muestra de una clase de calidad

142

Figura 11: Ubicación del Titular en el Geocatmin

142

Figura 12: Ubicación de la Franja Metalogenética y Catastro en el Geocatmin

143

Figura 13: Carta Geológica Nacional

143

ÍNDICE DE GRÁFICOS

16

Gráfico 1: Relación existente entre brillo y KNO3 requerido (todos los tipos de concentrados)

128

Gráfico 2: Grafico de relación Brillo cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Cu)

129

Gráfico 3: Grafico de relación Brillo cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Pb)

129

Gráfico 4: Grafico de relación Brillo cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Pb/Ag)

130

Gráfico 5: Grafico de relación Brillo cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Zn)

130

Gráfico 6: Grafico de relación Brillo cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Zn/Ag)

131

Gráfico 7: Grafico de evaluación de variabilidad existente en la captura de imagen

132

Gráfico 8: Gráfico de dispersión de KNO3 vs media del tamaño de brillo

132

Gráfico 9: Gráfico de dispersión de harina vs. Media del tamaño de brillo

133

Gráfico 10 : Relación RGB vs Dosificación real deseada KNO3 / harina

134

Gráfico 11: Relación RGB vs Dosificación de la red neuronal deseada KNO3

135

17

ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1: Clasificación de los silicatos (Lenehan y Murray-Smith, 1986)

34

Tabla 2: Clasificación de los boratos

35

Tabla 3: Composición de Flux usado en J. Ramón del Perú

39

Tabla 4: Muestras seleccionadas

75

Tabla 5: Muestra: M-01 Concentrado. BULK 1200371 San Expedito

75

Tabla 6: Distribución volumétrica y grados de liberación

76

Tabla 7: Muestra: M-02 Concentrado. Zn 1200619 Mahr Tunnel

80

Tabla 8: Distribución volumétrica y grados de liberación

80

Tabla 9: Muestra: M-03 Concentrado Cu 1200800 Argentum

84

Tabla 10: Distribución volumétrica y grados de liberación

85

Tabla 11: Muestra: M-04 Mineral 1202082 Raura

89

Tabla 12: Distribución volumétrica y grados de liberación

89

Tabla 13: Muestra: M-05 Concentrado Cu 1207131 Caudalosa

93

Tabla 14: Distribución volumétrica y grados de liberación

93

Tabla 15: Muestra: M-06 Concentrado Cu 1207651 Raura

98

Tabla 16: Distribución volumétrica y grados de liberación

98

Tabla 17: Muestra: M-07 Concentrado. Cu 1207686 Casapalca

102

Tabla 18: Distribución volumétrica y grados de liberación

103

Tabla 19: Muestra: M-08 Concentrado Zn/Ag 1208114 Uchucchacua

106

Tabla 20: Distribución volumétrica y grados de liberación

107

Tabla 21: Muestra: M-09 Concentrado. Pb/Ag 1208702 Julcani

111

Tabla 22: Distribución volumétrica y grados de liberación

111

Tabla 23: Muestra: M-10 Concentrado Au/Ag 1208968 Poracota

115

Tabla 24: Distribución volumétrica y grados de liberación

115

Tabla 25: Corrección en la dosificación de nitrato de potasio y harina para la formación del regulo estandarizado

125

Tabla 26: Comparación del cálculo de dosificación basada en la mineralogía frente a lo obtenido en la práctica corregido.

126

Tabla 27: Poder de reducción de algunos minerales sulfurados

127

Tabla 28: Estadísticos para una muestra

140

Tabla 29: Prueba para una muestra

141

18

CAPÍTULO I DESCRIPCIÓN DEL LUGAR DE ESTUDIO 1.1.

UBICACIÓN DE LABORATORIO J. RAMÓN El Laboratorio J. Ramón cuenta con una Oficina Administrativa ubicada en la Av. Paseo de la República Nº 3780, distrito de San Isidro, Provincia de Lima – Perú, además el laboratorio indica su domicilio Fiscal en la Calle Domingo Elías Nº 231, distrito de Miraflores - Lima – Perú.

Imagen 1 Laboratorio J. Ramón – Oficina Administrativa

19

1.2.

RESEÑA HISTÓRICA Y DESCRIPCIÓN DEL LABORATORIO J. RAMÓN 1.2.1.

RESEÑA HISTÓRICA Según la revisión de las memorias de Laboratorio J. Ramón, nació en una época de cambios y una coyuntura inestable de los años sesenta. En aquel entonces el Ingeniero Químico Jaime Ramón Valencia, pudo ver en esta situación, aparentemente negativa, una gran oportunidad para invertir en el país, entonces él tiene la visión y decide adquirir el laboratorio extranjero Grace & Co. e inició operaciones en un local de Lima, el 10 de julio de 1970. Después de pocos años la empresa ya contaba con una cartera de clientes, entre las que se encontraban las compañías mineras más importantes del país. En la década de los 80, Laboratorios J. Ramón del Perú inicia sus actividades en el área de inspección para entregas comerciales de minerales incrementando sus ventas sustancialmente e incursionando en operaciones internacionales en los puertos y refinerías más importantes del mundo. Para fines de los 90, como consecuencia de la puesta en vigencia de leyes a favor de la conservación del Medio Ambiente, la empresa inicia sus actividades como laboratorio de Servicios Ambientales para lo cual logra la certificación de gestión de calidad bajo la norma ISO 9001:2000 con una empresa internacional y acredita su competencia analítica bajo la norma 17025:2001 ante INDECOPI. A principios del año 2000 y mediante la implementación del nuevo plan estratégico “MOMENTUM”, incursionó en nuevos mercados con lo cual logró un crecimiento trascendente que dio lugar al crecimiento corporativo y la creación de nuevas unidades de negocio como Geoquímica, Agroalimentaria y Tecnología de la Información.

1.3.

MISIÓN Y VISIÓN DE J. RAMÓN 1.3.1.

VISIÓN Ser el mejor laboratorio de ensayos en atención al cliente, para la minería y el medio ambiente.

20

1.3.2.

MISIÓN Brindar ensayos de laboratorio confiables y consistentes que permitan a nuestros clientes la gestión oportuna de la información.

1.3.3.

ORGANIGRAMA DE LABORATORIOS J. RAMÓN

Junta General de Accionistas

Directorio

Gerencia General

Controller Asistente Ejecutiva Imagen Corporativa

Gerencia Minera Comercial Gerencia de Medio Ambiente Gerencia deGerencia Finanzas de Servicios Generales

1.4.

DESCRIPCIÓN DE LAS ÁREAS DE J. RAMÓN J. Ramón cuenta con dos áreas principales que son: 1) Medio Ambiente y 2) Minería Comercial, que describimos a continuación. 1.4.1.

MEDIO AMBIENTE A) LABORATORIO DE MEDIO AMBIENTE El Laboratorio de Medio Ambiente cuenta con las áreas como: Sala de balanzas,

21

digestión de muestras, ensayos fisicoquímicos, instrumentación, ensayos biológicos y microbiológicos, y ensayo de suelos. Cabe mencionar que las muestras que llegan a J. Ramón están protegidas por una Cadena de Custodia y se emplea el sistema de Código de Barras para su codificación antes del Ingreso a los Laboratorios, esto garantiza la confiabilidad y confidencialidad de los resultados. En estos modernos laboratorios se emplea tecnología de punta, además cuenta con un Sistema de Aseguramiento y Control de la Calidad (QA/QC) el cual ha sido acreditado por INDECOPI mediante la Certificación ISO 17025 desde el año 2003. B) CONSULTORÍAS AMBIENTALES J. Ramón ofrece servicios de consultoría, que sirven para apoyar a las organizaciones, empresas e industrias en general, a fin de que puedan alcanzar e implementar proyectos medio-ambientales, así como de salud y seguridad ocupacional. J. Ramón cuenta con un staff de consultores y realiza consultorías de diversa índole, tales como: Elaboración de líneas de base, diagnósticos ambientales, estudios de impacto ambiental (EIA), programa de adecuación de medio ambiente (PAMA), manejo y calidad de aguas, calidad de aire y ruidos, auditoría ambiental, evaluación de riesgo ambiental, asesoría ambiental, monitoreo ambiental, estudios de aguas subterráneas, estudio y evaluación de materiales peligrosos o riesgo de emanaciones o escapes, servicios de remediación, estudios o evaluación de cierre de minas, recursos ecológicos. Todos los servicios de J. Ramón están avalados por su experiencia y la calidad de sus consultores, que son especializados en cada área. C) MONITOREO AMBIENTAL El departamento de Monitoreo Ambiental cuenta con profesionales de amplia

22

experiencia, los cuales son constantemente capacitados y evaluada su competencia técnica de acuerdo a la Norma ISO-17025. Los monitoreo ambiental se realizan de acuerdo a los Protocolos de Monitoreo publicados por el MEM, PRODUCE y DIGESA. De igual modo se emplea la normatividad internacional como el EPA, NIOSH, entre otros. La cobertura de nuestros servicios es a nivel nacional, siendo algunos de los servicios que prestamos los siguientes: a) Monitoreo de calidad de aguas (calidad de aguas superficiales, aguas subterráneas, aguas de mar y de consumo humano y calidad de aguas residuales y efluentes mineros); b) Monitoreo de especies biológicas (Fitoplancton, zooplancton, macro invertebrados, macrofitas, perifiton); c) Monitoreo de calidad de suelos y sedimentos (Caracterización edafológica y de fertilidad, generación de drenaje acido) d) Monitoreo de calidad de aire (Calidad de aire ambiental (PTS, PM10, PM2.5); monitoreo meteorológico, desarrollo de modelos de dispersión atmosféricas de contaminantes en el aire, emisiones en chimeneas y en vehículos, radiaciones electromagnéticas), e) Mediciones de ruido (monitoreo de ruido ambiental (Sonómetro); monitoreo de ruido ocupacional (Dosímetro)); f) Monitoreo de vibraciones (medición de vibraciones en superficies; medición de vibraciones en cuerpo entero y manobrazo) 1.4.2.

MINERÍA COMERCIAL A) AUDITORIAS TÉCNICAS Como sabemos los procesos de auditorías involucran una comparación entre la calidad observada y la calidad deseada de acuerdo con una norma técnica reglamento técnico o procedimientos establecidos. Los procesos de auditoria consisten en un examen metódico e independiente, que se realiza para determinar si las actividades y los resultados relativos a la calidad cumplen las disposiciones previamente establecidas y si estas disposiciones se

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llevan a cabo de forma efectiva y son adecuadas para alcanzar los objetivos establecidos. La auditoría es una herramienta que nos permite evaluar la eficacia del sistema establecido, sus defectos y los medios de mejora. La auditoría de la calidad se aplica normalmente, pero no se limita, a un sistema de la calidad o a sus elementos, a procesos, a productos o a servicios. Tales auditorías se denominan habitualmente: auditoría del sistema de la calidad, auditoría de la calidad del proceso, auditoría de la calidad del producto y auditoría de la calidad del servicio. Uno de los objetivos de un proceso de auditoría de la calidad es evaluar si es necesario introducir acciones de mejora o correctoras. No se debe confundir una auditoría con actividades de "supervisión de la calidad" o de "inspección"; el objetivos de estas últimas es el control de un proceso con aceptación de un producto. Debemos tener en conocimiento que cuando aplicamos el enfoque de la auditoría operativa, se proporciona las técnicas para el análisis de la organización y su entorno, lo que le permitirá identificar los puntos fuertes y débiles y a encontrar nuevos objetivos y diseños más eficaces y eficientes. Combina niveles clásicos de análisis organizativo (procesos, recursos humanos y materiales, etc.) con los niveles y las varianzas más críticas y fundamentales de las últimas décadas (entorno, sistemas de prestación de servicios de calidad, resistencia interna al cambio, entre otros). Por lo tanto podemos concluir que la auditoría de la calidad es un proceso sistemático, documentado y de verificación objetiva para obtener y evaluar la evidencia de la auditoria y determinar cuáles actividades específicas, eventos, condiciones, sistemas gerenciales, de calidad o información referente a estos aspectos, cumplen con los criterios de auditoria, y la comunicación de los resultados de este proceso al cliente.

24

B) LABORATORIO DE MINERALES El Laboratorio de Minerales de J. Ramón es la célula madre de la organización. Con cuatro décadas de labor dedicada al buen servicio al cliente, su trayectoria es reconocida en la comercialización minera mundial. El servicio de J. Ramón se caracteriza por brindar los siguientes aspectos: resultados confiables, reconocido comercial, excelencia en escribió al cliente, resultados oportunos, buenas prácticas corporativas cuenta con dos áreas: a) Laboratorio de geoquímica (Dedicada realizar los análisis por oro (FFAA), análisis por oro (FFAAA+AA), paquete geoquímico de hasta 37 elementos, análisis de metales por AAS. J. Ramón está en la capacidad de firmar contratos de soporte logístico a la geología minera para el chancado, traslado y almacenamiento de las muestras desde el lugar de la operación minera. Nuestro proyecto de investigación nace con el deseo de implementar un sistema de identificación digital de las muestras y la cadena de custodia para el proceso de certificación. El Laboratorio cuenta con los siguientes equipos: hornos de fundición, espectrofotómetros de absorción atómica, hornos de grafito, sala de preparación de muestras, ICP-MS altamente sensible y con capacidad de determinar paquetes geoquímicos de hasta 32 elementos y hornos microondas. b) Inspecciones de embarques, J. Ramón provee el servicio de inspecciones de concentrados y metales de pre-embarque y embarque, asegura así la entrega de un informe confiable de acuerdo a los estándares IMO (International Maritime Organization) y con el reconocimiento de las aseguradoras internacionales. Los principales servicios que brinda J. Ramón en esta área son: FOB / CIF de materiales a granel, Inspección del camión / vagón, inspección del pre-embarque, inspección de la carga, transporte y descarga, inspección del pesaje y verificación de la calibración de balanza, muestreo y preparación de la muestra, condiciones del material en la bodega, Draft Survey (pesaje de la carga mediante niveles de profundidad en el agua), emisión

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certificado del límite transportable, inspección de Carga de Contenedores. c) Inventarios, donde los profesionales de J. Ramón están altamente capacitados para realizar servicios de Inventarios de planta de mina, brindando una información confiable sobre sus productos tanto terminados como en proceso, es como una radiografía de existencias de productos terminados a la fecha de su realización, los beneficios se podrán apreciar tanto en el aspecto contable, comercial, corporativo o evaluación de nivel de producción de planta.

26

CAPÍTULO II DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 2.1.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA La presente tesis aborda el problema de la caracterización de muestras para la dosificación en el análisis por vía seca; donde se determinara la presencia de los metales preciosos; durante el periodo de investigación surgieron algunas preguntas como: ¿Por qué se dosifica la muestra según sus características físicas? o ¿Cómo se caracterizarían las muestras? Una de las explicaciones más comunes es la que afirma la clasificación mineralógica y su yacimiento, donde sostiene que la obtención de los resultados del análisis a verificar ha sido acondiciona en las proporciones correctas de dosificación para que el regulo tenga un peso adecuado (25 g. – 35 g. Aproximadamente), para este proceso es necesario agregar a la muestra a analizar harina (reductor) o KNO3 (oxidante) variando el tamaño del régulo; ya sea por falta o por exceso del oxidante o reductor. Como sabemos la:

Muestra+Oxidante ( o reductor ) + Flux=Regulo+ Escoria

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Este proceso tiene una etapa de homogenización, siendo este también un punto importante para poder realizar el análisis, ya que por la existencia de metales pesados como la plata, sin una buena homogenización pueden variar los resultados del análisis. Para determinar la cantidad de oro y plata que contiene la muestra, el proceso de dosificación y homogenización es manual, por lo tanto para mejorar este proceso se desea optimizar la etapa de dosificación en ensayos por vía seca, utilizando una estructuración de datos donde se puedan correlacionar y llegar a la misma digitalización de imágenes, consiguiendo así referencias de la muestras para su previa dosificación haciendo uso del balance de masa y energía para cada muestra debido a los factores presentes en ella. 2.1.1.

REALIDAD PROBLEMÁTICA Para el análisis de una muestra por ensayo al fuego es necesario una dosificación previa antes de ingresar al horno, la dosificación se realiza manualmente para esta área en el laboratorio debido a la experiencia que el personal toma para determinar una dosificación correcta, pero no se estiman las cantidades exactas porque se usa una cucharita para la dosificación de la harina y el nitrato de potasio; para la formación del regulo; mientras que el bórax y el flux es dosificado tomando en cuenta un crisol de metal donde también llegan a homogeneizar la muestra, todo este trabajo es realizado por el operador y al mismo tiempo la dosificación no es cuantificada en este caso se basan a la experiencia que el fundidor ha ido adquiriendo por trabajo en esta área, donde ha ido reconociendo muestras ya analizadas durante sus años de trabajo. Debemos tener en cuenta que existe una gran diferencia de concentrados debido a las diferencias de color y brillo, motivo por el cual la dosificación varía; por lo general el operador se da cuenta de estos detalles, de este modo supone cual va a ser la dosificación adecuada para tener un buen resultado en el análisis químico. Para determinar la cantidad de oro y plata que contiene la muestra, el proceso de dosificación y homogenización es manual, en la búsqueda de mejorar este proceso se

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desea automatizar y optimizar la dosificación y homogenización, para ello hemos realizado una estructuración de datos donde se puedan correlacionar y llegar a la misma digitalización de imágenes y así tener referencias del mineral o concentrado para su previa dosificación. 2.1.2.

