caracterizaciÓn y validaciÓn de la base de dato … ginf3-p2.pdf · caracterizaciÓn y...

XII Congreso Cubano de Informática y Geociencias (GEOINFO) Base de Datos y Multimedia aplicadas a las Geociencias GINF3-P2

1 SEXTA CONVENCIÓN CUBANA DE CIENCIAS DE LA TIERRA, GEOCIENCIAS´2015

CARACTERIZACIÓN Y VALIDACIÓN DE LA BASE DE DATO DEL YACIMIENTO CAMARIOCA ESTE Eudis Antonio Perdomo Orellan, Yuslieni Cala Cardero Centro de Investigaciones del Níquel, Carretera Yagrumage Km 7, Moa Holguín, Cuba. [email protected], [email protected]

RESUMEN El presente trabajo tiene como objetivo caracterizar y validar la base de datos del Yacimiento Camarioca Este con la finalidad de descubrir y eliminar errores en los datos introducidos durante la construcción de la base de datos, así como detectar y tomar las acciones pertinentes ante el hallazgo de valores extremos que pudieran entorpecer futuros procesamiento de la base de datos. Se utilizó Microsoft Excel 2013, el software de gestión de base de datos Microsoft Access 2013, el programa estadístico Statgraphics Centurion XV. Mediante el uso del Lenguaje de Consulta Estructurado, conocido por sus siglas en inglés SQL (structured query language), se hicieron las principales consultas para descubrir valores duplicados, valores perdidos y falta de sincronización entre las tablas de la base de datos. Con técnicas estadísticas se construyeron los histogramas y cajas de bigotes para cada elemento químico, definiéndose los intervalos que pudieran contener valores atípicos desde una perspectiva univariable. También se emplearon técnicas bivariable mediante gráficos de dispersión, para mostrar los casos fuera del rango, los cuales pueden identificarse como puntos aislados. Todos los valores atípicos detectados se examinaron cuidadosamente con la ayuda de consultas realizadas a especialista del CEDINIQ, de la ECG y de Geominera de Oriente, completando de esta manera el análisis geoquímico de los datos. Las conclusiones obtenidas por ellos aclararon los aspectos que distinguen los casos atípicos del resto de las observaciones.

INTRODUCCIÓN Validar la base de datos con la finalidad de descubrir y eliminar errores en los datos introducidos durante la construcción de la base de datos, así como detectar y tomar las acciones pertinentes ante el hallazgo de valores extremos que pudieran afectar las siguientes fases del procesamiento de la base de datos. Del correcto resultado en la validación de los datos dependen las siguientes etapas del procesamiento de cualquier experimento Se utilizó Microsoft Excel 2013, el software de gestión de base de datos Microsoft Access 2013, los programas estadístico Statgraphics Centurion XV y Spad 5.6. Con el Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL) por sus siglas en inglés (structured query language) se hicieron las principales consultas para descubrir valores duplicados, falta de sincronización entre las tablas de la base de datos y los valores perdidos. Con técnicas estadísticas se construyeron los histogramas para cada variable, definiéndose los intervalos que pudieran contener valores atípicos desde una perspectiva univariante. Se evaluaron pares de variables mediante gráficos de dispersión, para mostrar los casos fuera del rango, los cuales pueden identificarse como puntos aislados. Se realizó una evaluación multivariante (más de dos variables), con la misma finalidad. Todos los valores atípicos detectados se examinaron cuidadosamente con la ayuda de consultas realizadas a especialista del CEDINIQ, de la ECG y de Geominera de Oriente. Las conclusiones obtenidas por ellos aclararon los aspectos que distinguen los casos atípicos del resto de las observaciones. Se realizó un estudio de normalidad a las variables Ni, Fe, Co, SiO2, MgO y Al2O3 por cada metro de profundidad y separado en 4 sectores divididos a partir del centro del yacimiento.



MATERIALES Y MÉTODOS La base de datos resultante del sondeo exploratorio de Camarioca Este, estaba en formato Access 2003 y contenía las siguientes tablas:

1. Base de Datos Registros de Pozos Ordinarios. BDGPO_ ce.

2. Base de Datos Registros de Pozos Agrupados. BDGPAG_ ce.

3. Bases de Datos Registros de Pozos Criollos. BDGPC_ ce.

4. Base de Datos de Susceptibilidad Magnética. BDGSM_ ce.

5. Base de Datos Catalogo de Coordenadas. BDGPPO_ ce.

6. Base de Datos Topográfica de Levantamiento. BDGLTOP_ ce.

El estudio se centró principalmente en la tabla BDGPO_ce que contiene los registros de pozos ordinarios de las perforaciones realizada en el yacimiento con los elementos útiles y nocivos, debido a que los pozos ordinarios son los de mayor número y los que muestran el mejor comportamiento geoquímico y físico del yacimiento.

La estructura de esta tabla y la descripción de cada campo se encuentran en el informe confeccionado por la empresa Geominera de Oriente (Gebsa, 2013). Esta tabla se entregó sin una clave principal (Ulrich Fuller & Cook, 2013) definida explícitamente, lo que provoca la introducción de errores como los datos duplicados al manipularla .Según la estructura de la tabla BDGPO_ce concebida y utilizada por Geominera y ECG, el identificador de cada muestra en un yacimiento es la combinación de la columna [POZOf] con [Hasta], o sea en la tabla solo debe existir un par único, más adelante se mostrara como se soluciona este problema.

