3. QAQC Teoria y Practica.pdf

3. QAQC Teoría y Práctica
DIPLOMADO DE CONTROL DE CALIDAD EN MUESTREO GEOQUIMICO

1. 11
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INTRODUCCIÓNALASEGURAMIENTOY
CONTROLDECALIDAD(QA/QC)
EXPOSITOR:
ORESTESGÓMEZGONZÁLEZ, MSC., GEO. ENG.
SENIORCONSULTANTANDGEOSTATISTICIAN

2. 22
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–Introducción
–QAQC
–Generalidades
–Duplicados de Muestras y Resultados Duplicados
–Precisión y Conceptos Relacionados
–Más en Cifras Significativas
–Laboratorios
–Selección de un Laboratorio Primario
–Selección de un Laboratorio Arbitral o de “Verificación”
–Obtención y creación de materiales QA-QC
–Materiales de Referencia Estándar
–Estándares Certificados Comercialmente
–Creando Materiales de Referencia Estándar Personalizados
–Modelos
–Duplicado de Muestras
Contenido

3. 33
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–Empleando materiales de QA-QC
–Entrega de Grupos
–Cantidades Recomendadas de Materiales de QA-QC
–Manteniendo el Anonimato de los Materiales de QA–QC
–Protocolos y criterios del control de calidad
–Concepto de Aceptación y Rechazo de Grupos
–Tipos de Errores
–Tendencia del Laboratorio
–Niveles de Exactitud Sugeridos
–Niveles de Precisión Sugeridos
–Análisis y presentación de los resultados de QA-QC
–Errores de transferencia de información
Contenido

4. 44
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–Errores y trampas comunes
–Falta de Vigilancia
–Pérdida de Finos o Minerales Solubles al Agua
–Mal Manejo de los Materiales de Referencia Estándar
–Introduciendo la Parcialidad en la Selección
–Preservando la Integridad de los Datos de Ensayo en Bruto
–Control de calidad de la base de datos geológica
–Consideraciones geotécnicas
–Recuperación de la Perforación
–Contaminación en Perforaciones por Circulación Reversa
–Topografía de las Perforaciones
–Mediciones de Densidad en Masa
–Ejercicios Prácticos de Procesamiento de Datos de Control de Calidad
Contenido

5. 55
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•Laestimaciónderecursosserealizaapartirdeunpequeñonúmerodemuestras
(usualmentemenosde1/1.000.000delvolumenaestimar).
•Lasmuestrasdebenserdealtacalidadpararepresentaradecuadamenteelvolumen
estimado.
•Laestimaciónderecursospuedesercomparadaconun“castillodenaipes”,cuyos
cimientossonelmuestreoylaobservacióngeológica,elprimerpisolapreparaciónde
muestrasyclasificacióngeológica,elsegundopisoelanálisisquímicoylainterpretación
geológica,yelúltimopisolageoestadísticayelmodeloderecursos.Elestablecimientode
nivelesdedesempeñoesunejerciciodeorientacióndeobjetivosquedeberealizarse
cuidadosamentedesdeuninicioyrevisadoenlosintervalosapropiados.Los
requerimientosmuyexigentesrepresentanpérdidadedinero,yaqueelcostopormuestra
serámuyelevado,mientrasquelosrequerimientospocoexigentestiendenagenerar
pérdida,debidoaquepodríasernecesariotenerquerehacereltrabajo,incluyendoel
trabajoposteriorqueestábasadoeninformaciónequivocada.
Introducción

6. 66
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•Agricola(1556):
“Unpropietarioprudente,antesde
compraracciones,debeiralamina
yexaminarcuidadosamentela
naturalezadelaveta,yaqueesmuy
importantequeélestéenguardia
paraquevendedoresfraudulentos
deaccionesnoloengañen"
Introducción

7. 77
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Los objetivos de un buen programa de Aseguramiento y Control de Calidad
(QA-QC) son:
1.Prevenir el ingreso de grandes errores a la base de datos utilizada para el
modelado de recursos
2.Demostrar que los muestreos y las discrepancias analíticas son pequeños,
con relación a las variaciones geológicas
3.Garantizar que la precisión de la información en la que se basa el modelo
de recursos pueda ser confirmada, dentro de los límites razonables, por
otros laboratorios, ensayos metalúrgicos, y en última instancia por la
producción del molino y de la mina.
Objetivos del QAQC

8. 88
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LametadeunprogramadeQA-QCesdemostrarymantenerunabuena
exactitudyunaprecisiónadecuadaparamuestrasdemineraldeley.Los
programasQA-QCsondiseñadosparamonitorearlaprecisión
(reproductividad),ycuantificarcualquierparcialidadposible(precisión).Se
debeenfatizarlapresentacióndeunaclaravisiónencuantoalaconfiabilidad
delosdatosdelensayo,detalmaneraquesepuedademostrarquehayuna
buenarelaciónentrelosprocedimientosutilizadosenlaconstruccióndel
modeloderecursosylacalidaddelainformaciónutilizadaendichomodelo.
Objetivos del QAQC

9. 99
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AseguramientodeCalidadserefierealainformaciónrecolectadapara
demostrarycuantificarlaconfiabilidaddelosdatosdelosensayos.ElControl
deCalidadconsisteenlosprocedimientosutilizadosparamantenerelnivelde
calidaddeseadoenlabasededatosdelosensayos.ElAseguramientode
Calidadpuede,hastaciertopunto,seradicionadaposteriormenteenel
programa.ElControldeCalidad,porseguridad,sólopuedellevarseacaboen
tiemporeal.
LosprogramasdeQA-QCdetalladossondiseñadosparamonitorearel
muestreorutinarioyeldesempeñodellaboratorioenunesfuerzopor
controlar(minimizar)elposibleerrortotalenlasecuenciamuestreo-cuarteo-
análisis.QA-QCenelmuestreoyensayoselograconelmonitoreoycontrolde
cuatrocomponentesesencialesdedichasecuencia:
Generalidades

10. 1010
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•Recolecciónycuarteodelasmuestrasencampo
•Preparaciónysub-muestreo(cuarteo)delasmuestrasenlaboratorio
•Exactitudyprecisiónanalítica
•Exactituddelinforme(delpersonalotransferenciadedatos)
LosprogramasdeQA-QCenelmuestreoyensayointegranunprogramade
inserciónrutinariadematerialesdecontroldecalidadendiferentesetapas
críticasdelprocesoderecolección,preparaciónyensayodemuestras,con
determinacionesanalíticasdesarrolladasenvarioslaboratorios:
•Lainserciónrutinariadematerialesdecontroldecalidadincluyeuna
cantidaddediferentestiposdematerialesdecontroldecalidadpara
monitorearymedireldesempeñodellaboratorio.
Generalidades

11. 1111
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•Estosincluyen:
•Materialdereferenciaestándar(MRE).
•Materialenblanco,consistenteenmaterialdesprovistodel(los)
elemento(s)oproductodeinteréseconómico,odesprovistodeun
contaminantequeafectaelcostodeunprocesoodecisión.
•Muestrasduplicadas.
•Seutilizanvarioslaboratorios:ellaboratorioprimarioensayatodaslas
muestras.Losresultadosdellaboratorioprimariosonempleados.Muchas
veces,proyectosdelargaduraciónodegranenvergaduratrabajancon
varioslaboratoriosprimarios.
Generalidades

12. 1212
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•Contarconmásdeunlaboratorioprimariodeberáserevitadoenlamedida
deloposible,yaqueestoadicionacomplejidadenlaevaluacióndela
calidaddelainformacióneintroducepequeñas(omuchasvecesgrandes)
parcialidadesquesonperjudicialesenelprocesodeanálisisdela
información.Lomismosedaparagrandescambiosenelprotocoloanalítico
delmismolaboratorio.Otroslaboratoriossecundariosanalizanalgunasde
lasmuestrasparavalidarlosresultadosdellaboratorioprimario;cuando
estoserealizaatiempoéstosproporcionanunametodologíaparaejercer
uncontroldecalidadenellaboratorioprimario.
Generalidades

13. 1313
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Ellaboratoriosecundario(arbitral)realizalosensayosdeverificaciónenuna
muestrarepresentativadelaspulpaspreviamenteanalizadasuotros
materialesrechazados.Lacombinaciónderesultadosdelosestándares
insertadosyensayosdeverificacióndeberáserempleadaporelgerentede
proyectoparaaceptarorechazarlosresultadosdelgrupodemuestrasdel
laboratoriodellaboratorioprimario.Esunaprácticaampliamenteaceptadael
estipularqueellaboratoriodeverificaciónempleeunmétodoytamañode
muestrasimilarqueelempleadoporellaboratorioprimario.Elempleode
ensayosdecalidadarbitralparalosensayosdeverificaciónresultacostosoy
noescomúnmenteempleado,exceptoparacasosdondeserequieredela
opinióndeunterceroyexistenrazones(talescomoelriesgodeunaacción
legal)quejustifiquenelgasto.
Generalidades

14. 1414
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Haydoscomponentesparaestablecerlosobjetivosdelniveldedesempeño,
independientementedeloqueseestáanalizando.Laprecisióneslahabilidad
parareproducirunamedidaconsistentemente.Laexactitudeslacercanía(en
promedio)dedichasmedidasalvalor“verdadero”.Enlamedicióndeltiempo,
unrelojmodernoesmásprecisoqueunosolar,peroelsolarserámásexactosi
elrelojmodernoestáprogramadoparaunlugaraochozonashorariasde
diferencia.Nuncasesabecuáleselvalor“verdadero”,peroenlapráctica
generalmentepuedeserestimadoaunniveldeconfianza,ointervalode
confianzasuficiente.Unintervalodeconfianzacomúnmenteempleadoesel
correspondientea95%;esteeselintervalo(másomenos)alrededordela
mediaquetieneel95%deprobabilidaddeincluirelvalor“verdadero”.Este
intervalodeconfianzade95%esmuchasreferidocomoelerrorestándardela
media.
Generalidades