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA El experto fundidor observa las muestras a fundir y en base a criterios como: experiencia, información de la muestra, decide la cantidad y tipo de agente requerido (KNO3 y Harina) para obtener un regulo de 25-35 gramos, en la actualidad en J. Ramón la cantidad de re-ensayes referidos a errores de dosificación esta alrededor de 3 % (este valor se incrementa cuando menor es la información que se tiene de la muestra como en el caso de muestras Geoquímicas). El proceso de dosificado, homogenizado, llenado en crisol, y codificado lo realiza manualmente el fundidor demorándose en promedio 1.5 min por muestra, todo esto exponiéndose al riesgo toxico del Plomo. Analizando esta información nos encontramos ante actividades que ameritan optimizar esto con el fin de: reducir costos, ampliar producción, disminuir el riesgo a problemas de salud de los trabajadores, para ello con ayuda del diseño de un sistema experto basado en análisis digital de imágenes se busca recrear el proceso de decisión del experto fundidor.

2.1.3.

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA El presente estudio buscará dar respuesta a las siguientes preguntas: A) PROBLEMA GENERAL: ¿De qué manera se optimizaría la etapa de dosificación en ensayos por vía seca de metales preciosos (oro y plata) en el Laboratorio J. Ramón? B) PROBLEMAS ESPECÍFICOS: a) ¿Qué factores influyen en la etapa de dosificación de los ensayos por vía seca que se realizan en el Laboratorio J. Ramón?

29

b) ¿Es posible mejorar la etapa de dosificación de las diferentes muestras durante el proceso de análisis por vía seca de metales preciosos (oro y plata) en el Laboratorio J. Ramón? 2.2.

OBJETIVOS 2.2.1.

OBJETIVO GENERAL Optimizar la etapa de dosificación en ensayos por vía seca de metales preciosos (oro y plata) en el Laboratorio J. Ramón.

2.2.2.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS A) Determinar los factores que influyen en la etapa de dosificación en ensayos por vía seca que se realizan en el Laboratorio J. Ramón. B) Mejorar la etapa de dosificación de las diferentes muestras durante el proceso de análisis por vía seca de metales preciosos (oro y plata) en el Laboratorio J. Ramón.

2.3.

HIPÓTESIS 2.3.1.

HIPÓTESIS GENERAL El uso de la técnica de análisis digital de imágenes, nos permitirá optimizar la etapa de dosificación en ensayos por vía seca de metales preciosos (oro y plata).

2.3.2.

HIPÓTESIS ESPECÍFICA A) Los factores que influyen en la etapa de dosificación de los ensayos por vía seca son el tiempo de acondicionamiento y la cuantificación del oxidante o reductor utilizados en la dosificación de muestras. B) Es posible mejorar la etapa de dosificación en el análisis de metales preciosos (oro y plata), a través del uso de la Técnica de Análisis Digital de Imágenes, aplicando la base de datos creada en función a la mineralogía que influye en el proceso de identificación de la muestra.

30

2.4.

VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN 2.4.1.

VARIABLE INDEPENDIENTE (X) Digitalización de imágenes de las muestras mineralógicas.

2.4.2.

VARIABLE DEPENDIENTE (Y) 

Proceso de dosificación del fundente oxidante o reductor usado para las muestras.



Tiempo de acondicionamiento de las muestras en la etapa de dosificación para el análisis por vía seca.

2.5.

JUSTIFICACIÓN Nuestra investigación está centrada en la inadecuada caracterización de las muestras, lo que no permite una adecuada dosificación de las mismas, representándose un problema en cuanto al análisis de una muestra, pues existirá un inadecuado resultado de oro y plata en la muestra analizada. En nuestro país El Laboratorio J. RAMÓN emprende acciones que buscan lograr resultados en poco tiempo; es decir, que a través del proceso de caracterización se pueda implementar una adecuada dosificación, y para dicho fin están articulando los conocimientos adquiridos durante su larga experiencia y las nuevas tecnologías disponibles en el mercado para el diseño de un robot llamado “JAIMITO”, que se alimentara de la base de datos de la “caracterización mineralógica” y las imágenes correspondientes de las diversas muestras que estanincluidas en la base de datos. La problemática existente durante el proceso de caracterización en cuanto al manejo y disposición final de la dosificación en el laboratorio de J. RAMÓN se ha ido manejando de forma manual durante los últimos años gracias a la vasta experiencia del fundidor, dicha experiencia ha sido adquirida y transmitida en su labor cotidiana, ya que viene desempeñando ese cargo aproximadamente 20 años, por lo tanto el fundidor está muy familiarizado con las diferentes muestras; esto no necesariamente va a determinar que el criterio del fundidor sea siempre el correcto, repercutiendo en una inadecuada dosificación, pues debemos tener en cuenta que existen muestras que presentan una composición más compleja y heterogénea.

31

El desarrollo de la tesis es importante para el ámbito de aplicación de esta propuesta, pues a través de la elaboración y diseño de la base de datos del proceso de caracterización de las muestras, se alimentará de información a “Jaimito” y seleccionara con mayor precisión la adecuada dosificación para mejorar el análisis de las muestras; al mismo tiempo su implementación podrá contribuir en la disminución de riesgos y vulnerabilidad a la que se encuentra expuesto el fundidor al momento que usa el flux. Por otro lado esto nos indica un ahorro de tiempo en la dosificación, demostrando así una relación intrínseca entre la dosificación y la mineralogía, cuya información estará disponible en la base de datos que se elaboró. El resultado final de este trabajo es de suma importancia y proporciona a los laboratorios químicos que cuenten con el área de análisis por vía seca la posibilidad de implementar mecanismos que le permitan automatizar y optimizar la etapa de dosificación del análisis por vía seca, específicamente en la caracterización y la dosificación del fundente oxidante o reductor que se acondiciono a las muestras; logrando así cambios en la calidad y tiempo del proceso.

32

CAPITULO III FUNDAMENTO TEÓRICO Y CONCEPTUAL DE LA INVESTIGACIÓN 3.1.

OPTIMIZACIÓN 

Según el Diccionario de la Real Academia de la Lengua española, optimizar es: Buscar la mejor manera de realizar una actividad. 1



Optimización es la acción y efecto de optimizar. Este verbo hace referencia a buscar la mejor manera de realizar una actividad.



La optimización es el proceso de ajustar las entradas a las características de un dispositivo, proceso matemático o experimento para encontrar la salida o resultado mínimo o máximo.2



La optimización consiste del tratamiento de las variaciones de un concepto inicial y usar la información obtenida para mejorar la idea.

3.2.

FUNDAMENTOS DEL ENSAYO POR VÍA SECA 3.2.1.

CONSIDERACIONES PREVIAS3 Los minerales polisulfurados generalmente contienen una mezcla de varios metales

1 http://buscon.rae.es/drae/srv/search?id=VbenCVgN2DXX20nGnJFO 2 Introducción a la Optimización, Inteligencia Artificial II, Rafael Vásquez Pérez 3 Análisis de oro y plata en ensayos al fuego, TECSUP. 33

tales como cobre, hierro, plomo, cinc y arsénico en forma de sulfuros. Los sulfuros más comunes que se encuentran en los yacimientos auríferos son la calcopirita (CuFeS2), pirrotita (FeS), pirita (FeS2), galena (PbS), esfalerita (ZnS), y arsenopirita (AsFeS). Durante el ensayo al fuego, estos sulfuros interfieren en la recuperación de los metales preciosos al formar la fase mata, ya que los metales preciosos se disuelven fácilmente en esta fase. Por esta razón es necesario oxidar a los sulfuros, previo al análisis de ensayo al fuego. Los minerales sulfurados actúan como agentes reductores produciendo la reducción de PbO a Pb. 3.2.2.

FUSIÓN DE CONCENTRADOS Para la fusión de concentrados es necesaria la adición de una mezcla fundente, es decir, de reactivos químicos que ayuden a la formación de una escoria líquida a la temperatura mínima de fusión de los escorificantes. La determinación de una dosificación óptima de la mezcla fundente requiere de un análisis mineralógico del material que se va analizar. Un mineral que contiene una ganga ácida requerirá una mezcla fundente básica, al igual que mineral con una ganga básica necesitará una mezcla fundente acida. Los principales fundentes o reactivos de fusión utilizados para la recuperación de oro y plata son: sílice, bórax, bicarbonato de sodio, nitrato de potasio y una fuente de carbono como reductor. La sílice (SiO2) es un reactivo de fusión fuertemente ácido, que se combina con los óxidos metálicos para formar silicatos, los cuales son fundamentales en la mayoría de escorias. La sílice forma cinco clases de silicatos los cuales se clasifican de acuerdo a la relación de oxígeno en la base u óxidos metálicos con el oxígeno del ácido o sílice. En la Tabla 1 podemos ver que las relaciones de oxígeno entre el ácido y base, y la clasificación de los silicatos. El objetivo de la sílice como constituyente en la mezcla fundente es el de formar la fase escoria.

34

Tabla 1 Clasificación de los silicatos (Lenehan y Murray-Smith, 1986) FÓRMULA

NOMBRE Subsilicato Monosilicato Sesquisilicato Metasilicato Trisilicato

4MO•SiO2 2MO•SiO2 4MO•3SiO2 MO•SiO2 2MO•3SiO2

RELACIÓN DE OXÍGENO ACIDO: BASE 1:2 1:1 1.5:1 2:1 3:1

El bórax (Na2B4O7·10H2O) es un fundente ácido, activo y muy fusible, se funde en su propia agua de cristalización, al calentarlo se hincha por la eliminación de agua, se funde formando un vidrio viscoso a 800K, y se vuelve un líquido muy fluido sobre los 1000K. El bórax disuelve a la mayoría de óxidos metálicos por lo que el propósito del bórax en la mezcla fundente es ayudar en la formación de escoria. En pocas cantidades, disminuye la temperatura para la formación de escoria y genera una fusión ordenada y tranquila. La disolución de óxidos metálicos por medio de bórax se lleva a cabo en dos etapas: primero el bórax se funde a una forma vidriosa transparente, que consiste de una mezcla de metaborato de sodio y anhídrido bórico, como se observa en la reacción (3.1): Na2B4O7 → Na2B2O4 + B2O3

(3.1)

El anhídrido bórico reacciona con el óxido metálico para formar un borato metálico como se indica en la reacción (3.2): MO + B2O3 → MO·B2O3

(3.2)

Se conocen cinco clases de boratos, estos tienen una clasificación similar a los silicatos y se presenta en la Tabla 2 4 . La mezcla fundente se añade para tener una escoria constituida principalmente de borosilicatos, los cuales a su vez existen en forma de metasilicatos y metaboratos, ya que estos disuelven los óxidos metálicos y forman escorias fusibles y

4 Bugbee, 1940; Lenehan y Murray-Smith, 1986; Smith, 1987 35

de menor viscosidad a las temperaturas de trabajo del horno de fusión Tabla 2 Clasificación de los boratos NOMBRE Ortoborato Piroborato Sesquiborato Metaborato Tetraborato

FÓRMULA 3MO•B2O3 2MO•B2O3 3MO•2B2O3 MO•B2O3 2MO•2B2O3

RELACIÓN DE OXÍGENO ACIDO: BASE 1:1 1.5:1 2:1 3:1 6:1

El bicarbonato de sodio (NaHCO3) es un reactivo de fusión fuertemente alcalino, y se utiliza en el ensayo al fuego debido a su bajo costo y a su pureza. Al estar en presencia de aire oxida los sulfuros a sulfatos, por esta razón el bicarbonato de sodio, al igual que el carbonato de sodio, puede ser considerado como un fundente oxidante y desulfurante. Los sulfatos son producidos con mayor facilidad en presencia de un agente oxidante como un óxido metálico. Esta formación de sulfato se aprecia en la reacción (3.3), en el tratamiento de la pirita: FeS2 + MO + NaHCO3 → FeO + M + 2Na2SO4 + 4CO2 + 2H2O

(3.3)

El nitrato de potasio (KNO3) es un enérgico agente oxidante, se funde a 630 K, a mayores temperaturas sufre ruptura de enlaces, liberando oxígeno. El oxígeno que se libera reacciona oxidando al sulfuro y muchos de los metales, en especial plomo y cobre. Es utilizado en el ensayo al fuego especialmente para la oxidación de sulfuros, arseniuros y antimoniuros. La oxidación de sulfuros metálicos a óxidos por medio de nitrato de potasio se aprecia en la reacción (3.4): 4FeS2 + 10KNO3 → 4FeO +5K2SO4 + 3SO2 + 5N2

3.2.3.

(3.4)

COLECTORES UTILIZADOS EN EL MÉTODO DE ENSAYO AL FUEGO El análisis por ensayo al fuego de una muestra de concentrado gravimétrico, consiste en fundir a temperaturas en un rango de 1400 - 1500K a la carga con la ayuda de una mezcla fundente, generalmente constituida por bórax, carbonato de

36

sodio, nitrato de potasio y un colector. El colector es comúnmente un metal, una sal u óxido metálico que se coloca en conjunto con los fundentes. Este metal debe tener la capacidad de disolver los metales preciosos y colectarlos de manera eficaz formando la fase metálica, para posteriormente separarlos por medio de otros procesos. Los colectores de oro más importantes son plomo, estaño, plata y cobre, el plomo es el colector más utilizado para el análisis por ensayo al fuego, al ser muy efectivo en la colección del oro y principalmente por su baja temperatura de fusión la cual está cerca de los 600 K. Se lo utiliza como litargirio u óxido de plomo (PbO), por lo que se requiere un proceso de metalización de PbO a Pb, por medio de la adición de un reductor. El estaño se lo utiliza en forma de óxido estannoso (SnO2). Es un buen colector de metales preciosos, sin embargo el tratamiento de la fase metálica para la posterior separación de metales preciosos presenta serias dificultades debido a la poca solubilidad del estaño en ácidos minerales, lo que hace ineficiente su utilización. De todos los colectores el mejor que se conoce es la plata, ya que forma aleaciones con oro en cualquier proporción. El problema de la plata es que se oxida fácilmente a óxido de plata, además que la utilización de este metal es bastante costosa y por razones económicas no resulta rentable. Sin embargo, se la utiliza como c o - colector junto con el plomo, y se lo añade a la carga como una solución de nitrato de plata. El cobre es un buen colector de los metales preciosos, ya que cumple las mismas funciones que los metales anteriores. Un aspecto que puede presentar dificultades al utilizar cobre como colector es su alta temperatura de fusión, que se encuentra cerca de los 1440 K. La utilización de metales colectores es muy importante especialmente en minerales de baja concentración, ya que en este tipo de minerales los metales preciosos se encuentran dispersos y en muy pocas cantidades, siendo muy difícil la sedimentación y formación de la fase metálica.

37

El ensayo al fuego sin la adición de un colector se aplica en concentrados que tengan cantidades de oro superiores a los 300-500 g/ton, y que no contienen sulfuros, ya que éstos son los que dificultan la formación de la escoria, al producir la fase mata en la fusión. 3.2.4.

DOSIFICACIÓN DE FUNDENTES La dosificación teórica de fundentes que se debe añadir tanto para la oxidación de sulfuros como para la escorificación de óxidos se determina considerando la estequiometría de las reacciones que se llevan a cabo con cada sulfuro y óxido metálico presente en la mena o concentrado mineral. A) REACTIVOS PARA LA OXIDACIÓN DE SULFUROS Para llevar a cabo el método de análisis de oro por ensayo al fuego es necesario tratar previamente a los sulfuros para lograr la formación de las fases escoria y metálica, y minimizar la formación de la mata, que tiende a disolver los metales preciosos. El pretratamiento consiste en la oxidación de los sulfuros metálicos por medio de la utilización de agentes desulfurantes como el bicarbonato de sodio (NaHCO3) y el nitrato de potasio (KNO3). El NaHCO3 en presencia de óxido de cobre reacciona directamente con el sulfuro para formar óxido metálico, cobre metálico, sulfato de sodio, dióxido de carbono y agua. El proceso de desulfuración de la pirita se ilustra en la reacción ( 3.5): FeS2+7CuO+4NaHCO3→FeO+7Cu+2Na2SO4+4CO2+2H2O (3.5) El nitrato de potasio a temperaturas mayores a 630K se descompone liberando oxígeno el cual oxida los sulfuros metálicos a óxidos metálicos. Un ejemplo claro en el que se utiliza KNO3 para la oxidación de sulfuros es el proceso de desulfuración de la pirita, el cual se aprecia en la reacción ( 3.6). 2Fe S2+6KNO3→Fe2O3+3K2SO4+SO3+3N2

38

(3.6)

La acción combinada del bicarbonato de sodio con el nitrato de potasio, tiene resultados favorables en la desulfuración de concentrados minerales. La desulfuración de la pirita combinando estos agentes se describe en la reacción ( 3.7): 2FeS2+6KNO3+2NaHCO3→Fe2O3+3K2SO4+Na2SO4+2CO2+H2O+3N2

(3.7)

De manera similar se pueden escribir las reacciones de desulfuración para los otros sulfuros. Los cálculos teóricos de dosificación de estos agentes oxidantes de sulfuros se realizan considerando la estequiometria de las reacciones. B) REACTIVOS PARA LA FORMACIÓN DE ESCORIAS. Una vez oxidados los sulfuros se procede a la formación de escorias, la cual consiste en la formación de boratos y silicatos. Se sugiere la formación de metaboratos y metasilicatos debido a que son los más fluidos, y al ser menos viscosos permiten el paso de los metales preciosos y el metal colector con mayor facilidad hasta la parte inferior del crisol para formar la fase metálica. Los agentes oxidantes y fundentes para la formación de escorias son principalmente bórax (Na2B4O7.10H2O), y sílice (SiO2), los cuales en proporciones adecuadas reaccionan con los óxidos metálicos para formar metasilicatos y metaboratos. Un ejemplo de este proceso es la escorificación del óxido de hierro, el cual se ilustra en la reacción (3.8): 3Fe2S3+3Na2B4O7.10H2O+6SiO2→3Na2B2O4+Fe2(B2O4)3+2Fe2(SiO3)3

(3.8)

Los cálculos teóricos de dosificación de la mezcla fundente para la escorificación de los óxidos metálicos se realizan tomando en cuenta la estequiometría de la formación de los respectivos metaboratos y metasilicatos, a partir de los óxidos metálicos.

