Control de Calidad Qaqc

CONTROL DE CALIDAD QA/QC 1. INT INTRODUC RODUCCION CION La garantía de la calidad y control de la calidad son componentes esenciales esenciales de toda sociedad que Disea y !roduce" en las aplicaciones de la Ingeniería #$sica y de Detalle% Aseguramiento de la Calidad &QA' o Control de la Calidad &QC'" los ingenieros QA/QC son los recursos que mantienen el ni(el de calidad de una empresa de ingeniería y sus productos )nales% Estos sistemas se *an desarrollado en cola+oraci,n con otros negocios y de ingeniería utili-ando utili-ando lo que se denomina un en.oque multi.uncional% multi.uncional% QA/QC tam+in ingenieros de prue+a" para garanti-ar la .uncionalidad total y cumplir con los requisitos que (an de posi+les demandas de los usuarios del mismo% Aseguramiento de la Calidad cu+re todas estas acti(idades" diseo" desarrollo" producci,n" instalaci,n" mantenimiento y documentaci,n% El lema es0 1adecuados a los o+2eti(os1 y 1*acer las cosas +ien la primera (e-1% 3no de los paradigmas m$s utili-ados para la gesti,n de control de calidad es el !lan4Do4 C*ec54Act &!DCA'% En el marco de la e6ploraci,n geol,gica" el prop,sito +$sico de los programas de Aseguramiento y Control de la Calidad &ACC'" tam+in conocidos por sus siglas en ingls como de QA/QC &Quality Assurance/Quality Control'" es asegurar la integridad de la in.ormaci,n" y en 7ltima instancia garanti-ar que los datos generados sean de naturale-a y est$ndares tales que permitan su utili-aci,n en estimaciones del recursos y reser(as" control de leyes" reconciliaciones" reconciliaciones" etc% 8ientras que el Aseguramiento de la Calidad comprende aquellas acciones sistem$ticas y preesta+lecidas preesta+lecidas orientadas a ele(ar el ni(el de la con)an-a de un programa de e6ploraci,n" el Control de la Calidad a+arca los procedimientos rutinarios seguidos para monitorear la calidad% !or lo tanto" mientras que el Aseguramiento de la Calidad lle(a implícita la idea de pre(enci,n" el Control de la Calidad se relaciona con la detecci,n de pro+lemas%

:I;3RA

2. CONT CONTROL ROL DE CALIDAD CALIDAD !or lo general" durante una campaa de muestreo se utili-an dos la+oratorios0 uno primario" donde se anali-an todas las muestras ordinarias" y uno secundario" com7nmente un la+oratorio de reconocida reputaci,n" en el cual se reanali-a una porci,n representati(a de las muestras ordinarias pre(iamente anali-adas en el la+oratorio primario% El programa de Control de Calidad consiste en la inserci,n sistem$tica de muestras de control en los lotes en(iados al la+oratorio primario" y en el reen(ío regular al la+oratorio secundario de una parte de las muestras ya anali-adas en el la+oratorio primario" tam+in acompaadas por muestras de control% Tanto en uno como en otro caso las muestras de control de+en ser preparadas" empaquetadas" numeradas y en(iadas de tal manera que se e(ite" en lo posi+le" su identi)caci,n por parte de los la+oratorios e(aluados% e(aluados% Al implantar o e(aluar los resultados de un programa de ACC en la acti(idad geol,gica" es importante conocer tres conceptos +$sicos" que se descri+en de modo sucinto a continuaci,n0

2.1. 2. 1. PR PREC ECIS ISIÓ IÓN N Es la *a+ilidad de reproducir reproducir consistentemente una medici,n en condiciones similares% 9inculada a errores aleatorios" su e(aluaci,n e6ige reproducir la medici,n en condiciones tan cercanas como sea posi+le a las e6istentes en el momento en que tu(o lugar la medici,n original% En el caso del muestreo geol,gico" por e2emplo" tanto la muestra original como la duplicada de+en corresponder a iguales inter(alos" mtodos similares de muestreo" y se de+e pre(er su en(ío simult$neo al mismo la+oratorio" de modo que se garantice el empleo de iguales procedimientos de preparaci,n y an$lisis" utili-ando los mismos equipos y reacti(os" y en lo posi+le el mismo

personal% !or tanto" es necesario que am+as muestras .ormen parte del mismo lote%

La precisi,n se e(al7a a tra(s del error relati(o &RE'" de)nido como el (alor a+soluto de la di.erencia entre los (alores original y duplicado" di(idido entre el promedio entre am+os (alores" medido en por cientos%
2.2. EXACTITUD %>?" identi)ca al inter(alo alrededor del 89 en el cual la pro+a+ilidad de ocurrencia del (alor real es igual al @?% Tanto el 89 como el IC que caracteri-an al est$ndar de+en ser esta+lecidos a tra(s de m7ltiples an$lisis en una serie de la+oratorios de ele(ada reputaci,n tcnica%