15. 1515
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Existeunacarenciadeconcordanciaenloquepuedeconsiderarsecomounamuestra
duplicada,ymuchasvecesunafaltadeapreciacióndelanecesidaddeproporcionar
descripcionesadecuadasdediferentestiposdemuestrasduplicadas,yanalizarsus
resultadosporseparado.Existenalgunosprincipiosfundamentalesqueconsideramos
deberántomarseenconsideraciónalempleareltérmino“duplicado”:
•Unamuestraduplicadatienelamismaubicaciónespacialquelamuestraoriginal.Porello,
lasegundamitaddeuntestigodeperforación,aúntomadodelmismointervalo,noes
estrictamenteun“duplicado”yaquetieneunadiferente(aundepequeñadiferencia)
ubicación.Lomismosedaparamuestrasdecanalsubterráneasydezanjas.Muchasveces
éstassonreferidascomo“re-muestras”o“muestrasgemelas”(yaúnlamayoríade
gemelosnosonidénticos)enlugardeduplicados.Deformasimilar,muchasveceslos
geoquímicosdeexploracionescolectan“duplicadosdecampo”queenrealidadcon
muestrasespaciadasmuycerca.Losduplicadossólopuedenobtenerseporcuarteode
muestrasrepresentativasdemineralespartidosporquetodolodemáscontieneun
componenteespacial.
Duplicados de Muestras y Resultados Duplicados

16. 1616
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•Puedequeunresultadodeensayoseaconsideradocomoduplicadodeotrosiesquese
creequeladistinciónentrelamuestraoriginalyelduplicadoesarbitral.Usualmente,esta
circunstanciasólosedacuandounlaboratorioanalizaunasegundasub-muestradela
pulpaenunmismogrupo.Algunoslaboratorioscomercialesserefierenaestocomouna
réplica,yaquegeneralmenteestetérminonoesempleadoparareferirseaotroaspecto.
Esmejorreferirsealosensayosdeverificacióndeduplicadosdemuestrasdepulpacomo
ensayosdeverificacióndelamismapulpa,enlugarderesultadosduplicados.
Generalmenteexisteciertamedicióndelavariabilidadentrelosresultadosdelensayo
realizadopordiferenteslaboratoriosodiferentesprotocolosenelmismolaboratorio.El
intercambioarbitrarioderesultadosoriginalesyduplicadosnopuederealizarse,
distinguiéndolosderéplicas.Enalgunoscasosunodescubreque,aúncuandolasmuestras
originalesyduplicadashansidoreportadasyprocesadasenexactamentelamisma
manera,existeunasignificativa(esdecir,“real”)variación;estosignificaquelarecolección
demuestrasypreparacióndeprotocolosnoestánproporcionandomuestras
representativas,siendoestounaseñaldealarma.
Duplicados de Muestras y Resultados Duplicados

17. 1717
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•DuplicadosdePulpa:
Sonfracciones,oinsercionesdeporcionesnoempleadas,delasmismaspulpasempleadas
enelensayooriginal.Lasfraccionesdepulpassonenviadasallaboratorioarbitral,y
tambiénpuedenserre-etiquetadasyre-enviadasallaboratorioprimarioconunnúmero
demuestradiferente,acompañandoaungrupodiferentedemuestras.Estasproporcionan
unamedicióndelaexactituddeladeterminacióninicialrealizadaporellaboratorio
primario,yunestimadodelavarianzaanalítica+lavarianzadelsub-muestreodelapulpa.
Usualmente,laetapadecuarteooseparacióndelapulpanoesrealizadadeforma
adecuada,loquepuedeimpactarlosresultadosenloscasosdeensayosdeorocon
partículasdeoromayoresa20micrones.
Duplicados de Muestras y Resultados Duplicados

18. 1818
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•DuplicadosdeGruesosRechazados:
Sonfraccionestomadasenalmomentodondeinicialmentesereduceeltamaño(peso)de
lamuestra,estonormalmenteocurredespuésdechancarlamuestradelaperforacióna
untamañopasantelamalla#10.Estasfraccionessonmejoranalizadasporellaboratorio
primario,comounaverificaciónencuantoalaadecuacióndelapreparacióndelamuestra.
Estosduplicadosproporcionanunamedicióndelavarianzaincluidaenlosduplicadosdel
laboratoriodeverificación,ademásdelavarianzaintroducidaporlosprocedimientosde
preparacióndemuestras,máslavarianzadelsubmuestreodelmaterialgruesorechazado.
Otrosnombresincluyen:
•Segundaspulpas,recuarteos.Enlascircunstanciasdondeseempleamásdeunaetapade
chancadoycuarteo(porejemplo,chancadoalamalla#10,cuarteo,chancadoalamalla
#40,cuarteo),laetapadecuarteodeberáserindicada,porejemplo:“recuarteosdela
malla#10”o“segundaspulpasderechazodelamalla#40”.
Duplicados de Muestras y Resultados Duplicados

19. 1919
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•DuplicadosdeCampo(EquipodePerforación):
Sonfraccionesdeduplicadosrecolectadosenelsitiodelaperforaciónparael
revestimientodelaperforaciónrotativa.Selesdeberáasignarunnúmerodemuestra
únicoenelsitio(ounsufijo,como“A”).Siserecolectanyanalizancuidadosamenteenel
mismolaboratoriobajolosmismosprocedimientos,estasfraccionespuedenproporcionar
unestimadodelavarianzacontribuidaporelprocesototalderecoleccióndemuestra,
preparaciónyensayo.
Otrofactorquevalelapenaconsiderarensituacionesespecialesessilosduplicadosson
procesadosjuntosenunmismogrupooengruposseparados.Unacomparacióndeduplicados
del“mismogrupo”versus“diferentegrupo”puedeserempleadoparaverificareldesempeño
erráticodellaboratorio.Estonoescomúnycasinoesusado,salvoqueotrainformación,tal
comoeldesempeñoenestándaresinsertados,lleveaunoaconsiderarquehayunproblema.
Duplicados de Muestras y Resultados Duplicados

20. 2020
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Acontinuaciónsedescribenalgunosejemplosdedescripcionesadecuadasde
duplicados:
•Lasréplicasdelaboratorioconsistenenduplicadoscreadosporel
laboratorio(nociegas)paraserusadasensucontroldecalidad,
consistentesen30gramosdematerialP-95#150tomadodelmismosobre
depulpaquelamuestraoriginal.Estashansidoanalizadasalmismo
tiempo.Dadoqueellaboratoriobasasusdecisionesdesientregarsus
valoresdependiendodequetanbienestosduplicadosconcuerdan,el
desempeñodelosduplicadosmuestraqueellaboratorioconsideraun
desempeñoaceptableparaestematerialyprotocolo.Dadoquelos
resultadosmalossonexcluidosdeesteproceso,losvaloresdedesempeño
puedenindicarundesempeñomejoralqueseobtendríaconduplicadosde
muestrasciegasdelmismotipo.
Duplicados de Muestras y Resultados Duplicados

21. 2121
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•Losduplicadosdegruesosrechazadosconsistenensegundoscuarteosdela
fracciónrechazadadelasalidadelachancadora,determinadaporensayos
detamizado(vergráfico)enaproximadamenteP-95VA(lamedianadel
porcentajepasantelamalla#10fuede78%),pesandoentre400y800
gramos.Lasmuestrasfueronre-etiquetadasconlafinalidadqueel
laboratoriodesconozcacuálmuestrahasidoduplicada.Estasmuestras
fueronentregadasenlamismacargadesusequivalentesmuestras
originales,perononecesariamentehansidoensayadasjuntoconla
muestraoriginal.
Duplicados de Muestras y Resultados Duplicados

22. 2222
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•Losduplicadosdeperforaciónconsistenenlarecoleccióndetodala
fracciónrechazadadeunseparadorGilsonempleadoenelsitiode
perforación(paraelcasodemuestrassecas)odeunseparadordecono
rotativo(paraelcasodemuestrashúmedas)montadoenlaperforadora.En
elcasodeduplicadossecos,todalafracciónrechazadafuepasadaporel
separadorGilsonyluegoseparadarepetidamenteparaobteneruna
segundamuestra(duplicado)deaproximadamentelamismamasa(4a8kg)
delamuestraoriginal.Lasmuestrashúmedasfueronenviadasallugarde
preparaciónparasusecado,luegodelcualfueronseparadasempleandoun
cuarteadorhastaaproximadamentelamismamasadelasmuestras
originales.
Duplicados de Muestras y Resultados Duplicados

23. 2323
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Laconvenciónmásempleadaesdeexpresarlaprecisiónentérminosde
desviacionesestándar,muchasvecesreferidocomosigma().Esimportante
recordarqueestotansóloesunaconvención,sibienunotieneciertasrazones
matemáticasdetrásdeello,yaúndentrodelcontextodelaconvención,la
precisiónesgeneralmenteexpresadaentérminosdealgúnmúltiplode
desviacionesestándarenlugardeuno.
Unaindicacióndeprecisión(porejemplo±20%)sinunareferenciaalnúmero
dedesviacionesestándar(percentil)delapoblaciónasociadaconesa
precisión,notienesentidoalguno.
Precisión y Conceptos Relacionados

24. 2424
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Elrangodeterminadoporlamediamásomenosunadesviaciónestándarabarca
cercadel68%delapoblación.Másomenos2abarcacercadel95%.Másomenos
3abarcacercadel99,8%.Otrorangocomúnmenteusadoes1.65,yaqueéste
correspondeal95%delapoblación.Otrodelosrangosquesetomaránenel
presentedocumentoes1,414,queabarcacercadel84%delapoblación.El
número1,414provienedelaraízcuadradade2,elquemuchasvecessurgecuando
setrabajaconparesderesultadosduplicados.
Laprecisiónsetornamáspobreparamedicionesdegradacióncercanasallímitede
detecciónanalítica,unvalorestablecidoporellaboratoriodeensayoparasu
procedimientoanalítico;lasmuestrasconconcentraciones(gradaciones)pordebajo
dellímitededetecciónnopuedensermedidascuantitativamenteconel
procedimientoanalíticoysonreportadascomomenoraladetección.Muchasveces
éstassonreportadasenloscertificadosdeensayocomoellímitededetección
precedidoporunsignomenorque(<).
Precisión y Conceptos Relacionados

25. 2525
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Lasvariacionessonaditivas;cadapasoderecolección,procesamientoyanálisisde
muestraañadenvariaciones.Lasfuentesdevariacióndelprocesamientodemuestras
sepuedenmedirycontrolarutilizandoprocedimientosdemuestreoyanálisis
apropiados.Lavariacióngeológicaesinherenteenlanaturalezadeundeterminado
depósitopotencialynosepuedecontrolar;unaaltavarianzaenladistribuciónde
mineralescompensadarecolectandomásmuestras(disminuirelespaciamientodela
perforación)ydemayorestamaños(mayordiámetrodeperforación).
Losresultadosduplicadosmuestranlavarianzacontribuidaportodaslasetapasenel
procesoquelesiguealacreacióndelduplicado.Empleandounnúmerosuficientede
resultadosduplicadosdecadaetapadelproceso,esposiblecalcularlavarianza
contribuidaporcadaetapadelprocesosustrayendolavarianzacalculadaenlaetapa
siguiente.Talescomparacionessonmásconfiablessilasmismasmuestrasson
empleadasparacrearduplicadosencadaetapa.
Precisión y Conceptos Relacionados