39

C) RESUMEN DE DOSIFICACIÓN DE REACTIVOS. La Tabla 3 resume las cantidades de los constituyentes del flux usado para los ensayos mediante Fire Assay en J. Ramon del Peru S.A.C. Tabla 3 Composición de Flux usado en J. Ramón del Perú Item

Nombre

Formula Química

Composición (%)

1 2 3 4

Litargirio Carbonato de Sodio Silice Borax

PbO NaCO3 SiO2 (Na2B4O7.10H2O )

64.00 21.40 5.40 9.20

a) TRATAMIENTO DE LA FASE METÁLICA Alternativamente a la copelación, se utilizan dos métodos para la separación de los metales preciosos de la fase metálica: a) Ataque con ácido nítrico, y b) Ataque con una mezcla de ácido sulfúrico y peróxido de hidrógeno. 

ATAQUE CON ÁCIDO NÍTRICO. Este método consiste en el tratamiento de la fase metálica con solución diluida de ácido nítrico (25 – 35% w/w) caliente, y libre de cloruros, en donde toda la fase metálica es solubilizada, a excepción del oro. El oro metálico es separado de la solución por filtración, y posteriormente es secado y pesado. El oro metálico que se recupera se encuentra en polvo, por lo que para obtener un botón de oro de color amarillo y de brillo metálico, el polvo se funde en un crisol con bórax, sílice y carbonato de sodio, logrando obtener un botón de oro. A la solución remanente del ataque con ácido nítrico se agrega ácido clorhídrico o cloruro de sodio para formar un precipitado de cloruro de plata (AgCl), se filtra la solución, y el AgCl se lava varias veces con agua. El precipitado de cloruro de plata se coloca en un vaso

40

de precipitación, en donde se añade una solución de hidróxido de sodio hasta alcanzar un pH de 12, y de esta manera formar hidróxido de plata, posteriormente se añade una fuente de carbono (azúcar) hasta que la plata precipita por completo. Otro método es añadir al precipitado de cloruro de plata polvo de cinc o hierro, para producir la cementación de la plata por medio de las reacciones (3.8) y (3.9): AgCl+Zn → Ag+ZnCl2

(3.8)

AgCl+Fe → Ag+FeCl3

(3.9)

Para llevar a cabo las reacciones de precipitación de la plata, y para disolver el exceso de Zn o Fe, se añade una solución de ácido sulfúrico al 10% y se agita en caliente por dos horas aproximadamente. La plata que se obtiene se deja secar, y después se funde en un crisol con bórax, sílice, y carbonato de sodio para tener un botón de plata. 

ATAQUE CON ÁCIDO SULFÚRICO Y PERÓXIDO DE HIDRÓGENO. El método consiste en atacar a la fase metálica con 10mL de una solución de ácido sulfúrico de pH 1 y 10mL de peróxido de hidrógeno concentrado. El peróxido de hidrógeno es el oxidante para la plata y el cobre presentes en la fase metálica, y el ácido sulfúrico proporciona el

ligando

2−¿ SO ¿4 para estos metales. Al reaccionar estos agentes con la

fase metálica se observa efervescencia hasta que la fase metálica se disuelve por completo. En caso de que se detenga la efervescencia y no se haya disuelto la fase metálica por completo, es necesario añadir el ácido y el peróxido en las mismas cantidades iniciales, hasta que la fase metálica desaparezca y se recupere oro sólido y un precipitado de sulfato de plata, quedando en solución el sulfato de cobre. A continuación

41

se retira el oro sólido y el sulfato de plata de la solución por filtración, y se lava varias veces con agua destilada, y se seca. Una vez seco se pesa y se obtiene un peso del papel, del sulfato de plata y del oro. Se coloca el sulfato de plata y el oro en un vaso de precipitación y se pesa el papel filtro solo. Al vaso con los metales preciosos se añade ácido nítrico diluido para formar nitrato de plata y recuperar el oro insoluble. El oro es separado de la solución por filtración, se lava varias veces con agua, se deja secar, y se pesa teniendo así la cantidad de oro presente en la muestra. Al tener el peso del precipitado de oro y sulfato de plata por diferencia, se determina la cantidad de sulfato de plata presente en la muestra de mineral y por estequiometría se determina la cantidad de plata existente en la misma. 3.3.

DETERMINACIÓN ANALÍTICA DEL ORO (Au) Y PLATA (Ag) POR TÉCNICA DE ENSAYOS AL FUEGO El conocido procedimiento de ensayos al fuego es todavía la opción preferida por los laboratorios de todo el mundo, así como de los geólogos y tecnólogos a cargo de la exploración y procesamiento de metales nobles, para obtener resultados cuantitativos de metal precioso total. Las muestras se mezclan con agentes fundentes que incluyen el óxido de plomo (litargirio) y se funden a alta temperatura. El óxido de plomo se reduce a plomo, el cual colecta el metal precioso. Cuando la mezcla fundida se enfría, el plomo permanece en el fondo, mientras que una escoria vítrea permanece arriba. Los metales preciosos se separan del plomo mediante un procedimiento llamado copelación. La técnica final utilizada para determinar el contenido de metal precioso colectado puede variar desde una balanza (para muestras con ley muy alta), hasta Espectrometría de Absorción Atómica o Espectrometría de Emisión Atómica por ICP. 3.3.1.

PRINCIPIO DE LA TÉCNICA POR VÍA SECA Colectar el Au (Ag, Pt, Pd, Rh, etc.) por plomo en estado líquido a temperaturas entre 900- 1000°C

42

3.3.2.

REACTIVOS DEL FLUX POR VÍA SECA 

Litargirio (PbO): Funde en 883°C, oxidante y desulfurizador, se reduce a Pb para colectar Au,Ag, Pd, Pt, etc.

3.3.3.



Sílice (SiO2): Reacciona con PbO y funde a 726°C.



Borax (Na2B4O7): Disminuye punto de fusión.



Carbonato de sodio (Na2CO3): En 950°C se descompone en Na2O y CO2.



Nitrato de potasio (KNO3): 1g de nitrato K oxida 4g de Pb a PbO.



Harina (C6H10O5): 1g de harina actúa sobre PbO y produce 12g Pb.



Plata : Para encuartación (Ag/Au en 3/1 para partición)

ETAPAS DE LA VÍA SECA 

Etapa de fundición.



Etapa de copelación.



Etapa de partición.



Etapa de pesado.



Opcional: Solubilización del oro y determinación por Absorción Atómica.

Para nuestro caso nos enfocaremos en el proceso de fundición, pero brevemente detallaremos paso a paso los demás procesos involucrados en la Determinación de metales preciosos mediante Vía Seca.

43



DETERMINACIÓN DE METALES PRECIOSOS MEDIANTE ENSAYOS AL FUEGO (VÍA SECA)

ÍTE DESCRIPCIÓN

IMAGEN

M

1

Pesado de Muestras Adición de agente reductor

2

(Harina) o agente oxidante (KNO3)

3

Adición de Flux

4

Homogenizado

5 6 7 8 9 10 11

Incuartación: Ag Metálica / AgNO3

Cubierta con capa de Bórax Colada Separación de Regulo y escoria Copelación Obtención de botón de

Pesado de Doré

Oro y Plata Partición Determinación de Au: Pesada / AAS

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A) LA ETAPA DE FUNDICIÓN5 Esta etapa es la de mayor importancia, tiene por objeto concentrar el Oro y la Plata en un botón de plomo, este último metal actúa como un colector de estos metales preciosos. En la etapa de fundición se eliminan las impurezas que acompañan a estos metales en los minerales en forma de compuestos oxidados en la escoria. La escoria está formada, además de Boratos, Silicatos y Plumbitos de metales alcalinos, alcalinos térreos entre otros. La etapa de fundición está basada en una extracción liquido-líquido a alta T°, donde el mineral es fundido con agentes reductores. La etapa de fundición consiste en fundir la muestra a 1050°C en crisoles de arcilla aproximadamente 45 minutos, añadiendo el flujo de fundición óptimo, según sea el tipo de muestra. En la fundición se obtiene 2 productos principales: El botón de Plomo o Regulo, el cual debe pesar entre 25 a 35 g y la escoria. Mineral Aurífero o Argentífero +Flujo + Reductor --> Botón de Pb (Au, Ag e impurezas metálicas) + Escoria Incuartación: Esta operación consiste en agregarle plata químicamente pura a los análisis de oro, porque las aleaciones de Oro y Plata son insolubles en HNO 3 concentrado o diluido cuando la proporción de oro y plata es inferior a 1:2.5 (1 de oro por 2.5 de plata). En cambio si la plata se encuentra en una proporción mayor que la indicada, se disuelve muy fácilmente en HNO3 diluido. Esta adición de plata es indispensable pues el oro en los minerales va siempre acompañado de plata, con lo que haría imposible obtener un botón de oro puro, como se necesita. En la práctica se suele utilizar la proporción 1:3 (1 de oro por 3 de plata).

5 Determinación del Flujo de Fundición adecuado en análisis de Oro por Vía Seca en Minerales Sulfurados – Maritza Gonzales Alday (Tesis para obtener grado – UNI 2002) 45

La incautación puede hacerse en dos momentos, al agregar el flujo de fundición o bien puede hacerse en la copelación adhiriendo con un fuerte golpe de martillo el pedacito de plata pura laminada al botón de plomo. La cantidad de plata es variable y depende de la riqueza del oro del mineral. Generalmente se acostumbra agregar más o menos 1 decigramo (0.01g) de plata en la copela misma al momento de ser colocado en la mufla. Productos de Fundición: Si la carga del flujo de fundición es correcta para el tipo de muestra y es adecuadamente manipulada, el ensayo de fundición debe mostrar 2 productos: El botón de Pb y la escoria. Dos indeseables productos son la mata y el speiss; ocasionalmente también obtenidos. Si la sal es usada, el tercer producto es casi enteramente cloruro de sodio, el cual es encontrado sobre la parte superior de la escoria solidificada con el Nitrato de Potasio, éste es una mezcla de sulfato de sodio o potasio.   Botón de Plomo: Debe ser brillante, blando, maleable y debe separarse fácilmente de la escoria. El peso debe estar comprendido entre 20-30 g para que pueda ser considerado que se ha realizado un buen proceso de fundición.   Escoria: Es un compuesto fusible de óxidos metálicos sin brillo y sílice u otro constituyente acido. La escoria formada usualmente está constituida de silicatos y boratos de óxidos metálicos contenidos en el mineral y fundentes usados. Las escorias en estado de fusión son usualmente soluciones pero en raras instancias pueden ser compuestos químicos. La escoria debe ser homogénea y libre de partículas de mineral no descompuesto. Una buena escoria es más o menos vidriosa y frágil. Cuando se vierte la escoria debería ser delgada y fluida y libre de

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partículas de plomo, si es demasiada ácida ésta será bastante viscosa y escasa y la última gota formará hilos en la vertida. Cuando enfría la escoria neutra o ácida es vidriosa; la escoria básica es de apariencia no brillante y vidriosa.   Mata: Es un sulfuro artificial de uno o más de los metales formados en el proceso de fundición, como el sulfuro de cobre. En el ensayo es el más frecuentemente encontrado en la fusión de minerales sulfurados cuando la carga es demasiada ácida. Es azul-gris, acercándose a la galena en composición y muy quebradizo. Esta mata siempre lleva algo de oro y plata y como es frágil usualmente se quiebra y se pierde en la escoria. Si alguna mata es encontrada, la carga está equivocada.   Speiss: Es un arseniuro o antimoniuro metálico artificial formado en el proceso de fundición. En el ensayo al fuego, es usualmente obtenido como un arseniuro de hierro aproximadamente a la composición del FesAs. Ocasionalmente el hierro puede ser reemplazado por el Ni o Cobalto. El speiss de Sb es muy raro. Es una substancia dura, medianamente dura, blanquizca, semejante al Sn, encontrada directamente sobre la superficie del Pb y usualmente se adhiere aferrándose a este. Si solo es aprox. 1 gramo en peso éste puede ser puesto dentro de la copela con el Pb y será oxidado allí cediendo sus metales preciosos al baño de Pb. 3.4.

ANTECEDENTE DEL USO DEL ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN: EL PROYECTO CAMEVA El proyecto CAMEVA fu e desarrollado por el Grupo de Investigación de Recursos Minerales de la Universidad Politécnica de Madrid (GIRMI_UPM), en el Laboratorio de Microscopía Aplicada y Análisis de Imagen (Red de Laboratorios de la Comunidad de Madrid, rla207) y por AITEMÍN con la colaboración de las Universidades del Ruhr-Bochum (Alemania) y Lieja (Bélgica). Vemos que este proyecto surgió con el objeto de conseguir, una identificación

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automática de menas metálicas mediante microscopio óptico de reflexión, a partir de preparaciones pulidas representativas. Se aspira, por otra parte, mediante la puesta a punto de esta metodología, a mitigar el problema que representa la paulatina desaparición de los expertos en microscopía de menas en todo el mundo. Una de las innovaciones que introduce el proyecto CAMEVA con respecto a la espectroscopía tradicional es la intercalación de una rueda de filtros monocromos entre la fuente luminosa y el microscopio. Las longitudes de onda de estos filtros están comprendidas entre 400 nm y 1000 nm, con espaciado de 50 nm, de manera que se hace posible la adquisición de imágenes multiespectrales no sólo del rango visible, sino también del rango infrarrojo. Esta ampliación del rango espectral permite que cada mineral quede caracterizado por 13 valores precisos de reflectancia, y no solo por los tres valores RGB empleados hasta ahora. El microscopio cuenta con un sistema de platina y enfoque motorizados, aumentando la precisión de las medidas y reduciendo considerablemente el tiempo de ejecución. Todo ello unido al bajo tiempo de toma de medidas (menor de 10 ms) reduce enormemente el tiempo de trabajo. 3.4.1.

INSTRUMENTACIÓN La instrumentación utilizada (Imagen 2) comprende: un microscopio motorizado adaptado y con una rueda de filtros intercalada entre la fuente luminosa y el estativo; una cámara matricial monocroma, con salida digital; patrones alta y baja reflectancia, así como la imprescindible infraestructura de apoyo básico (equipamiento para pulido y control de calidad de muestras, eventual análisis de éstas por microsonda electrónica, fuentes de alimentación estabilizadas para el equipo de análisis de imagen) e informática.

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Imagen 2 Microscopio motorizado adaptado para análisis de imagen:

3.4.2.

Rueda de filtros (R). Platina automatizada XYZ (P) Panel de control (D) Monitor (M) Cámara digital B/N (C) Unidad de control (U). Mando automatizado (J) DESARROLLO DE UN SISTEMA DE ANÁLISIS MICROSCÓPICO AUTOMÁTICO El desarrollo de este tipo de sistemas comprende dos actividades claramente diferenciadas: A) ADQUISICIÓN DE IMÁGENES Las imágenes de la cámara deben ser sometidas a un proceso de corrección, de forma que estén referidas a una escala absoluta y sean independientes del sistema con el que se hizo la adquisición. B) DESARROLLO DEL PROGRAMA De análisis propiamente dicho, que en algunos casos trata de reproducir el procedimiento del análisis manual seguido por los especialistas, pero que en otros casos debe ser desarrollado prácticamente desde cero.

3.4.3.

PROCESO DE ADQUISICIÓN DE IMÁGENES Las imágenes de la cámara deben ser corregidas para compensar el efecto de la

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falta de uniformidad de la iluminación, de los defectos del camino óptico, y de las diferencias de respuesta de los píxeles del sensor. La calibración del equipo de análisis de imagen ha sido diseñada por AITEMIN, centro tecnológico con gran experiencia en el desarrollo de sistemas de análisis microscópico automatizado. El proceso de calibrado se realiza de forma automática al ejecutar un programa que desempeña las siguientes funciones: 

Ajuste del tiempo de exposición de la cámara para cada una de las bandas de la imagen.



Determinación de la disparidad del punto de enfoque óptimo entre las distintas bandas.



Determinación de la variación del centro óptico y de la escala de la imagen entre las distintas bandas.



Captura de imágenes de ambos patrones en cada una de las bandas para compensar la falta de uniformidad de la iluminación, el efecto del polvo y otras imperfecciones del sistema de adquisición, y establecer una correspondencia entre nivel de gris y reflectancia.

