Upload
berg-huaripata-goicochea
View
18
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
106
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
211
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
MUESTREO DE AGUAS Los elementos inorgnicos sern transportados por el
agua en alguna de las siguientes formas: Cationes Aniones Iones adsorbidos Solutos inorgnicos no disociados Materia orgnica soluble Suspensin
La variaciones fuertes de pH a lo largo de un curso deagua pueden indicar una fuente de sulfatos, a partir deconcentraciones de sulfuros, donde la hidrlisis ylixiviacin de sulfuros es responsable de esta variacinde pH.
212
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
MUESTREO DE AGUAS
107
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
213
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
REPRESENTACION DE DATOS
214
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
CONTORNEO DE CURVAS DE ISOCONTENIDO
108
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
215
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
CONTORNEO DE CURVAS DE ISOCONTENIDO
216
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
REPRESENTACION PONDERADA DE PUNTOS DE MUESTREO
109
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
217
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
REPRESENTACION PONDERADA DE PUNTOS DE MUESTREO
218
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
INTERPRETACIONDE RESULTADOS
Y PROCESAMIENTO DE DATOS
110
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
219
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
DEFINICIONES Valor de fondo (background). Es la abundancia normal de
un elemento en una unidad litolgica en un readeterminada. Puede ser local o regional. En general, tieneuna distribucin log-normal.
Anomala. Es una desviacin de los patrones geoqumicosnormales para un rea determinada. Anomala significativa: relacionada a mineralizacin. Anomala falsa o no significativa: no relacionada a
mineralizacin (procesos naturales, contaminacin,errores analticos).
Valor umbral (threshold). Es un valor que permite destacaraquellas zonas potenciales de contener una altaconcentracin del elemento o elementos de inters.
220
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
111
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
221
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
222
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
ESTADISTICA UNIVARIABLE Previo al procesamiento estadstico de datos debe
existir una preparacin y filtrado de las bases de datos. Se deben eliminar del procesamiento aquellos
elementos que no cumplen con las condiciones decontrol de calidad.
Se deben eliminar todos aquellos elementos en loscuales ms del 50% presenta valores bajo lmites dedeteccin.
Se recomienda cambiar en el caso de elementos convalores en el lmite de deteccin, a la mitad delcorrespondiente lmite.
Los elementos en valores % deben ser cambiados appm.
112
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
223
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
ESTADISTICA UNIVARIABLE
Dada la naturaleza de distribucin geoqumica en materialesnaturales, los datos geoqumicos deben ser procesados enbase log-normal.
Es factible convertir la base de datos a una base log-normal,o bien existen programas estadsticos que permiten trabajardirectamente en base log-normal.
Son de inters todos los estadgrafos univariables comunes:promedio, desviacin estndar, mediana, cuartiles, kurtosis,mxima, mnima.
Se recomienda el clculo de umbral superior como el valorpromedio ms dos errores estndares.
224
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
ESTADISTICA UNIVARIABLEEl error estndar es conocido tambin como la desviacin estndarde la media y es representado de la siguiente manera:
es = /n
Un valor umbral recomendado es el siguiente:
Umbral = x + 2 /n
Este valor a diferencia de x 2 incorpora n = nmero de muestras en la ecuacin.
Los clculos previos se deben realizar en base log-normal. Elresultado final es transformado mediante el anti-log.
113
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
225
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
Elto Unidad N casosMuestras sobre LD
Promedio aritmtico Max Min
Promedio logartmico Antilog
Desv. Std. Log.
