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UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN LUIS ACULTAD DE CIENCIAS FÍSICO-MATEMÁTICAS Y NATURALES Asignatura: Prospección Geológica Profesor Responsable: Dr. Humberto Ulacco Jefe de Trabajos Prácticos: Lic. Augusto Morosini Construcción y análisis de Curvas de Frecuencia acumulada (con datos obtenidos en Fiji) Localización de la zona en estudio: Keiyasi, Southern Viti Levu, Fiji. Geología: (Fig. 1- Mapa del sector estudiado). Mineralización conocida: no. Topografía: relieve muy quebrado. Drenaje: Dendrítico: con cursos que en parte desarrollan rápidos. Clima: Cálido con 2500 mm/año de precipitación. Material muestreado: Sedimentos de corriente. Análisis: Procedimiento de preparación: muestras secadas a80º en horno. Fracción usada: < malla 80. Extracción: lo extractable enfrío con EDTA y precipitado enfrío. Elementos determinados: Zn, Cu. Método analítico: Absorción atómica. INTRODUCCIÓN Las curvas de frecuencia acumuladas o acumuladas, con los histogramas, son los métodos más prácticos, útiles e importantes de interpretaron de datos geoquímicos. En este problema, se irá paso a paso para realizar la construcción de una curva de frecuencia acumulada. Aunque estas curvas puedan ser generadas fácilmente por ordenadores y algunas calculadoras de escritorio, el conocimiento que está implicado en su construcción, en realidad, es ventajoso, usando datos geoquímicos. En general, en nuestra experiencia, hemos encontrado que muchos estudiantes nunca han construido una de estas curvas. Este ejercicio usará los datos obtenidos durante un muestreo de sedimento de corriente, de un estudio de reconocimiento, en el área de la Hoja del Mapa de Keiyasi, Fiji.

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN LUIS ACULTAD DE CIENCIAS FÍSICO-MATEMÁTICAS Y NATURALES

Asignatura: Prospección Geológica Profesor Responsable: Dr. Humberto Ulacco

Jefe de Trabajos Prácticos: Lic. Augusto Morosini

Construcción y análisis de Curvas de Frecuencia acumulada (con datos obtenidos en Fiji)

Localización de la zona en estudio: Keiyasi, Southern Viti Levu, Fiji.

Geología: (Fig. 1- Mapa del sector estudiado).

Mineralización conocida: no.

Topografía: relieve muy quebrado.

Drenaje: Dendrítico: con cursos que en parte desarrollan rápidos.

Clima: Cálido con 2500 mm/año de precipitación.

Material muestreado: Sedimentos de corriente.

Análisis: Procedimiento de preparación: muestras secadas a80º en horno. Fracción usada: < malla 80. Extracción: lo extractable enfrío con EDTA y precipitado enfrío. Elementos determinados: Zn, Cu. Método analítico: Absorción atómica.

INTRODUCCIÓN

Las curvas de frecuencia acumuladas o acumuladas, con los histogramas, son los métodos más prácticos, útiles e importantes de interpretaron de datos geoquímicos. En este problema, se irá paso a paso para realizar la construcción de una curva de frecuencia acumulada.

Aunque estas curvas puedan ser generadas fácilmente por ordenadores y algunas calculadoras de escritorio, el conocimiento que está implicado en su construcción, en realidad, es ventajoso, usando datos geoquímicos. En general, en nuestra experiencia, hemos encontrado que muchos estudiantes nunca han construido una de estas curvas.

Este ejercicio usará los datos obtenidos durante un muestreo de sedimento de corriente, de un estudio de reconocimiento, en el área de la Hoja del Mapa de Keiyasi, Fiji.

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El juego particular de datos para los cuales la curva de frecuencia acumulada será construida, sirve como un ejemplo útil e ilustrativo, porque las muestras son de un área en la cual la mineralización fue encontrada.

PROCEDIMIENTO

Construcción y análisis de la curva de frecuencia acumulada para el caso de Zn.

Proceda directamente a la consulta que tienen que ver con la construcción de una curva de frecuencia acumulada para Zn extractable en frío (tabla 26-A). Los métodos usados serán los mismos que aquellos descriptos por Levinson (1980: Apéndice C). Por lo tanto, los que desean repasar el procedimiento de antemano, deberían consultar esa referencia bibliográfica. También, se recomienda el libro sobre gráficos de probabilidad de Sinclair (1976).