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Figura 1 Composición de imágenes espectrales, desde 400 nm hasta 1000 nm. (brea, 2009). La adquisición de las imágenes multiespectrales se lleva a cabo mediante una aplicación desarrollada por AITEMÍN. Con este programa se puede localizar y enfocar manualmente el sector seleccionado, aunque también ofrece la posibilidad de realizar un autoenfoque antes de la adquisición. La adquisición se realiza de forma automática y se guarda en paquetes de 13 imágenes, una por cada filtro desde 400 hasta 1000 nm con intervalos de 50 nm (Figura 1). 3.4.4.

PROGRAMA DE ANÁLISIS DE IMAGEN La consecución del sistema automatizado de caracterización mineral se apoya sobre dos pilares fundamentales: el primero es lograr la calibración del equipo de manera que las medidas realizadas sobre las imágenes de minerales adquiridas sean representativas y reproducibles; el segundo pilar es la creación de una base de datos de reflectancia espectral que permita el reconocimiento automatizado de los minerales de mena.

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La creación de esta base de datos se ha elaborado contando con los minerales de mena más comunes y con mayor importancia para la industria minera. En ese sentido, inicialmente se seleccionaron 30 minerales opacos, aunque en la actualidad la base de datos se ha incremento hasta contener información espectral de más de 70 minerales. Tras la elección de los minerales se seleccionaron las probetas pulidas de los representativos. Este paso es fundamental ya que de la calidad de estas probetas dependerá la fiabilidad de los resultados obtenidos. Todas las probetas pulidas fueron estudiadas previamente, y en algunos caso, repulidas para conseguir una superficie de calidad óptima; del mismo modo, se recurrió al análisis por microsonda electrónica en aquellos casos que así lo requirieron. Finalmente, sólo se midieron los minerales representativos presentes en probetas pulidas con superficie limpia y con tamaño de grano suficientemente grande.

Figura 2 Aplicación del programa de análisis que permite extraer información espectral de cada mineral. Dentro del programa desarrollado por AITEMÍN se encuentra una aplicación encargada de recoger los datos de reflectancia de las imágenes adquiridas. Esta aplicación muestra las imágenes en pantalla y permite al operador observar cada

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una de las bandas espectrales de manera individual o bien una imagen en falso color. El operador marca zonas rectangulares sobre los campos minerales para extraer sus espectros, que se muestran simultáneamente en una gráfica y se guardan en un archivo de datos para su posterior análisis. Este archivo contiene los valores de reflectancia correspondientes a la moda y la desviación típica del histograma de cada una de las bandas, para cada zona marcada. Así, se puede generar una base de datos con la información espectral de cada especie mineral observada en las distintas muestras que será utilizada como referencia en un sistema de identificación automática de minerales. La Figura 2 muestra la ventana de dicho programa tras la selección de cinco zonas en distintos minerales. En la parte derecha se pueden ver las curvas espectrales de cada una de las zonas así como sus histogramas en la banda espectral seleccionada (en este caso la correspondiente a 700nm). La validez de las curvas de reflectancia espectral obtenidas para cada uno de los minerales observados ha sido doblemente validada. Esta validación se ha llevado a cabo tanto por comparación con la base de datos QDF3 del IMA-COM, como mediante medidas obtenidas con un microfotómetro de reflexión espectral. Instrumento diseñado por el Dr. H.-J. Bernhardt (Universidad de Bochum, Alemania) y suficientemente contrastado como para ofrecer datos precisos y reproducibles en el rango de longitudes de onda entre 400 y 1000 nm, con una resolución espectral de 0,3nm. En la Figura 2 se pueden observar las curvas espectrales características de algunos minerales obtenidas mediante el sistema de identificación automatizada. En este mismo gráfico se han trazado también los espectros dados por la QDF3 para esos mismos minerales, de manera que puede observarse que los valores de reflectancia obtenidos en el proyecto CAMEVA son muy similares a los reflejados por esta base de datos en cuanto al rango visible se refiere. Además, el proyecto CAMEVA aporta

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datos, hasta hora inéditos, del comportamiento espectral de los minerales en el rango del infrarrojo cercano. En muchos casos, los datos obtenidos en las longitudes de onda superiores a 700 nm eliminan la posibilidad de confusión entre minerales cuyas curvas espectrales en el visible son similares. A partir de las medidas de reflectancia espectral de los minerales en 13 longitudes de onda diferentes ha sido posible desarrollar la aplicación de identificación mineral automatizada. Esta aplicación permite tanto identificar el mineral que se encuentra en una zona selecciona por el usuario, como llevar a cabo la clasificación de la imagen completa. En el primer caso, el sistema sirve como “microsonda óptica” para realizar una identificación mineral rápida y eficaz. En el segundo caso, la imagen clasificada contiene toda la información necesaria para comenzar el análisis de imagen y la extracción de los datos necesarios para obtener la caracterización mineralógica. Esta aplicación contiene además una función fundamental en el caso del análisis mineralógico de probetas de concentrados minerales para su aplicación metalúrgica. Esta función permite adquirir imágenes sobre la superficie de la probeta dentro de un área definida por el usuario. El sistema puede realizar tanto un barrido total de esta área (lo cuál permite crear un mosaico de imágenes), como un barrido siguiendo una malla de muestreo y adquiriendo un número determinado de imágenes en cada uno de los nodos de esta malla.

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Figura 3 Comparación entre las curvas espectrales obtenidas en el Laboratorio de Microscopia Aplicada (LMA) y las dadas por el QDF3 para los minerales: calcopirita (Ccp), Covellina (Cv), oro (Au), Pirita (Py), Pirrotina (Po), y plata (Ag). 3.5.

BREVE HISTORIA DEL ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN A partir de los años 60, gracias a los grandes avances experimentados tanto en los sistemas de televisión como en el campo de la morfología matemática, e impulsados por la necesidad de información mineralógica más precisa y variada, comienzan a desarrollarse sistemas de análisis digital de imagen capaces de realizar medidas y cálculos de manera más rápida y fiable que con el contador de puntos. A lo largo de esta década comienzan a comercializarse los primeros analizadores de imagen y ya en la década de los 70 existían varias casas fabricantes de este tipo de sistemas. Precisamente durante los años 70 se produce un hito fundamental para el desarrollo de esta técnica: la introducción de los ordenadores como un elemento más en los sistemas de análisis de imagen. Este hecho propicia la aplicación de esta técnica en un amplio abanico de procesos industriales, así como en medicina y biología. Sin embargo, el verdadero desarrollo del análisis de imagen se produce en los años 90 gracias a la gran mejora en la fabricación de ordenadores y al desarrollo de potentes programas informáticos que permiten la obtención y el tratamiento de un gran volumen de datos.

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En los últimos 20 años el análisis de imagen se ha desarrollado espectacularmente, dando lugar a un gran número de programas comerciales de análisis de imagen y a una bibliografía extensa al respecto, destacando las obras de Russ (1990 y 1991) y González & Woods (1993). 3.5.1.

EL ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN Es la ciencia experimental que mediante el tratamiento de imagen identifica, cuantifica y caracteriza elementos dentro de imágenes digitalizadas o digitales. Se trata de una ciencia multidisciplinar, ya que se apoya en otras técnicas o ciencias como la óptica, la estadística, las matemáticas, la informática, etc. La base de esta técnica es una imagen que puede considerarse como un objeto plano cuya intensidad luminosa y color pueden variar de un punto a otro. Desde el punto de vista físico, una imagen monocroma puede considerarse como una función continua f(x,y) cuyo valor representa el nivel de gris o brillantez en cada punto (x,y). Para que esta función continua pueda ser tratada por el ordenador debe ser discretizada mediante un proceso llamado digitalización. La digitalización, por tanto, consiste en la descomposición de la imagen original en una matriz de M*N puntos, cuyos índices de fila y columna identifican un punto de la imagen y el valor correspondiente a ese elemento de la matriz es proporcional a su luminosidad o nivel de gris. Cada uno de los elementos en que es posible dividir la imagen se denominan píxel (del inglés Picture element). La cantidad y tamaño de los píxeles, es decir, el número de niveles de gris y el tamaño de la matriz, condicionan la capacidad de resolución de la imagen digital. Por lo general, se trabaja con imágenes cuya resolución es de 256 valores de luminosidad o niveles de gris. Esto es mucho más de lo que el ojo humano puede distinguir en una imagen monocroma (20-30 como mucho), y sobrepasa con creces lo que puede contener una impresión fotográfica. Los teóricos describen el proceso de análisis digital de imagen como una secuencia

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de varias etapas que comienzan con la adquisición de la imagen y su digitalización, llegando a finalizar con la obtención de los datos deseados como se puede observar en el siguiente esquema: Las etapas del proceso de análisis digital de imagen son las siguientes:

Una vez adquirida y digitalizada, la imagen se almacena en la memoria del ordenador como una imagen en niveles de gris y a partir de ahí comienza su procesamiento. Para iniciar con este proceso es necesario realizar una clasificación o discriminación de la fase cuyos rasgos morfológicos se quieren obtener; de este proceso resulta una imagen binaria en la que los píxeles solo pueden tener dos valores: 1 para aquellos píxeles correspondientes a la fase en estudio y 0 para los píxeles restantes. A partir de esta imagen binaria se lleva a cabo la segmentación, etapa en la que se separan cada uno de los objetos presentes en la imagen (partículas minerales) para, posteriormente, medir sus parámetros morfológicos característicos (área, perímetro, dimensión máxima y dimensión mínima, etc.). Tras la interpretación estereológica de estos parámetros y su análisis estadístico se obtiene una gran cantidad

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de información, que nos servirá para poder analizar o interpretarlas. 3.5.2.

EL ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN BASADO EN MICROSCOPÍA ÓPTICA El éxito del Análisis Digital de Imagen radica en la posibilidad de discriminación entre los diferentes minerales, pero ¿qué propiedad mineral puede introducirse en la automatización para hacer posible tal discriminación? Al emplear el método manual el mineralogista puede recurrir a las propiedades de polarización relacionadas con la anisotropía de los minerales y observar no sólo una sino varias propiedades minerales (color, pleocroismo, anisotropismo, dureza, etc.).

Sin embargo, la

automatización del proceso exige trabajar en condiciones de aparente isotropía, es decir, recurriendo a propiedades que no dependan de la orientación. Al trabajar con microscopio de luz reflejada es posible cuantificar un parámetro que, en condiciones de isotropía, no depende de la orientación del mineral. Se trata de la reflectancia, que no es más que el cociente entre la intensidad de la luz reflejada por una superficie pulida y la intensidad de la luz incidente. Cada mineral presenta diferentes valores de este parámetro en función de la longitud de onda de la luz incidente, de manera que se puede obtener una curva espectral característica de cada mineral en función de las diferentes longitudes de onda de la luz incidente. En la actualidad existe una excelente base de datos de reflectancia de prácticamente todas las menas metálicas y minerales absorbentes para todo el espectro visible (Criddle & Stanley, 1993). Se trata de tablas internacionalmente validadas por la Commission of Ore Mineralogy de la International Mineralogical Association (COM/IMA). Por otro lado, es necesario resaltar que una de las etapas fundamentales en el proceso de análisis de imagen es la preparación de las muestras, ya que si el pulido de las probetas no es suficientemente bueno, los minerales embutidos en la resina quedarán con relieve.

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En la imagen digitalizada este hecho se traduce en niveles de gris más bajos en el borde de los granos, llevando al sistema a identificar erróneamente estos bordes como un mineral diferente. Por lo tanto, a pesar de que estos equipos trabajan con un gran nivel de autonomía, antes de comenzar con el proceso de análisis digital de imagen es necesario realizar una observación al microscopio de las muestras a estudiar. 3.5.3.

EL SISTEMA AUTOMATIZADO EN EL ANÁLISIS DE IMAGEN Para que un sistema de análisis microscópico automatizado sea útil en aplicaciones industriales es necesario que sus resultados cumplan una serie de requisitos, entre los que destacan, además de la exactitud, la repetibilidad y la reproducibilidad. Es decir, el sistema debe garantizar la obtención de los mismos resultados a partir de una misma muestra, independientemente del operador, del equipo, y del lugar donde esté situado. Para ello, es fundamental que la adquisición de la imagen se realice de una forma cuidadosa, es decir, corrigiendo las heterogeneidades en la respuesta del sistema completo, de manera que se pueda garantizar su estabilidad y la reproducibilidad de las medidas, así como la existencia de una relación lineal entre la reflectancia de los minerales y el nivel de gris característico que presenta cada mineral en la imagen. Siguiendo las instrucciones propuestas por Pirard et al. (1999) para conseguir un funcionamiento óptimo de la cámara CCD y establecer una metodología de trabajo que consiguiera la calibración del sistema completo, Berrezueta (2004), Berrezueta et al. (2007) lograron aplicar con éxito el análisis digital de imágenes de microscopio óptico capturadas con una cámara de video a color 3CCD. En este caso, el equipo de análisis digital de imagen estaba integrado por una cámara de video 3CCD acoplada a un microscopio de reflexión y conectada por tarjeta digitalizadora a un ordenador con programa de análisis digital de imagen. Mediante este trabajo se consiguió establecer una metodología de calibración del equipo de análisis de imagen,

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que permitió alcanzar las condiciones de estabilidad necesarias para obtener la correlación de los valores de reflectancia espectral de los minerales, valores publicados por Criddle & Stanley (1993), con sus respectivos niveles de gris obtenidos por análisis digital de imagen con una cámara de video a color. Como test adicional del método, un usuario sin experiencia previa logró poner a punto el equipo de análisis de imagen siguiendo la metodología propuesta por Berrezueta (2004), constatando de nuevo la relación lineal entre valores de reflectancia espectral de los minerales y sus niveles de gris característicos en la imagen a color (Pérez-Barnuevo, et al. 2008). Sin embargo, a pesar de que el análisis de la mayoría de minerales de mena comunes puede hacerse mediante imágenes en color 3CCD, el uso de imágenes multiespectrales es más fiable y tiene mayor potencial ya que reduce la posibilidad de confusión entre minerales con reflectancia similar. Basándose en estas experiencias previas así como en la posibilidad de ampliar las bases de datos espectrales, como la QDF de Criddle & Stanley (1993), con datos de reflectancia mineral en el rango infrarrojo, se desarrolla el proyecto CAMEVA (Caracterización Automatizada de Menas metálicas mediante Visión Artificial). El principal objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema automatizado capaz de llevar a cabo la identificación de los minerales presentes en muestras de menas metálicas para facilitar su posible aprovechamiento industrial. El desarrollo de este sistema, por lo tanto, podría cubrir las necesidades de un importante sector de la minería, que como se comentó anteriormente, no tiene la posibilidad de acceder a los equipos basados en microscopio electrónico.

3.6.

EL USO DE LA TÉCNICA DE ANÁLISIS DIGITAL DE IMAGEN 3.6.1.

LA CARACTERIZACIÓN MINERALÓGICA EN PROCESOS DE CONCENTRACIÓN Actualmente está

plenamente

reconocida

la

importancia

del

conocimiento

mineralógico de la mena a la hora de definir el proceso de concentración mineral.

