Desarrollo de un indicador de mineralización de molibdeno basado en caracterización hiperespectral

Abstract

El molibdeno comúnmente se encuentra asociado con cobre en depósitos porfíricos, sin embargo, en ocasiones su continuidad espacial es baja, por ende, su estimación es compleja en los modelos de recursos tradicionales. Recientemente, ha aumentado el uso y relevancia del análisis hiperespectral, no tan solo en exploración, sino que también en el área de la geometalurgia, específicamente reconociendo el comportamiento de minerales de ganga en procesos aguas abajo y permitiendo la determinación de minerales valiosos a partir de la caracterización de minerales de ganga, utilizando para esto indicadores. En comparación con otros métodos de caracterización, la información hiperespectral presenta ventajas tales como: una alta velocidad de escaneo, gran objetividad en relación al registro geológico tradicional, carácter no destructivo y bajos a nulos requerimientos de preparación de muestras. El presente trabajo corresponde a un caso de estudio de un depósito tipo pórfido granodiorítico con una marcada mineralización de molibdeno, localizado en el norte de Chile (Proyecto Esperanza Sur, Antofagasta Minerals S.A.). En el estudio, se cuenta con información hiperespectral de diferentes zonas del depósito utilizando la tecnología del Hylogger-3, junto con información de análisis químico y análisis mineralógico tipo QEMSCAN, para generar un indicador que permite entregar probabilidades espaciales de mineralización de molibdeno asociado a los minerales de ganga identificados. La metodología, primeramente, evalúa la información mineralógica en términos de continuidad y correlación espacial con los datos químicos disponibles de molibdeno, a continuación, la información se discretiza y categoriza, definiendo umbrales de leyes de molibdeno para definir lo que se considera mineral o estéril, tercero, se asignan probabilidades utilizando el Teorema de Bayes, considerando las características de los minerales seleccionados y finalmente, se realiza una validación cruzada del modelo. Los resultados obtenidos agregan información a un 15.5% del total de muestras analizadas, en las que no se registra mineralización de molibdeno según la ley de corte establecida, pero que dadas las condiciones de los minerales estudiados, existe una alta probabilidad de que esta ocurra, conclusión obtenida a partir de la información misma del depósito, factor que podría atribuirse al efecto pepita. El indicador generado busca identificar y predecir la existencia y tendencia de la mineralización de molibdeno en el depósito, reduciendo la incertidumbre e incrementando el valor agregado del negocio minero.