8ediante la inserci,n de est$ndares en los lotes analíticos" es posi+le comparar el comportamiento del la+oratorio en cuesti,n con el de los la+oratorios de re.erencia% De este modo se e(al7a la pro6imidad al 89 de los (alores o+tenidos" y se determina la magnitud del posi+le sesgo" en caso de que e6ista% Adicionalmente" es posi+le e(aluar la e6actitud del la+oratorio primario con relaci,n a otro la+oratorio de re.erencia" o secundario" mediante el re an$lisis en este 7ltimo de algunas muestras pre(iamente anali-adas en el la+oratorio primario" los duplicados e6ternos% Este mtodo de+e ser utili-ado como complemento al uso de est$ndares%
2.3. CONTAMINACION Al preparar o anali-ar algunas muestras" particularmente las muy minerali-adas" es posi+le que cierta porci,n de una muestra o de una soluci,n quede retenida accidentalmente en el equipo y contamine las muestras siguientes% La contaminaci,n se estudia a tra(s de los +lancos" que son de *ec*o muestras estriles" en las cuales los elementos a e(aluar se encuentran presentes en cantidades in.eriores o muy cercanas a los correspondientes límites de detecci,n%
+lancos de+e ser cercana a la matri- del material que est$ siendo anali-ado en las muestras ordinarias%

3. PROGRAMAS DE CONTROL DE CALIDAD 3n programa de Control de Calidad de+e e(aluar su comportamiento en las etapas esenciales de la secuencia muestreo4preparaci,n4an$lisis" en un es.uer-o por determinar reducir al mínimo el error total posi+le &Long" B>>>'% Las etapas y los par$metros monitoreados en cada una de ellas se muestran a continuaci,n0 4

8uestreo0 error &o precisi,n' de muestreo%

4

!reparaci,n0 error &o precisi,n' de su+4muestreo= contaminaci,n durante la preparaci,n%

4

An$lisis0 e6actitud" precisi,n y contaminaci,n analíticas%

4

Entrada de datos0 e6actitud de la entrada de datos%

Las tres primeras .ases pueden ser monitoreadas a tra(s de la inserci,n aleatoria de (arios tipos de muestras de control% Es posi+le super(isar la calidad de la entrada de datos a tra(s de la do+le entrada independiente de la in.ormaci,n m$s sensi+le% Algunas muestras de control de+en ser tomadas y/o insertadas por parte del personal del proyecto directamente durante el proceso de muestreo% En el caso de un programa de per.oraci,n diamantina" por e2emplo" estas muestras son las siguientes0 a' 8uestras gemelas &o muestras de un cuarto de testigo'%
mismo lote que la muestra original% Los duplicados gruesos se usan para e(aluar el error de cuarteo o su+4muestreo% c' #lancos gruesos%
g' Duplicados e6ternos%  y B? del n7mero total de muestras en(iadas al la+oratorio &Ta+la '% Adicionalmente" los lotes de control e6terno tam+in de+en incluir duplicados de los propios duplicados e6ternos" adem$s de est$ndares y +lancos )nos" para e(aluar de modo independientemente la precisi,n" la e6actitud y la posi+le contaminaci,n" respecti(amente" en el la+oratorio secundario%  TA#LA  CONTROL

:REC3ENCIA< RECO8ENDADA< DE 83E
4. EVALUACION DE CONTROL DE CALIDAD Como .ue mencionado" el programa de Control de Calidad tiene por o+2eto e(aluar la precisi,n" la e6actitud y la contaminaci,n" lo que se logra mediante la inserci,n regular de muestras de control% !or tener prop,sitos di.erentes" la e6clusi,n de un tipo particular de muestras de control no puede ser suplida por la inclusi,n de otro tipo de muestras% La e(aluaci,n del Control de Calidad se *ace del siguiente modo0

a' !RECI
En el muestreo" a tra(s de muestras gemelas% En la preparaci,n o el cuarteo" a tra(s de duplicados gruesos% En el an$lisis" a tra(s de duplicados de pulpa%

+' EFACTIT3D DEL LA#ORATORIO !RI8ARIO 4 4

En el mismo la+oratorio" a tra(s de los est$ndares% En un la+oratorio secundario" a tra(s de duplicados e6ternos%

c' CONTA8INACION EN EL LA#ORATORIO !RI8ARIO 4 4

Durante la preparaci,n" a tra(s de los +lancos gruesos% Durante el an$lisis" a tra(s de los +lancos )nos%

d' !RECI
En los lotes de control" mediante la inserci,n de duplicados" est$ndares y +lancos )nos en los lotes de control%

!ara e(aluar los resultados del control de calidad se utili-a com7nmente el principio del reconocimiento de patrones% 8ediante la preparaci,n de gr$)cos especiali-ados" se representan los datos y se (isuali-an los di(ersos tipos de errores% A continuaci,n se presentan algunos de los mtodos de e(aluaci,n de uso m$s .recuente%