Los programas utilizados fueron Microsoft Excel 2013 que brinda un fácil tratamiento de datos, un entorno muy intuitivo y es de dominio de todos los especialistas en el grupo ejecutor, además de Microsoft Access 2013 que es potente para consultas rápidas a bases de datos. Mediante los softwares Statgraphics Centurion XV y Spad 5.6 se acometió el estudio estadístico de la base de datos.

Métodos utilizados Se creó el identificador de cada muestra mediante la combinación de los campos [POZOf] y [Hasta], pero estos no estaban declarados en la base de datos entregada, la misma podía contener errores de identificadores duplicados, estos errores pueden presentarse de dos formas, la fila completamente duplicada con los mismos valores para todos los campos, o un identificador duplicado con valores distintos para los otros campos, véase un ejemplo hipotético en la Tabla Nº 1, 2. Para el caso 1, no existen complicaciones solo se elimina una de las ocurrencias, sin embargo para el caso 2 no es así, nótese que existen valores desiguales para el Ni, Fe y Co para una misma muestra, por lo que hay que discernir cuidadosamente cuál de las dos es la que está correcta o en última instancia eliminarla a ambas. Esto se hace mediante consulta con los geólogos especialistas y se complementa con análisis probabilísticos.



POZOf Hasta Litologia Roca Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Observac 175708 1,00 2 0 48,00 1,03 0,033 1,68 0,48 11,05 Compacto, algo plástico,

húmedo, con manchas de óxido e hidróxido de Fe.

175708 1,00 2 0 48,00 1,03 0,033 1,68 0,48 11,05 Compacto, algo plástico, húmedo, con manchas de óxido e hidróxido de Fe.

Tabla 1 Muestra duplicada con todos los campos iguales

POZOf Hasta Litologia Roca Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Observac 175719 1,00 1 0 44,60 0,51 0,02 2,01 0,41 16,84 Semiarcilloso, con manchas

de óxido e hidróxido de Fe, semiredondeados, hasta 10mm, ocupan el 20% en el ocre.

175719 1,00 1 0 40,60 0,72 0,03 2,01 0,41 16,84 Semiarcilloso, con manchas de óxido e hidróxido de Fe, semiredondeados, hasta 10mm, ocupan el 20% en el ocre.

Tabla 2 Muestra duplicada para valores diferentes en algunos campos

Para declarar la clave principal, primeramente se ejecutó la Consulta Nº 1 para mostrar los valores duplicados. Se estableció la combinación de estas dos columnas como clave principal de la tabla, este procedimiento se detalla en (Ulrich Fuller & Cook, 2013).

SELECT BDGPO_ce.POZOf, BDGPO_ce.Hasta, Count(BDGPO_ce.Hasta)AS CuentaDeHasta FROM BDGPO_ce GROUP BY BDGPO_ce.POZOf, BDGPO_ce.Hasta HAVING (((Count (BDGPO_ce.Hasta))>1));

Consulta 1 Detección de duplicados en la tabla BDGPO_ce

Luego se comprobó que la información existente entre las tablas Registros de Pozos Ordinarios BDGPO_ ce y Catálogo de Coordenadas BDGPPO_ ce fueran coincidente, que no existiera algún pozo en BDGPPO_ ce con estado perforado que no se encontrara en BDGPO_ ce. Para ello nos auxiliamos de la Consulta 2 Sincronización entre las tablas BDGPPO_ce y PDGPO_ce:

SELECT BDGPPO_ce.POZOf FROM BDGPPO_ce LEFT JOIN BDGPO_ce ON BDGPPO_ce.[POZOf] =BDGPO_ce.[POZOf] WHERE (((BDGPO_ce.POZOf) Is Null));

Consulta 2 Sincronización entre las tablas BDGPPO_ce y PDGPO_ce

Para los análisis multivariante se creó una nueva columna que consistía en la unión de los dos campos anteriormente definidos como clave principal. El formato es el siguiente, pozo guión bajo hasta, [POZOf]_[Hasta]. Véase el ejemplo de la Tabla Nº 3.



Identificador POZOf Hasta Litologia Roca Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Observac

175708_1 175708 1,00 2 0 48,00 1,03 0,033 1,68 0,48 11,05 Compacto, algo plástico, húmedo, con manchas de óxido e hidróxido de Fe.

175708_2 175708 2,00 2 0 49,20 1,04 0,009 1,84 0,41 9,85 Compacto, algo plástico, húmedo, con manchas de óxido e hidróxido de Fe.

175708_3 175708 3,00 3 0 46,70 0,96 0,14 1,68 0,27 12 Compacto, semiplástico, estructura definida, con manchas de óxido e hidróxido de Fe, Mn también en vetillas.

Tabla 3 Creación del identificador

Análisis Estadístico y Geoquímico El estudio estadístico y geoquímico del yacimiento se ejecutó en paralelo, ya que cada resultado obtenido mediante estas técnicas fue interpretado y descrito por especialistas en geología. La valoración de estos casos se apoyó en parte, en los rangos típicos de composición química de la corteza de meteorización, Tabla Nº 4 donada en consulta personal con Waldo Lavaut Copa. El estudio geoquímico se le realizo a las litologías que mostraron incongruencias durante el análisis, para ello se filtraron todas las litologías y los contenidos de Fe, Ni, SiO2, Al2O3.