Error estndar
Umbral x+2
Al % 28 28 1.805 2.5 0.63 0.244 1.755 0.117 0.065 2.363
As ppm 28 28 88.25 190 11 1.872 74.541 0.284 0.101 118.496
Cu ppm 26 26 83.036 170 54 1.938 86.651 0.108 0.062 115.286
Fe % 28 28 6.231 14.43 3.13 0.775 5.961 0.126 0.067 8.118
K % 28 28 0.144 0.23 0.09 -0.856 0.139 0.107 0.062 0.185
Mg % 28 28 0.734 1.21 0.14 -0.168 0.679 0.196 0.084 0.999
Mn ppm 28 28 936.964 1680 130 2.921 834.433 0.253 0.095 1292.77
Mo ppm 28 26 4.154 9 0.5 0.594 3.924 0.15 0.076 5.565
Na % 28 21 0.031 0.06 0.005 -1.531 0.029 0.158 0.087 0.044
Ni ppm 28 28 18.964 45 7 1.245 17.581 0.168 0.077 25.119
P ppm 28 28 701.786 877 439 2.84 691.923 0.076 0.052 879.893
Pb ppm 28 28 11.643 23 6 1.047 11.136 0.128 0.068 15.21
S % 28 27 0.929 5.96 0.005 -0.526 0.298 0.696 0.161 0.623
Sb ppm 28 14 7.571 21 1 0.783 6.066 0.303 0.147 11.949
Sr ppm 28 28 75.893 144 28 1.839 69.085 0.191 0.083 101.101
Ti % 28 25 0.076 0.27 0.005 -1.193 0.064 0.236 0.097 0.1
V ppm 28 28 137.536 316 36 2.095 124.519 0.207 0.086 185.076
Zn ppm 28 28 148.714 273 28 2.141 138.282 0.189 0.082 201.792
226
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
ESTADISTICA DE POBLACIONES
Los objetivos de un anlisis estadstico de poblacionescorresponden a una discriminacin de intervalos dedistribucin gaussiana dentro de distribuciones decarcter mixto.
Cada poblacin puede representar fuentes distintas delos elementos de inters.
114
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
227
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
Los clculos de estadstica de poblaciones pueden serrealizados de forma manual con ploteos de frecuenciaacumulativa en grficos log-probabilsticos.
Tambin pueden ser realizados con programascomputacionales especializados, como Pplot.
ESTADISTICA DE POBLACIONES
228
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
115
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
229
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
230
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
DIAGRAMA LOG-PROBABILISTICO
Se aprecian dos poblaciones: fondo (azul) y anmala (rojo).
116
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
231
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
Elto Poblacin Media Porcentaje UmbralesMn Mx Mn Mx Regional
1 27.875 15.567 49.916 18.55 8.693 89.383
2 82.297 62.163 108.95 67.62 46.956 144.238
3 175.555 152.45 202.16 13.84 132.388 232.797
1 58.044 52.247 64.485 5.25 47.028 71.64
2 81.972 71.06 94.561 76.55 61.599 109.084
3 122.438 96.925 154.67 18.2 76.728 195.378
1 0.215 0.132 0.35 8.04 0.081 0.568
2 0.752 0.578 0.978 91.96 0.445 1.271
1 194.278 108.49 347.92 9.88 60.579 623.053
2 979.831 751.86 1276.9 90.12 576.922 1664.122
Ni 1 17.581 11.939 25.89 100 8.107 38.125 25.119 17.86
1 484.217 437.89 535.44 9.81 396 592.087
2 719.133 632.37 817.81 90.19 556.065 930.0210
% Mestras Anmalas
P 879.893
14.29
Mn 1292.77 14.29
Mg 0.999
Cu 115.286 11.54
17.86As 118.496
232
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
Zn, Cu y Pbpodran repartirseen al menos dospoblaciones en elanlisis estadstico.
Ore
200 feet
Cu
Zn
PbCu in ore
Pb in ore
Zn in ore
Met
al co
nte
nt (p
pm)
500
1,000
200
100
117
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
233
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
Adems deberan estarrelacionados en uno oms factores queexpliquen la varianzade la muestra y susparmetros decorrelacin en la matrizde Pearson deberanser >0,5.
Ore
200 feet
Cu
Zn
PbCu in ore
Pb in ore
Zn in ore
Met
al co
nte
nt (p
pm)
500
1,000
200
100
234
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
ESTADISTICA MULTIVARIABLE
Los objetivos de la estadstica multivariable son ladeterminacin de asociaciones geoqumicas relevantes.
Variadas herramientas estadsticas pueden serempleadas.