26. 2626
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Unresultadotieneunciertonúmerodecifrassignificativas:elnúmerodedígitosque
varíancomoconsecuenciadeunamedición.Estosnodeberánserconfundidosconlos
dígitos(siemprecero)empleadosparamantenerunaposición.Porejemplo,un
elementoquetieneunlímitededetecciónde10unidadesgeneralmentetendrá
valoresmínimosde<10,10,20,30,yasísucesivamente.Estosvalorestienenunacifra
significativaapesarqueserequierededosdígitosparaexpresarlosempleandouna
determinadaunidaddemedida.
Esimportanteestablecerunprotocoloanalíticoquetengaunlímitededetección
muchomenorquelasprobablesleyesdecortedemineral/estéril,yaquelas
medicionescercadellímitededeteccióntienenunamenorprecisiónynoson
confiables.
Más en Cifras Significativas

27. 2727
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Losprogramasanalíticosdebenincluirdosomáslaboratorios,unodelos
cualesdebeactuarcomolaboratorioprimarioparacadaproyectoyconunoo
máslaboratoriosadicionalessirviendocomolaboratoriosdeverificación.
Puedenexistirvarioslaboratoriosprimariosutilizadosporunacompañía
duranteunañotípico,concadaproyectoasignadoaunlaboratorioprimario.
Ellaboratorioprimariorecibelamayorpartedeltrabajoanalíticodedicho
proyecto,mientrasqueellaboratorioarbitralsólorecibelostrabajosde
ensayosdeverificación.Unlaboratorioarbitralesaquelqueesempleadopor
dosindividuosparaformarunconsensoenlaleydelmaterial,talcomo
mineraloconcentrado.Muchasvecesestetérminoesempleadoparadescribir
untercerlaboratorioempleadoparadeterminarcuáldelosdoslaboratorios
endesacuerdopareceserelmáscorrecto.
Laboratorios

28. 2828
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Laseleccióndellaboratorioprimariosebasaenunaseriedefactoresque
incluyen:Calidaddetrabajo,precio,convenienciayservicio.Ellaboratorio
primariodebeproporcionarresultadosqueseanlosuficientementeoportunos,
precisosyexactosparalasnecesidadesdelproyectoauncostocompetitivo.
Normalmentelaprecisiónnoestanbuenacomolaofrecidaporloslaboratorios
arbitrales,perodebeseraceptableparaelusoenlaestimacióndereservasde
mineral.Laexactituddeberásersuficienteparaserempleadaenelmodeladode
recursossinincluirfactoresdecorrección.Paraevitarfactoresdecorrección,debe
existirunaapropiadaevidenciadequelaexactitudgeneraldelosresultadosdel
laboratorioprimarioseencuentradentrodel±5porcientodelvalor“verdadero”
probable,talcomolodemuestraeldesempeñoenestándaresinsertados(valores
medios)ylaconcordanciaconlosresultadosdellaboratoriodeverificacióny
posiblelaboratorioarbitral(comparandovaloresmedios).
Selección de un Laboratorio Primario

29. 2929
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Elobjetivodelprogramadeverificacióndeensayosesincrementarlaconfianzaenla
exactituddelaboratorioprimario.Porlotanto,esimportanteseleccionarunlaboratorio
arbitralampliamentereconocidodentrodelaindustriaportenerbuenaexactitud.
Deacuerdoconunconsensoqueseestálograndoconlaindustriaminera,losensayosde
verificacióndeberánserrealizadosúnicamenteporlaboratoriosacreditados.Entrelas
organizacionesmundialmentereconocidasqueproporcionanacreditacionesestánla
InternationalStandardsOrganization(ISO)ylarecientementecreada“Guide25”,un
programadelStandardsCouncilofCañada(SCC)queesadministradaporelCañada
CentreforMineralandEnergyTechnology(CANMET).Unaacreditaciónnoesevidencia,
porningúnmedio,queeltrabajodeensayorealizadoaungrupodemuestrases
adecuadamenteprecisoyexacto.Delamismamanera,lafaltadeacreditaciónnoes
indicadordequeellaboratoriorealizauntrabajomediocre.Lapartenegativadelos
programasdeacreditaciónradicaensuresistenciaalainnovaciónquepuedesignificar
mejorasenlaprecisiónyexactitud.
Selección de un Laboratorio Arbitral o de “Verificación”

30. 3030
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LosprogramasdeQA-QCincluyen“controles”;estetérminoalgunasvecesesutilizado
parareferirseacualquiermaterialdeQA-QCinsertado,yotrasparareferirsealos
materialesconunaleydelproductomuybienestablecida.Conelfindeevitar
ambigüedades,losmaterialesdeleydesconocidaseránreferidoscomoMaterialesde
ReferenciaEstándar,oMREparaabreviar.OtrosmaterialesdeQA-QCincluyenduplicados
ymuestrasciegas.Puedehabervariosprogramasdere-muestreoasícomoestudios
“gemelos”(comoenperforacióngemela).Losmaterialesdereferenciaestándar,que
usualmentesonrocapulverizada,nodebenserconfundidosconlosestándaresde
calibraciónquesonsolucionesdeconcentraciónconocidayutilizadaporellaboratorio
paracalibracióndeinstrumentos,nitampocodebenserconfundidosconpesos
estándares,utilizadosparaverificarlasbalanzasdeloslaboratorios.Elproblemade
empleareltérmino“Estándar”esquemuchasvecesestetérminoesempleadopara
referirsealametodologíaempleadaparaprepararlosensayosdelasmuestras.Para
evitarestaconfusión,esmejorreferirsealametodologíacomo“protocolo”.
Obtención y creación de materiales QA-QC

31. 3131
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Unmaterialdereferenciaestándaridealtieneunamatrizidénticaalasmuestrasqueestán
siendoensayadas,heterogeneidadextremadamentebaja,valor(ley)dentrodelaclasificación
utilizadaparacategorizarmineralyunareputacióndeserpreparadoconfiablementey
caracterizadoconexactitud.Loslímitesdelascategoríaspuedenserreales,comoenelcaso
deuncortedemineral/residuo,omásteóricos,comoenelcasodeleyescubiertasutilizadas
enelmodeladoderecursos.Idealmente,unaseriedeestándaresagrupacadaunodetales
límitesdecategorías,encombinaciónconcadadiferenciadeimportanciaenlamatrizdela
muestra.
Laseriedeberáincluirestándaresconleyesaambosladosdecualquieretapaimportante
dentrodelosprocedimientosenellaboratorio,comolasetapasdediluciónocambiosenlos
estándaresdearranqueycalibracióndelosinstrumentos.Lasdiferenciasimportantesdela
matrizdelamuestracasisiempreincluyenmuestrasdeóxidoysulfuro,debidoaquelos
procedimientosdelosensayos“fireassays”utilizanajustesdeflujoy/ocambiosenelpesode
lasmuestrasalprocesarmuestrasricasensulfuro,ylosproyectosdecobremuchasveces
incluyenensayosparaayudaradistinguirelóxidodecobredeotrostiposdeminerales.
Materiales de Referencia Estándar

32. 3232
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Losmaterialesdereferenciaestándarestándisponiblesparasucompra,peropuedenresultar
costosos.Fuentescomerciales(enNorteAmérica)paramaterialesdereferenciaestándarson:
BrammerStandardCo.Inc.,CañadaCentreforMineralandEnergyTechnology(CANMET),
NevadaBureauofMinesandGeology,WestCoastMinerals,CDNResourceLaboratoriesLtd.,
LQSI(Chicago).
AlgunosproveedoresfueradeNorteAméricason:
Geostats,GannetHoldingsPty.Ltd.,RocklabsLtd.,OreResearch&ExplorationPtyLtd.
(OREAS).
Estándares Certificados Comercialmente

33. 3333
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Siseestácreandounnuevoestándarapartirdelosmaterialesdelsitio,es
importanteincluirtodoslossiguientespasos.
Recolectarsuficientecantidadytiposdematerialparalasnecesidadesdel
proyecto.Esmejortenerunjuegodevariosestándaresqueseanutilizadosalo
largodelproyecto,enlugardetenerdiferentesestándaresendiferentes
momentos.Tenerlosmismosestándaresproporcionaunaverificaciónmás
sensibledel“rumbo”dellaboratorio.Sinoesposiblerecolectarlasuficiente
cantidaddematerialalinicio,esimportantesuperponerlosestándares(es
decir,incluirentregasquecontenganunestándarantiguoqueeste
comenzandoaagotarseconelnuevoestándar).
Creando Materiales de Referencia Estándar Personalizados

34. 3434
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Sedebeintentarrecolectarunacantidaddemuestrassueltas.Estospodrían
incluir:
•Unestándarconunaleydeorocercanaalcorteanticipadoderesiduosymineral.
•Unestándarconunaleydeoroentreelpercentil85y95detodaslasmuestrasde
mineral.
•Estándaresconleyescercanasacualquierotropotencial“puntodedecisión”,tal
comolaleydelamoliendayelcortedelapiladelixiviación.
•Estándaresquecubranlosajustesdelprocedimientoanalítico,talescomo
estándaresdeóxidoysulfuro,yaquelasmuestrasdesulfurorequierendeajustes
deflujo.
•Estándaresquecubranunaporciónsubstancialdelosrangosdeotroselementos
analizadosrutinariamente.
Creando Materiales de Referencia Estándar Personalizados

35. 3535
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•Preparación:
–Estimar la cantidad de estándares necesarios
•100.000 m de sondaje
•Muestras de 2 m 50.000 muestras
•5 % de 50.000 = 2.500 muestras de 250 g (lo que se envía pulverizado al laboratorio)
•Total: 625 kg de material para estándares
•Se requieren muestras bajas, medias y altas en ley ≈ 210 kg de cada una.
–Juntar el material para cada estándar
•A partir de rechazos de sondajes o muestras
–Preparación del estándar:
•Pulverizar -150#
•Tamizar todo a -150 # (con esto se evita que exista oro grueso en estándar)
•Homogenizar rigurosamente
•Dividir en porciones (sobres) de 250 g usando divisores rotatorios
Muestra Estándar