4.1. DUPLICADO Y MUESTRAS GEMELAS Los gr$)cos m$s utili-ados son los de dispersi,n" o F4" de .recuencia acumulada de los errores relati(os" de T*ompson4GoHart* &T*ompson and GoHart*" @J" @K'" etc% El autor recomienda la e(aluaci,n seg7n el mtodo *iper+,lico &>?'" que consiste en e(aluar en un gr$)co de dispersi,n de tipo 8a648in la aceptaci,n de cada par con el au6ilio de una .unci,n *iper+,lica &yBmB6BM+B'%  para muestras gemelas" B> para duplicados gruesos" > para duplicados de pulpa'" y el trmino independiente + se estima en .unci,n del límite de detecci,n del elemento estudiado% Los pares que se u+ican por encima de la *ipr+ola son rec*a-ados% 3n ni(el acepta+le de admisi+ilidad se alcan-a cuando el ni(el de rec*a-os no e6cede el > de los pares% La (enta2a de este mtodo consiste en que tam+in incluye en el an$lisis las muestras con (alores

+a2os" incluso cercanos al límite de detecci,n" usualmente e6cluidas por otros mtodos%

4.2. ESTANDARES !ara la e(aluaci,n de los est$ndares *a+itualmente se construyen gr$)cos de control o de <*eH*art para cada est$ndar y cada elemento estudiado% Los (alores reportados son ploteados en una secuencia temporal" pre.eri+lemente la .ec*a de an$lisis de cada lote" y el gr$)co incluye líneas con (alores  constantes" correspondientes a determinados ni(eles signi)cati(os" como 89" %>?89" >%@?89" !RBDE &donde 89 es el me2or (alor resultante de una prue+a inter4la+oratorios= !R y DE" el promedio y la des(iaci,n est$ndar" respecti(amente" calculados a partir de los (alores o+tenidos al anali-ar los est$ndares insertados'% El sesgo analítico " e inacepta+le cuando supera el >% Adicionalmente" cuando *an sido utili-ados (arios est$ndares" se construyen gr$)cos de e6actitud" en los que se plotean los (alores !R e(e y 89 de cada est$ndar en los e2es  y F" respecti(amente" y que se utili-an para calcular la e6actitud analítica glo+al%

4.3. BLANCOS !ara e(aluar la contaminaci,n se recomienda preparar gr$)cos de #lancos (ersus 8uestra !recedente" en los que se plotean los (alores reportados para los +lancos en el e2e " y los (alores de las muestras precedentes en el e2e F% Este tipo de gr$)co permite identi)car claramente los e(entos de contaminaci,n cru-ada de muestras ricas a los +lancos" y la posi+le e6istencia de un patr,n de contaminaci,n%

4.4. DUPLICADOS EXTERNOS !ara e(aluar los duplicados e6ternos com7nmente se construyen gr$)cos de dispersi,n F4" en los que se plotean los resultados de dic*os duplicados en el e2e " y de las muestras originales en el e2e F" y posteriormente se representa la cur(a de regresi,n lineal entre am+as series% Con este )n" se recomienda

utili-ar el mtodo de Reducci,n al E2e 8ayor &Reduction to 8a2or A6is" o R8A=
!ara todos los tipos de muestras de control0 c*equear los (alores de las muestras (ecinas" con el )n de identi)car posi+les con.usiones o cam+ios en la posici,n de las muestras" y de ser necesario repetir los an$lisis de las muestras de control .allidas 2unto con algunas muestras (ecinas" o incluso el lote entero si el error su+siste%

4

!ara las muestras gemelas0 re(isar los testigos remanentes" para compro+ar si los inter(alos muestreados se corresponden realmente con los (alores reportados%

4

!ara los +lancos0 requerir al la+oratorio me2oras en los procedimientos de preparaci,n y an$lisis%

No o+stante" las opciones pueden llegar a ser muc*as" en dependencia del tipo y magnitud de los errores identi)cados% De cualquier modo" en 7ltima instancia es necesario in(estigar" locali-ar y eliminar la .uente del pro+lema%

5. ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD: PRINCIPALES FUENTES DE ERROR Long &B>>>' identi)ca tres tipos .undamentales de errores0 los de tipo I" ocasionados por omisi,n o negligencia" que pueden ser usualmente e(itados mediante la aplicaci,n de tcnicas correctas= los de tipo II" de muestreo o medici,n" de naturale-a aleatoria" cuyo acci,n no puede ser e(itada" aunque su e.ecto puede ser minimi-ado= y los de tipo III" de naturale-a sistem$tica" cuyo e.ecto tam+in puede ser minimi-ado% 3n programa de Aseguramiento de la Calidad de+e incluir indicaciones y recomendaciones orientadas a reducir el e.ecto de esos errores" y en especial los de tipo I% A continuaci,n se enumeran s,lo algunos de los m$s comunes" así como algunas recomendaciones para e(itarlos o reducir su e.ecto%