Ejemplos Anlisis de correlacin
Anlisis de componentes principales o factores
118
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
235
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
MATRIZ DE CORRELACIONAl As Ba Ca Cd Co Cr Cu Fe Mg Mn Ni P S Sc Sr Ti V Zn
Al 1.00As -0.29 1.00Ba 0.08 -0.18 1.00Ca 0.69 -0.26 0.06 1.00Cd -0.16 0.22 -0.12 0.02 1.00Co 0.33 0.24 -0.19 0.41 0.64 1.00Cr 0.16 0.21 -0.02 0.06 0.43 0.59 1.00Cu 0.19 -0.10 0.20 -0.03 -0.14 -0.10 -0.19 1.00Fe 0.02 0.34 -0.16 0.19 0.74 0.80 0.44 -0.22 1.00Mg 0.48 0.13 -0.60 0.41 -0.02 0.34 0.23 -0.29 0.15 1.00Mn 0.75 -0.01 0.25 0.60 -0.14 0.39 0.29 0.19 0.03 0.37 1.00Ni -0.16 0.36 -0.06 -0.06 0.74 0.65 0.48 -0.16 0.72 0.00 -0.18 1.00
P 0.38 0.04 -0.47 -0.01 -0.10 0.03 0.28 -0.05 -0.03 0.69 0.23 -0.12 1.00S -0.40 0.37 -0.02 -0.18 0.73 0.49 0.15 -0.14 0.80 -0.24 -0.39 0.83 -0.34 1.00
Sc 0.78 -0.39 0.41 0.66 -0.13 0.30 -0.01 0.30 0.04 0.13 0.80 -0.18 -0.03 -0.25 1.00Sr 0.50 -0.17 0.70 0.59 -0.12 0.17 0.13 0.05 -0.07 -0.20 0.58 -0.01 -0.40 -0.18 0.64 1.00Ti 0.44 -0.13 -0.24 0.30 0.20 0.62 0.44 -0.07 0.42 0.44 0.46 0.26 0.29 0.09 0.46 0.04 1.00V 0.47 0.04 0.09 0.56 0.61 0.77 0.64 -0.09 0.71 0.23 0.43 0.44 0.02 0.32 0.39 0.37 0.44 1.00Zn 0.69 -0.12 0.16 0.58 0.27 0.63 0.43 0.26 0.32 0.28 0.76 0.03 0.23 -0.12 0.70 0.40 0.46 0.72 1.00
236
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
ANALISIS DE FACTORES(COMPONENTES PRINCIPALES)
El anlisis de factores componentes principales es unatcnica estadstica de sntesis de la informacin, oreduccin de la dimensin (nmero de variables).
Ante un banco de datos con muchas variables, el objetivoes reducirlas a un menor nmero, perdiendo la menorcantidad de informacin posible.
Los nuevos componentes principales o factores sernuna combinacin lineal de las variables originales,adems sern independientes entre s.
119
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
237
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
La interpretacin de los factores no es directa, sino quese deduce tras observar la relacin de estos con lasvariables iniciales.
Entonces se debe estudiar tanto el signo como lamagnitud de las correlaciones, lo cual no siempre esfcil y requiere de un conocimiento sobre la materia deinvestigacin.
ANALISIS DE FACTORES(COMPONENTES PRINCIPALES)
238
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
Anlisis de la matriz de correlaciones
Un anlisis de componentes principales tiene sentido siexisten altas correlaciones entre las variables, ya que estoes indicativo de que existe informacin redundante y, portanto, pocos factores explicarn gran parte de lavariabilidad total.
FASES DEL ANALISIS
120
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
239
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
FASES DEL ANALISIS
Seleccin de los factores
La eleccin de los factores se realiza de tal forma que elprimero recoge la mayor proporcin posible de lavariabilidad original, el segundo factor debe recoger lamxima variabilidad posible no recogida por el primero, yas sucesivamente. Del total de factores se elegirnaquellos que recojan el porcentaje de variabilidadsuficiente. A estos se les denomina componentesprincipales.