1. Considere los valores de CxZn para las 250 muestras de sedimentos de corriente en la Tabla 26-A. Si se realiza una inspección visual sobre estos valores, es muy difícil estimar el valor de fondo, o determinar que proporción de ellos sería mayor que, algún valor especificado; por ejemplo, un valor de umbral.

El primer paso necesario, antes de hacer el intento de usar este juego de datos, es que deben estar arreglados los valores por orden de magnitud creciente. Por lo tanto, se deben clasificar los 250 valores de CxZn de la Taba 26-A. Para lograr esto, será conveniente completar una tabla como se muestra debajo.

La vía para arreglar esta tabla, al mismo tiempo, nos permitirá determinar cuales son los valores que se presentan con más frecuencia en el juego de datos.

2. Asegúrese que la suma total de los datos ranqueados dé el valor 250.

3. Posteriormente, los datos deben ser subdivididos en intervalos específicos de ancho uniforme, y entonces, deben ser ubicados en una tabla de frecuencia. Antes de hacer esto, deberíamos comprender que la determinación del ancho (el tamaño) del intervalo, con el número de intervalos requeridos para representar los datos correctamente, no es siempre una opción fácil. Por ejemplo, un intervalo demasiado grande alisará la distribución de

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datos, mientras que un intervalo demasiado fino, causará una escasa mejora sobre los datos originales.

Una fórmula común para escoger el número ideal de intervalos, en los cuales los datos deben ser subdivididos, esta dada por:

[k]=10.1og10 N (*)

k= Número ideal de intervalos. N= Número total de maestras. * Fórmula válida para valores de N>30.

Hay 250 valores (N) en la Tabla 26-A

a) Calcule el número de intervalos [k] que deberían ser usados en estos datos.

b) Para obtener el ancho de intervalo deben dividir el valor mayor de CxZn de la Tabla 26-A, por el valor de [k] calculado antes, y llevarlo a un número entero. Entonces, con cuidado considere las implicancias del número que ha obtenido y haga una selección final del ancho del intervalo que usará, para el resto del problema.

4. En esta forma es posible llegar a comprender bien la naturaleza de la distribución de datos. La frecuencia de clases, la frecuencia relativa y la frecuencia acumulada deberían ser agrupadas en una tabla como se muestra en el ejemplo 34-A.

a) El Intervalo de Clase fue escogido como 3, p. ej., hay tres valores (ppm) en cada clase, 1-2-3, 4-5-6, etc.

b) Con respecto a la frecuencia relativa y acumulada (%) no va a ser 1.00 y 100 %, respectivamente el total exacto debido al redondeo que realizó.

5. Ahora hay información suficiente para construir las curvas de frecuencia acumulada. Esto requiere el papel de probabilidad, por ser el más comúnmente usado, ya que tiene una escala aritmética y una logarítmica, como se muestra en la Figura 34-A. (Othertypes de papel(artículo,ponencia) de probabilidad también puede ser usado.)

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6. Ahora hay la información suficiente para construir las curvas de frecuencias acumuladas. Esto requiere usar el papel de probabilidad, es el más comúnmente usado dado que tiene una escala aritmética y una escala logarítmica, y el mismo se provee con este práctico.

a. Rotule el Eje de ordenadas (aritmético) como “CxZn (ppm)” y seleccione una escala conveniente para trazar valores hasta 55 ppm.

b. Utilizando los datos obtenidos en la Tabla 34-C, plotee la frecuencia acumulada en porcentaje (la columna 6) en el Eje de abscisas versus el punto medio del intervalo de clase de los valores de CxZn (la columna 2), en el Eje de ordenadas.

c. Una (Conecte) todos los puntos con líneas.

7. ¿Cuántas poblaciones están representadas en la curva de frecuencia acumulada que construyó?, y también, brevemente explique lo que las diferentes poblaciones representan.

8. ¿Qué valor escogería como el umbral, p. ej., el límite superior de valores de fondo?, u otro?.

Ploteando los valores de punto medio de la clase vs. Frecuencia acumulada (%) en un papel probabilístico, construya la curva de frecuencia acumulada (Ver Fig. 2).

