Los errores mas comunes

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Los errores mas comunes

1. ¡No tener un plan de QA QC!

2. No aprovechar la tecnología

3. No garantizar la seguridad e integridad del base de datos

4. No evaluar los datos adecuadamente o en

“tiempo actual”

5. No saber de donde vienen las muestras

(2)

- solamente personas autorizadas pueden ingresar datos

- cualquier cambio esta registrado: quien y cuando

- el gerente del proyecto puede validar los datos digitales antes que están aceptados para la

base de datos definitiva del proyecto

- tablas Excel son fácilmente modificables, no están diseñadas para proteger información

Un sistema de captura digital ayuda a

garantizar la integridad de los datos

(3)

Los errores mas comunes

1. ¡No tener un plan de QA QC!

2. No aprovechar la tecnología

3. No garantizar la seguridad e integridad de las muestras y el base de datos

4. No evaluar los datos adecuadamente o en

“tiempo actual”

5. No saber de donde vienen las muestras

(4)

¡No hay que esperar hasta el final del programa para realizar los análisis de

las muestras de control!

(5)

0.80 0.90 1.00 1.10 1.20

12540 12640 12840 13040 13240 13440 21640 21840 22030 22230 22430 637580 637780 668740 668940 669180 669340 670080 670240 681080 681280 681480 681680 681840 684040 684241 684540 684763 684880 715140 715340 753080 753280 753480 753740 753940 754140 754440 754640 754840 756040 756240 756441 756640 756840

Au (ppm)

Assay Results, Standard B: OxG38, 1.031 gpt Au

Au assay, Standard B, ALS Chemex mean mean +2 std dev mean -2 std dev2

¡Algo paso! ¿Fue detectado a

tiempo?

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0.80 0.90 1.00 1.10 1.20

12540 12640 12840 13040 13240 13440 21640 21840 22030 22230 22430 637580 637780 668740 668940 669180 669340 670080 670240 681080 681280 681480 681680 681840 684040 684241 684540 684763 684880 715140 715340 753080 753280 753480 753740 753940 754140 754440 754640 754840 756040 756240 756441 756640 756840

Au (ppm)

Assay Results, Standard B: OxG38, 1.031 gpt Au

Au assay, Standard B, ALS Chemex mean mean +2 std dev mean -2 std dev2

A partir de este momento hay un problema con los ensayes

Si no fue detectado hasta el final del

programa, sera necesario re-analizar muchos barrenos

(7)

Error común: Realizar los análisis a tiempo pero no realizar una evaluación de los

datos adecuada.

(8)

Una evaluación sencilla puede

engañar.

(9)

y = 0.9561x - 0.004 R² = 0.9011

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00

Scatter plot, Lab A vs Lab B

Duplicate vs Original Linear (Duplicate vs Original) Mean Lab A = 0.298

Mean Lab B = 0.281 Delta = -5.7%

Scatterplots son un buen inicio………

pero no son

suficientes

(10)

Scatterplots no son suficientes

¡Scatterplots no son suficientes!

Repito:

(11)

y = 0.9561x - 0.004 R² = 0.9011

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00

Scatter plot, Lab A vs Lab B

Duplicate vs Original Linear (Duplicate vs Original) Mean Lab A = 0.298

Mean Lab B = 0.281 Delta = -5.7%

No se ve tan mal………

Hay una relacion linear,

la diferencia entre los promedios es menor de 6 porciento

La empresa minera

pensaba que todo

estaba bien

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y = 0.9561x - 0.004 R² = 0.9011

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00

Scatter plot, Lab A vs Lab B

Duplicate vs Original Linear (Duplicate vs Original) Mean Lab A = 0.298

Mean Lab B = 0.281 Delta = -5.7%

Pero estaban viendo los datos de una manera

inadecuada

(13)

0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Absolute relative difference, TCu assay, %

Percentile Rank

Percentile Rank Plot, absolute relative differences, Cu assays, Lab A and Lab B, duplicate core splits (for sample pairs with mean > 3x detection

limit of 0.01%)

T Cu Soluble Cu

Estos son los mismos datos, en otra forma.

Nos indican que hay

razones para cuestionar la

calidad de los ensayes

(14)

0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Absolute relative difference, TCu assay, %

Percentile Rank

Percentile Rank Plot, absolute relative differences, Cu assays, Lab A and Lab B, duplicate core splits (for sample pairs with mean > 3x detection

limit of 0.01%)

T Cu Soluble Cu

90th percentile, 43% diferencia relativa absoluta.