36. 3636
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•Calibración mediante “Round Robin”
–Envío de ≈ 10 sobres a 3 o 4 laboratorios de reputación
–Incluir 1 o 2 estándares internacionales (para asegurar
exactitud)
•Ventajas de preparar estándares propios:
–Características mineralógicas iguales al depósito
–Misma apariencia que muestras del depósito (difíciles de
distinguir)
–Mucho más baratas que estándares internacionales
Muestra Estándar

37. 3737
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•Se fabrica una serie de estándares
•Se hace un Round Robin:
–Enviar un cierto número de muestras (5 a 10) a análisis en laboratorios de reconocidos
(3 a 7)
–Incorporar un par de estándares internacionales en el Round Robin, para ver si los
resultados del laboratorio son aberrantes
–Se comparan los resultados de análisis
–Se eliminan laboratorios que entreguen resultados aberrantes
•Se calcula la media global, la varianza media de muestras por laboratorio
•Se determinan los límites de confianza
•Se grafica en carta de control
–Se espera que 95% de los estándares controlados estén dentro de los límites
Análisis Estadístico Estándares

38. 3838
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•Estadísticas de Round Robin
Análisis Estadístico Estándares

39. 3939
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•Estadísticas de Round Robin
Análisis Estadístico Estándares

40. 4040
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•Se recomienda usar al menos 3
estándares que cubran el rengo
completo de leyes.
•Graficar los valores de referencia
(Round Robin) vs los valores
analizados.
•Calcular la pendiente que es
equivalente al sesgo actual del
laboratorio de análisis.
•La pendiente de 0.8955 (con
intercepto = 0.0) indica un sesgo de
10.45%.Analisis de Sesgo del Estándar
y = 0.8955x
R
2
= 0.9999
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
Valor de Referencia (Round Robin) - CuT %
Análisis del Estandar - CuT %
Análisis Estadístico Estándares

41. 4141
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Losblancossonmuestrasdematerialdesprovistasdelelementoqueestásiendo
analizado.Losblancosayudanamonitorearlacontaminaciónydesarreglodelas
muestrasdurantelapreparaciónyanálisisdelamuestra.Losblancospuedenser
entregadoscomomaterialgrueso(blancosgruesos)consistenteenmaterialestéril
nominalde1/4depulgadaelcualseinsertadentrodelacadenademuestreoenel
sitiodelaperforación(enelcasodecortesrotatorios)odurantelaparticiónde
testigos.
Luegoestematerialsesometealosmismospasosdepreparacióndelamuestrapor
losquepasólamuestradeunproyecto.Otrotipodemodeloconsisteenmaterial
pulpado,comoarenaOttawauotraarenadealtapureza,omaterialestérilconfiable
recolectadodellugardeperforacióndelproyecto,elcualsehaconvertidoenpulpa.
Estosmodelosdepulpaseincluyendentrodelacadenademuestreoluegoquela
preparacióndemuestrassehacompletado.
Muestras Blancos o Modelos

42. 4242
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Unblancogruesodebesersuficientementeduroytenereltamañodemallanecesariopara
permitirlamoliendaefectivadecualquiermaterialcontaminante(demuestrasanteriores)
adheridoalequipodepreparacióndemuestra.Encualquierotropuntodellaboratorio,este
materialmodelorevelará:lapresenciadeniveleselevadoseinaceptablesdeconcentraciones
defondocausadasporelpasodecontaminación(polvo,reboses,etc.);malalimpiezadel
laboratorio;o,encircunstanciasdondeesfrecuentequelosresultadosesténpordebajodel
límitededetección,desarreglodelasmuestras.
Comoreglageneral,losblancosgruesosdeberándarvaloresmenoresqueoigualesaldoble
delvalordellímitededetección;yel90%delasveces,losblancosdepulpasdeberándar
valoresmenoresqueoigualesaldobledelvalordellímitededetección.
Luegodecorregircualquierintercambiodemuestrayreemplazarlosresultadosdecualquier
grupofalladoconnuevosresultados,elvalormediodelosblancosdepulpa(asignandoun
valorde“0”alasmuestrasreportadaspordebajodeladetección)nodeberánexcederel
límitededetección.
Muestras Blancos o Modelos

43. 4343
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Ungrupodemuestrasduplicadaspuedesergeneradoencualquiermomento
delprocesodemuestreodondelamasadelamuestraesreducida(esdecir,la
muestraesdivididayesgeneradounmaterialderechazo).Losduplicados
deberánserrecolectadosentodaslasetapasinicialesdemuestreo,
preparacióndemuestrasyprotocolosdeensayoconlafinalidaddegenerar
informaciónsuficienteparaobtenerestimacionesdelavarianzaintroducidaen
cadaetapa.Lateoríademuestreoesmuyempleadaenpredecircómo
optimizarmejorelprocesoporelqueseobtienenlasestimacionesdeley.
Duplicado de Muestras

44. 4444
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•Duplicados:
–Deben ser indistinguibles para el laboratorio
–Difícil de controlar en laboratorios contratados comercialmente para el
procedimiento completo
•Blancos:
–Asegurarse de que no contienen el elemento de interés
–En lo posible, que tengan aspecto similar a las muestras
•Control granulométrico:
–Tamizar una de cada 20 muestras y controlar el d
95estipulado en el
protocolo
Muestras duplicadas y blancos y control granulométrico

45. 4545
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•Si el oro es el elemento de interés:
–Hacer limitados análisis a fuego en tamices metálicos, en áreas seleccionadas para
detectar la presencia de oro grueso, pues puede tener un gran efecto en el tamaño de
la muestra enviada a analizar.
•Duplicados deben enviarse con diferentes números de muestra 
laboratorio no puede identificarlos
•Duplicados deben ser de la mena verificaciones en estéril son una
pérdida de $
•Muestras primarias y duplicados debe guardarse en base de datos ordenada
fácil análisis estadístico y auditoría
•Análisis estadístico al menos trimestral debe ser enviado a gerencia…
Procedimiento de Control de Calidad

46. 4646
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•Análisis estadístico típico de pares de datos:
–Estadísticas básicas
–Nubes de dispersión
–Gráficos cuantil vs cuantil (Q-Q Plot)
–Regresión
–Test de comparación de medias: T de Student
–Cálculo de varianza relativa entre pares
–Cálculo del % de error relativo total
–Cálculo de diferencia relativa absoluta entre pares
•Se grafica versus el porcentaje de datos, para verificar si éstas están dentro de los
estándares aceptables
–Cálculo de diferencias relativas
•Se grafica versus la ley media de los pares, para detectar sesgo en los diferentes rangos de
leyes
Análisis Estadístico Duplicados

47. 4747
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•Definición de términos:
–Ley muestra original: A
–Ley muestra duplicada: B
–Diferencia entre A y B:
–Varianza Relativa entre A y BBADiferencia  
2
Media
Varianza
Relativa Varianza 
Análisis Estadístico Duplicados

48. 4848
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–Diferencia relativa absoluta %
–Diferencia Relativa
 BA
B-A
*200 [%] absoluta relativa Diferencia

 







BA
B-A
*200[%] relativa Diferencia
Análisis Estadístico Duplicados

49. 4949
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•Cálculo de:
–Estadísticas estándar (min, max, media, varianza) para cada variable, sus diferencias y
las varianzas relativas.
–Para obtener la varianza relativa global, se promedian las varianzas relativas entre
pares y se calcula el Error Relativo Global:
–Test t-Student, para detectar si hay sesgo entre A y B:
–Para más de 30 pares, si el estadístico t cae dentro del intervalo [-1.96 , +1.96], no hay
sesgo global.100*Media Relativa Varianza[%] Global relativoError  Diferencia la de Varianza
Pares de Número
*Diferencia la de Media t
Análisis Estadístico Duplicados

50. 5050
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•Regresión lineal:
y = a x + b
Encontrar a y b tal que se minimiza el error cuadrático de y
i–y
i*
a = r (s
y/ s
x)
b = m
y–a m
x
Análisis Estadístico Duplicados

51. 5151
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•Gráficocuantil-cuantiloQ-QPlot
•Uncuantileselvalordelavariablequecorrespondeaunafrecuenciaacumuladadada
–primercuartil=cuantil0,25
–segundocuartil=mediana=cuantil0,5
–tercercuartil=cuantil0,75
sepuedeleercualquiercuantildelgráficodefrecuenciaacumulativa
•Silosdatosestánpareados:
–Ordenardemenoramayorcadavariableindependientemente
–Graficarparesresultantes
•Q-QPlot
–Sitodoslospuntoscaenenunalíneade45°,lasdosdistribucionessonexactamenteiguales
–Silalíneaestadesplazadadelos45°,lasdosdistribucionestienenlamismaformapero
diferentesmedias
–Silainclinacióndelalíneanoes45°,lasdosdistribucionestienendiferentesvarianzas
–SihayuncarácternolinealenelgraficoQ-Q,lasdistribucionestienendiferentesformasenel
histograma
Análisis Estadístico Duplicados

52. 5252
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•Lossiguientesestadísticossonusualmenteobtenidosparalasmuestras
estándar,paraverificarsiexistederivaanalítica.
–Gráficosresultadosanálisisversustiempo.
–Gráficosdesumaacumulativaversustiempo.
–Asumiendoqueelanálisisdemuestrasestándarestáordenadoeneltiempoylos
valoressonX
1,X
2,X
3,.....,X
n,lasumaacumulativaes
–LaconstanteKsepuedeescogercomoelvalornominalestándardelamedia
experimental.K – X Qsum Qsum
K– X Qsum Qsum
K–X Qsum
n1)-(nn
21 2
11




Análisis Estadístico Estándar

53. 5353
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•Se dispone de 132 muestras de oro de una mina en Nevada, USA, analizadas
por:
–Análisis a fuego estándar sobre 50 g (original y duplicado)
•Estadísticas básicas
Se espera:
Media de diferencias cercana a 0
Test t-Studententre [-1.96 , 1.96]
Error relativo medio:
< 5 % en análisis
< 15 % en duplicados terreno
Correlación alta ~1
Pendiente ~1, intercepto ~0
Ejemplo

54. 5454
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•Nube de dispersiónEJEMPLO DE QA / QC
SCATTER PLOT - Au
y = 0,9521x + 2,3283
R
2
= 0,5223
0
200
400
600
800
1000
1200
0 200 400 600 800 1000 1200
ORIGINAL
DUPLICADO
Ejemplo

55. 5555
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•Q-Q PlotEJEMPLO DE QA / QC
Q-Q PLOT - Au
0
200
400
600
800
1000
1200
0 200 400 600 800 1000 1200
ORIGINAL
DUPLICADO
Ejemplo