5.1. HETEROGENIEDAD GEOLOGICA Entre los pro+lemas m$s comunes relacionados con la *eterogeneidad geol,gica se destacan el uso de redes de e6ploraci,n inadecuadas" errores en la codi)caci,n de los datos" el uso de programas inadecuados de estimaci,n" la utili-aci,n de personal poco cali)cado" etc% !ara reducir su e.ecto se recomienda utili-ar personal con la me2or cali)caci,n posi+le " preparar colecciones de muestras patr,n que au6ilien en el logueo" usar mtodos de procesamiento de los datos" que apliquen mtodos estadísticos +asados en el rango de inuencia" etc%

5.2. TOMA DE MUESTRAS Entre los principales errores que se cometen durante esta operaci,n se encuentran los siguientes0 el muestreo predominante del material m$s +lando o .r$gil" o de .ragmentos grandes de material duro en el muestreo de canal= la orientaci,n incorrecta de la línea de corte en el muestreo de testigo" así como el muestreo pre.erencial de .ragmentos gruesos en muestras de testigo muy .ragmentado= ignorar los contactos litol,gicos importantes= la introducci,n de sesgos en la selecci,n de .ragmentos o inter(alos en el muestreo para densidad= con.usiones en el etiquetado y el orden de las muestras" etc% !ara reducir su e.ecto se recomienda usar procedimientos de muestreo que garanticen una adecuada representati(idad de las muestras" conocer con la mayor e6actitud posi+le la u+icaci,n .ísica y la orientaci,n de los sonda2es y los inter(alos de muestreo" manipular las muestras con e6tremo cuidado" etc%

5.3. MEDICION DE PARAMETROS Los errores durante la medici,n de los par$metros se producen en (arias .ases de este proceso% Durante la preparaci,n" son .recuentes el c*ancado demasiado grueso" el uso de tcnicas de cuarteo de)cientes" la insu)ciente pul(eri-aci,n" la manipulaci,n incorrecta de las muestras" el empleo de un de)ciente sistema de e6tracci,n de pol(o" etc% Durante los an$lisis químicos o .ísicos se constata con .recuencia el empleo de mtodos analíticos inapropiados" el no uso de est$ndares de tipos o ni(eles adecuados" la aplicaci,n de procedimientos incorrectos de c$lculo" la determinaci,n de densidad sin considerar la presencia de porosidad en la roca" las alteraciones en el orden de las muestras" etc% Estos errores se potencian cuando el la+oratorio tiene un sistema de)ciente de Control de Calidad" y a7n m$s" por e6trao que pueda parecer" cuando tal programa es ine6istente%

Al reportar los resultados" es tam+in .recuentes el uso indistinto de (ariados .ormatos de ta+las" n7meros y sím+olos" los errores en las unidades de medida empleadas" la ausencia de in.ormaci,n so+re los mtodos empleados y sus límites de detecci,n" etc% !ara reducir el e.ecto de estos errores" se recomienda asegurarse de que el la+oratorio seleccionado emplea procedimientos adecuados de preparaci,n" dispone de instrumental y equipos en +uen estado" y productos químicos y est$ndares con)a+les" que utili-a procedimientos estandari-ados de reporte" y tam+in de que emplea un sistema adecuado de Control de Calidad y que mantiene sus $reas de tra+a2o limpias y ordenadas%

5.4. ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD Algunos de los errores (inculados a la preparaci,n de la +ase de datos ocurren durante la propia introducci,n de la in.ormaci,n%
6. EXIGENCIAS DE REGULACIONES INTERNACIONALES SOBRE LA CALIDAD DE LOS DATOS GEOLOGICOS Durante los 7ltimos aos *an entrado en (igencia nue(as regulaciones internacionales que persiguen la normali-aci,n de los aspectos esenciales de la e6ploraci,n" tales como la NI J4> de Canad$" &CI8" B>>>' y el c,digo SORC de Australia &SORC" @@@'" entre otros% Estas regulaciones son de uso cada (e- m$s .recuente en la industria minera" y plantean estrictos requisitos en lo relati(o a la calidad de la in.ormaci,n en que se +asan los estimados de recursos y reser(as%

Entre las especi)caciones de la norma NI J4>" por e2emplo" se requiere que una !ersona Cali)cada (eri)que los datos en que se +asa dic*a in.ormaci,n" incluyendo el muestreo" los an$lisis y otras prue+as" descri+a el programa de aseguramiento de la calidad y las medidas de control de calidad" incluyendo la naturale-a y las limitaciones de la (eri)caci,n" y e6plique cualquier de)ciencia encontrada &CI8" B>>>'% El c,digo SORC" por su parte" e6ige que una !ersona Competente in.orme so+re la naturale-a" calidad y correcta selecci,n de los procedimientos de muestreo y de an$lisis de la+oratorio" de los procedimientos de control utili-ados" especi)cando los est$ndares" +lancos" duplicados y controles e6ternos" y si se *an alcan-ado ni(eles acepta+les de e6actitud y precisi,n &SORC" @@@'%