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Sin embargo, la aplicación de los estudios de caracterización mineralógica no debe limitarse exclusivamente a la etapa del diseño del proceso de tratamiento, sino que tal estudio debe ser realizado en cualquier etapa de la operación, ya que permite ejercer cierto control sobre el rendimiento de los procesos de concentración, bien como modo de comprobación periódica de la efectividad de la recuperación, o bien como control de calidad de los concentrados. A demás, dado que la composición mineralógica de la mena puede cambiar a medida que avanza la extracción en la mina, estos análisis aportan la información necesaria para realizar los ajustes oportunos en el proceso de molienda y demás procesos de concentración. Pero la mineralogía no sólo es útil en la identificación de los minerales valiosos y en la definición y control del método de concentración, sino que también puede y debe ser aplicada para anticiparse a una posible afección medioambiental. Agarwal fueron pioneros en el empleo de la petrografía de procesos no sólo en la resolución de cuestiones técnicas propias del tratamiento del mineral, sino también en la identificación de elementos traza que puedan ser perjudiciales para el medio ambiente, en la caracterización de la naturaleza física y química del residuo generados en el proceso de concentración mineral y en la determinación de aquellos minerales de ganga que puedan reaccionar en el proceso hidrometalúrgico y conllevar el consumo excesivo de reactivos ácidos. Por lo tanto nace la gran inquietud de querer saber ¿Cuáles son los parámetros mineralógicos capaces de caracterizar tanto el mineral bruto, como los concentrados y los residuos del proceso de concentración? De una forma simplificada se puede decir que los principales parámetros mineralógicos que deben ser analizados para conseguir tal caracterización son, por un lado, la identificación de las especies minerales presentes y su cuantificación o análisis modal y por otro lado, es fundamental la determinación del grado de liberación mineral para lo que se hace

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indispensable el estudio de las texturas minerales. A) IDENTIFICACIÓN MINERAL Y ANÁLISIS MODAL La caracterización mineral debe comenzar con la identificación de las especies minerales presentes en la muestra estudiada. Tal y como resaltaron autores como Schwartz y Ramdohr, la identificación precisa de los minerales de mena es fundamental a la hora de establecer el proceso de tratamiento y concentración mineral. Para empezar, la determinación cualitativa de los minerales permite establecer cuáles son los minerales portadores de los metales valiosos en los minerales de mena. Esta primera identificación es primordial para definir el tipo de tratamiento que se dará a la mena. En segundo lugar, es necesario identificar cuáles son los minerales de ganga, bien por su posible potencial económico, o bien por su posible influencia en el proceso de tratamiento, como en el caso de la presencia de cuarzo asociado con galena, que puede conllevar una sobremolienda causada por la diferencia de la dureza entre el mineral de mena y el mineral de ganga. A demás, este análisis cualitativo también debe alertar sobre la presencia de aquellos minerales que puedan resultar perjudiciales en los procesos de concentración. Por ejemplo, la presencia de sulfuros de hierro, estibnita o sulfuros de cobre (como calcosina) en menas de oro tratadas mediante cianuración es tremendamente perjudicial, ya que estos minerales reaccionan con la solución cianurada produciendo un consumo excesivo del reactivo y la contaminación del concentrado. Por lo tanto, el análisis mineralógico debe ser lo más completo y preciso posible, y debe incluir incluso aquellos minerales que están presentes en pequeñas cantidades. Una vez identificadas las especies minerales debe llevarse a cabo un estudio de cuantificación o análisis modal que exprese en datos porcentuales la abundancia relativa de cada uno de los minerales presentes. Es conveniente

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realizar este análisis modal tanto en el mineral bruto, como a su salida de la trituración y en cada una de las etapas del proceso de concentración. Tradicionalmente, estos estudios de cuantificación se han llevado a cabo de forma manual mediante contador de puntos o platina integradora, pero en la actualidad existen otras alternativas basadas en el análisis digital de imagen que permiten llevar a cabo un trabajo de cuantificación más rápido y fiable gracias a la automatización del proceso. B) GRADO DE LIBERACIÓN Las partículas minerales pueden estar constituidas por un único mineral, en cuyo caso son consideradas partículas liberadas, o pueden estar formadas por dos o más minerales, en cuyo caso se denominan partículas mixtas. Uno de los datos que mayor relevancia tiene a la hora de definir la posibilidad de beneficio de una mena es su grado de liberación y éste se define como el cociente entre la cantidad de dicho mineral que se encuentra en partículas liberadas dividido entre la cantidad de mineral total, contenido tanto en partículas liberadas como en partículas mixtas Gaudin.

Imagen 3 Clasificación de las partículas mixtas según su contenido de mineral en estudio. El análisis detallado del grado de liberación de un determinado mineral suele

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expresarse en función de la distribución de este mineral en las partículas mixtas. Para ello se establecen clases de partículas según la cantidad porcentual de dicho mineral que contienen como se muestra en la imagen 8, desde partículas que contienen un 0.01% hasta las que están formadas en su totalidad por este mineral (100%, aparentemente liberadas) con incremento del 10% en cada clase (Petruk, 2000). De esta manera se puede calcular la cantidad de mineral que se encuentra en partículas liberadas (clase 100), qué cantidad se encuentra en partículas que contienen entre un 80% y un 90% del mineral (clase 80 – 90) y así sucesivamente hasta la clase 0.01 – 10, que representa a las partículas con menor grado de liberación. Estos datos se suelen representar en forma de curvas de liberación, como podemos apreciar en la Figura 4.

Figura 4 Curvas de liberación basadas en el análisis de las partículas según la cantidad de mineral en estudio que contienen. La observación de probetas pulidas mediante microscopio óptico puede ser suficiente para determinar si la mayoría de las partículas se encuentran liberadas

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o no, pero cuando se trata de realizar una interpretación más detallada del grado de liberación es necesario recurrir al análisis de imagen. Este recurso se hace imprescindible cuando la cantidad de partículas mixtas es elevada, ya que en ese caso es necesario conocer las causas por las cuáles el mineral de mena no está liberado. Es aquí donde entran en juego algunos aspectos texturales como el tamaño de grano, la naturaleza de los bordes de intercrecimiento y el tipo de intercrecimiento entre los minerales adyacentes que forman parte de las partículas mixtas. El estudio de estas características texturales es fundamental a la hora de establecer la posibilidad de liberación de un determinado mineral y por lo tanto, el éxito o el fracaso de su concentración. C) TEXTURA MINERAL En este trabajo, al hablar de textura mineral se hará referencia a la clasificación que Ramdohr define como “clasificación textural técnica”. Esta clasificación textural es aquella que, junto con la identificación de las diferentes especies minerales, responde a cuestiones relacionadas con el comportamiento de los minerales durante los procesos de concentración mineral. En este sentido, describe la textura mineral como el conjunto de rasgos minerales que mayor influencia tienen sobre la liberación mineral, que son fundamentalmente tres: D) TAMAÑO DE GRANO La caracterización granulométrica de las partículas minerales es necesaria tanto para determinar si los minerales se encuentran dentro del rango de tamaño requerido por el propio proceso de tratamiento, como para establecer el grado de liberación mineral y predecir el grado de molienda necesario para conseguir la liberación de un determinado mineral. Se trata, por lo tanto, de un parámetro que debe ser expresado en términos cuantitativos y no puramente descriptivos. Un escaso conocimiento de este factor puede llevar a producir una molienda

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excesiva e innecesaria y con ella unos costes que podrían haber sido evitados, mientras que una molienda insuficiente conducirá hacia una mala liberación y producción de gran cantidad de mixtos, con el riesgo de sobremolienda que ello conlleva. Por lo tanto, se trata de un parámetro clave no solo en el control de la liberación, sino también en el control de los costes de operación. a) TIPO DE BORDE DE UNIÓN ENTRE MINERALES ADYACENTES Freund en 1966 define este parámetro como la fuerza con la que dos granos minerales se encuentran unidos, que en términos mineralúrgicos se puede expresar como la resistencia que un agregado de minerales opone a su separación en los minerales que lo constituyen a lo largo del borde de unión entre ellos. Este poder de resistencia es, además, una medida de la posibilidad de conminución. Sin embargo, se trata de un parámetro difícil de cuantificar y como norma general se considera que si dos granos minerales se encuentran unidos mediante bordes de unión simples y suavizados, serán fácilmente liberados durante el proceso de trituración y molienda (aunque hay excepciones, como en el caso de la figura 5, donde se observa una imagen de un concentrado y en su parte central un grano compuesto por pirita y galena; en este caso, a pesar de la suavidad de los bordes de contacto entre ambos minerales, la rotura está gobernada por el clivaje de la galena). Por el contrario, en aquellos casos en los que los minerales se encuentren

finamente intercrecidos será muy difícil conseguir una

liberación completa, a no ser que se lleve a cabo una molienda excesivamente fina.

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Figura 5 Partícula mixta compuesta por pirita y galena en la que no ha sido posible la separación de los minerales por el borde de contacto entre ambos debido a que prevalece el clivaje de la galena. b) TIPO DE INTERCRECIMIENTO MINERAL El tipo de intercrecimiento existente entre los minerales que constituyen una partícula mixta tiene especial relevancia a la hora de determinar tanto la posibilidad de liberación, como la posibilidad de concentración de las fases minerales constituyentes. Precisamente bajo ese enfoque Gaudin (1939) realiza una clasificación simplificada de las partículas mixtas binarias en función del tipo de intercrecimiento mineral y de su comportamiento en los procesos de concentración como se puede apreciar en la imagen 4. Mientras que el comportamiento de las partículas minerales caracterizadas por intercrecimientos del tipo I y II es el esperado en función de la abundancia relativa de las fases constituyentes, no ocurre lo mismo con los tipos de intercrecimientos que Gaudin incluye en los grupos III y IV. En estos casos, la caracterización de estas partículas como “no liberadas” no es suficiente, ya que se pueden estar produciendo fuertes pérdidas del mineral encapsulado, que además pueden ir acompañadas de una contaminación inevitable del

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concentrado. Como hemos podido ver, en la actualidad, aspectos como la identificación y análisis modal de los minerales constituyentes, el tamaño de grano de los mismos y el cálculo de su grado de liberación están plenamente resueltos mediante técnicas de análisis de imagen, pero no así las cuestiones relativas al tipo de intercrecimiento existente entre las diferentes fases minerales que constituyen la mena. Hoy en día es posible predecir cuál será la liberación de un determinado mineral, e incluso el tamaño de molienda necesario para obtener dicho grado de liberación gracias al desarrollo de modelos de predicción de la liberación basados en el análisis digital de imagen. Pero una industria minera cada vez más exigente requiere ir más allá del cálculo de la liberación para tratar de conocer y expresar en términos cuantitativos la causa por la que un determinado mineral no está liberado. En ese sentido, el estudio (tanto cualitativo como cuantitativo) de los intercrecimientos de los minerales que constituyen la mena puede aportar gran cantidad de información para mejorar el grado de recuperación mineral y, por lo tanto, incrementar el beneficio de la mina.

68

Imagen 4 Clasificación de los intercrecimientos minerales con mayor influencia en los procesos de concentración minerales según gaudin (1939) 3.7.

ANÁLISIS DE IMAGEN. MÉTODOS MANUALES Y MÉTODOS AUTOMÁTICOS. El fundamento de los sistemas de análisis de imagen se encuentra en la estereología, que no es más que la interpretación de estructuras tridimensionales a partir de secciones en dos dimensiones de estas estructuras. En el caso que nos ocupa, la interpretación de las propiedades minerales (estructuras tridimensionales) se realiza bien de forma manual mediante la observación al microscopio óptico de probetas pulidas o delgadas, o bien de forma automática sobre imágenes digitales de estas secciones creadas a partir tanto de microscopio óptico como de microscopio electrónico de barrido. En ambos casos, el éxito o el fracaso del análisis de imagen radican en la capacidad de discriminación entre las

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diferentes fases minerales, requisito fundamental sin el que ningún sistema de análisis de imagen puede ofrecer datos certeros. En el caso de los métodos manuales la herramienta en la que se apoya el mineralogista para recabar información cuantitativa es el contador de puntos o platina integradora, mientras que la responsabilidad de la discriminación recae sobre el mineralogista y éste debe contar con una dilatada experiencia, no sólo para garantizar la veracidad de los resultados, sino también para agilizar el proceso de análisis. Por su parte, los sistemas de análisis de imagen automático se apoyan en potentes programas informáticos de análisis digital de imágenes creadas bien a partir de microscopio óptico, en cuyo caso la discriminación mineral se basa en la diferencia de reflectancia espectral que presentan los minerales, o bien a partir de microscopio electrónico de barrido, caso en el que los minerales se discriminan entre sí a partir de su composición química. Por supuesto, estos sistemas automáticos tienen limitaciones como la imposibilidad de discriminación entre minerales con similares valores de reflectancia en el primero (ejemplo: esfalerita y hübnerita); o la imposibilidad de distinción entre minerales polimorfos en el segundo caso (ejemplo: pirita y marcasita). Por ello, a pesar de que los sistemas automáticos son prácticamente autónomos, siempre es necesaria cierta supervisión. El análisis digital de imagen basado en microscopio óptico ha sido empleado por varios grupos de trabajo en todo el mundo, principalmente en aplicaciones específicas de mineralogía simple. Sin embargo, algunos autores señalan sus limitaciones en el caso de mineralogías complejas y su uso fue disminuyendo a partir del año 1985 a favor de los métodos de análisis de imagen basados en microscopía electrónica de barrido. Tanto es así, que en la actualidad la mayoría de los grupos de investigación dedicados a la mineralogía de procesos emplean el microscopio electrónico de barrido como instrumento para crear las imágenes de minerales a partir de las que se realizará el análisis mineralógico. Por lo tanto, no es de extrañar que los mayores avances en cuanto a tecnología de análisis mineralógico mediante imágenes digitales se hayan producido en el campo de la microscopía

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electrónica. En este campo destacan especialmente dos equipos de análisis: 

Sistema QEMSCAN (Quantitative Evaluation of Minerals by Scanning electron microscopy) desarrollado por la Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) de Australia y comercializado por Intellection Pty Ltd.



Sistema MLA (Mineral Liberation Analyzer) creado por el Julius Kruttschnitt Mineral Research Centre (JKRMC) en la Universidad de Queensland, Australia y comercializado por FEI Company.

A pesar de que queda fuera del alcance de este trabajo la descripción de estas tecnologías, merece la pena destacar que aunque estos equipos han demostrado ser tremendamente versátiles y potentes en cuanto a la obtención y análisis de la información mineralógica, tienen la limitación de que no siempre operan con la rapidez que requiere la industria, ya que la creación de las imágenes de alta resolución bien a través de la señal BSE (Backscattered electrons) o bien mediante EDS (Energy Dispersive X-ray Analyser) consume mucho tiempo. Por otro lado, uno de los grandes inconvenientes de estos equipos es su elevado precio de adquisición y su costoso mantenimiento, características que los convierte en inaccesibles para la pequeña y mediana industria minera, e incluso para centros de investigación y laboratorios de países en vías de desarrollo. Es en estos casos en los que el análisis de imagen basado en microscopia óptica supone una alternativa capaz de realizar un estudio mineralógico más completo que el que puede realizarse con el contador de puntos y tan fiable como el ofrecido por los sistemas QEMSCAN y MLA, pero con un coste asequible para aquellas empresas que no pueden permitirse el microscopio electrónico. Procede pues preguntarse si existe la posibilidad de crear un sistema de análisis de imagen basado en microscopia óptica capaz de trabajar de manera automatiza, con absoluta garantía de fiabilidad de los datos obtenidos. Los últimos avances registrados en este campo indican que la respuesta a esta cuestión es afirmativa. Por lo tanto, parece interesante hacer un repaso de la evolución experimentada en la mineralogía aplicada basada en microscopia óptica

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desde la aparición del contador de puntos hasta los sistemas automatizados de análisis de imagen. 3.7.1.

PRIMEROS INTENTOS DE CUANTIFICACIÓN: CONTADOR DE PUNTOS Desde que se producen los primeros intentos de cuantificación mineral mediante microscopio óptico hasta la aparición del contador de puntos o platina integradora transcurren varias décadas, durante las cuáles se producen avances lentos pero fundamentales para el posterior desarrollo del análisis de imagen actual (Figura 6). La primera técnica de cuantificación mineral de la que se tiene constancia fue la desarrollada por De Lesse et al. en 1848. Este mineralogista francés, a partir de una sección de roca cortada al azar estableció la equivalencia entre la proporción volumétrica de los minerales constituyentes de la roca y la proporción del área que cada uno de estos minerales ocupaba en tal sección. Se trataba de una técnica tediosa cuya implementación requería demasiado tiempo, por lo que no gozó de gran éxito entre los geólogos y mineralogistas de la época. Sin embargo, constituye la primera relación de estereología cuantitativa: VV = AA. Medio siglo más tarde el geólogo alemán Rosiwal (1898) desarrolló un método para obtener las proporciones volumétricas de los minerales a través de líneas en vez de áreas. Aparece así la segunda relación estereológicas: AA = LL. Partiendo de esta relación, ya en el siglo XX Shand, 1916 acopla el micrómetro a la platina del microscopio, lo que permitió que la técnica de Rosiwal comenzara a aplicarse con frecuencia en las observaciones al microscopio. La máxima simplificación en la cuantificación mineral llegó en los años 30 gracias a los trabajos de Thomson (1931) y Glagolev (1933). Ambos, trabajando de manera independiente establecieron la tercera relación estereológica, que no es más que la equivalencia entre la proporción volumétrica de una fase mineral y la proporción del número de nodos de una malla de muestreo

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superpuesta sobre la probeta que caen en dicha fase en relación con el número de nodos total de la malla de muestreo: AA=PP.

Figura 6 Evolución en los métodos de cuantificación volumétrica (áreas, líneas y puntos) Partiendo de esta última equivalencia Glagolev (1933) publica una descripción de lo que parece ser el primer contador de puntos electromecánico aplicado a la petrografía. En este aparato existe una conexión entre la caja de contaje y el carrito portador de la muestra, de manera que cuando se identifica el mineral situado bajo el nodo correspondiente de la malla de muestreo y se presiona la tecla asignada a dicha especie mineral, automáticamente el carrito porta-muestras se traslada al siguiente nodo y añade un recuento al mineral identificado bajo el nodo. Este instrumento nunca llegó a ser comercializado y es Chayes en 1949 quién pone en el mercado el primer contador de puntos (Chayes, 1956). A partir de ese momento, el contador de puntos acoplado al microscopio óptico (imagen 5) se convierte en una herramienta imprescindible en la mineralogía aplicada, e incluso hoy en día sigue siendo utilizado en algunos laboratorios que no pueden

73

acceder a sistemas más caros. Sin embargo, este instrumento es lento para los requerimientos de la industria y su fiabilidad está sujeta al nivel de experiencia del mineralogista que los emplea, e inevitablemente al error cometido a causa de la fatiga humana.

Imagen 5 Contador de puntos acoplado a microscopio óptico

74

CAPÍTULO IV RESULTADOS EXPERIMENTALES A TRAVÉS DE ANÁLISIS DIGITAL DE IMÁGENES 4.1.

SELECCIÓN DE DATOS PARA EL ANÁLISIS De una lista de 118 muestras que se tomaron en cuenta para la investigación, elegimos 10 de ellas para el análisis. Haciendo uso del Programa Epidat V 3.1, se eligieron los siguientes casos:

Figura 7 Selección de la muestra (epidat v13.1) Por lo tanto consideramos la siguiente muestra de la base de datos:

75

Tabla 4 Muestras seleccionadas

4.2.