56. 5656
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•Gráfico de diferencia relativa vs % de datosEJEMPLO DE QA / QC
|REL. DIFF.| PLOT - Au
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 8
14 21 28 35 42 48 55 62 69 76 83 89 96
% DATOS
|RELATIVE DIFFERENCE %|
Seconstruye:
Ordenardiferenciasrelativas
absolutasdemenoramayor
Contarlaproporcióndedatos
acumuladosparacadapar
Pararechazosgruesos:
Máximo10%dedatoscon
diferenciarelativa>20%
Paraanálisisduplicados:
Máximo10%dedatoscon
diferenciarelativa>10%
Ejemplo

57. 5757
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•Gráfico de diferencia relativa vs mediaEJEMPLO DE QA / QC
REL. DIFF. PLOT - Au
-250
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
0 200 400 600 800 1000
MEDIA Au
RELATIVE DIFFERENCE %
Paraleyesbajas,diferencias
relativassonmayoresque
paraleyesaltas
Observarsihaysesgoen
distintosrangosdeley
Ejemplo

58. 5858
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–Errorrelativomedioesde30.19%,muysuperiora5%
aceptableparaanálisisquímico.Sedebealapresenciadeoro
grueso.
–Coeficientedecorrelaciónesde0.723,debidoadosparesde
datoserráticosaltos.
–Sólo45%delosdatostienendiferenciarelativaabsoluta
menorque10%.Aestohabríaqueagregaralmenoselerror
fundamentaldelprotocolo.
Conclusiones del Ejemplo

59. 5959
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•ThompsonandHowarthmostraronenestudiogeoquímicosqueerrorescambianconla
concentracióndelelementodeinterés.
•Sugierenqueunmodelolinealesadecuado.
•Elmétodoconsiderasóloerroresaleatorios(precisión),nosistemáticos(sesgo).
•Elmétodopuedeaplicarsealamismavariablemedidaenduplicados,enelmismo
laboratorio.
–Nosedebeutilizarparaanalizardatospareadosdeanálisisdedistintoslaboratorios
–Nosedebeutilizarparaanalizardatospareadosdeanálisisdedistintostiposdemuestras
•Sepuedeadaptarparausarmúltiplesre-muestreos,enlugardesóloduplicados.
•Mínimode50paresrecomendado.
Relación del error con la concentración

60. 6060
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•Principios de análisis de Thompson-Howarth:
–Recordar que la precisión a una concentración c se define
como:
Pc = 200 * s / c
–Recordar que el límite de detección se define como la
concentración tal que Pc = 100
–Considerando duplicados X
1y X
2
–Se asume que los duplicados están distribuidos según un
N(m,s
c
2
)
–Las diferencias (X
1-X
2) ~ N(0,s
d
2
)= N(0,2s
c
2
)
Relación del error con la concentración

61. 6161
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–El método permite estimar la desviación estándar (error) de la
población. Tres métodos:
•Directamente a partir de la desviación estándar de las diferencias
(sensible a valores extremos)
s
c=s
d/ √2
•Calcular la media de las diferencias absolutas m
d, la que se relaciona
con s
csegún:
m
d= 0.798 * s
d= 1.129 * s
c
•Calcular la mediana de las diferencias absolutas M
d, la que se
relaciona con s
csegún:
M
d= 0.675 * s
d= 0.955 * s
c
Relación del error con la concentración

62. 6262
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•Dadoqueelerrordependedelaconcentraciónyéstacambiadeuna
muestraaotra,seplanteaelsiguientemodelolineal:
s
c=s
0+k*c
donde
•s
0eselerroraconcentración0
•kesunaconstante
•ceslaconcentración
•Porlotanto,laprecisiónPcparaunaconcentraciónc,secalculacomo:
P
C=200*s
c/c=200*(s
0/c+k)
•Finalmente,ellímitededetecciónresulta:
P
C=100c=2*s
0/(1–2k)
•Loscoeficientess
0ykseobtienendelaregresiónentrelasmediasde
gruposdevalores(usualmente11paresporgrupo)ylasmedianasdelas
diferenciasabsolutasdelosmismos.
Relación del error con la concentración

63. 6363
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•Continuando con el ejemplo, el procedimiento para análisis
Thompson-Howarth:
–Calcular la media y diferencia absoluta de cada par
–Ordenar en forma ascendente según la media
–Calcular el promedio de las medias en grupos de 11 pares
–Calcular la mediana de las diferencias absolutas en los mismos grupos
–Hacer regresión lineal de las medias por grupo versus las medianas de
las diferencias absolutas
•Determinar la pendiente y el intersecto que relacionan la concentración con el
error
•Calcular y graficar la precisión para distintas concentraciones
–Calcular el límite de detección (concentración para una precisión = 100)
Ejemplo T-H

64. 6464
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•Tablademediasdegruposde11
paresversusmedianasde
diferenciasabsolutasparalos
grupos
Ejemplo T-H

65. 6565
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•Regresión:
–Intersecto en regresión es negativo (línea negra) 
límite de detección negativo.
–Intersecto se estima eliminando el dato extremo y luego
se fija para la regresión con todos los datos (línea azul).REGRESION DE T-H y = 0.0242x + 0.3984
R
2
= 0.2553
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
1,80
2,00
0 5 10 15 20 25 30 35 40
MEDIA DE CLASES DE 11
MEDIANA DE CLASES DE 11 REGRESION DE T-H y = 0.2516x - 1.4868
R
2
= 0.9714
y = 0.238x + 0.4
R
2
= 0.956
-10
0
10
20
30
40
50
60
0 50 100 150 200 250
MEDIA DE CLASES DE 11
MEDIANA DE CLASES DE 11
Ejemplo T-H

66. 6666
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•Gráfico de precisión
–Para leyes en rangos de producción, la precisión es mala (del orden de 50 %).
–Esto se debe a la presencia de oro grueso.GRAFICO DE PRECISION DE T-H
0
50
100
150
200
250
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
LEY DE ORO (g/t)
PRECISION (%) INFLUENCIA DE UNA PEPITA EN ANALISIS
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
0 20406080100120140160180200
TAMAÑO UNA PEPTA EN MICRONES
LEY g/t
g/t
Ejemplo T-H

67. 6767
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EntregadeGrupos
Un“grupo”esuntérminoimpreciso,peroquepuedeserdefinidocomounconjuntode
muestrasquesonprocesadascomoungrupo(porejemplo,quemadoenunhorno,calentado
enunabandejacaliente).
Esútilconocerelnúmerodemuestrasencadagrupodelaboratorio;ycómovaríaelnúmero
portécnicaanalítica.Estosnúmerosvariaránporlaboratorio.Sedeberánentregarestándares
allaboratorioencantidadyfrecuenciasuficientedemaneraquecadagrupodelaboratorio
contengaporlomenosunestándardeleydelmineral,másunmodelo,másunestándarde
bajaleyoduplicadodepulpa.ElprogramadeQA-QCinternodellaboratoriodeberáincluirpor
lomenosunamuestraduplicaday/omuestradecontrol,yunBlanco,esteesun
procedimientodeQA-QCampliamenteutilizadoenlaboratorioscomerciales.
Losmodelosgruesosdeberánserentregadosallaboratoriodepreparacióndemuestrasen
cantidadsuficientequegaranticequeporlomenosunodedichosBlancosesprocesado
durantecadaturnodeoperacióndelainstalacióndepreparación.
Empleando materiales de QA-QC

68. 6868
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Serecomiendacomoprogramamínimo,losiguiente:
•Deberánseranalizadasencadagrupodelaboratorio,unestándardemineraldeley(de
adecuadoestadodeoxidación)yunamuestrapordebajodelaleydelmineraloBlanco.Eltotal
dedichasinsercionesdebecomprenderporlomenosel5%delasmuestrasqueson
entregadasallaboratorio.
•DebenhaberBlancosencadagrupodelaboratorio.Siellaboratorionousamodeloscomoparte
desucontroldecalidad,entonceselgerentedeproyectodeberáincluirlosaunatasadeun
modeloporgrupo.Blancosdegruesosadicionalesdeberánincluirsedevezencuandodentro
deoinmediatamenteluegodelaidentificaciónvisualdelasmuestrasdealtaley.
•Losduplicadosderechazosgruesosdeberánconstituirel5%delasmuestrasentregadasal
laboratorio.Comomáximo,un5%delasmuestrasdeperforacionesre-numeradas(deigual
pulpa)deberáserentregadonuevamenteconlosestándares,encasoquelamisma
organizaciónrealicelapreparaciónyensayodelamuestra,conlafinalidaddemantenermejor
elanonimatodelosestándares.Enelmuestreodeperforacionesporcirculaciónreversa,los
duplicadosdelequipodeperforaciónpuedenserutilizadosenlugardelosduplicadosde
rechazosgruesos.
Cantidades Recomendadas de Materiales de QA-QC

69. 6969
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Típicamente,lapreparacióndelamuestrasemanejaenlamismainstalacióndonde
serealizaeltrabajoanalítico(ellaboratorioprimario).Estainstalaciónminimizay
aceleraelmanejodelamuestraylarecepcióndelosensayos.Además,seahorran
costosde:reduccióndeltiempodeseguimientodemuestras(llamadastelefónicas),
embarquedemuestras(fleteaéreodepulpas)ydescuentosporvolumendetrabajo.
Debidoaquetodoslosmaterialesdereferenciaestándarsonentregadoscomo
pulpas,esimposiblemantenersuidentidadensecretoparaellaboratorioprimario
queporotroladoestárecibiendomaterialgeológicodetamañovariable.Laentrega
ciegadeestándaresallaboratorioprimarioseríamásfácilsilapreparacióndela
muestrafueramanejadaporotrainstalacióndiferenteallaboratoriodeensayo
primario.Sisehaceesto,todaslasmuestrasquelleguenallaboratorioprimarioserán
pulpasyserámásfácillaconciliacióndelosestándaresintercaladosdesdeel
laboratorio.
Manteniendo el Anonimato de los Materiales de QA-QC