240
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
Anlisis de la matriz factorial
Una vez seleccionados los componentes principales, serepresentan en forma de matriz. Cada elemento de estarepresenta los coeficientes factoriales de las variables (lascorrelaciones entre las variables y los componentesprincipales). La matriz tendr tantas columnas comocomponentes principales y tantas filas como variables
FASES DEL ANALISIS
121
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
241
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
ANALISIS DE FACTORES
242
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
REPRESENTACION ESPACIAL DE LA DISTRIBUCION LOG-NORMAL
HistogramaCobre soluble ( Cu Sol)
Log Cu Sol (ppm)0,4
02468
1012141618202224
0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 0,8 2,0 2,2
Frec
ue
nci
a
122
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
243
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
REPRESENTACION ESPACIAL DE LA DISTRIBUCION LOG-NORMAL
244
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
REPRESENTACION ESPACIAL DE POBLACIONES
123
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
245
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
REPRESENTACION ESPACIAL DE POBLACIONES
Mo
246
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
INTERPRETACION DE RESULTADOSDistribucin geoqumica Existen variadas formas de representar datos y
distribuciones geoqumicas. Mapas con puntos ponderados Mapas multielementos Mapas de contorno (isocontenido) Mapas filtrados
Los sistemas de informacin geogrfico (GIS) poseenvariadas herramientas.Ejemplos MapInfo Surfer ArcGis
124
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
247
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
Si bien los procesamientos estadsticos ofrecen resultadosnumricos bien definidos, no necesariamente representanuna realidad geolgica o son razonables en el contextoparticular en estudio.
Para la correcta interpretacin de datos, es necesarioentender procesos de dispersin geoqumica, ya seaprimaria o secundaria.
INTERPRETACION DE RESULTADOS
248
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
INTERPRETACION DATOS GEOQUIMICOS
Tan pronto como los resultados analticos son obtenidos,la informacin puede ser clasificada, tratadaestadsticamente y graficada en un mapa. Estos mtodosrevelan las anomalas.
Existen tres posibilidades que se deben considerarcuando se ha identificado una anomala: Est genticamente relacionada a un depsito mineral. Est genticamente relacionada a acumulaciones de
minerales de carcter subeconmico. Se deba a la concentracin de elementos resultante de
una combinacin de factores no relacionados a unamineralizacin.
125
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
249
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
INTERPRETACION DATOS GEOQUIMICOS
Anomala de carga residual no significativa
Metal content (ppm)
400
500
300
200
100
0
0 1000 2000
Distance downstream (feet)4000 6000
BasementPicriteOlivinenorite
Norite andanorthosite
Ni
Cu
250
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
ANOMALIAS DE SUELO NO SIGNIFICATIVAS
Pb co
nte
nt (p
pm)
100
50
0
Subsoil
Organic topsoil(enriched in Pb)
126
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
251
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
ANOMALIAS DE SUELO NO SIGNIFICATIVAS
Se generan por enriquecimiento de uno de los horizontes,pero adems se detectan cuando hay un muestreosesgado de un horizonte en especial.
Cu co
nte
nt (p
pm)
100
50
0
Truncated profile
A horizon
C horizon
B horizon
(enriched in
Cu) Sampling depth
252
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
BIBLIOGRAFIA
Levison, Arthur. Introduction to Exploration Geochemistry.2nd edition. London: Applied Publishing, 1980.
Arthur W. Rose, Herbert E. Hawkes, John S. Webb.Geochemistry in Mineral Exploration. London: AcademicPress, 1979.
Gunther Faure. Geochemistry, Principles and Applications.2nd edition. Upper Saddle River: Prentice-Hall,1998.
127
INTERCADECONSULTANCY & TRAINING
www.intercade.org
253
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
BIBLIOGRAFIA
Govett, G.J.S (Ed.) 1983. Handbook of ExplorationGeochemistry. Elsevier.
Hawkes, H.E. & Webb, J.S. 1962. Geochemistry inMineral Exploration. Harper & Row Publishers.
Smith, P.L. 2001. A primer for sampling solids, liquids,and gases: based on the seven sampling errors of PierreGy - (ASA-SIAM series on statistics and appliedprobability)
254
Dra. Vernica Oliveros - [email protected] - Consultora Intercade
BIBLIOGRAFIACurso Exploracin Geoqumica, Dr. Brian Townley,
Departamento de Geologa, Universidad de Chile.
Curso Prospeccin Geoqumica, Dr. Tomasso Tosiani,Departamento de Geoqumica, Universidad Central deVenezuela.http://prospeccion.blogspot.com/
Apuntes Mtodos Geoqumicos de Exploracin Minera,Ingeniero Manuel Escalante Snchez, Escuela Superiorde Ingeniera y Arquitectura, Instituto Politcnico Nacionalde Mxico.http://littlebullet2.tripod.com/index.html