. ERRORES La pala+ra error pro(iene del latín errareU que signi)ca .allar o equi(ocarseU% Este es un trmino que puede estar in(olucrado a cualquier cosa o circunstancia que pueda e6istir en el mundo" y est$ asociado directamente con un re.r$n o dic*o muy com7n somos seres *umanos" no somos per.ectos" podemos cometer erroresU" esto es totalmente cierto de+ido a que cada acci,n que reali-a un indi(iduo est$ su2eta de cierto modo a un momento e6perimental &+ien sea que ese acto sea e2ecutado por primera (e- o se tenga una gran e6periencia so+re ello" un e2emplo muy simple puede ser el acto de caminarU" así tengas toda una (ida caminando se puede cometer el error de trope-ar y caer'" cualquier cosa puede pasar%

.1. ERRORES ALEATORIOS :luctuaciones estadísticas en los resultados de las mediciones" que pueden producirse en los resultados de las mediciones" que pueden producirse en cualquier direcci,n" de+ido a limitaciones en la precisi,n del instrumento de medici,n" o del mtodo de muestreo o an$lisis%
.2. ERRORES SISTEMATICOS Des(iaciones de e6actitud" que son generalmente reproduci+les y reproducidas" y que ocurren consistentemente en la misma direcci,n% :recuentemente se de+en a la persistencia de un pro+lema durante todo el e6perimento%

.3. ERRORES GROSEROS
!. CASO BRE"X #re4F y 8ic*ael de ;u-m$n% Dos nom+res que recordar$n los m$s (eteranos y que son la cla(e de qui-$ el mayor .raude en las materias primas que se cono-ca% De c,mo unas .otos de un simple anillo de +oda aca+aron por construir un VimperioV de papel con un (alor de W%>>> millones de d,lares% 3na *istoria que con2uga .raude" oro" muerte y" como secundario de lu2o" a Le*man #rot*ers%

#re4F .ue una compaía canadiense" .undada por Da(id Xals* en @K@" sin acti(idad ni +ene)cios conocidos% Era una de esas compaías denominadas penny stoc5s por (aler menos de  d,lar" muy pequeas y especulati(as%
!.1. EL MAYOR DEPOSITO DE ORO DEL MUNDO Las primeras estimaciones *a+la+an de JW%>>> li+ras de oro en la mina" una ci.ra que para @@? era de B millones y @@ era de ? millones de li+ras% El descu+rimiento atra2o el inters de Xall %>>> millones de d,lares% Era el mayor dep,sito de oro del mundo% La reacci,n en +olsa .ue la esperada0 la compaía pas, de coti-ar a J> centa(os por acci,n antes de comprar las tierras de #orneo a rondar los B?>

d,lares" d$ndole un (alor de mercado que se acerca+a a los W%>>> millones de d,lares% El *oy desaparecido Le*man #rot*ers no dud, en cali)car la mina indonesia 1el descu+rimiento de oro del siglo1 en diciem+re de @@W" aunque el (alor ya comen-a+a a caer% La compaía *a+ía saltado de la pequea +olsa de Al+erta a la +olsa de Toronto" y de a*í al lugar donde todo el mundo quería estar0 el Nasdaq estadounidense" donde apareci, en agosto de @@W% !arte de la )e+re (enía por el +oom por entonces con las compaías mineras canadienses" que o+tenían .ondos r$pidamente para )nanciar e6ploraciones desde la 3R<< *asta !er7" como recorda+a la re(ista #usiness Xee5 a )nales de los @>% !ero #re4F era otra cosa" todas las coti-adas querían ser 1el pr,6imo #re4F1%

!.2. INDONESIA #UIERE SU PARTE Como era de esperar" tamao descu+rimiento no podía pasar desaperci+ido para las autoridades% En @@W" el presidente indonesio
I8A;EN DE LA 8INA EN LA I
El pro+lema es que no *a+ía pr$cticamente nada de oro" como descu+ri, :reemont en cuanto reali-, sus primeras e6ploraciones en mar-o de @@% De ;u-m$n *a+ía estado .alsi)cando las muestras desde el principio" primero con (irutas de oro de su propio anillo de +oda" despus con materiales o+tenido mediante el +ateo en la propia -ona% Otros ge,logos y e6pertos dudaron de sus muestras" ya que las .ormas no eran las naturales y las muestras demasiado pequeas% No *a+ía .orma de (eri)carlas ya que las rocas siempre se pul(eri-a+an" no se partían por la mitad como se suele *acer para que otros compro+aran el descu+rimiento%