70. 7070
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ConceptodeAceptaciónyRechazodeGrupos.
Unresultadopuedeserdescritocomosobrepasandoloslímitessi:
•Paralosmaterialesdereferenciaestándar,elrangoaceptabledebeserelvalordeseado
±2(nominalmente95%deintervalodeconfianza).Estaesunatoleranciagenerosa.Uno
puedeesperarque,siellaboratoriotieneundesempeñoporencimadelpromedioylas
muestrasnohansidomaletiquetadasantesasuentregaallaboratorio,menosdel5%de
losestándaresentregadosestaránfueradeesterango.
•Losmodelosdepulpasdeberánpresentarvaloresmenoresqueoigualesaldobledellímite
dedetección.Elmaterialdemodelodegruesosnodeberáexcedereltripledellímitede
detección.
Esmásproblemáticocolocarlímitesdeaprobaciónyfallaenlosresultadosduplicadosdebido
aquesetienemenosconocimientodelaconfiabilidaddelosparesdeduplicados.Loque
puedeparecerunrequerimientodifícildeconseguirparaundepósitopuedesermuyfácilde
obtenerparaotro.
Protocolos y criterios del control de calidad

71. 7171
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Algunas“reglasempíricas”especificanqueel90%delosparesdeduplicados
cumplenconunodelossiguientescriterios:
•Losresultadosduplicados(resultadosAyB)desarrolladosenrechazos
gruesosdeberánestardentrodelporcentajerelativo±20(diferenciadelpar
divididoentrelamediadelpar):
•Losresultadosduplicados(AyB)desarrolladosenpulpasdeberánestán
dentrodelporcentajerelativo±10:
Protocolos y criterios del control de calidad

72. 7272
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Enlasfórmulasmostradas,losresultadospordebajodeladetecciónreciben
unvalordecero.Lasecuacionessonindefinidasdondeambosvaloresestán
debajodeladetección.
Losvaloresdelamediadelpar(0,5*(A+B))quesonmenoresa15vecesel
límitede
deteccióntienenlímitesrelativosmásamplios:
•Parapulpas,sielvalorabsolutodeA–Besmenorqueoigualaldobledel
límitededetección,éstepasa
•Paragruesosrechazados,elvalorA-Bdebesermenorqueoigualatres
vecesellímitededetección,parapoderpasar.
Protocolos y criterios del control de calidad

73. 7373
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Los“errores”enlosdatosgeneralmentesepuedencategorizarentrestipos
diferentes:losqueconsideramoscomo“equivocaciones”,losqueson
consecuenciadelaslimitacionesdelproceso,ylasfallasenelprocesoque
proporcionanrespuestastotalmenteerradas.
Lasequivocacionesincluyenaccionestalescomolatransposicióndedígitosal
momentoderegistrarunalectura,mezclarlasmuestras,olvidaraplicarun
factordediluciónalcalcularunarespuesta,fallaelectrónicaomecánicadeun
instrumentodemediciónyerrorenlaasignacióndelosresultadosconlos
númerosdelasmuestras,entreotras.Algunasveces,estetipodeerrorse
conocecomo“TipoI”.
Tipos de Errores

74. 7474
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Loserroresdemediciónymuestreo,avecesllamadoserrores“TipoII”,sonmás
predecibles.Unapoblaciónlosuficientementeextensadeestoserrorestieneuna
mediodecero(loserrorespositivosynegativostiendenaanularseentresi).Para
estetipodeerrores,sepuedencalcularintervalosdeconfianzaysimilares.Este
tipodeerroresnoprevienenlaobtencióndeunarespuesta“correcta”.Loserrores
demediciónymuestreonosepuedenprevenir,sólosepuedenreduciren
tamaño.
Eltercertipo,loserroressistemáticos,tambiénsonpredeciblespero
proporcionanlarespuesta“equivocada”.Porejemplo,silacalibracióndeuna
balanzautilizadaparapesaralícuotasdemuestraestá5%pordebajo,entoncesel
promedioderesultadosdelasmuestraspesadasendichabalanzaestará5%por
encima,debidoaquecadaalícuotademuestrapesadaendichabalanzatieneun
promediode5%másdemasademuestraquelautilizadaenelcálculodelaley
delamuestra.
Tipos de Errores

75. 7575
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Estostresdiferentestiposdeerrorescoexistenenungrupodedatosde
controldecalidad.Elcontroldecalidadefectivotieneestoenconsideración.
ElprimerítemporubicarsonloserroresgrandesTipoI.Estossonlos“puntos
alejados”enungráficodedispersiónderesultadosduplicados.Estosse
puedenubicarvisualmenteenlosgráficosdedispersión.Sisepueden
identificaryremover,losvaloresrestantescontienenerrorespequeñosTipoI
quenosondistinguiblesdeloserroresTipoIIySistemáticos.Luegode
removerlospuntosalejados,losvaloresduplicadospuedenutilizarsepara
construirunatablaparaaceptarorechazarcualquierparderesultados
duplicados.
Tipos de Errores

76. 7676
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Paracadainforme,esimportantetrazarelpromediodecadaMREversusunasecuenciade
tiempo,detalmaneraquesepuedamonitorearlatendenciadellaboratorio.Demanera
similar,ladiferenciaentrelospromediosenelensayooriginalydeverificacióntambiénpuede
sertrazadaversusunasecuenciadetiempo.Estosdostrazosdetectaráncualquiertendencia
dellaboratorioquepudieraexistir.Cuandohayanhabidofallasylosinformesdelaboratorio
hayansidorevisados,losvaloresantiguosdeberánsereliminadosyreemplazadosconlos
nuevosantesdecalcularelresultado.
Generalmente,lasdiferenciasprolongadas(enunlapsodetiempode10o20MRE)demásde
5%soninaceptables.Sedeberáinformarallaboratoriorespectoalatendencia,perosin
entregarinformaciónconfidencialsobrelaidentidadyleyesdelosMREciegos.
Usualmente,lamejormaneraesentregarinformacióndelosensayosdeverificaciónenlugar
delosresultadosestándar.LosresultadosdelosMREciegossólodebenserutilizadoscomo
“últimorecurso”cuandoseintentaresolverunproblemaconellaboratorio;primero
preguntarallaboratorioquepresenteeldesempeñodesuspropiosestándaresinsertadosen
ellapsodetiempoencuestión.
Tendencia del Laboratorio

77. 7777
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Cuandoserealizanmodelosderecursosdondeserequieredefinanciamientoexterno,se
recomiendaquelaleypromediodetodaslaspulpasdeverificacióndeberánestardentrodel5
%delaleypromediodelaspulpasoriginalesverificadas(estecriterioesenadiciónalcriterio
dondemenosdel10%delosensayosdeverificacióndebentenerunadiferenciarelativaque
excedael10%).Denolograrseesto,sepuedeemplearunlaboratorioarbitralparaensayarlas
muestrasquepresentanmayoresdiscrepanciasentrelaboratorios.
Cualquiervaloralejadodeberáseridentificadoyomitidoantesdecalcularlospromedios
empleadosparacompararlosensayosoriginalesydeverificación.Sinembargo,losvalores
alejadosdeberánserconsideradosparasolicitarre-ensayosporellaboratoriodeverificación.
Estoserealizafácilmentesilosresultadossonevaluadosinmediatamentedespuésde
haberlosrecibido.Siellaboratoriodeverificaciónobtieneunresultadodelre-ensayomuy
cercanoalprimerensayo,sepuedeconsiderarelvaloralejadoesunerrordellaboratoriode
ensayooriginal.Lafrecuenciadetalesensayosdeberáserregistradaynodeberáexcederel
5%delapoblaciónoriginaldeensayo.Deexcederse,sedeberánmodificarlosprotocolospara
reducirloserroresdeTipoI.
Niveles de Exactitud Sugeridos

78. 7878
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Unapobreprecisióntienemuchosefectossutilesenelmodeloderecursos;
reducelacertidumbreconlaquesepuedeclasificarcualquierbloqueen
particularcomomineralenunmodeloderecursos,hacequeloscronogramasde
producciónseanmenosconfiablesypuededarlugarauninventariodemineral
dondepocastoneladaspuedenserconsideradasenlascategoríasde“probadasy
probables”o“medidaseindicadas”ymástoneladassonconsideradasenla
categoríade“inferida”o“posible”.Algunasveces,ladistribucióndemineralenel
depósitoesproblemáticaylosesfuerzosparamejorarlaprecisióndelmuestreo,
preparaciónyensayonosonexitosos.Enotroscasos,elgeólogodelproyectou
otrapersonacompetentesaltaalaconclusióndequeladistribucióndeminerales
responsabledelosproblemasdeprecisiónynorealizaesfuerzosenmejorarlos
protocolosdemuestreo,preparaciónyensayoquemejoraríanelmodelode
recursos.
Niveles de Precisión Sugeridos

79. 7979
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Comoregla,siel90%delosduplicadosoréplicasdelamismapulpaconleyesde
paresdemediasporencimadelcortedemineralyresiduoanticipadotienenuna
diferenciarelativa(mediadelpardivididoentreladiferenciadelpar)dentrodel
±10%,entonceslamoliendadelapulpa,eltamañodelaalícuotadeensayoyel
métododeensayopuedenserdescritoscomodebuenaprecisión.
Similarmente,siel90%delosduplicadosdelosgruesosrechazadostienenuna
diferenciarelativadentrodel±20%,elprotocolodepreparaciónpuedeser
consideradocomodebuenaprecisión.
Siel90%delasmuestrasduplicadasrecolectadasenellugardeperforación
concuerdandentrodeun±30%,laprecisiónglobalpuedeserconsiderada
suficiente,siemprequelalongitudpromedioasociadaalamuestraseamenor
quelamitaddelaalturaprevistadelbancodeminado.Sielplandeminadoes
muyselectivo,laprecisióndeberásermejorparapodersustentarla.
Niveles de Precisión Sugeridos

80. 8080
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Esaconsejablemantenerunregistrovisualactualizadodeldesempeñodel
laboratorioconformeserecibenlosnuevosresultados.Lasrepresentaciones
gráficas,sisehacencorrectamente,resumenlahistoriacompletadelproyecto
yporlotantoproporcionanuncontextoútilparalosresultadosactuales.Las
preferenciaspersonalesjueganunrolimportanteenlanaturalezadedichos
gráficos.Lossiguientesejemplossonútiles.
Eltipodecuadrodecontrolmáscomúneselquemuestraeldesempeñode
unestándaralolargodeltiempo.Usualmentesehacecomoungráficode
líneasdemaneratalqueeldesempeñoesgraficadoenformasecuencial.
Tambiénresultaútiltenerenelcuadroelvalorbuscadoyloslímitesde
toleranciasuperioreinferior(aprobación/falla)amaneradetreslíneas
horizontales.
Análisis y presentación de los resultados de QA-QC

