Cuantificación elemental en concentrados de cobre por espectroscopía de plasma inducida por láser (LIBS) y métodos multivariados.

Abstract

El precio comercial y los impuestos a las exportaciones de concentrados de cobre dependen de la composición de elementos valiosos como Cu, Ag y Mo que aumentan el precio y los elementos de penalización como As y Pb que lo reducen. La cuantificación multielemental de estos elementos en un amplio rango de concentraciones, que abarca desde las partes por millón (mg·kg-1) hasta porcentajes (%) se determinó mediante laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS). Los factores como fluctuaciones de señal, efectos de matriz y auto-absorción disminuyen la efectividad de la técnica. Para hacer frente estos problemas, en este trabajo de tesis se propuso diferentes configuraciones experimentales y procesamiento de datos. Los arreglos experimentales involucran dos fuentes de excitación de longitud de onda de láser diferentes (266 y 532 nm), arreglos ópticos de recolección, atmósferas circundantes (aire ambiente y argón) y detectores (CCD e ICCD). La cuantificación de Cu, Ag, Mo y As se ha evaluado utilizando un "método juicioso de procesamiento de datos" que consiste en normalización espectral con estándar interno (ISSN), selección de longitudes de onda correlacionadas linealmente (LCW) y división de datos estratificados para los modelos Partial Least Square (PLS) y Artificial Neural Network (ANN) con Bayesian Regularization Back Propagation (BR-BP). La eficacia de este método propuesto se comparó utilizando datos de líneas espectrales de conocimiento previo (PKSL) con los modelos anteriores. El enfoque LCW para ANN con BR-BP obtuvo un 33% menos de error relativo de predicción (REP %) que PKSL para ANN con BR-BP y se encontró una tendencia similar en el caso de PLS. Un especial setup experimental LIBS fue usado para la determinación de As a bajos niveles (orden de mg·kg-1) en minerales de cobre. Los desafíos asociados con las líneas As como la menor intensidad relativa y la interferencia con las líneas de la matriz se abordaron en condiciones de ablación usando atmósfera controlada de argón (Ar) y resolviendo las líneas interferidas mediante un proceso de deconvolución (función Lorentziana). La cuantificación fue realizada usando ANN con Radial Basis Function (RBF) y las cifras de mérito para la predicción, tales como, la raíz del error cuadrático media (RMSE-P) y porcentaje de error relativo (REP %) fueron reportados con valores de 0.037% y 18.6%.