Litología Fe Ni Co SiO2 Al2O3 MgO

UTRAMAFITAS

OICP ( 1 ) [35; 80] [0.3; 0.7] [0.010; 0.1] [0.5; 2.5] [10; 2] [0.25; 1.5]

OI ( 2 ) [38; 7] [0.5; 1.30] [0.03; 0.15] [2.5; 3.5] [6; 12] [0.5; 3]

OEF ( 3 ) [40; 6] [0.8; 2.5] [0.07; 0.5] [2.5; 10] [5; 1] [0.85; 5]

OEI ( 4 ) [18; 4] [0.4; 3.5] [0.025; 0.1] [10; 3] [3; 1] [7.5; 25]

RML ( 5 ) [8; 18] [0.35; 3] [0.015; 0.05] [30; 37.5] [1.5; 5] [22; 35]

RMA ( 6 ) [4; 8] [0.22; 2.5] [0.008; 0.05] [37.5; 40] [0.5; 3] [25; 4]

Mafitas

CM ( 7 ) [0; 4] [0; 1] [0.005; 0.5] [1.5; 60] [20; 6] [0.3; 5]

RG ( 87 ) [0; 4] [0; 0.22] [0; 0.005] [40; 7] [3; 3] [5; 15]

Tabla 4 Rangos típicos de composición química de la corteza de la corteza de meteorización

Métodos univariado de los valores extremos por variables Primeramente se realizó un estudio descriptivo del yacimiento. Para ello se realizó un resumen estadístico de las 6 variables principales (Fe, Ni, Co, SiO2, Al2O3, MgO), donde se obtuvo la siguiente información para cada variable:

Recuento Promedio Mediana Moda Desviación Estándar Coeficiente de Variación Mínimo Máximo Rango

Luego se construyeron los histogramas y gráficos de caja y bigotes (StatPoint, Inc, 2006), para identificar los posibles valores atípicos. La construcción de los intervalos para los histogramas primeramente se realizó automáticamente por la regla de Sturges (Sturges, 1926) que se basa en la fórmula donde N es el tamaño de la muestra el número de intervalos a obtener. Luego de analizar el gráfico se decidió disminuir los intervalos y agruparlos de forma tal que los valores



extremos tanto bajos como altos sobresaltaran a simple vista. Los grupos de valores extremos obtenidos fueron analizados y descritos debidamente.

Métodos bivariado de los valores extremos por variables Para la evaluación de dos variables a la vez se utilizaron los gráficos de dispersión (StatPoint, Inc, 2006). Las muestras que caigan visiblemente fuera del rango del resto de las observaciones pueden identificarse como puntos aislados en el gráfico (Hair, Anderson, Tatham, & Black, 1999). Se crearon los gráficos de la variable Ni contra Fe, Al2O3 y el Fe contra SiO2, Al2O3. Las muestras aisladas fueron marcadas para su valoración.

Métodos para analizar las distribuciones probabilísticas en el perfil Para analizar el comportamiento probabilístico de las variables Ni, Fe, Co, SiO2, MgO, Al2O3 se dividió el yacimiento en cuatro secciones (Gráfico 1), y para cada uno se ejecutó una prueba de normalidad metro a metro. Para determinar la pertenencia de cada muestra a una de las cuatro secciones se programó con una rutina sobre el lenguaje C++ del Visual Studio 2012. Los metros de profundidad de cada muestra se obtienen respecto a la distancia que se encuentran de la boca del pozo y como punto de referencia se eligió el centro geométrico del yacimiento (CY). En la base de datos se agregó un campo que contiene la dirección respecto al CY, de forma tal que a cada fila le corresponde un valor en ese campo. La nomenclatura para cada una de los cuatro sectores se puede apreciar en el Gráfico 1.

702,8 703,8 704,8 705,8 706,8(X 1000,0)

215

215,4

215,8

216,2

216,6

217

217,4(X 1000,0)

Ubicación1234

Gráfico 1 División del yacimiento CE

Se realizaron pruebas de bondad de ajustes a las variables, cada prueba se efectuó para uno de los sectores definido y para cada intervalo de un metro muestreado en los sondeos de exploración, o sea, se comprobó la normalidad metro a metro en cada sector correspondiente a una de las 4 secciones.

A continuación se muestran dos de las pruebas realizadas con sus respectivos parámetros.

1

23

4



Ajuste de Datos No Censurados - CE.Ni (CE.Hasta >= 0 & CE.Hasta < 1,5 & Ubicación = 1) Datos/Variable: CE.Ni Selección de la Variable: CE.Hasta >= 0 & CE.Hasta < 1,5 & Ubicación = 1

Ajuste de Datos No Censurados - CE.Ni (CE.Hasta >= 1,5 & CE.Hasta < 2,5 & Ubicación = 1)Datos/Variable: CE.Ni Selección de la Variable: CE.Hasta >= 1,5 & CE.Hasta < 2,5 & Ubicación = 1

Ilustración 1 Reporte del Statgraphics. Operaciones realizadas en las pruebas de bondad de ajuste.

