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Evaluación de tecnologías hiperespectrales en la caracterización mineral de yacimientos para aplicaciones geometalúrgicas: Caso aplicado a Mina Florida, Distrito Minero Alhué, Región Metropolitana, Chile

Profesor guíadc.contributor.advisorTownley Callejas, Brian
Profesor guíadc.contributor.advisorOrtiz Cabrera, Julián
Autordc.contributor.authorHanna Castro, Valentina 
Profesor colaboradordc.contributor.otherDeckart, Katja
Profesor colaboradordc.contributor.otherVoisin Aravena, Leandro
Fecha ingresodc.date.accessioned2018-07-11T21:11:51Z
Fecha disponibledc.date.available2018-07-11T21:11:51Z
Fecha de publicacióndc.date.issued2017
Identificadordc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/149764
Nota generaldc.descriptionMagíster en Ciencias, Mención Geología. Geólogaes_ES
Resumendc.description.abstractEn el presente estudio se propone y evalúa el uso de una tecnología hiperespectral en el rango espectral SWIR como método cualitativo de detección mineral para su uso en la toma de decisiones durante el procesamiento metalúrgico. El objetivo es detectar y clasificar sulfuros y óxidos, que corresponden a especies relevantes para la recuperación de oro durante el procesamiento mineral en Mina Florida, Región Metropolitana. Por lo general, los óxidos y sulfuros se detectan mediante a la presencia de bandas de absorción características en el en el rango espectral VNIR y FIR respectivamente. Sin embargo, se propone que, en un contexto geológico local, la identificación de estas especies en el rango SWIR es posible utilizando los siguientes elementos: 1) toda la información espectral y no solo la presencia de bandas de absorción; 2) herramientas de discriminación espectral; y 3) Aprendizaje supervisado. En este estudio se utilizó la cámara hiperespectral SWIR3.0 de SPECIM para generar imágenes hiperespectrales en el rango infrarrojo de onda corta (SWIR) de testigos de sondajes de Mina Florida. Estos consisten principalmente en vetas de cuarzo polimetálicas (Au,Ag,Zn,Pb y Cu) hospedadas en una secuencia volcanoclástica con alteración hidrotermal propilítica. Las imágenes obtenidas, con un tamaño de pixel de 0,7 mm, se etiquetaron manualmente los minerales más abundantes del depósito utilizando la información espectral y el mapeo geológico. Se seleccionó un grupo representativo de imágenes para entrenamiento y otro para probar los algoritmos basados en aprendizaje supervisado. Los mejores resultados indican una correcta clasificación del 74% de los píxeles. Si bien los minerales mejor clasificados son aquellos que comúnmente se identifican en el rango SWIR, también se obtienen buenos resultados para algunas especies sulfuradas, tales como esfalerita, y oxidadas como hematita. Se propone que este método es un prototipo para una futura herramienta de detección que podría utilizarse a tiempo real para el monitoreo del material que ingresa a las plantas de procesamiento mineral. Se sugiere que este método puede ser semi-cuantitativo si se cuantifican los pixeles de una imagen y se complementa con otras técnicas analíticas.es_ES
Idiomadc.language.isoeses_ES
Publicadordc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Tipo de licenciadc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile*
Link a Licenciadc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Palabras clavesdc.subjectGeología - Chile - Región Metropolitana de Santiagoes_ES
Palabras clavesdc.subjectMina Florida (Chile)es_ES
Palabras clavesdc.subjectAnálisis espectrales_ES
Palabras clavesdc.subjectGeometalurgiaes_ES
Palabras clavesdc.subjectCaracterización minerales_ES
Títulodc.titleEvaluación de tecnologías hiperespectrales en la caracterización mineral de yacimientos para aplicaciones geometalúrgicas: Caso aplicado a Mina Florida, Distrito Minero Alhué, Región Metropolitana, Chilees_ES
Tipo de documentodc.typeTesises_ES
Catalogadoruchile.catalogadorgmmes_ES
Departamentouchile.departamentoDepartamento de Geologíaes_ES
Facultaduchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES


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