81. 8181
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Unvalorpromediomoviblepuedesergraficadoparamostrarcualquiertendenciadel
laboratorio.Unejemplodedichocuadrodecontrol,utilizandovaloresresumidos,se
muestraenlafigurasiguiente:
Análisis y presentación de los resultados de QA-QCCarta de Control de Estándares
1,22
1,24
1,26
1,28
1,30
1,32
1,34
1,36
13579111315171921232527293133353739414345474951535557596163656769717375777981838587
Núm ero de batch
Ley Au (ppm)
Lab 1
Lab 3
Lab 4
Lab 5
Lab 6
Lab 7
Estándar
Promedio Total
Lím Sup
Lím Inf

82. 8282
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Trazarungráficodedispersióndelosresultadosdelensayodeverificaciónes
indispensable.Enestegráfico,setrazanlosresultadosdelensayodeverificación
versuselresultadooriginal.Comoreferencia,sedeberánincluirlaslíneasx=yy/olos
límitesinferioresysuperioresdeaprobación/falla.Sedeberáestablecerlamedia
obtenidadelosresultadosdecadalaboratorio.Luegodeexcluirlospuntosalejados
(yaseavisualoestadísticamente)sepodrácalcularlalíneaderegresiónde“mejor
ajuste”paralosvaloresyelcoeficientedecorrelaciónr.Cualquieradelospuntosque
fueronexcluidosdeloscálculosestadísticosdeberánsermarcadosenelcuadrode
maneraqueotrospuedanjuzgarlarazóndesuexclusión.
Análisis y presentación de los resultados de QA-QC

83. 8383
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Análisis y presentación de los resultados de QA-QC
y = 0.7037x + 5.266
R² = 0.562
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
30.00
35.00
0.00 10.00 20.00 30.00 40.00
B
2
O
3
(%)ORIG
B
2O
3% DUP
Basic vs. DuplicateB
2O
3
Coefficientof Correlation
Sample
Lineal (Sample)Coefficient of Correlation
R = 0.7497

84. 8484
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Otrográficoqueesefectivoenlacaracterizacióndelaprecisiónsehacegraficandoel
valorabsolutodelasdiferenciasdelporcentajerelativoclasificadoversuselgrado
percentil.Parahacerestegráfico,sedeberácalcularelvalorabsolutodeladiferencia
ydividirlaporlamediadelpar,comoseindicaenlafórmula:
Valorabsoluto[2*(A-B)/(A+B)]
Paraparesdevaloresdesarrolladosporelmismolaboratorio,estaecuaciónesigualal
dobledeladesviaciónestándarrelativa.Convertirestosvaloresaporcentajesy
clasificarlosenordenascendente.EstoproporcionalosvaloresyparaungráficoXY.
LosvaloresX,calcularelpercentilcorrespondienteparacadavalor.Porejemplo,para
unapoblaciónde130detalespares,elgradodepercentildelprimerpar(menor
diferencia,típicamente0%)es1/130=0,77%.Luego,estevaloresañadidoalvalorX
previoparaproducirunjuegodevaloresdepercentilascendente.Sisehace
correctamente,elúltimovalordeXtendráunvalorde100%.
Análisis y presentación de los resultados de QA-QC

85. 8585
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Análisis y presentación de los resultados de QA-QC
Para rechazos gruesos:
Máximo 10% de datos con
diferencia relativa >20%
Para análisis duplicados:
Máximo 10% de datos con
diferencia relativa > 10%

86. 8686
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Loserroresenlosreportesocurrenfrecuentementecuandolosresultadosson
transferidosdelascopiasimpresasdeloscertificadosdeensayosdellaboratorioalas
computadoras(oaplanososecciones).Paralosresultadosdelosensayos,existen
seismanerascomunesdereportarerrores:
•Cambiandolosresultadosdeunintervalodemuestradeperforaciónporotro.
•Cambiandolaubicacióndelpuntodecimalenunresultadohacialaderechaohacia
laizquierda.
•Ingresandodatosenelcampoequivocado.
•Transponiendolosdígitos.
•Malalectura(adivinando)losresultadosdefacsímiles,fotocopias,onotashechasa
manoquesonilegibles.
•Entregandovalorespordebajodellímitededeteccióninconsistentemente.
Errores de transferencia de información

87. 8787
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Unacantidaddefuentesdeerrorsepresentareiteradamenteenla
industria.Algunasdeestassonresultadodeconsecuencias
imprevistasodelamalaaplicacióndepolíticasconocidasporser
apropiadasparaotrassituaciones.Otrassonresultadode
insuficientesmecanismosdeseguridadintroducidos.
Errores y trampas comunes

88. 8888
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Unacantidaddefuentesdeerrorsepresentareiteradamenteenlaindustria.Algunas
deestassonresultadodeconsecuenciasimprevistasodelamalaaplicaciónde
políticasconocidasporserapropiadasparaotrassituaciones.Otrassonresultadode
insuficientesmecanismosdeseguridadintroducidos.
FaltadeVigilancia
LosprogramasdeQA-QCdebensermonitoreadoscontinuamente,conformeavanza
elprogramadeexploraciónoperforación.Larevisiónnodebeesperarhastael
términodelprogramaoelanálisisdefindeaño.Cuandotodaslascosassalenbien,
aquellosquesuelenescogerpordiferirestatareahastaelfinaldelproyectoseven
alentadosavolverloahacerensusiguienteproyecto.Eventualmente,notodovabien
yelproyectoseveperjudicadoporladejadezyfaltadeseguimiento.
Sinretroalimentaciónnohaycontroldecalidad.Elfrecuentemonitoreodela
preparaciónydesempeñoanalíticoprevieneloserroressistemáticos.
Errores y trampas comunes

89. 8989
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Lapérdidadefinosgeneraunimpactoenlaexactituddelaestimacióndelmineral
cuandolaleydelosfinos,enpromedio,difieresignificativamentedelaleydelresto
delamuestra.Cuandosetienegrandesgruposdeinformaciónresultaposible
establecerunadiferenciaestadísticamentesignificativaquenoresulta
económicamentesignificativa(esdecir,laparcialidadcreadaestanpequeñaqueno
impactaelmodelo).
Sepuedeprocurarevitarestasituacióndificultosaminimizandolaspérdidasdefinos
mientrasqueseensayasuefecto.Estodeberáincluirquenosepermitaquelos
baldesderecoleccióndemuestraserebalsendurantelaperforaciónporelmétodo
decirculaciónreversahúmeda.Demanerasimilar,durantelaperforacióninicialde
testigos“enrelleno”,loslodosdelaperforacióndeberánsermuestreadosenvarias
perforacionesparadeterminarsisuleydifieremayormentedeltestigoasociado.
Pérdida de Finos o Minerales Solubles al Agua

90. 9090
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Lossólidossonmuydifícilesdemezclar.Dehecho,unamezcladesólidosaltamente
homogéneadepolvosconteniendomuchoscomponentescondiferentespropiedades
físicas(especialmentedensidadytamañodelapartícula)seencuentraenunestado
poconatural;cualquiermezcladoorodadodedichomaterialresultaráenuna
disminuciónensuhomogeneidad(esdecir,produciendounincrementoensu
heterogeneidadosegregación).Sinembargo,siunmaterialestáenunestado
altamentesegregado,elrodarloomezclarloreducirálasegregación.Porlotantoque
estetratamientoseademuchaayudaono,dependedelestadoinicialdelmaterial;
podríaserdeayudaelrodaromezclar,muybrevemente.
Porotrolado,rodarymezclarunamuestraqueacabadepasarporunseparadorde
altacalidadprobablementeresultaráenunapeorcondiciónquesielmaterialno
hubiesesidoprocesado.Alrodarymezclarmásnonecesariamentesignificamejor
homogeneidad(Campbell,1966).
Mal Manejo de los Materiales de Referencia Estándar

91. 9191
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Cuandoseapráctico,envezderodarymezclarelmaterial,éstedeberáserpasado
porunseparadordebarrasyrecombinadovariasvecesparaluegohaceruncuarteo
finalconelmismoseparador,odepreferenciaemplearunseparadorrotativo.
Conciertosmateriales,elalmacenamientopuedeconvertirseenunproblema.Frente
aesto,unopodríapensarqueunestándardeorohadesermuyestable;dehechoel
oronovaavolatizarsefueradelmaterialatemperaturaambiente,nisevaaoxidar.
Desafortunadamente,lamatrizpuedenosertanestable.Paraunestándardeororico
ensulfuros,lossulfurosenelmaterialreaccionaránconeloxígenoyelaguaquese
encuentranenelaire,efectivamentediluyendolaleydeorodelmaterial;un
kilogramodematerialricoensulfurosconteniendounos500miligramosdeoro
puede,alolargodeltiempo,convertirseen1,1kilogramosdematerialdeóxidoy
sulfuromezcladoqueaúncontiene500miligramosdeoro.
Mal Manejo de los Materiales de Referencia Estándar

92. 9292
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Estopuedeserreducidomanteniendolosmaterialesextremadamentesecos.Los
materialesdereferenciaestándarinestablesutilizadosparaensayosespeciales
puedenrequerirdecuidadoadicionaldurantesualmacenamiento,peroparala
mayoríadesituacionessóloesnecesarioalmacenarcuidadosamenteelmaterialseco
enbolsasselladas,oenuncontenedorselladoquecontengaunagentesecante
(deshumedecedor).
Esmuycomúnparalostécnicosqueinsertanmaterialesdereferenciaestándarenlos
embarquesallaboratorioelregistrarincorrectamenteelMREquehaninsertado.Ha
habidomuchassituacionesenlasquemásdel10%delosMREfueronmal
identificadosyotrasenlasquenoseidentificóelMRE,sólosecolocó“estándar”
cuandohabíamuchasposiblesopciones.Estohacequeloscuadrosdedesempeñose
veanterriblesy,porsupuesto,setienequerehacerlosensayosentodaslasmuestras
mezcladasparaestarsegurosdequenoesunerrordellaboratorio.
Mal Manejo de los Materiales de Referencia Estándar