!.3. SUICIDIO Y CRASH !ero Xall  y :reeport un ?% Enseguida se (io que el oro no e6istía% !oco despus" de ;u-m$n se tira+a de un *elic,ptero de camino precisamente a una reuni,n con :reeport" en unas condiciones nunca aclaradas% La policía dictamin, que se trat, de un suicidio" pero desde entonces se *an sucedido todo tipo de rumores so+re el suceso" desde el asesinato *asta el monta2e% Los pequeos mercados de (alores de 9ancou(er y Al+erta (i(ieron sus peores  2ornadas desde el cras* de @K% Lo que no *a quedado nunca claro es quin .ue el responsa+le (erdadero del .raude% 8uc*os acusan a de ;u-m$n" pero :elder*o. tam+in es sospec*oso0 (endi, acciones de #re4F por (alor de K> millones de d,lares poco tiempo antes de destaparse el esc$ndalo% :ue el 7nico acusado por in.ormaci,n pri(ilegiada" pero )nalmente .ue a+suelto% Y millones de d,lares entre a+ril y septiem+re de @@W% !oco despus se traslad, a las #a*amas" aunque muri, dos aos despus por un aneurisma% 8uc*as preguntas" pocas respuestas% Lo 7nico claro es que el gran .raude se sustent, en unas (irutas rascadas de un anillo de +oda" y que la )e+re del oro" con la inestima+le cola+oraci,n de Xall >B%

!.4. CONSECUENCIAS

4

Desplome de las +olsas mundiales en que se transa+an las acciones de compaías mineras y de e6ploraci,n%

4

Reducci,n dr$stica de la e6ploraci,n minera en el mundo%

4

Re(isi,n de nue(as regulaciones y recomendaciones de +uenas pr$cticas%

4

Aparici,n de c,digos mineros

4

Inicio del QaQc%

$. CODIGOS MINEROS $.1. CANADA: NI"43"1%1 El prop,sito del Instrumento Nacional J4> es asegurar que la in.ormaci,n engaosa" err,nea o .raudulenta relati(os a las propiedades minerales no se pu+lica y ascendido a los in(ersores en los mercados +urs$tiles super(isados por los Administradores de 9alores de Canad$ &C
Imponer requisitos a tra(s de normas y dem$s instrumentos de regulaci,n

4

!roporcionar orientaci,n

4

9igilar el cumplimiento y e6igir medidas correcti(as

4

Tomar acci,n de cumplimiento

4

Educar a los participantes del mercado y los in(ersores

Di(ulgaciones relacionadas con el c,digo NI J4> incluyen comunicados de prensa de in.ormes de e6ploraci,n minera" la presentaci,n de in.ormes de

recursos y reser(as" presentaciones" comentarios orales y sitios He+% El NI J4 > cu+re metalí.ero" productos energticos s,lidos de arena" metales preciosos" así como minerales a granel" piedra de .$+rica" piedras preciosas y arenas minerales materias primas% 8uc*as compaías de e6ploraci,n de minerales y mineras canadienses que coti-an en +olsa lista en la T
$.2. AUSTRALIA: &ORC El C,digo australiano para In.ormar so+re Recursos 8inerales y Reser(as de 8ena &el C,digo SORCU o el C,digoU'" esta+lece est$ndares mínimos" recomendaciones y normas para la In.ormaci,n !7+lica de resultados de e6ploraciones" Recursos 8inerales y Reser(as de 8ena en Australia% Este *a sido redactado por el Comit Con2unto de Reser(as de 8ena de T*e Institute o. 8ining and 8etallurgy" Australian Institute o. ;eoscientists y 8inerals Council o. AustraliaU% El Comit Con2unto de Reser(as de 8ena se constituy, en @ y pu+lic, (arios in.ormes *aciendo recomendaciones so+re la clasi)caci,n e In.ormaci,n !7+lica de Reser(as de 8ena antes de la primera di(ulgaci,n del C,digo SORC en @K@% El C,digo es aplica+le a todos los 8inerales s,lidos" incluyendo diamantes" otras piedras preciosas y car+,n" para los cuales las #olsas de 9alores de Australia y Nue(a ]elanda requieren In.ormaci,n !7+lica so+re resultados de e6ploraci,n" Recursos 8inerales y Reser(as de 8ena%

$.3. SUDAFRICA: SAMREC El C,digo
!ro.esionales Tcnicos y Agrimensores &!LATO'" la Asociaci,n de Colegios de A+ogados del
$.4. ESTADOS UNIDOS: SEC La 3%<% >4?>> causas ci(iles contra personas y

compaías que incumplen las leyes y reglamentos% Las in.racciones m$s comunes son la compra(enta de (alores por parte de .uncionarios de con)an-a" los .raudes conta+les" y la di(ulgaci,n de in.ormaci,n .alsa y engaosa relacionada con (alores +urs$tiles y empresas emisoras%

1%.