Las pruebas estadísticas realizadas para comprobar la normalidad fueron cuatros. Con ellas se determina si las variables de interés pueden modelarse adecuadamente con una distribución normal.

Chi-Cuadrado Estadístico W de Shapiro-Wilk Valor-Z para asimetría Valor-Z para curtosis

La prueba de Chi-cuadrada divide el rango de las variables en un número determinado de clases igualmente probables y compara el número de observaciones en cada clase con el número esperado de observaciones. La prueba de Shapiro-Wilk está basada en la comparación de los cuartiles de la distribución normal ajustada a los datos. La prueba de sesgo estandarizado busca falta de simetría en los datos. La prueba de curtosis estandarizada busca si la forma de la distribución es más plana o picuda que la distribución normal (Mood y Graybill, 1969).

El software Statgraphics Centurion XV muestra el valor del estadístico para cada prueba y el valor-P. Este último se compara con el valor de significación α = 0,05. Si el valor más pequeño obtenido es menor que α se puede rechazar la hipótesis de que la variable de interés proviene de una distribución normal con 95% de confianza.

El análisis resultó voluminoso teniendo en cuenta que se realiza el ajuste para cuatro direcciones y para cada intervalo del yacimiento. Este volumen de información se resumió realizando un conteo de la aceptación o no de la hipótesis nula en la prueba de bondad de ajuste a la normalidad, la cual propone el ajuste de los datos a esa distribución contra la alternativa de que no ajustan.

ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS Resultado en la estructura de los datos La tabla Registros de Pozos Ordinarios, BDGPO_ ce no presentó valores duplicados para ninguno de las dos variantes expuestas en el acápite anterior. Se cambió el diseño de la tabla enmarcando como clave principal la combinación de las columnas [POZOf] y [Hasta].

Después que se construyó el identificador explicado en el acápite de los materiales y se exportó a un fichero con formato Excel el cual será utilizado en las siguientes fases de procesamiento.

Se revisaron los datos en busca de valores perdidos, en la Tabla Nº 5 se muestra el total de valores perdidos para las principales variables. El caso de más interés son los dos valores perdidos del hierro, el níquel y el cobalto. Al revisar las observaciones descritas en la base de datos sobre estas muestras se comprobó que lo más probable fue que el material no se recuperó durante la perforación debido al arrastre del mineral producido por el agua en el interior del pozo Tabla Nº 6. Estas muestras serán descartadas de posteriores análisis.



Variable Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Existen 51205 51205 51205 29860 29860 29860 Perdidas 2 2 2 21346 21346 21346 Tabla 5 Total de valores perdidos

POZOf Desde Hasta Longitud Litología Fria Fe Ni Co Observac

206205 9,00 11,00 2,00 9 No recupero

206384 22,30 25,30 3,00 26,3 No recuperoTabla 6 Valores perdidos para el hierro

Resultado del análisis estadístico y geoquímico

Resultado del estudio univariado De la exploración estadística básica de los datos obtuvimos los siguientes resultados:

Resumen Estadístico Fe

Recuento 51205,00

Promedio 37,77

Mediana 44,80

Moda 47,80

Desviación Estándar 14,80

Coeficiente de Variación 0,39

Mínimo 1,00

Máximo 56,50

Cuartil Inferior 33,70

Curtosis Estandarizada 5,16

Gráfico 2 Histograma del Hierro

El valor mínimo observado en el hierro es de 1,00 para dos muestras asociadas a la litología 6. En el histograma 2 se muestran los valores extremos del Fe entre 54.47 y 56.5 % para solo 10 muestras. Estos valores se asocian a las litologías 1, 2 y 3 como se observa en la Tabla 7, donde normalmente existen concentraciones elevadas de Fe, no obstante no se deja de prestarle atención a ese comportamiento.

POZOf Hasta Litología Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 AREA Observac 195804 3,00 3 56,50 1,41 0,076 530,32

195805 2,00 2 56,50 1,12 0,185 550,09

196318 1,00 1 56,10 0,55 0,01 565,16

206373‐2

1,00 2 55,80 1,03 0,06 1,91 0,33 8,02 545,37 Plástico, blando, con mineralización de óxidos e hidróxidos de Fe

186162 8,00 3 55,20 1,19 0,147 573,75

186074 5,00 2 55,10 0,79 0,141 540,21



POZOf Hasta Litología Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 AREA Observac 206348‐2

3,00 2 54,90 0,93 0,021 2,07 0,63 7,16 545,31 Arcilloso, semiplástico, óxidos e hidróxidos de Fe.

186376‐2

5,00 2 54,70 0,66 0,103 1,14 0,43 8,38 538,73 Tonalidades rojas, intercalaciones amarillas y verdosas, semiarcilloso, óxidos e hidróxidos de Fe, manchas negras de Mn.

196157‐2

1,00 2 54,70 1 0,019 2,09 0,54 7,25 572,43 Arcilloso, semiplástico, con óxido e hidróxido de Fe.

216368‐2

3,00 2 54,60 0,55 0,038 1,27 0,28 9,48 531,77 Material semipastoso.

