Caracterización geoquímica y mineralógica de alteraciones hidrotermales en pórfido cuprífero escondida
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2015Metadata
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Townley Callejas, Brian
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Caracterización geoquímica y mineralógica de alteraciones hidrotermales en pórfido cuprífero escondida
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Professor Advisor
Abstract
En la minería del cobre existen minerales de ganga que afectan la recuperación de la mena, disminuyendo la eficiencia del proceso extractivo, por lo que predecir la presencia de estos minerales es fundamental para formular una planificación minera que optimice la recuperación de la mena.
Con el objetivo de crear una herramienta que permita predecir la presencia de alteraciones hidrotermales a partir de datos geoquímicos, se caracteriza cada una de las zonas de alteración cruzando información de mapeo geológico, geoquímica y mineralogía Qemscan. Debido a que el método de disolución por agua regia fue utilizado en la obtención de la base de datos, se definen las zonas de alteración hidrotermal en función de la mineralogía que es capaz de disolver este ácido.
La metodología para la clasificación consta de la definición de centroides para cada alteración hidrotermal en un espacio definido por las concentraciones de elementos químicos, para luego calcular un grado de pertenencia a cada uno de las alteraciones predefinidas. De esta manera, el grupo de elementos que mejor discrimina entre alteraciones hidrotermales es Al-Mg-K-Ca-Na, logrando definir hasta 3 zonas de alteración en donde predominan algunos minerales como biotita, clorita y pirita.
La clasificación de los datos Qemscan indica que el modelo replica las razones de minerales que caracterizan las alteraciones, a pesar de que el mapeo no sea consistente con la mineralogía. Así, el modelo de clasificación tiene como aplicación directa ayudar al mapeo de alteraciones sugiriendo las clases e indicando los principales controles minerales. Además, es posible utilizar la correlación entre los porcentajes de clasificación y los grados de pertenencia para indicar si una muestra se encuentra mapeada correctamente según sus patrones geoquímicos.
El algoritmo utilizado puede ser implementado en trabajos futuros que incorporen el análisis de otras variables de interés con el objetivo de integrar la mayor cantidad de información valiosa para la planificación.
General note
Magíster en Ciencias, Mención Geología Geólogo
Identifier
URI: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/134307
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