ESTIMACION DE RECURSOS

!or estimaci,n de recursos entendemos la determinaci,n de la cantidad de materia prima contenida en un yacimiento o en una de sus partes% La mayoría de los recursos y reser(as se calculan en toneladas mtricas" solo la de los metales preciosos &oro" plata y platino' se calculan en 5ilogramos" los diamantes en quilates y las reser(as de gas natural" arena" piedras para la construcci,n" agua su+terr$neas" se estiman en metros c7+icos% Esta cuanti)caci,n .ormal de las materias primas minerales estimada por procedimientos empíricos o te,ricos se denomina In(entario 8ineral% Este a su (e- se e6presa en trminos de recurso y reser(as% La estimaci,n de recursos es un )n de cada etapa de los tra+a2os de prospecci,n y e6ploraci,n de yacimientos minerales y este proceso continua durante la e6plotaci,n del dep,sito% Todos los tra+a2os de e6ploraci,n de un yacimiento contri+uyen ante todo a la estimaci,n de las materias primas minerales%

La estimaci,n de recursos/reser(as se considera un proceso continuo que se inicia con la e6ploraci,n y recopilaci,n de la in.ormaci,n seguida de la interpretaci,n geol,gica y la estimaci,n de recursos% !osteriormente se consideran los .actores modi)cadores &mineros" metal7rgicos" am+ientales" legales etc%' y se arri+a al estimado de reser(as% Durante las operaciones de la mina los estimados pre(iamente calculados son modi)cados por los resultados del control de ley y los estudios de reconciliaci,n% En estos apuntes se *ace mayor *incapi en la estimaci,n de los recursos%

Estos tra+a2os tienen como o+2eti(o .undamental la me2or estimaci,n de la ley y el tonela2e de los +loques de un cuerpo mineral así como determinar los errores pro+a+les de la estimaci,n con cierto ni(el de con)an-a% La rele(ancia de las estimaciones depende de la calidad" cantidad y distri+uci,n espacial de las muestras y el grado de continuidad de la minerali-aci,n% La cantidad de reser(as de un yacimiento" como uno de los .actores principales que determinan su (ia+ilidad econ,mica" posee una gran inuencia en la (ida 7til del yacimiento" su producci,n anual y la decisi,n )nal de construir la empresa minera% Los distintos mtodos de estimaci,n de recursos que se emplean en la actualidad son de)nidos por los principios de interpretaci,n empleados y las tcnicas de interpolaci,n espacial% Así tenemos los mtodos cl$sicos de c$lculos desarrollados y utili-ados desde los principios de la minería *asta nuestros días" que se +asan en procedimientos manuales y donde los principales par$metros son estimados a partir de la media aritmtica y la media ponderada% !or otra parte" los mtodos asistidos por computadoras que incluyen el mtodo de ponderaci,n por el in(erso de la distancia y los geoestadísticos y que se .undamentan en procedimientos matem$ticos de interpolaci,n de)nidos a partir de in.ormaci,n espacial y estadística presente en los datos% Estos mtodos surgieron con el desarrollo de las computadoras% Actualmente con la disponi+ilidad de computadoras y so.tHare a precios accesi+les e6iste una tendencia en las empresas mineras y las organi-aciones gu+ernamentales al empleo de mtodos computari-ados en detrimento de los mtodos cl$sicos% Es necesario resaltar que en algunos tipos de yacimientos minerales &E2e% !laceres' producto de la disposici,n espacial y la cantidad de datos" la (aria+ilidad espacial de los par$metros y el mtodo de e6ploraci,n empleado" los mtodos cl$sicos +rindan los me2ores resultados% !or lo anteriormente e6puesto queda claro que la estimaci,n de recursos es de (ital importancia para el 6ito de una in(ersi,n minera" por lo que los c$lculos de la ley y el tonela2e de+en ser lo m$s con)a+le posi+le a partir de las muestras disponi+les" la calidad de los an$lisis y la de)nici,n de los controles geol,gicos de la minerali-aci,n%

1%.1.