Fig. Nº 2- Ejemplo de una curva de frecuencia acumulada (Zn)

20 30 40 50 60 70 80 90 95 98 99 99,5 99,9 99,99

F r e c u e n c i a a c u m u l a d a [% ]

C u r v a de f recuenc ia acumulada [Zn]

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TABLA Nº 26-A Sample Number

CxCu ppm

CxZn ppm

Sample Number

CxCu ppm

CxZn ppm

Sample Number

CxCu ppm

CxZn ppm

Sample Number

CxCu ppm

CxZn ppm

Sample Number

CxCu ppm

CxZnppm

1 5 1 51 8 3 101 6 6 151 6 2 201 6 92 8 6 52 4 6 102 5 4 152 2 2 202 7 43 5 6 53 6 6 103 8 5 153 2 4 203 9 74 6 11 54 6 10 104 3 6 154 3 4 204 11 55 10 10 55 4 3 105 3 4 155 2 3 205 6 66 14 11 56 11 6 106 4 4 156 4 3 206 6 47 8 15 57 3 3 107 5 5 157 5 4 207 6 58 17 7 58 3 4 108 5 4 158 2 3 208 4 49 8 11 59 5 4 109 4 6 159 3 2 209 4 7

10 7 10 60 7 9 110 7 7 160 6 5 210 7 611 7 9 61 3 9 111 4 9 161 7 5 211 6 512 2 9 62 4 7 112 3 3 162 2 4 212 7 613 7 3 63 2 5 113 3 4 163 4 3 213 4 414 6 5 64 3 50 114 5 3 164 2 4 214 4 315 7 5 65 8 36 115 4 3 165 3 3 215 2 316 6 8 66 10 49 116 3 4 166 2 3 216 2 417 4 7 67 8 7 117 7 6 167 2 3 217 3 318 3 4 68 5 14 118 8 5 168 2 3 218 5 319 5 5 69 7 20 119 4 6 169 2 2 219 3 220 3 3 70 5 17 120 3 4 170 10 14 220 6 321 3 3 71 6 3 121 5 7 171 4 4 221 2 322 4 6 72 6 13 122 4 4 172 4 5 222 5 323 3 5 73 25 34 123 2 4 173 6 8 223 7 224 4 40 74 7 15 124 4 3 174 5 7 224 5 225 5 9 75 31 41 125 3 1 175 9 9 225 5 326 3 3 76 33 37 126 5 6 176 2 2 226 6 327 6 4 77 80 25 127 2 3 177 3 3 227 4 428 5 5 78 50 25 128 2 4 178 4 4 228 5. 329 4 6 79 31 36 129 2 3 179 3 3 229 4 230 7 10 80 15 45 130 21 50 180 4 4 230 4 331 3 6 81 8 49 131 33 50 181 3 4 231 6 632 3 10 82 12 8 132 6 7 182 2 3 232 3 433 4 7 83 50 13 133 4 15 183 2 4 233 5 434 6 9 84 10 48 134 4 3 184 2 5 234 6 535 4 7 85 22 55 135 3 3 185 3 6 235 4 436 4 7 86 10 20 136 2 3 186 3 4 236 9 937 3 4 87 4 25 137 5 3 187 9 2 237 3 438 8 10 88 14 55 138 5 4 188 5 10 238 5 339 4 7 89 5 7 139 5 22 189 3 3 239 12 2040 6 3 90 9 6 140 11 8 190 5 7 240 8 4541 3 40 91 5 5 141 5 12 191 5 7 241 7 3342 4 3 92 5 5 142 3 5 192 5 26 242 5 1743 5 11 93 10 5 143 7 8 193 3 4 243 6 4544 8 11 94 7 5 144 5 2 194 4 4 244 12 4745 5 6 95 7 7 145 5 2 195 2 3 245 6 746 5 6 96 8 8 146 8 3 196 2 3 246 5 847 5 9 97 5 4 147 5 1 197 6 7 247 3 748 6 3 98 9 8 148 11 1 198 7 5 248 3 849 4 3 99 5 8 149 7 2 199 4 2 249 3 750 4 6 100 5 7 150 11 3 200 2 2 250 3 5

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