¿Que significa?

(15)

0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Absolute relative difference, TCu assay, %

Percentile Rank

Percentile Rank Plot, absolute relative differences, Cu assays, Lab A and Lab B, duplicate core splits (for sample pairs with mean > 3x detection

limit of 0.01%)

T Cu Soluble Cu

10 % de los ensayes van a

variar por 43% o mas

(16)

-100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00

% diferencia ensaye de Cu, Lab A vs Lab B

promedio % Cu, pareja de duplicados

% diferencia relativa por %Cu promedio

% rel diff

Estos son los mismos datos

vistos en otra forma

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-100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00

% diferencia ensaye de Cu, Lab A vs Lab B

promedio % Cu, pareja de duplicados

% diferencia relativa por %Cu promedio

% rel diff

Estos son los mismos datos

vistos en otra forma

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-100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00

% diferencia ensaye de Cu, Lab A vs Lab B

promedio % Cu, pareja de duplicados

% diferencia relativa por %Cu promedio

% rel diff

Lab A: 0.20 % Cu Lab B: 0.24% Cu Avg: 0.22 % Cu Rel Diff: 20%

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-100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00

% diferencia ensaye de Cu, Lab A vs Lab B

promedio % Cu, pareja de duplicados

% diferencia relativa por %Cu promedio

% rel diff

Lab A: 0.53 % Cu Lab B: 0.75% Cu Avg: 0.64 % Cu Rel Diff: 40%

(20)

Los laboratorios no pueden replicar los ensayes de Cu

¿Que significa?

¡No sabemos! Hay que

investigar.

(21)

Pero sabemos que no podemos asumir que los laboratorios

den resultados equivalentes

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Los errores mas comunes

1. ¡No tener un plan de QA QC!

2. No aprovechar la tecnología

3. No garantizar la seguridad e integridad de las muestras y el base de datos

4. No evaluar los datos adecuadamente o en

“tiempo actual”

5. No saber de donde vienen las muestras

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Los errores mas comunes

5. No saber de donde vienen las muestras

No realizar levantamientos (downhole surveys) durante la barrenación

No calibrar los instrumentos

No marcar los puntos de rompimiento

(24)

Al inicio hay que orientar y nivelar la máquina con

precisión.

(25)

y revisar la orientación después de poner el ademe.

(26)

Confía en mi Ivan, te digo que si, son 50

grados…

(27)

Para exploración preliminar, esto puede ser suficiente.

(28)

Pero para estimar recursos, downhole surveys son importantes.

¡No hay que esperar hasta el final para realizarlos!

(29)

Se realizan durante la barrenación

Silver State Surveys, gyroscopic

(30)

… o con esto

Reflex

(31)

Pero esta lectura no

tiene validez…

(32)

Si no hicieron una

calibración antes

(33)

No nos ayuda mucho saber la

orientación exacta del barreno si no

sabemos donde esta ubicado el barreno

(34)

El QP no certifica tu reserva y el banco no te presta dinero si dices “con mi navegador Garmin levanté la ubicación

de los barrenos…”

(35)

No conozco ningún proyecto que llegó a la construcción en el cual los topógrafos

no tuvieron que levantar los mismos puntos múltiples veces en un periodo de

5 hasta 10 años

Carlin, Nevada

(36)

imprescindible dejar

monumentos que un topógrafo

pueda ubicar en

el futuro

(37)

¡Esto no se hace!

Malo – no dejaron nada para

marcar el punto de rompimiento y

no será fácil de encontrar

(38)

¡O esto!

Malo – no dejaron ningún monumento permanente y la ubicación del barreno

será desconocida en el futuro

(39)

Esto es un monumento que un

topógrafo

quiere ver

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Diez años después de la

barrenación un topógrafo

puede levantar coordenadas

de este

barreno

(41)

o estos

(42)

El objetivo de la barrenación es sacar muestras del subsuelo para su estudio geológico y

geoquímico (ensayes).

Si los datos no son confiables, malgastamos el dinero en obtenerlos.

Comentarios finales

(43)

El diseño y administración de un programa de barrenación debe incluir prácticas de QA QC para minimizar errores y proveer datos

confiables.

(44)

Cuesta menos dinero usar buenas practicas de QA QC desde el inicio que corregir deficiencias

despues.

(45)

Gracias a todos por su atención.

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