CLASIFICACION

Los principales sistemas de clasi)caci,n que se emplean *oy en el mundo se .undamentan en la con)an-a geol,gica y en la (ia+ilidad econ,mica% Todos los esquemas de clasi)caci,n *acen uso del grado de con)a+ilidad o certidum+re como .actor discriminante entre las distintas clases" entre tanto ninguno de esos sistemas muestran claramente como calcular el error asociado con cada estimaci,n% 3n elemento que complica aun m$s el proceso de categori-aci,n

es la imposi+ilidad de cuanti)car el error cometido en la creaci,n del modelo geol,gico del yacimiento% !roducto de las di)cultades encontradas en cuanti)car el error de estimaci,n" los sistemas de clasi)caci,n se apoyan m$s en aspectos cualitati(os que en medidas reales de la dispersi,n de los (alores o+tenidos% Dado este elemento de su+2eti(idad es que se introduce en la mayoría de los sistemas de clasi)caci,n el concepto de persona competente &(er c,digo SORC'% Los principales mtodos a tra(s de los cuales los recursos minerales pueden ser categori-ados se di(iden en B grupos0 &' Criterios tradicionales o cl$sicos" &B' Criterios geoestadísticos% 1%.1.1. METODOS TRADICIONALES DE CATEGORI'ACION

a' CONTIN3IDAD ;EOLO;ICA La clasi)caci,n de recursos y reser(as minerales depende en primer lugar de la comprensi,n de la gnesis del yacimiento y de la (aloraci,n de la continuidad geol,gica del (olumen minerali-ado% Aquí es muy importante esta+lecer la continuidad .ísica o geometría de la minerali-aci,n o de las estructuras controladoras% La continuidad .ísica o geomtrica no es .$cilmente cuanti)ca+le% !ara esta+lecer este tipo de continuidad es necesario interpretar los datos disponi+les y esta+lecer el modelo geol,gico del yacimiento so+re la +ase del conocimiento e6istente y la e6periencia pre(ia o+tenida en dep,sitos similares% +' DEN
c' INTER!OLACION CONTRA EFTRA!OLACION Los +loques cuyos (alores *an sido estimados por interpolaci,n o sea est$n locali-ados dentro de la red de muestreo son clasi)cados en categorías m$s con)a+les que los locali-ados m$s all$ de la 7ltima línea de po-os &e6trapolados'% La mayoría de los sistemas de clasi)caci,n e6ige no incluir +loques e6trapolados en la clase de recursos medidos% d' CON
1%.1.2. CRITERIOS GEOESTADISTICOS DE CATEGORI'ACION

 amamotto" @@ considera que los esquemas de clasi)caci,n de reser(as +asados en medidas reales de la dispersi,n son m$s con)a+les pues ree2an" so+re todo" la cantidad y la calidad de la in.ormaci,n empleada para e(aluar

las reser(as% Estos esquemas .ueron denominados genricamente clasi)caciones geoestadísticas pues se +asan en la (arian-a \riging% En este sentido" se recomienda la ;eoestadística como procedimiento ($lido y con)a+le en la mayoría de los sistemas de clasi)caci,n" con(irtindose en un est$ndar en la estimaci,n de recursos minerales% El c,digo propuesto por la ON3" por e2emplo" propone el uso de la ;eoestadística para clasi)car los recursos pues permite de .orma r$pida y sin am+ig_edad identi)car las categorías de recursos y reser(as minerales &3N4 ECE"@@W'% Algunos de los principales criterios geoestadísticos que *an sido empleados o propuestos para la clasi)caci,n de recursos se e6plican a continuaci,n% A' ALCANCE DEL 9ARIO;RA8A El (ariograma permite cuanti)car la continuidad o ni(el de correlaci,n entre las muestras que se locali-an en una -ona minerali-ada dada% El grado de esa correlaci,n *a sido .recuentemente utili-ado para clasi)car los recursos y reser(as% :roide(au6 &@KB' propuso J clases de clasi)caci,n0 4

#loques en el $rea muestreada u+icados dentro del radio de inuencia de)nido por el alcance del (ariograma% 4 #loques en el $rea muestreada u+icados m$s all$ del radio de inuencia de)nido por el alcance del (ariograma% 4 #loques dentro del yacimiento" u+icados a una distancia grande de los po-os &incluyendo los +loques e6trapolados'  Típicamente se *an empleado B en.oques para clasi)car los recursos usando el (ariograma% El primero se +asa en la su+di(isi,n ar+itraria del alcance o+ser(ado% E2emplo" todos los +loques estimados con un n7mero mínimo de muestras y u+icados dentro de un determinado radio de inuencia podrían ser clasi)cados como recursos medidos mientras que todos los +loques estimados con cierto n7mero mínimo de muestras y locali-ados m$s all$ del radio de inuencia serían clasi)cados como indicados% En el segundo en.oque las categorías de recursos est$n +asadas en los (alores de la meseta% !or e2emplo" los +loques comprendidos dentro de un alcance del (ariograma correspondiente a B/J del (alor de la meseta pueden ser clasi)cados como medidos" el resto son indicados% #' 9ARIAN]A \RI;IN; El 5riging permite o+tener" adem$s de la estimaci,n del (alor de un +loque" una indicaci,n de la precisi,n local a tra(s de la (arian-a

5riging &95'% Desde el inicio del desarrollo del \riging la 95 *a sido empleada para determinar los inter(alos de con)an-a de las estimaciones% !ara esto es necesario asumir que esta se a2usta a un modelo normal o lognormal%