Tabla 7 Valores extremo altos para el Fe

Resumen Estadístico Ni

Recuento 51205

Promedio 0,968503

Mediana 0,97

Moda 0,91


Coeficiente de Variación 42,49%

Mínimo 0,01

Máximo 3,14



Gráfico 3 Histograma del Ni

Para el níquel se analizaron los valores extremos como se manifiestan en el histograma 3 para el intervalo más bajo (0 – 0.064) y el más alto (2.86 -.3.14). Las concentraciones muy bajas de níquel se observan en la litología 6 como se refleja en la Tabla 8, están asociada a la roca originaria como gabros o plagioclasitas como se observan en las observaciones del geólogo, disminuyendo las concentraciones de níquel y de magnesio. Es importante destacar que los rangos típicos del Ni están entre 0.22 y 2.5 %.

No POZOf Hasta Litología Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Cr2O3 Observac

1. 186255 15,00 6 2,00 0,01 0,008

2. 216372 22,70 6 2,60 0,01 0,001 Plagioclasitas 3. 216372 24,00 6 3,40 0,01 0,001

4. 216372 21,00 6 3,90 0,01 0,001

5. 216372 21,30 6 3,90 0,02 0,001



No POZOf Hasta Litología Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Cr2O3 Observac

6. 216145 27,00 6 2,40 0,02 0,001 Plagioclasitas 7. 216145 26,00 6 1,90 0,02 0,001 Plagioclasitas 8. 216372 20,00 6 4,70 0,02 0,001

9. 235778 10,20 6 5,70 0,03 0,005

10. 216116‐1

22,80 6 2,50 0,03 0,005 42,91 8,68 26,44 Manchas de oxidaciones de Fe.

11. 175954 20,00 6 8,80 0,03 0,007

12. 196311 22,00 6 1,00 0,03 0,005 Plagioclasitas 13. 196311 21,00 6 1,50 0,03 0,005 Plagioclasitas 14. 196311 20,00 6 2,80 0,03 0,01

15. 196311 17,00 6 2,90 0,03 0,005

16. 216145 25,00 6 2,60 0,03 0,001

17. 206179 5,00 6 5,60 0,03 0,038 10,98 0,44 51,09 OISP, frgmtos de sílice. Tabla 8 Valores extremo bajos del Ni

Para los valores del intervalo entre 2.86 y 3.14 de níquel, estas concentraciones aparecen en la serpentinita lixiviada, agrietada y desintegrada como se muestra en la Tabla 9 a excepción de la última muestra que corresponde a los ocres estructurales finales. Esto contenidos están en rangos típicos con respecto a su litología.

POZOf Hasta Litología Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Cr2O3 Observac

205834 10,00 5 12,10 3,14 0,031 175916 21,00 5 20,80 3,08 0,037 176081 9,00 5 18,70 3,04 0,036 205835 11,00 5 12,10 3,02 0,019 175916 20,00 5 16,70 2,98 0,03 176081 10,00 5 14,60 2,98 0,027 175916 17,00 5 20,10 2,96 0,032 176081 10,50 5 16,80 2,94 0,036 176081 8,00 5 20,10 2,94 0,03 195801 9,00 5 18,70 2,9 0,037 205835 10,00 5 9,50 2,88 0,053 185746 6,00 4 30,90 2,86 0,09 Tabla 9 Valores extremos alto para el Níquel



Resumen Estadístico para Co

Recuento 51205

Promedio 0,0989105

Mediana 0,092

Moda 0,012



Mínimo 0,001

Máximo 0,79



Gráfico 4 Histograma del Co

Para el cobalto se analiza el intervalo entre 0.61y 0.84 que se muestra en el Histograma 4 solo para 14 muestras. Estos valores se reflejan en el ocre estructural final como se muestra en la Tabla 10, donde normalmente tiende a concentrarse este elemento, el cual se le debe prestar atención en estudios mineralógicos en esta parte del perfil.

POZOf Hasta Litología Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Cr2O3 Observac 195868 4,00 3 47,30 0,8 0,79

235261 7,00 3 41,80 1,21 0,741 2,29 0,49 12,34 Oxidaciones de Fe y Mn. 196311 11,00 3 36,70 0,81 0,73

196229 8,00 3 41,50 1,14 0,71

205779 3,00 3 48,30 1,23 0,698185936‐2 7,00 3 45,70 0,91 0,681 2,51 0,78 10,69 3,63 Estructura definida, arcilloso,

concentrado de óxido e hidróxido de Fe y Mn, serpentinita lixiviada en el ocre

206213 9,60 3 43,80 0,73 0,663205866 2,00 3 49,20 1,53 0,66

195838 5,00 3 44,90 0,91 0,635176259‐2 4,00 3 44,70 1,25 0,633 2,03 0,51 9,43 2,65 Estructuras muy bien definidas,

capas, bandas, nidos, manchas de Mn, mezclados con vetas de óxidos e hidróxidos de Fe, semiplástico y semicompacto.