N°

TIPO DE MUESTRA

CÓDIGO DE LABORATORIO

PROCEDENCIA

1

Cc. BULK

1200371

SAN EXPEDITO

2

Cc.Zn

1200619

MAHR TUNEL

3

Cc. Cu

1200800

ARGENTUM

4

MINERAL

1202082

RAURA

5

Cc. Pb

1207131

CAUDALOSA

6

Cc. Cu

1207651

RAURA

7

Cc Cu

1207686

CASAPALCA

8

Cc. Zn/Ag

1208114

UCHUCCHACUA

9

Cc. Pb/Ag

1208702

JULCANI

10

Au/Ag

1208968

PORACOTA

REPORTE DE LAS PRUEBAS MICROSCÓPICAS El análisis realizado sobre las muestras, ha permitido determinar sus constituyentes mineralógicos, las distribuciones volumétricas de aquellos minerales que han intervenido en el análisis modal, sus respectivos grados de liberación y la interpretación de los grados de liberación de cada uno de los minerales. 4.2.1.

MUESTRA: M-01 CONC. BULK 1200371 SAN EXPEDITO En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en el análisis modal: Tabla 5 Muestra: M-01 Concentrado. BULK 1200371 San Expedito MINERALES Esfalerita Galena Tennantita Covelita Pirita Gangas

FORMULA ZnS PbS Cu12As4S13 CuS FeS2

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ABREVIATURA Ef Gn tn Cv Py GGs



DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 6 Distribución volumétrica y grados de liberación Concentrado. BULK 1200371 San Expedito MINERALES

VOLUMEN (%)

Esfalerita Galena Tennantita Covelita Pirita Gangas TOTAL 

41.20 3.59 0.95 0.71 52.70 0.85 100,00

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 95.12 82.07 91.95 46.15 98.20 89.74

INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal: La esfalerita ocupa el 41.20% del volumen total de la muestra, de este volumen el 95.12% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 4.88% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 6, que corresponde a esta muestra. La galena ocupa el 3.59% del volumen total de la muestra, de este volumen el 82.07% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 17.93% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 6, que corresponde a esta muestra.

77

La tennantita ocupa el 0.95% del volumen total de la muestra, de este volumen el 91.95% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 8.05% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 6 correspondiente a la muestra. La covelita ocupa el 0.71% del volumen total de la muestra, de este volumen el 46.15% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 53.85% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 6, que corresponde a esta muestra. La pirita ocupa el 52.70% del volumen total de la muestra, de este volumen el 98.20% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 1.80% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 6 correspondiente a la muestra. La ganga ocupa el 0.85% del volumen total de la muestra, de este volumen el 89.74% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 10.26% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se aprecia en la tabla 6, que corresponde a esta muestra.

Imagen 6

78

Bloque de fotos de la muestra M-01 concentrado. Bulk 1200371 San Expedito

Foto. 1. Partículas libres de esfalerita (ef), de galena (gn) y de pirita (py). 400X.

Foto. 2. Partículas libres de esfalerita (ef), de galena (gn) y de pirita (py). 400X.

Foto. 3. Partículas libres de tennantita (tn), de galena (gn), de esfalerita (ef) y de pirita (py). 400X.

Foto. 4. Partícula entrelazada de

79

esfalerita (ef) con la covelita (cv) y partículas libres de esfalerita (ef) y de pirita (py). 400X.

Foto. 5. Partículas libres de esfalerita (ef), de galena (gn) y de pirita (py). 400X.

Foto. 6. Partículas libres de galena (gn), de esfalerita (ef) y de pirita (py). 400X.

80

4.2.2.

MUESTRA: M-02 CONCENTRADO. Zn 1200619 MAHR TUNNEL En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en el análisis modal: Tabla 7 Muestra: M-02 Concentrado. Zn 1200619 Mahr Tunnel MINERALES Esfalerita Galena Calcopirita Tennantita Pirita Goethita Gangas 

FORMULA

ABREVIATURA

ZnS PbS CuFeS2 Cu12As4S13 FeS2 FeO.OH

Ef Gn Cp tn Py Gt GGs

DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 8 Distribución volumétrica y grados de liberación Concentrado. Zn 1200619 Mahr Tunnel MINERALES

VOLUMEN (%)

Esfalerita Galena Calcopirita Tennantita Pirita Goethita Gangas TOTAL 

90.52 0.21 0.14 0.05 8.86 0.02 0.21 100,00

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 99.18 100.00 38.31 100.00 99.35 100.00 100.00

INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal:

81

La esfalerita ocupa el 90.52% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.18% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 0.82% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 8, que corresponde a esta muestra. La galena ocupa el 0.21% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, lo que indica que de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis modal, todas se hallan libres, por lo que su grado de liberación es de cien por ciento. La calcopirita ocupa el 0.14% del volumen total de la muestra, de este volumen el 38.31% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 61.69% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 8 correspondiente a la muestra. La tennantita ocupa el 0.05% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, lo que indica que de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis modal, todas se hallan libres, por lo que su grado de liberación es de cien por ciento. La pirita ocupa el 8.86% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.35% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el .65% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 8 correspondiente a la muestra. La goethita ocupa el 0.02% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, indicando que, de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis mineral todas se hallan libres, por lo que su grado de

82

liberación es de cien por ciento. La ganga ocupa el 0.21% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, indicando que, de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis mineral todas se hallan libres, por lo que su grado de liberación es de cien por ciento. Imagen 7 Bloque de fotos de la muestra: M-02 concentrado Zn 1200619 Mahr Tunnel

Foto. 1. Partículas Libres de esfalerita (ef) y de calcopirita (cp). 500X.

Foto. 2. Partículas libres de esfalerita (ef) y de pirita (py); partícula entrelazada de esfalerita (ef) con la galena (gn). 500X.

Foto. 3. Partículas libres de esfalerita (ef), de pirita (py) y de goethita (gt). 500X.

Foto. 4. Partículas

83

libres de esfalerita (ef) y partícula entrelazada de galena (gn) con la pirita (py), 500X.

Foto. 5. Partículas libres de esfalerita (ef) y de galena (gn). 500X.

Foto. 6. Partículas libres de esfalerita (ef) y de pirita (py); partícula entrelazada de calcopirita (cp) con bornita (bn). 500X.

4.2.3.

MUESTRA: M-03 CONCENTRADO Cu 1200800 ARGENTUM En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en

84

el análisis modal: Tabla 9 Muestra: M-03 Concentrado Cu 1200800 Argentum MINERALES Calcopirita Tennantita Bornita Covelita Esfalerita Galena Pirita Gangas 

FORMULA CuFeS2 Cu12As4S13 Cu5FeS4 CuS ZnS PbS FeS2

ABREVIATURA Cp tn Bn Cv Ef Gn Py GGS

DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 10 Distribución volumétrica y grados de liberación Concentrado Cu 1200800 Argentum MINERALES

VOLUMEN (%)

Calcopirita Tennantita Bornita Covelita Esfalerita Galena Pirita Gangas TOTAL 

46.62 37.51 0.36 0.21 8.21 1.46 3.59 2.12 100,00

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 98.71 98.64 74.07 0.00 94.69 100.00 85.03 100.00

INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal: La calcopirita ocupa el 46.62% del volumen total de la muestra, de este volumen el

85

98.71% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 1.29% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 10, que corresponde a esta muestra. La tennantita ocupa el 37.51% del volumen total de la muestra, de este volumen el 98.64% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 1.36% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 10, que corresponde a esta muestra. La bornita ocupa el 0.36% del volumen total de la muestra, de este volumen el 74.07% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 25.93% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 10, que corresponde a esta muestra. La covelita ocupa el 0.21% del volumen total de la muestra, de este volumen el 0.00% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 100.00% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 10, que corresponde a esta muestra. La esfalerita ocupa el 8.21% del volumen total de la muestra, de este volumen el 94.69% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 5.31% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 10, que corresponde a esta muestra. La galena ocupa el 1.46% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, lo que indica que de las partículas de este mineral que han

86

intervenido en el análisis modal, todas se hallan libres, por lo que su grado de liberación es de cien por ciento. La pirita ocupa el 3.59% del volumen total de la muestra, de este volumen el 85.03% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 14.97% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 10 correspondiente a la muestra. La galena ocupa el 2.12% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, lo que indica que de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis modal, todas se hallan libres, por lo que su grado de liberación es de cien por ciento.

Imagen 8 Bloque de fotos de la muestra: M-03 Concentrado Cu 1200800 Argentum Foto. 1. Partículas

87

libres de calcopirita (cp), de tennantita (tn), de esfalerita (ef) y de pirita (py). 500X.

Foto. 2. Partículas libres de tennantita /tn), de calcopirita (cp), de esfalerita (ef) y de pirita (py); partícula entrelazada de tennantita (tn) con la pirita (py). 500X.

Foto. 3. Partículas libres de tennantita (tn), de calcopirita (cp) y de pirita (py). 500X.

88

Foto. 4. Partículas libres de tennantita (tn), de calcopirita (cp), de esfalerita (ef) y de pirita (py); partículas entrelazadas de tennantita (tn) con la pirita (py) y de esfalerita (ef) con la galena (gn). 500X.

Foto. 5. Partículas libres de tennantita (tn), de calcopirita (cp), de esfalerita (ef), de covelita (cv), de pirrotita (po) y de pirita (py). 500X.

Foto. 6. Partículas libres de tennantita (tn), de calcopirita (cp), de bornita (bn), de esfalerita (ef) y de pirita (py). 500X.

89

4.2.4.

MUESTRA: M-04 MINERAL 1202082 RAURA En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en el análisis modal: Tabla 11 Muestra: M-04 Mineral 1202082 Raura MINERALES Esfalerita Galena Calcopirita Tennantita Bornita Pirita Gangas 

FORMULA

ABREVIATURA

ZnS PbS CuFeS2 Cu12As4S13 Cu5FeS4 FeS2

Ef Gn Cp tn Bn Py GGs

DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 12 Distribución volumétrica y grados de liberación Mineral 1202082 Raura MINERALES

VOLUMEN (%)

Esfalerita Galena Calcopirita Tennantita Bornita Pirita Gangas TOTAL 

10.40 6.49 0.75 0.13 0.13 22.20 59.91 100,00

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 81.10 100.00 34.78 100.00 100.00 99.88 99.81

INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal:

90

La esfalerita ocupa el 10.40% del volumen total de la muestra, de este volumen el 81.10% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 18.90% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 12, que corresponde a esta muestra. La galena ocupa el 6.49% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, lo que indica que, de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis modal, todas se hallan libres. La calcopirita ocupa el 0.75% del volumen total de la muestra, de este volumen el 34.78% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 65.22% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 12 correspondiente a la muestra. La tennantita ocupa el 0.13% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, indicándonos, que de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis modal, todas se hallan libres. La bornita ocupa el 0.13% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, indicándonos, que de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis modal, todas se hallan libres. La pirita ocupa el 22.20% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.88% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 0.12% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 12 correspondiente a la muestra. La ganga ocupa el 59.91% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.81% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 0.19% restante, el motivo

91

por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 12 correspondiente a la muestra. Imagen 9 Bloque de fotos Muestra: M-04 mineral 1202082 Raura

Foto. 1. Partículas libres de esfalerita (ef), de galena (gn), de pirita (py) y de gangas (GGs). 400X.

Foto. 2. Partículas libres de esfalerita (ef), de galena (gn) y de gangas (GGs); partícula entrelazada de esfalerita (ef) con la calcopirita (cp). 400X.

Foto. 3. Partículas libres de esfalerita (ef), de galena (gn), de calcopirita (cp), de pirita (py) y de gangas (GGs). 400X.

92

Foto. 4. Partículas libres de galena (gn), de pirita (py) y de gangas (GGs). 400X.

Foto. 5. Partículas libres de esfalerita (ef), de galena (gn), de pirita (py), de calcopirita (cp) y de gangas (GGs). 400X.

Foto. 6. Partícula entrelazada de esfalerita con la calcopirita (ef+cp) y partícula libre de pirita (py). 400X.

93

4.2.5.

MUESTRA: M-05 CONCENTRADO Cu 1207131 CAUDALOSA En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en el análisis modal: Tabla 13 Muestra: M-05 Concentrado Cu 1207131 Caudalosa MINERALES Galena Esfalerita Calcopirita Tennantita Bismutinita Boulangerita Pirita Pirrotita Gangas 

FORMULA

ABREVIATURA

PbS ZnS CuFeS2 Cu12As4S13 Bi2S3 Pb5Sb4S11 FeS2 Fe1-XS

Gn Ef Cp tn Bm Blg Py Po GGs

DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 14 Distribución volumétrica y grados de liberación Concentrado Cu 1207131 Caudalosa MINERALES

VOLUMEN (%)

Galena Esfalerita Calcopirita Tennantita Bornita Pirita Pirrotita Gangas TOTAL

65.72 23.35 6.22 0.12 0.07 3.33 0.04 1.14 100,00

94

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 99.74 98.17 98.08 68.97 55.56 93.30 100.00 97.73



INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal: La galena ocupa el 65.72% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.74% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 0.26% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 14, que corresponde a esta muestra. La esfalerita ocupa el 23.35% del volumen total de la muestra, de este volumen el 98.17% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 1.83% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 14 correspondiente a la muestra. La calcopirita ocupa el 6.22% del volumen total de la muestra, de este volumen el 98.08% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 1.92% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 14 correspondiente a la muestra. La tennantita ocupa el 0.12% del volumen total de la muestra, de este volumen el 68.97% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 31.03% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 14 correspondiente a la muestra. La bismutinita ocupa el 0.07% del volumen total de la muestra, de este volumen el 55.56% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 44.44% restante, el

95

motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 14 correspondiente a la muestra. La boulangerita se halla en el orden de trazas, a pesar de eso se menciona que de las partículas que fueron observadas, todas están entrelazadas, por lo que su grado de liberación es de cero por ciento. La pirita ocupa el 3.33% del volumen total de la muestra, de este volumen el 93.30% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 6.70% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 14 correspondiente a la muestra. La pirrotita ocupa el 0.04% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 12.70% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 14 correspondiente a la muestra La ganga ocupa el 1.14% del volumen total de la muestra, de este volumen el 97.73% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 2.27% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 14 correspondiente a la muestra.

Imagen 10

96

Bloque de fotos Muestra: M-05 Concentrado Cu 1207131 Caudalosa

Foto. 1. Partículas libres de calcopirita (cp), de galena (gn), de esfalerita (ef) y de gangas (G Gs).

Foto. 2. Partículas libres de galena (gn), de esfalerita (ef) y de calcopirita (cp); partículas entrelazadas de esfalerita con la calcopirita (ef+cp). 200X.

Foto. 3. Partículas libres de galena (gn), de esfalerita (ef), de calcopirita (cp y de pirita (py); partícula entrelazada de galena (gn) con la boulangerita (blg). 200X..

Foto. 4. Partículas libres de galena (gn),

97

de esfalerita (ef), de calcopirita (cp) y de pirrotita (po). 200X.

Foto. 5. Partículas libres de galena (gn), de esfalerita (ef) y de calcopirita (cp); partícula entrelazada de galena (gn) con la esfalerita y calcopirita (ef+cp). 200X.

Foto. 6. Partículas libres de galena (gn), de esfalerita (ef), de pirrotita (po) y de calcopirita (cp); partícula entrelazada de calcopirita (cp) con la tennantita (tn). 200X.

98

4.2.6.

MUESTRA: M-06 CONCENTRADO Cu 1207651 RAURA En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en el análisis modal: Tabla 15 Muestra: M-06 Concentrado Cu 1207651 Raura MINERALES Calcopirita Tennantita Bornita Esfalerita Galena Pirita Gangas 

FORMULA

ABREVIATURA

CuFeS2 Cu12As4S13 Cu5FeS4 ZnS PbS FeS2

Cp tn Bn Ef Gn Py GGs

DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 16 Distribución volumétrica y grados de liberación Concentrado Cu 1207651 Raura MINERALES

VOLUMEN (%)

Calcopirita Tennantita Bornita Esfalerita Galena Pirita Gangas TOTAL 

87.29 6.32 0.05 3.98 0.87 0.77 0.72 100,00

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 99.66 97.16 0.00 85.56 97.56 87.30 93.22

INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal:

99

La calcopirita ocupa el 87.29% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.66% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 0.34% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 16, que corresponde a esta muestra. La tennantita ocupa el 6.32% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.16% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 2.84% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 16, que corresponde a esta muestra. La bornita ocupa el 0.05% del volumen total de la muestra, de este volumen el 0.00% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 100.00% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 16, que corresponde a esta muestra. La esfalerita ocupa el 3.98% del volumen total de la muestra, de este volumen el 85.56% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 14.44% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 16 correspondiente a la muestra. La galena ocupa el 0.87% del volumen total de la muestra, de este volumen el 97.56% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 2.44% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 16, que corresponde a esta muestra. La pirita ocupa el 0.77% del volumen total de la muestra, de este volumen el

100

87.30% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 12.70% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 16 correspondiente a la muestra. La ganga ocupa el 0.72% del volumen total de la muestra, de este volumen el 93.22% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 6.78% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 16, que corresponde a esta muestra. Imagen 11 Bloque de fotos Muestra: M-06 Concentrado Cu 1207651 Raura Foto. 1. Partículas libres de calcopirita (cp), de tennantita (tn) y partículas entrelazadas de tennantita (tn) con la pirita (py), de tennantita 8tn) con la esfalerita (ef). 200X.