93. 9393
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Unapráctica,queciertasvecesresultamuyútilenalgunosprogramasdeexploración,
deberáserevitadaenlosprogramasdeperforaciónparaestudiosdefactibilidad.Estaes
laprácticadeseleccionarrutinariamentemuestrasparavolveraefectuarlosensayos
sobrelabasedelosresultadosdelprimerensayo.Estaprácticapuedesermuyútil,por
ejemplo,enunprogramademuestreodeflujodesedimentooconmuestrasdesuelos,
yaqueestoreducirálacantidaddeanomalíasfalsas,o“falsospositivos”queson
consecuenciadeunerrordelaboratorio.Comoconsecuencia,elexploradorpodrá
establecerprioridadesdequétipodeanomalíassonmáspromisorias.
Hayalgunascircunstanciasenlasqueungeólogodeexploracioneshasolicitadore-
ensayartodaslasanomalíasdeorosóloparaencontrarquetalesanomalíashan
desaparecido.Lanaturalezahumanaestalqueinmediatamenteculpaallaboratoriode
ensayo.Esmásprobablequeladesaparicióndetodaslasanomalíasseaconsecuenciade
unmuestreoinadecuado(generalmenteunamuestrapequeña)y/ounainadecuada
preparacióndemuestra,sumadoapartículasdeorodegrantamaño.
Introduciendo la Parcialidad en la Selección

94. 9494
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Sedeberámantenerunabasededatosdeensayosquereflejeconexactitud
losvalorestalcomoestánreportadosenloscertificadosdeensayos.Existeun
problemacomúnconlasmuestrasquesonreportadasconun“<”yaqueel
signo“menorque”noesreconocidocomouncarácternuméricopormuchos
programas.Lomejoresreemplazarelusodelsigno“<”conuningreso
numérico“-99,9”,yaqueestevaloresmuydifícilquecorrespondaallímitede
detecciónanalíticadecualquierresultado.
Estodeberáserindicadoenlosdocumentosqueacompañanlabasededatos.
Otroproblemasurgeconlasmuestrasquenofueronanalizadasyaparecen
comoentradasenelcertificadodeensayoscomo“N.A.”,“muestra
insuficiente”,“norecibida”,“faltante”,etc.
Preservando la Integridad de los Datos de Ensayo en Bruto

95. 9595
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Unabasededatossofisticadapuedeempleardiferentescódigospara
diferentestiposdeinformaciónnonumérica:porejemplo“muestra
insuficiente”puedeserrepresentadapor“-99,8”mientrasque“muestra
faltante”puedeseringresadacomo“-99,9”.Estopuederesultarmuyútilal
compilarlasestadísticasoperacionales,talescomoelporcentajedemuestras
queseperdieron,orelacionando“muestrainsuficiente”conunarecuperación
deperforaciónbajaoerroresenlapreparacióndelamuestra.
Preservando la Integridad de los Datos de Ensayo en Bruto

96. 9696
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Lainformacióngeológicapuedeserdescritacomoobservación(hechos)o
interpretación.Porejemplo,unmapadeafloramientogeológicogeneralmenteestá
limitadoalasobservaciones.Unestratointerpretativoqueinterpolaloslímites
geológicosdeunmapadeafloramientogeológicoestábasadoeninterpretaciones.
Loslogeosgeológicossonlafuentemáscomúndeinformacióngeológicaempleada
enelmodeloderecursosyporlogeneralcontienetantohechoscomo
interpretaciones.Porlogeneral,eltipoderocaylasalteracionessoninterpretaciones
queestánbasadasenhechosobservados,talescomominerales,proporcionesy
alteracionesdedichosminerales(reemplazodeunmineralporotro,etc.).
Parapoderobtenerparámetrosapropiadosparaserempleadosenlaconstruccióndel
modeloderecursosserequieredeobservacioneseinterpretacionesconsistentesy
confiables.Porlogeneral,estosucedecuandodiferentesgeólogosrealizanellogeo
empleandounformatodelogeoquenoproporcionalaspautassuficientesdecuáles
sonlasmedicionesnecesariasparaeldepósito.
Control de calidad de la base de datos geológica

97. 9797
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Unformatodelogeoadecuadamentediseñadoesuncomponentecríticoenel
controldecalidaddeloslogeosgeológicos.
Losformatosgenéricossuelenproducirresultados“genéricos”.Loslogeos
geológicosmenosapropiadoseinserviblesseproducenenloscasosdondenose
cuentaconunformatodelogeoyésteesrealizadoporvariosgeólogosqueno
leenloslogeosanterioresonoconcuerdanconellos.
Elcontroldecalidadesmejorsilasobservacionesylasinterpretacionesse
mantienenporseparado,pudiendolograrconestounamayorrapidezalefectuar
modificacionesdelainterpretacióngeológica.Cuandonosecuentacon
observacionesysóloseproporcionaunainterpretación,porlogenerales
necesarioefectuarunre-logeodetodaslasperforacionesparapoderhaceruna
mejoraexitosadelainterpretacióngeológicadeldepósito.
Control de calidad de la base de datos geológica

98. 9898
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Entérminosdelmodeloderecursos,losaspectosdecalidadmásimportantesincluyenla
recuperacióndelaperforación,lasdeterminacionesdedensidadenmasay,enelcasode
perforacionesporcirculaciónreversa,lacontaminacióndelaperforación.
Algunasmedicionesgeotécnicas,talcomolacalidaddelaroca“RockQualityData”(RQD),
puedenverseafectadasporelmanejoytransportedelostestigosluegodelaperforación.
Bajociertascircunstancias,losresultadosdediferentesperforacionespuedenseruna
consecuenciadelmanejodelostestigosduranteeltransporteenvezdelasvariaciones
enRQDdeunaunidadlitológicaenparticular.
Entalescasos,espreferibletomaralgunasmedicionesencampoinmediatamente
despuésdehaberrecolectadoeltestigoparapodercontarconunfactordeverificación
sobreelefectodelmanejoytransportedetestigos,pudiendoluegoverificarlascajasy
compararlasconlainformaciónrecolectadademanerarutinaria.Asimismo,estosirve
comoverificacióntantoparalostécnicosquerealizanlalaborenformarutinariacomo
delefectodelmanejodetestigos.
Consideraciones geotécnicas

99. 9999
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Enlaperforacióndetestigos,larecuperacióndelaperforaciónesunelementoquecasi
siempreesmedido.Loslímitesdecadacorridadetestigo,porlogeneral,sonmarcados
contacosdemaderaenlosqueseregistralaprofundidaddeperforación.
Luego,eltécnicosumalalongituddelostestigosentrelostacosyregistralainformación
juntoconlasdosprofundidadesregistradasenlostacos;larecuperacióndeltestigose
representaporlarelaciónentrelasumadelalongituddelostestigosmedidayla
diferenciaentrelasprofundidadesregistradasentretacos(longituddeltestigo/longitud
delacorrida).Pormássencilloqueestosea,hahabidomuchasocasionesenlasqueesta
mediciónhasidorealizadademodoincorrecto,loqueindicaquelapersonadesignada
pararealizarestatareanoteníaconocimientodelatarea.
Unavezmás,lamejorprácticaescontarconungeólogoexperimentadoquerealice
algunasmedicionesderecuperaciónindependientesenalgunascajasseleccionadasy
compararestosvaloresconlasmedicionesrutinarias.
Recuperación de la Perforación

100. 100100
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Unadelaspiezasdeevidenciamáscríticasyporlogeneralmásausentesal
realizarunaevaluacióndelpotencialdecontaminacióndelaperforaciónenla
ubicacióndelasbarrasdeperforaciónadicionales.Losbuenosprogramas
marcan,demanerarutinaria,laubicacióndecadaadicióndebarraenlos
logeosdeperforacióndemuestras,asícomoeventosimportantescomo
cambiosdetaladro,adicióndepolímero,pérdidadecirculación,etc.
Losmétodosparaexaminarlacontaminacióndelaperforaciónconsistenen
buscardistribucionesasimétricasdelaleyenlaperforación,asícomode
escarpiasenlaleyregularmenteespaciadas(longituddelabarrade
perforación).
Contaminación en Perforaciones por Circulación Reversa

101. 101101
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Paraelcasodeperforacionesinclinadasoconprofundidadesmayoresa180m,es
recomendableefectuaralgunasmedicionestopográficasenlasperforaciones.Si
estasmedicionesindicanlaocurrenciadeseverasdesviaciones,éstasdeberán
efectuarsedemanerarutinaria.Enloscasoscuandoestasdesviacionesson
detectadasenlapartetardíadeunproyectoyalgunasperforacionesnopueden
serlevantadastopográficamente,sedeberáconsiderarlaposibilidaddeaplicar
correccionesdeazimuteinclinaciónenlasperforacionesquenohansido
levantadasjuntoconelrechazodeinformaciónpordebajodeciertaprofundidad.
Cuandoserealizanlevantamientosmagnéticos,esimportanteaplicarla
declinacióncorrectaparaajustarlaslecturasalnorteverdadero.Enalgunasáreas
dondeladeclinacióncambiayelproyectohaestadollevándoseacaboporun
largoperíododetiempo,sedeberánaplicardiferentescorreccionespara
perforacionesrealizadasendiferentesaños.
Topografía de las Perforaciones

102. 102102
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Ladensidadenmasadeberásercalculadaenpesoseco,yaquelosensayosson
realizadosbasadosenpesossecos.Esimportantequenosepierdadevistala
necesidaddeefectuarunaconexiónnoparcializadaentrelosvolúmenesde
muestradelmodeloderecursosenbloque,elpesodelarocaasociadoconlos
volúmenesdelmodeloenbloque(elfactordeltonelajeodensidadenmasa)ylos
ensayos(efectuadosenpesos“secos”).Enalgunosdepósitos(comosaprolitasy
lateritas)aquelloqueconstituyeunpesosecodebesercuidadosamentedefinido
ylasdefinicionesadheridasalmismo.
Lasmuestrasquecontienenporosidadesdeberánsercompletamentesecadasy
luegoselladasantesdeserpesadasenagua.Casocontrario,lasmedicionesde
densidadenrocasporosasseránmuyaltas.
Mediciones de Densidad en Masa

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Debidoaloquerepresentalaporosidad,ladensidadenmasanopuedeser
inferidadelasmedicionesdepesoespecíficoenpolvo,salvoquelaporosidadde
larocaseauníndiceconocidoconexactitud.
Unbuenprogramarealizaráelsecadoaunpesoconstanteenporlomenos
algunasmuestrasdecadagrupoqueestásiendosecado:estoserealizapesando
lamuestrasecaseleccionada,regresándolaalhornodesecadoporunahorao
másypesándoladenuevoparadeterminarsielpesohacambiado.Estoserepite
paraelgrupohastaquesecuenteconunavariaciónenpesolosuficientemente
pequeñacomoparaqueladensidadenmasacalculadanoseveaafectada.En
muestrasdesaprolitaolaterita,elsecadoaunpesoconstanteresultamuchomás
complicado.
Mediciones de Densidad en Masa