216145 4,00 3 40,90 0,89 0,63

196283 3,00 3 49,30 0,87 0,627206236 9,00 3 38,80 1,17 0,623196362 4,00 3 48,60 0,88 0,61Tabla 10 Valores extremo altos de Co



Resumen Estadístico para SiO2

Recuento 29860

Promedio 8,54953

Mediana 3,68

Moda 2,19



Mínimo 0,64

Máximo 49,55



Gráfico 5 Histograma del SiO2

En el Histograma 5 se muestran tres rangos de comportamiento de la sílice, para analizar 57 muestras que se encuentran entre 43 y 50.5 % de sílice, valores que se consideran extremos. En la Tabla 11 se exponen las 17 muestras que cumplen con este intervalo, en este caso se encuentran en rango de concentración de sílice, se deben observar las altas concentraciones de aluminio en estas muestras, en su mayoría dado por la presencia de gabro.

POZOf Hasta Litología Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Cr2O3 Observac 196216‐2 15,00 6 5,60 0,39 0,015 49,55 29,69 3,02 0,51 Semiarcilloso, algo plástico, con

estructura definida, manchas de FeO y FeOH, Mn, serpentina, Si.

216119 28,00 6 5,40 0,13 0,013 48,13 10,96 15,56 Serpfta, querolita, Gb y serp alterada.

216119 29,00 6 5,00 0,1 0,005 47,1 10,51 15,06 Textura masiva, alterada, granulometría media con manchas de óxido e hidróxido de Fe y Mn.

186148‐2 9,00 6 4,30 0,87 0,014 46,6 6,35 25,5 0,24 Se observa material blanco lechoso ocupando la mayoría del intervalo, ligado al gabro que disminuyó su volumen al igual que el Mn.

216119 26,50 5 10,90 0,49 0,021 46,36 11,19 12,26 Con óxido e hidróxido de Fe y Mn, serpfta, querolita, Gb y serp alterada.

206184 21,00 6 9,40 0,1 0,009 46,25 11,98 10,54 Oxidaciones de Fe y Mn. Textura masiva.

216118‐1 30,00 6 6,00 0,11 0,007 46,23 14,75 7,64 Frgmtos de SiO2,con oxidaciones de Fe y Mn

216117 25,00 6 3,80 0,07 0,006 45,95 7,89 28,23 Mineralización de Cr. 186166‐2 11,00 6 7,60 0,36 0,012 45,92 22,56 6,33 0,37 Estructura algo definida,

tonalidades rojas, corteza por gabro, Mn, sílice, minerales serpentiníticos.



POZOf Hasta Litología Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Cr2O3 Observac 216371‐2 15,00 6 6,70 0,13 0,007 45,87 9,23 22,65 0,19 Estructura bien definida, óxidos e

hidróxidos de Fe, Mn, serpentinita desintegrada en forma de polvo, gabro que ocupa un 80% de la masa ocrosa.

216117 27,00 6 3,70 0,07 0,007 45,66 7,94 27,87 Mineralización de Cr. 216117 24,00 6 4,00 0,07 0,006 45,5 7,92 28,12 Mineralización de Cr. 216174 20,00 6 4,80 0,1 0,008 45,21 8,5 26,38 Manchas negras y verdosas,

fragmentos de gabroides duro. 216118‐1 28,00 6 6,60 0,47 0,009 45,06 8,48 20,98 Fragmtos de SiO2, brillo metálico.

216371‐2 14,00 6 5,90 0,14 0,007 45,05 9,44 24,47 0,16 Estructura bien definida, óxidos e hidróxidos de Fe, Mn, serpentinita desintegrada en forma de polvo, gabro que ocupa un 80% de la masa ocrosa.

206184 20,50 6 9,30 0,1 0,01 45,05 11,73 10,43 Plagioclasas, sílice. Tabla 11 Valores extremo alto de la SiO2

Resumen Estadístico para MgO

Recuento 29860

Promedio 4,88566

Mediana 1,1

Moda 0,61



Mínimo 0,06

Máximo 43,12



Gráfico 6 Histograma del MgO

En el Histograma 6 se observan los valores extremos del magnesio, con valores muy bajos entre 0 y 0.13 %, en este caso está dado por la presencia de corteza por gabro en los horizontes 1, 2 y 4 como se observa en la Tabla 12, aumentando considerablemente las concentraciones aluminio.

POZOf Hasta Desde Litología Roca Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Cr2O3 Observac 176233‐2 4,00 3,00 4 67 29,50 0,3 0,022 2,62 0,11 30,41 1,11 Ligeras vetas de óxidos de Fe,

semiplástico y semicompacto. 176351‐2 3,00 2,00 2 0 49,50 0,88 0,012 1,42 0,07 13,75 2,13 Semipastoso.



POZOf Hasta Desde Litología Roca Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Cr2O3 Observac 176353‐2 3,00 2,00 4 67 26,60 0,16 0,045 0,64 0,09 35,15 0,99 Abarca hasta un 20% en la masa

ocrosa, de hasta 3 mm de tamaño, arcilloso.

186241‐2 1,00 0,00 1 67 37,50 0,31 0,032 3,1 0,1 24,32 0,99 Alcanzan hasta un 10% en la masa ocrosa, de hasta 5 mm de tamaño, arcilloso, semiplástico.

186268‐2 2,00 1,00 1 67 40,10 0,27 0,016 1,07 0,1 23,38 1,18 Presencia de un 1% de perdigones en la masa ocrosa, semirredondeados y redondeados, semiarcilloso.