Foto. 2. Partículas libres de calcopirita (cp), de tennantita (tn), de esfalerita (ef) y de pirita (py); partícula entrelazada de tennantita (tn) con la pirita (py). 200X.

101

Foto. 3. Partículas libres de calcopirita (cp), de tennantita (tn), de galena (gn) y de esfalerita (ef). 200X.

Foto. 4. Partículas libres de calcopirita (cp), de tennantita (tn) y de pirita (py). 200X.

Foto. 5. Partículas libres de calcopirita (cp), de tennantita (tn), es esfalerita (ef) y de pirita (py); partícula entrelazada de tennantita (tn) con la esfalerita (ef). 200X. Foto. 6. Partículas libres de calcopirita (cp), de esfalerita (ef); partículas entrelazadas de tennantita (tn) con la esfalerita (ef) y de la calcopirita (cp) con la esfalerita (ef). 200X. 4.2.7.

MUESTRA: M-07 CONCENTRADO Cu 1207686 CASAPALCA En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en el análisis modal:

102

Tabla 17 Muestra: M-07 Concentrado. Cu 1207686 Casapalca MINERALES Calcopirita Tennantita Esfalerita Galena Pirita Gangas 

FORMULA

ABREVIATURA

CuFeS2 Cu12As4S13 ZnS PbS FeS2

Cp tn Ef Gn Py GGs

DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 18 Distribución volumétrica y grados de liberación Concentrado. Cu 1207686 Casapalca MINERALES

VOLUMEN (%)

Calcopirita Tennantita Esfalerita Galena Pirita Gangas TOTAL 

34.51 47.87 9.64 5.87 0.35 1.76 100,00

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 99.69 99.48 97.48 93.31 88.24 100.00

INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal: La calcopirita ocupa el 34.51% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.69% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 0.31% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 18, que corresponde a esta muestra.

103

La tennantita ocupa el 47.87% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.48% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 0.52% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 18, que corresponde a esta muestra La esfalerita ocupa el 9.64% del volumen total de la muestra, de este volumen el 97.48% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 2.52% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 18 correspondiente a la muestra. La galena ocupa el 5.87% del volumen total de la muestra, de este volumen el 93.31% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 6.69% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 18, que corresponde a esta muestra. La pirita ocupa el 0.35% del volumen total de la muestra, de este volumen el 88.24% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 11.76% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 18 correspondiente a la muestra. La ganga ocupa el 1.76% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, indicando que, de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis modal todas se hallan libres, por lo que su grado de liberación es de cien por ciento. Liberación es de cien por ciento. Imagen 12 Bloque de fotos Muestra: M-07 Concentrado Cu 1207686 Casapalca Foto. 1. Partículas

104

libres de calcopirita (cp), de tennantita (tn), de esfalerita (ef) y de pirita (py). 500X.

Foto. 2. Partículas libres de tennantita /tn), de calcopirita (cp), de esfalerita (ef) y de pirita (py); partícula entrelazada de tennantita (tn) con la pirita (py). 500X.

Foto. 3. Partículas libres de tennantita (tn), de calcopirita (cp) y de pirita (py). 500X.

105

Foto. 4. Partículas libres de tennantita (tn), de calcopirita (cp), de esfalerita (ef) y de pirita (py); partículas entrelazadas de tennantita (tn) con la pirita (py) y de esfalerita (ef) con la galena (gn). 500X. Foto. 5. Partículas libres de tennantita (tn), de calcopirita (cp), de esfalerita (ef), de covelita (cv), de pirrotita (po) y de pirita (py). 500X.

Foto. 6. Partículas libres de tennantita (tn), de calcopirita (cp), de bornita (bn), de esfalerita (ef) y de pirita (py). 500X.

106

4.2.8.

MUESTRA: M-08 CONCENTRADO Zn/Ag 1208114 UCHUCCHACUA En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en el análisis modal: Tabla 19 Muestra: M-08 Concentrado Zn/Ag 1208114 Uchucchacua MINERALES Esfalerita Calcopirita Galena Pirita Pirrotita Gangas 

FORMULA ZnS CuFeS2 PbS FeS2 Fe1-X

ABREVIATURA Ef Cp Gn Py Po GGs

DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 20 Distribución volumétrica y grados de liberación Concentrado Zn/Ag 1208114 Uchucchacua MINERALES

VOLUMEN (%)

Esfalerita Calcopirita Galena Pirita Pirrotita Gangas TOTAL 

81.74 0.57 0.50 13.24 2.17 1.79 100,00

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 92.96 90.91 52.63 86.79 96.39 0.00

INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal: La esfalerita ocupa el 81.74% del volumen total de la muestra, de este volumen el 92.96% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 7.04% restante, la razón

107

de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 20, que corresponde a esta muestra. La calcopirita ocupa el 0.57% del volumen total de la muestra, de este volumen el 90.91% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 9.09% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 20, que corresponde a esta muestra. La galena ocupa el 0.50% del volumen total de la muestra, de este volumen el 52.63% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 47.37% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 20, que corresponde a esta muestra. La pirita ocupa el 13.24% del volumen total de la muestra, de este volumen el 86.79% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 13.21% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 20 correspondiente a la muestra. La pirrotita ocupa el 2.17% del volumen total de la muestra, de este volumen el 96.39% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 3.61% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 20 correspondiente a la muestra La ganga ocupa el 1.79% del volumen total de la muestra, de este volumen el 0.00% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 100.00% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos

108

geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 20, que corresponde a esta muestra. Imagen 13 Muestra: M-08 Concentrado Zn/Ag 1208114 Uchucchacua

Foto. 1. Partículas libres de esfalerita (ef), de pirita (py) y partícula entrelazada de esfalerita (ef) con la galena (gn). 400X.

Foto. 2. Partículas libres de esfalerita (ef) y de pirrotita (po); partícula entrelazada de esfalerita (ef) con la pirita (py). 200X.

Foto. 3. Partículas libres de esfalerita (ef), de galena (gn), de pirita (py), y de pirrotita (po). 400X.

Foto. 4. Partículas

109

libres de esfalerita (ef) y partícula entrelazada de esfalerita (ef) con la pirita (py). 400X.

Foto. 5. Partículas libres de esfalerita (ef) y de pirita (py); partícula entrelazada de esfalerita (ef) con la pirita (py). 400X.

Foto. 6. Partículas libres de esfalerita (ef), de galena (gn) y de pirita (py). 400X.

4.2.9.

MUESTRA: M-09 CONCENTRADO Pb/Ag 1208702 JULCANI En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en

110

el análisis modal: Tabla 21 Muestra: M-09 Concentrado. Pb/Ag 1208702 Julcani MINERALES

FORMULA

ABREVIATURA

PbS ZnS CuFeS2 Cu12As4S13 FeS2 FeAsS

Gn Ef Cp tn Py Apy GGs

Galena Esfalerita Calcopirita Tennantita Pirita Arsenopirita Gangas 

DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 22 Distribución volumétrica y grados de liberación Concentrado. Pb/Ag 1208702 Julcani MINERALES

VOLUMEN (%)

Galena Esfalerita Calcopirita Tennantita Pirita Arsenopirita Gangas TOTAL 

62.11 9.29 1.82 16.59 9.72 0.25 0.23 100,00

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 99.33 99.76 99.38 96.05 95.35 90.91 100.00

INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal: La galena ocupa el 62.11% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.33% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 0.67% restante, la razón

111

de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 22, que corresponde a esta muestra. La esfalerita ocupa el 9.29% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.76% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 0.24% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 22, que corresponde a esta muestra La calcopirita ocupa el 1.82% del volumen total de la muestra, de este volumen el 98.38% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 0.62% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 22 correspondiente a la muestra. La tennantita ocupa el 16.59% del volumen total de la muestra, de este volumen el 96.05% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 3.95% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 22, que corresponde a esta muestra. La pirita ocupa el 9.72% del volumen total de la muestra, de este volumen el 95.35% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 4.65% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 22 correspondiente a la muestra. La arsenopirita ocupa el 0.25% del volumen total de la muestra, de este volumen el 90.91% se halla libre, permaneciendo aun entrelazada el 9.09% restante, el motivo por lo que no se ha liberado totalmente se debe a los diferentes tipos geométricos

112

de entrelazamientos en los cuales están inmersos, como se pueden apreciar en la tabla 22 correspondiente a la muestra La ganga ocupa el 0.23% del volumen total de la muestra, de este volumen el 100.00% se halla libre, indicando que, de las partículas de este mineral que han intervenido en el análisis modal todas se hallan libres, por lo que su grado de liberación es de cien por ciento. Imagen 14 Bloque de fotos Muestra: m-09 Concentrado Pb/Ag 1208702 Julcani Foto. 1. Partículas libres de galena (gn), de calcopirita (cp) y de pirita (py); partícula entrelazada de tennantita (tn) con la pirita (py) y de galena (gn) con la pirita (py). 500X.

Foto. 2. Partículas libres de galena (gn), de tennantita (tn) y de pirita (py); partículas entrelazadas de tennantita (tn) con la pirita (py). 500X.

113

Foto. 3. Partículas libres de tennantita (tn) y de pirita (py); partícula entrelazada de tennantita (tn) con la pirita (py). 500X.

Foto. 4. Partículas libres de galena (gn) y de tennantita (tn). 500X.

Foto. 5. Partículas libres de galena (gn), de tennantita (tn), de calcopirita (cp), de esfalerita (ef) y de pirita (py). 500X.

Foto. 6. Partículas libres de galena (gn) y de pirita (py); partícula entrelazada de galena (gn) con la pirita (py). 500X.

114

4.2.10. MUESTRA: M-10 CONCENTRADO Au/Ag 1208968 PORACOTA En la siguiente tabla se insertan los minerales observados y los que han intervenido en el análisis modal: Tabla 23 Muestra: M-10 Concentrado Au/Ag 1208968 Poracota MINERALES Esfalerita Tennantita Pirita Magnetita Gangas 

FORMULA

ABREVIATURA

ZnS Cu12As4S13 FeS2 Fe3O4

Ef tn Py Mt GGs

DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA Y GRADOS DE LIBERACIÓN La distribución volumétrica en este reporte es en término porcentual, del mismo modo con respecto a los grados de liberación; los cuales se proporcionan para todos los minerales que han intervenido en el análisis modal y se pueden observar en el cuadro siguiente: Tabla 24 Distribución volumétrica y grados de liberación Concentrado Au/Ag 1208968 Poracota MINERALES

VOLUMEN (%)

Esfalerita Tennantita Pirita Magnetita Gangas TOTAL 

1.26 1.37 91.17 0.11 6.09 100,00

GRADO DE LIBERACIÓN (%) 55.87 92.78 99.80 0.00 80.92

INTERPRETACIÓN DEL GRADO DE LIBERACIÓN PARA LOS MINERALES QUE HAN INTERVENIDO EN EL ANÁLISIS MODAL Observando el cuadro anterior, se hará la siguiente interpretación de los grados de liberación de los minerales que han intervenido en el análisis modal: La esfalerita ocupa el 1.26% del volumen total de la muestra, de este volumen el 55.87% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 44.13% restante, la razón

115

de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 24, que corresponde a esta muestra. La tennantita ocupa el 1.37% del volumen total de la muestra, de este volumen el 92.78% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 7.22% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 24, que corresponde a esta muestra. La pirita ocupa el 91.17% del volumen total de la muestra, de este volumen el 99.80% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 0.20% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 24, que corresponde a esta muestra. La magnetita ocupa el 0.11% del volumen total de la muestra, de este volumen el 0.00% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 100.00% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 24, que corresponde a esta muestra. La ganga ocupa el 6.09% del volumen total de la muestra, de este volumen el 80.92% se halla libre, permaneciendo aún entrelazada el 19.08% restante, la razón de que no se haya liberado totalmente, está indicado por los diferentes tipos geométricos de entrelazamientos en los cuales están inmersos, tal como se puede apreciar en la tabla 24, que corresponde a esta muestra.

116

Imagen 15 Bloque de fotos Muestra: M-10 concentrado Au/Ag 1208968 Poracota Foto. 1. Partículas libres de galena (gn), de calcopirita (cp) y de pirita (py); partícula entrelazada de tennantita (tn) con la pirita (py) y de galena (gn) con la pirita (py). 500X.

Foto. 2. Partículas libres de galena (gn), de tennantita (tn) y de pirita (py); partículas entrelazadas de tennantita (tn) con la pirita (py). 500X.

Foto. 3. Partículas libres de tennantita (tn) y de pirita (py); partícula entrelazada de tennantita (tn) con la pirita (py). 500X.

117

Foto. 4. Partículas libres de galena (gn) y de tennantita (tn). 500X.

Foto. 5. Partículas libres de galena (gn), de tennantita (tn), de calcopirita (cp), de esfalerita (ef) y de pirita (py). 500X.

Foto. 6. Partículas libres de galena (gn) y de pirita (py); partícula entrelazada de galena (gn) con la pirita (py). 500X.

118

CAPÍTULO V ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS 5.1.

ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LAS 10 MUESTRAS Para el inicio de las pruebas se decidió confirmar si al conocer la mineralogía de una muestra se puede predecir la cantidad de reductor u oxidante necesario para producir un regulo de 30 gramos en la etapa de fundición, para el análisis se tuvo en cuenta las siguientes imágenes que fueron tomadas con una cámara Canon Profesional. 5.1.1.

IMÁGENES DE LAS 10 MUESTRAS ELEGIDAS Como hemos visto la técnica de Análisis Digital de Imagen se basa en la utilización de un equipo de ADI compuesto por un microscopio de reflexión, una cámara digital profesional, una tarjeta digitalizadora y un software de análisis de imagen. Todos estos elementos se interrelacionan de manera que las escenas visualizadas en el microscopio son capturadas con la cámara fotográfica, digitalizadas y almacenadas en el ordenador, donde, a través del software de análisis de imagen fueron tratadas para obtener la información necesaria generando así información fiable y reproducible, es necesario aclarar que el equipo trabajo en condiciones estables. Las fotografías que se tomaron de las muestras son

119

Imagen 16 Bloque de fotos de la Muestra 1200371 Concentrado Bulk San Expedito

Imagen 17 Bloque de fotos de la Muestra 1200619 Concentrado Zinc Marh Tunel

120

Imagen 18 Bloque de fotos de la Muestra 1200800 Concentrado Cobre Argentun

Imagen 19 Bloque de fotos de la Muestra 1202082 Mineral Raura

121

Imagen 20 Bloque de fotos de la Muestra 1207131 Concentrado Plomo Caudalosa

Imagen 21 Bloque de fotos de la Muestra 1207651 Concentrado. Cobre Raura

122

Imagen 22 Bloque de fotos de la Muestra 1207686 Concentrado Cobre Casapalca

Imagen 23 Bloque de fotos de la Muestra 1208114 Concentrado Zn/Ag Uchucchacua

123

Imagen 24 Bloque de fotos de la Muestra 1208702 Concentrado Pb/Ag Julcani

Imagen 25 Bloque de fotos de la muestra 1208968 Concentrado Au/Ag Poracota

124

5.2.

RESULTADOS DE COMPARACIÓN ENTRE CALCULO DE DOSIFICACIÓN BASADO EN LA MINERALOGÍA DE LA MUESTRA Y LO OBTENIDO EN LA PRÁCTICA. Tabla 25 Corrección en la dosificación de nitrato de potasio y harina para la formación del regulo estandarizado (Dosificación manual y dosificación corregida)

125

Tabla 26 Comparación del cálculo de dosificación basada en la mineralogía frente a lo obtenido en la práctica corregido.

126

Tabla 27 Poder de Reducción de algunos Minerales Sulfurados

Para el cálculo de dosificación basado en la mineralogía de la muestra se toma los datos de poder de reducción de los minerales sulfurados (tabla 27), se puede notar de la tabla 26 que el 90 % de los resultados son aceptables con los valores prácticos de dosificación, esto nos indica que en realidad se puede predecir la dosificación conociendo la mineralogía de la muestra. 5.2.1.