186286‐2 1,00 0,00 1 67 37,70 0,34 0,011 0,99 0,1 26,22 1,42 Presencia de un 3% de perdigones en la masa ocrosa, semirredondeados y redondeados, semiarcilloso.

Tabla 12 Valores extremos bajos en el MgO

Resumen Estadístico para Al2O3

Recuento 29860

Promedio 10,1445

Mediana 9,38

Moda 9,05



Mínimo 0,4

Máximo 54,36



Gráfico 7 Histograma del Al2O3

En el histograma 7 se reflejan los intervalos de las concentraciones de alúmina, como se puede apreciar hay 22 muestra que oscilan entre 42 y 54.36 %, estas se considera valores extremos en relación con la masa. En la tabla 13 se presentan las muestras que cumplen estas condiciones, como se observa las litologías 5 RML y la 6 RMA se ven afectadas por la presencia de mafitas, fragmentos de sílice, vetas de plagioclasas, litologías que proporcionan en su mayoría concentraciones elevadas de alúmina debido a la composición química de las mismas. Este fenómeno nos indica el tipo de roca de la cual se formaron la corteza laterítica.

POZOf Hasta Litología Roca Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Observac 196226‐2

3,00 5 67 19,70 0,22 0,113 0,99 0,06 44,04 Arcilloso, semiplástico, con estructura poco definida, FeO y FeOH, vetas de Mn.

206179 5,00 6 67 5,60 0,03 0,038 10,98 0,44 51,09 OISP, frgmtos de sílice. 206179 5,30 6 67 6,00 0,05 0,041 11,56 0,42 54,36 OISP, frgmtos de sílice. 206179 6,00 6 67 4,70 0,09 0,021 29,27 0,58 45,72 Vetas de Mn y plagioclasas 216109 6,00 5 67 8,20 0,18 0,022 28,09 0,26 42,3 Veta de plagioclasas



POZOf Hasta Litología Roca Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Observac 216117‐1

8,00 6 67 5,20 0,12 0,009 27,75 0,28 46,23 Oxidaciones de Fe.

216117‐1

9,00 6 67 5,40 0,1 0,009 27,77 0,28 46,59 Oxidaciones de Fe.

216117‐1

10,00 6 67 4,50 0,12 0,027 35,17 0,36 42,89 Vetas de plagioclasas y manchas de Mn.

216118‐1

9,00 6 67 3,30 0,1 0,017 36,69 0,37 42,28 Fragmento de SiO2. Oxidaciones de Fe y Mn

216119 6,50 6 67 2,70 0,1 0,02 32,43 0,32 43,1 corteza x Gb, pastoso con SiO2 216128 4,00 5 67 7,90 0,15 0,052 21,08 0,32 47,29 Fragmtos de sílice. 216128 8,00 5 67 7,00 0,23 0,028 32,46 0,33 42,18 Veta de Mn y oxidaciones de Fe,

plagioclasas. Fragmtos de sílice. 216128 10,00 5 67 7,10 0,24 0,029 32,8 0,33 42,12 Veta de Mn, plagioclasas. 216128 11,00 6 67 5,60 0,26 0,036 34,14 0,32 42,39 Veta de Mn, plagioclasas. 216381‐2

3,00 6 67 6,70 0,17 0,019 29,92 0,1 44,62 Material semiplástico, estructura definida, se observa bien la presencia de óxidos e hidróxidos de Fe.

216382‐2

1,00 5 67 19,00 0,08 0,003 5,56 0,2 43,86 Ocupan un 5% de la masa ocrosa, de hasta 3 mm de diámetro.

216382‐2

2,00 5 67 17,80 0,09 0,004 8,33 0,2 44,2 Material semipastoso.

216382‐2


216382‐2


216383‐2


216383‐2

5,00 5 67 14,40 0,11 0,007 18,31 0,1 42,83 Material semipastoso, estructura poco definida, óxidos e hidróxidos de Fe, Mn en manchas.

216383‐2

6,00 5 67 13,70 0,13 0,012 20,56 0,1 42,49 Material semipastoso, estructura poco definida, óxidos e hidróxidos de Fe, Mn en manchas y vetillas, gabro en vetillas.

Tabla 13 Valores extremos en el Al2O3

Resultado del estudio bivariado Luego de analizarse cada variable independientemente, se procedió a un estudio bivariado para determinar el comportamiento de dos variables en conjunto, valiéndonos para esto de los gráficos de dispersión y mostrando la litología de cada muestra mediante una leyenda. Aunque se analizaron todos los cruce de variables dos a dos, solo se muestran aquí los análisis que aportaron algo nuevo con respecto a la perspectiva univariante.

El Gráfico 8 refleja el comportamiento del Fe contra la SiO2. Estos dos elementos presentan una fuerte correlación (Tabla Nº 15) inversamente proporcional e inciden de forma directa en la distribución del Ni dentro del material laterítico. Al observarse la nube de puntos es de notar que existen dos muestras marcadamente alejadas de esta, veáse la Tabla 14. Se reflejan valores SiO2



muy bajos en correspondencia con la litilogía 6 (RMA), la que se caracteriza normalmente por concentracion altas de sílice y magnesio, bajas concentraciones hierro y alumnio, sin embargo las concentracione de alumino son altas con respecto a los rangos de concentración, debido a la presencia de mafitas.

Gráfico 8 Dispersión del Fe Vs SiO2

POZOf Hasta Litología Roca Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Observac 206179 5,00 6 67 5,60 0,03 0,038 10,98 0,44 51,09 OISP, frgmtos de sílice.

206179 5,30 6 67 6,00 0,05 0,041 11,56 0,42 54,36 OISP, frgmtos de sílice.Tabla 14 Valores atípicos del gráfico de dispersión Fe vs SiO2

En la Tabla 15 se muestran la matriz de correlación Pearson para las 6 variables más importantes. El primer valor es el coeficiente, el segundo que está entre paréntesis es el número de pares de datos para calcular cada coeficiente, nótese que entre las variables Ni, Fe y Co es 51205 y para las tres restantes es 39860 debido al gran número de datos perdidos existente para estas últimas.

Fe Ni Co SiO2 MgO Al2O3 Fe Ni 0,4120 (51205) Co 0,5553 0,3807 (51205) (51205) SiO2 -0,9704 -0,3430 -0,4782 (29860) (29860) (29860) MgO -0,8545 -0,3087 -0,4188 0,8674 (29860) (29860) (29860) (29860) Al2O3 0,0022 -0,2994 -0,0983 -0,1226 -0,4731 (29860) (29860) (29860) (29860) (29860) Tabla 15 Matriz de Correlaciones

En el Gráfico 1 también se observa la distribución de los pozos en el plano X, Y, y no se muestran errores, por lo que las coordenadas de los pozos no presentan problemas.



Análisis geoquímico y litológico de la bases de datos Existen 4859 muestras como litología 1, de ellas 2103 con valores superiores en las concentraciones de Níquel a 0.7, todas ellas fuera de rango véase la Tabla Nº 4. El análisis geoquímico resulto que 673 muestras no se corresponden con la litología 1 OICP, de ellas 558 se ajustan a la litología 2 OISP y 155 con la litología 3 OEF

El filtrado de la litología 4 OEF, en conjunto con el Ni y el Al se detectaron 15 muestras que no concuerdan con los OEF, sino con los OICP. Estas litologías que difieren de los análisis químicos es una evidencia firme de este fenómeno en las bases de datos, de alguna manera la base de dato debe de ser nuevamente validada en correspondencia con los resultados de los análisis químicos y la descripción del geólogo.

Resultado del estudio de las distribuciones El conteo se resume en la Tabla 16, la primera columna contiene las dos modalidades de ajuste (Si o No), las restantes cuatro columnas representan, las cuatro secciones, para cada una de las variables bajo estudio. En las celdas se plasman, a la izquierda, la cantidad de intervalos que corresponden, con la aceptación del ajuste en la fila “Si” y con los rechazos en la fila “No”; a la derecha, se tiene el porcentaje que representa la cantidad correspondiente del total de intervalos.

Si 1 4,17% 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00%

No 23 95,80% 20 100,00% 20 100,00% 15 100,00%

Si 0 0,00% 1 4,00% 1 4,00% 5 22,70%

No 26 100,00% 24 96,00% 24 96,00% 17 77,30%

Si 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00%

No 20 100,00% 15 100,00% 20 100,00% 14 100,00%

Si 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00%

No 16 100,00% 12 100,00% 17 100,00% 11 100,00%

Si 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00%

No 16 100,00% 10 100,00% 17 100,00% 12 100,00%

Si 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00%

No 16 100,00% 12 100,00% 18 100,00% 11 100,00%

Ni

1

# %

2

# %

3

# %

4

# %

Al2O3

Co

SiO2

MgO

Fe

Tabla 16 Resultado de las pruebas de ajuste a la normalidad

La Tabla 16 muestra que las variables en el yacimiento CE no se ajustan a la normalidad. Solo lo hacen con un porciento débil la variable Ni en la sección 1 y la variable Fe en la sección dos, tres y cuatro. Se infiere entonces que para modelar estos grandes grupos de muestra no se debe utilizar técnicas estadísticas que supongan la normalidad. En el Gráfico 9 se puede apreciar con más claridad lo ocurrido en las variables Ni y Fe.



Gráfico 9 Comportamiento probabilístico del Fe y el Ni

CONCLUSIONES

Se procesó los datos de la exploración del Camarioca Este con técnicas avanzadas de la estadística y se entrega en formato digital los resultados.

El estudio y validación de los datos no mostró errores, solo valores extremos que no afectan las siguientes etapas de la muestra tecnológica.

Se reafirma la falta de correspondencia de los análisis químicos con la descripción y la observación del geólogo.

BIBLIOGRAFÍA Gebsa. (2013). Memoria descriptiva de la base de datos de Camarioca Este. Moa: Empresa

Geominera Oriente. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1999). Análisis Multivariante.

Madrid: Printece Hall Iberia. StatPoint, Inc. (2006). Statgraphics Centurion XV Manual del usuario. Sturges, H. (1926). The choice of a class-interval. J. Amer. Statist. Assoc., 21, 65-66. Ulrich Fuller, L., & Cook, K. (2013). Microsoft Access 2013 for Dummles. New Jersey.

caracterizaciÓn y validaciÓn de la base de dato … ginf3-p2.pdf · caracterizaciÓn y...

Documents