RESULTADOS DEL ENTRENAMIENTO DE LA BASE DE DATOS A LA RED NEURONAL Como hemos corroborado que se puede predecir la dosificación conociendo la mineralogía y conociendo que nuestro estudio se va enfocar en concentrados minerales (la fuente de materia prima son los minerales sulfurados de los metales económicos: Cu, Pb, Zn, etc), y conociendo además que los minerales sulfurados presentan brillo metálico (altos valores de RGB) se buscó conocer si era posible conociendo solamente la cantidad de brillos presente en la fotografía predecir la cantidad de insumos (KNO3)

127

Relación existente entre brillo y KNO3 requerido (todos los tipos de concentrados) 0.2 0.18 0.16 0.14 0.12 % Brillo

0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

KNO3 (g)

Gráfico 1 Gráfico de relación Brillo y Cantidad de KNO3 requerido (todos los tipos de concentrados)

Muestras de Concentrado de Cu 0.2 0.18 0.16 0.14 0.12 % Brillo

0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0

0

1

2

3

4

5

6

7

KNO3 (g)

Gráfico 2 Gráfico de relación Brillo y Cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Cu)

128

8

Muestras de Concentrado de Pb 0.05 0.05 0.04 0.04 0.03 0.03

% Brillo

0.02 0.02 0.01 0.01 0

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

KNO3 (g)

Gráfico 3 Gráfico de relación Brillo y Cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Pb)

Muestras de Concentrado de Pb / Ag 0.05 0.04 0.04 0.03 0.03 % Brillo

0.02 0.02 0.01 0.01 0

1

1.5

2

2.5

3

3.5

KNO3 (g)

Gráfico 4 Gráfico de relación Brillo y Cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Pb/Ag)

129

4

Muestras de Concentrado de Zn 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 % Brillo

0 0 0 0 0 3.5

4

4.5

5

5.5

6

6.5

KNO3 (g)

Gráfico 5 Gráfico de relación Brillo y Cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Zn)

Muestras de Concentrado de Zn / Ag 0.01 0.01 0.01 0.01 % Brillo

0 0 0 0 0 5.2

5.3

5.4

5.5

5.6

5.7

5.8

5.9

KNO3 (g)

Gráfico 6 Gráfico de relación Brillo y Cantidad de KNO3 requerido (Concentrado de Zn/Ag)

130

6

Como podemos observar en el grafico 1 al juntar todos los tipos de concentrados, no se visualiza una relación clara, siendo mejor el segmentarlo por tipos de concentrados (Cu, Pb, Pb/Ag, Zn, Zn/Ag) esto se evidencia en los gráficos 2-6. Tomando en consideración esto procedimos a realizar el entrenamiento a la red neuronal a un tipo de concentrado, en nuestro caso Concentrado de Cobre, para ello se utilizaron 41 muestras de concentrado de cobre de diferentes calidades, para cada de ellas se capturaron 5 imágenes para observar la precisión que se obtiene si se varia las condiciones de captura de imagen a intervalos pequeños de tiempo. Los detalles de las pruebas realizadas se encuentran a continuación:

VARIABILIDAD ENTRE FOTOGRAFIAS 180%

16

160%

14

140%

12

120%

desviacion (RPD)

10

100% RPD 80%

KNO3 (g)

8 6

60% 40%

4

20%

2

0%

0

muestra

Gráfico 7 Gráfico de evaluación de variabilidad existente en la captura de imagen Se puede notar que existe mayor variabilidad cuando la cantidad de KNO3 es alta, esto se puede considerar no critico ya que se maneja una margen de error de +/- 1 gramo aproximadamente y al ser este el primer entrenamiento se espera tener mejoras con entrenamientos futuros.

131

Gráfico 8 Gráfico de dispersión de KNO3 vs media del tamaño de brillo Este es un gráfico de dispersión, que muestra de forma gráfica la relación entre la dosificación de Nitrato y el tamaño promedio de brillos; esto quiere decir que el equipo está identificando los brillos correctamente para la dosificación de nitrato de potasio, entonces podemos concluir que la dosificación del nitrato de potasio será proporcional a la presencia de brillo existente en las muestras.

Gráfico 9 Gráfico de dispersión de harina vs. Media del tamaño de brillo En este gráfico de dispersión, se observa la relación entre la dosificación de harina y el

132

tamaño promedio de brillos; esto quiere decir que el equipo está identificando los brillos correctamente para la dosificación de harina, entonces podemos concluir que la dosificación de harina será proporcional al poco brillo existente en las muestras.

Gráfico 10 Relación RGB vs Dosificación real deseada kno3 / harina Teniendo como coordenadas al (rojo, verde) se coloca en lugar de un simple punto un circulo cuyo diámetro corresponde a la cantidad de fundente (nitrato de potasio o harina) dosificada. La línea: tendencia de incremento esta graficada en función a cómo es que a medida que sube la intensidad de color también se incrementa la dosificación, es decir, se usa la dosificación DESEADA u OPTIMA. Por lo tanto vemos que de esta manera también se va a ir optimizando el proceso de dosificación del fundente de las muestras en el análisis por vía seca.

133

Gráfico 11 Relación RGB vs Dosificación de la red neuronal deseada kno3 Del mismo modo se grafica en las coordenadas (rojo, verde) y se colocan en los puntos círculos con diámetro igual a la dosificación en gramos obtenida, aquí se grafica la cantidad de fundente (nitrato de potasio/harina) obtenida como resultado del Programa de la red neuronal. El análisis del grafico nos permite observar la dosificación (cantidad en gramos) que el Programa de red neuronal reconoce para la dosificación adecuada de las muestras. 5.3.

CONTRASTACIÓN ESTADÍSTICA DE HIPÓTESIS 5.3.1.

HIPÓTESIS GENERAL: “La implementación de la técnica de análisis digital de imágenes optimiza la dosificación en ensayos por vía seca de metales preciosos (oro y plata) generando una automatización de la misma”. La contrastación estadística de esta hipótesis se realiza con prueba t de Student para la verificar si la diferencia que existe entre los resultados productos del entrenamiento frente a lo deseado (encontrado experimentalmente) genera una variación significativa al 95% de confianza estadística. El procedimiento de contratación se desarrolla a continuación.

134

1) HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS H0: La media de las diferencias entre las dosificaciones entregadas por el sistema experto y el deseado (obtenido experimentalmente) es mayor a 1 gramo (H0: 1 > 1). H1: La media de las diferencias entre las dosificaciones entregadas por el sistema experto y el deseado (obtenido experimentalmente) es menor a 1 gramo (H1: 1 < 1). Donde, 1 es la media de las diferencias entre las dosificaciones entregadas por el sistema experto y el deseado (obtenido experimentalmente). 2) FUNCIÓN DE PRUEBA La función de prueba es la t de Student con (n–1) grados de libertad, definida como:

t 

donde

d

d n Sd

y Sd son la media y la desviación estándar muestrales de las diferencias

de las dosificaciones corregida y manual, respectivamente; n es el tamaño de muestra. 3) REGLA DE DECISIÓN Para  = 0,05, n = 41, En términos del valor P, la hipótesis nula H 0 será rechazada si el valor P es menor que el nivel usual de significación de 0,05 y, en caso contrario, H0 será aceptada. 4) VALORES CALCULADOS Los valores calculados han sido elaborados en el programa estadístico Minitab, 16 donde se demuestra que el valor de las medias no es significativamente mayor a 1 (criterio para designar valores que influyen significativamente en la dosificación) es

135

corroborado con el valor P (0,998), al ser menor que 0,05.

136

Prueba t de 1 muestra para la media de Diferencia I nforme de resumen

¿Es la media mayor que 1? 0

0.05

Estadísticas

0.1

> 0.5

Sí

Tamaño de la muestra Media IC de 90% Desviación estándar Objetivo

No P = 0.998 La media de Diferencia no es significativamente mayor que el objetivo (p > 0.05).

42 0.63196 (0.42674, 0.83718) 0.79030 1

Distribución de los datos ¿Dónde se encuentran los datos con respecto al objetivo? Comentarios

1

-- Prueba: No existe suficiente evidencia para concluir que la media es mayor que 1 en el nivel de significancia de 0.05. -- IC: Cuantifica la incertidumbre asociada a la estimación de la media a partir de los datos de las muestras. Usted puede tener una seguridad de 90% de que la media verdadera se encuentra entre 0.42674 y 0.83718. -- Distribución de datos: Compare la ubicación de los datos con el objetivo. Busque datos poco comunes antes de interpretar los resultados de la prueba.

0

1

2

3

4

FIGURA 8 Resultados de contrastación de hipótesis General

137

5) CONCLUSIÓN Al 95% de confianza estadística, se concluye que la media de las diferencias de las dosificaciones brindadas por el sistema experto y lo deseado (obtenido experimentalmente) es menor que 1 gramo. En otras palabras, se concluye que la media de las diferencias de las dosificaciones brindadas por el sistema experto y lo deseado (obtenido experimentalmente) no provocan cambios relevantes en la dosificación. Y, por tanto, se acepta la hipótesis general de investigación, afirmando que la implementación de la técnica de análisis digital de imágenes optimiza la dosificación en ensayos por vía seca de metales preciosos (oro y plata) generando una automatización de la misma. Estos datos nos indican que el proceso de implementación del análisis digital de imagen a través de las dosificaciones corregidas o adecuadas, optimizan la obtención de los régulos, por consiguiente se aprecia que la dosificación proporcionada por el sistema experto está obteniendo muy próximos a lo deseado, esto se mejoraría conforme las muestras analizadas sean mayores . 5.3.2. 5.3.2.1.

HIPÓTESIS ESPECÍFICA: PRIMERA HIPÓTESIS ESPECÍFICA: “Los factores que influyen en la etapa de dosificación de los ensayos por vía seca son el tiempo de acondicionamiento y la cuantificación del oxidante o reductor utilizado en la dosificación de muestras”. La significación del tiempo de acondicionamiento se establece con la prueba t de Student para una media en muestras pequeñas (n < 50), al 95% de confianza estadística. El procedimiento de contrastación se desarrolla a continuación. 1) HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS H0:

La media del tiempo de acondicionamiento en la dosificación es igual

a 1 minuto (H0:  = 1).

138

H1:

La media del tiempo de acondicionamiento en la dosificación es mayor

a 1 minuto (H1:  > 1). Donde:  es la media poblacional del tiempo de acondicionamiento en la dosificación. 2) FUNCIÓN DE PRUEBA La función de prueba es la t de Student con (n–1) grados de libertad, definida como:

t 

 xμ n S

Donde: x

y S son la media y la desviación estándar muestrales del tiempo de

acondicionamiento en la dosificación, respectivamente; n es el tamaño de muestra. 3) REGLA DE DECISIÓN Para  = 0,05, n = 10 y un contraste unilateral superior o derecho (H1:  > 1), el valor teórico de la t de Student con 9 grados de libertad es 1,833, con el cual la hipótesis nula H0 se rechazará si su valor calculado es mayor que 1,833 y, en caso contrario, H0 se aceptará (Figura 9). En términos del valor P, la hipótesis nula H0 será rechazada si el valor P es menor que el nivel usual de significación de 0,05 y, en caso contrario, H0 será aceptada.

139

Región de aceptación de Ho (95%)

Región de rechazo de Ho (5%)

0

1.833

Figura 9 Región de aceptación y rechazo de Ho 4) VALOR CALCULADO El programa SPSS v_22 reporta los estadísticos de las tablas 27 y 28, donde la media del tiempo de acondicionamiento en la dosificación es 3,20 min, con desviación estándar de 1,229 min. El valor calculado de la t de Student es 5,659 con un valor P unilateral de 0,000. Tabla 28

Tabla 29

5) DECISIÓN ESTADÍSTICA Como el valor calculado (5,659) se encuentra en la región de rechazo de la

140

hipótesis nula H0, se rechaza esta hipótesis, a favor de la hipótesis alterna H1, al 5% de significación estadística. Esto es corroborado con el valor P (0), al ser menor que 0,05. 6) CONCLUSIÓN Al 95% de confianza estadística, se concluye que la media del tiempo de acondicionamiento en la dosificación manual es mayor a 1 minuto. Por lo tanto podemos ver que se disminuye el tiempo para el proceso de dosificación, lo que indica una optimización en el proceso, ya que se está disminuyendo el tiempo que normalmente se tomaba para dosificar.

5.3.2.2.

SEGUNDA HIPÓTESIS ESPECÍFICA: “Si es posible mejorar la etapa de dosificación en el análisis de metales preciosos (oro y plata), mediante la aplicación de la base de datos en función a la mineralogía que influye en el proceso de identificación de la muestra”. Para comprobar la Segunda Hipótesis específica se puede evidenciar que el sistema experto toma en consideración las siguientes fuentes de información (Calidad, Ubicación en el mapa metalogenetico) que serán complementadas con la información gráfica para poder obtener una base de datos que servirá para que el sistema experto pueda inferir la dosificación. 1. CALIDAD Referida al tipo de concentrado y variedad de la misma

Figura 10 Muestra de un clase de calidad

141

2. UBICACIÓN EN EL MAPA METALOGENÉTICO Utilizamos para ello la información proporcionada por el Software Geocatmin, y el catastro minero.

Figura 11 Ubicación del Titular en el GEOCATMIN. [Fuente: http://geocatmin.ingemmet.gob.pe/geocatmin/]

Figura 12 Ubicación de la Franja Metalogenética y Catastro en el GEOCATMIN. [Fuente: http://geocatmin.ingemmet.gob.pe/geocatmin/]

142

Figura 13 CARTA GEOLÓGICA NACIONAL. [Fuente: Instituto Geológico Minero y Metalúrgico del Perú (INGEMMET)]

El uso de esta información radica en la importancia del conocimiento de la genética de la muestra y de su relación existente (franja metalogenética), es debido a esto que el sistema experto considera como parte importante de su análisis crear una base de datos la que refiera tanto la información gráfica como la información metalogenética de la muestra, mientras la base de datos sea más amplia el sistema experto podrá recrear con mayor aproximación lo realizado por el experto fundidor y por ende poder apoyar con la realización de esta actividad.

3. CONCLUSIÓN Podemos concluir entonces que el sistema experto emplea una base de datos con información gráfica (procedente de la captura de imagen) e información mineralógica (ubicación en catastro minero y franja metalogenética) la cual ha servido para obtener los resultados presentados en el gráfico 12 (Resultados de contrastación de hipótesis Genera) y por ende se demuestra que si es posible mejorar la etapa de dosificación en el análisis de metales preciosos (oro y plata), mediante la aplicación de la base de datos en función a la mineralogía que influye en el proceso de identificación de la muestra.

143

CONCLUSIONES 

Al 95% de confianza estadística, se concluye que la media de las diferencias de las dosificaciones brindadas por el sistema experto y lo deseado (obtenido experimentalmente) es menor que 1 grano. En otras palabras, se concluye que la media de las diferencias de las dosificaciones brindadas por el sistema experto y lo deseado (obtenido experimentalmente) no provocan cambios relevantes en la dosificación. Y, por tanto, se acepta la hipótesis general de investigación, afirmando que la implementación de la técnica de análisis digital de imágenes optimiza la dosificación en ensayos por vía seca de metales preciosos (oro y plata) generando una automatización de la misma. Estos datos nos indican que el proceso de implementación del análisis digital de imagen a través de las dosificaciones corregidas o adecuadas, optimizan la obtención de los régulos, por consiguiente se aprecia que la dosificación proporcionada por el sistema experto está obteniendo muy próximos a lo deseado, esto se mejoraría conforme las muestras analizadas sean mayores.

144



Al 95% de confianza estadística, se concluye que la media del tiempo de acondicionamiento en la dosificación manual es mayor a 1 minuto. Por lo tanto podemos ver que se disminuye el tiempo para el proceso de dosificación, lo que indica una optimización en el proceso, ya que se está disminuyendo el tiempo que normalmente se tomaba para dosificar.



Podemos concluir entonces que el sistema experto emplea una base de datos con información gráfica (procedente de la captura de imagen) e información mineralógica (ubicación en catastro minero y franja metalogenética) la cual ha servido para obtener los resultados presentados en el gráfico 12 (Resultados de contrastación de hipótesis Genera) y por ende se demuestra que si es posible mejorar la etapa de dosificación en el análisis de metales preciosos (oro y plata), mediante la aplicación de la base de datos en función a la mineralogía que influye en el proceso de identificación de la muestra.

145

RECOMENDACIONES 

De las pruebas realizadas podemos concluir que: utilizando el análisis digital de imágenes y con ayuda de la inteligencia artificial se puede recrear el proceso de dosificación y optimizarlo, esto permitirá obtener beneficios como: reducción de costos (disminución de reensayos referidos a errores de dosificación), aumento de la productividad (esto debido a la posibilidad de cambio en la forma tradicional de realización de esta técnica), menor exposición al riesgo de contaminación por Plomo por parte del personal involucrado en esta actividad (esto debido a que el analista durante este proceso no estará expuesto al Oxido de Plomo directamente), entre otros.



Durante la implementación de esta tesis llegamos a la conclusión que es necesario segmentar la data que se tiene para obtener mejores resultados, es decir se encuentran mejores resultados de predicción de dosificación cuando el sistema experto es entrenado con muestras de similares características (concentrados de cobre, concentrados de Plomo, etc.), por ello entrenamientos posteriores de este sistema experto han de seguir este criterio.



Este primer estudio ha sido enfocado en las muestras que manejan en la actualidad el área de minerales de J. Ramón del Perú, siendo la mayoría de ellas muestras de concentrados por flotación de minerales, las conclusiones que se han obtenido de estas pruebas han de servir para futuros estudios para otras áreas de interés económico como es el Área de Geoquímica, cuya optimización influiría de manera aún más relevante que el área de Minerales.



El conocido procedimiento de ensayos al fuego es todavía la opción preferida por los laboratorios de todo el mundo, así como de los geólogos y tecnólogos a cargo de la exploración y procesamiento de metales nobles, para obtener resultados cuantitativos de metal precioso total, por lo tanto se recomienda mejorar este proceso en su conjunto, aplicando nuevas tecnologías.



Se hace perentorio generar y continuar implementando una base de datos más amplia, a fin de optimizar la etapa de dosificación en ensayos por vía seca de metales preciosos, a través del uso dela técnica de análisis digital de imágenes.

146

147

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