Evaluación de la aplicabilidad de la espectroscopía de plasma inducida por el láser (LIBS), para la determinación de molibdenita (MoS2) en testigos de perforación.

Abstract

La exploración minera es una de las etapas más importantes, largas y costosas del proceso de valorización de un depósito mineral. La minería del cobre y el molibdeno no están exentos de estos desafíos, requiriendo de profesionales competentes y metodologías analíticas capaces de abarcar los kilométricos sondajes. Los protocolos de operación convencional para la caracterización mineralógica de la roca extraída se definen como “logueo de sondaje” y es aquí donde el geólogo realiza una descripción visual de las rocas extraídas valorando su litología y soporta analíticamente su trabajo mediante el uso de la microscopia electrónica automatizada (e.g QEMSCAN), entre otros. Sin embargo, esta labor requiere de un tiempo importante y puede verse afectada en términos de reproducibilidad por diferentes factores humanos y/o litológicos. Además, no es posible valorar la totalidad de los testigos de sondaje extraídos, por lo que es sumamente complejo extraer información precisa. La espectroscopia de plasma inducida por láser (LIBS), es una técnica analítica de emisión atómica prometedora, que ha sido una importante protagonista en los avances tecnológicos en el análisis químico de sólidos. Las principales ventajas de utilizar LIBS en la caracterización de testigos de sondaje es la mínima o nula preparación de muestra, poder analizar secciones mayores del testigo de sondaje, valorar elementos livianos como el hidrogeno y ser una herramienta robusta no dependiente de un control significativo del ambiente de medición. El presente trabajo, propone una vía alternativa para la caracterización mineraloquímica de los testigos de sondaje obtenidos desde un yacimiento pórfido Cu-Mo utilizando LIBS. Para ello, se implementó un sistema capaz de analizar directamente la superficie de un corte de roca e implementar técnicas quimiométricas para desarrollar un modelo multivariante basado en redes neuronales artificiales (ANN) que permita estimar la mineralogía de la muestra, focalizándose en el mineral de mena molibdenita y minerales asociados a la ganga como la pirita, cuarzo, aluminosilicatos entre otros. Los resultados obtenidos mediante LIBS-ANN fueron comparados con el método gold estándar QEMSCAN, pudiendo caracterizar la molibdenita con errores relativos entre un 6.7 - 19%, además de los minerales de ganga como pirita entre 12 – 56%, cuarzo entre 0 – 88%, aluminosilicatos entre 1.1 – 33% y oxi-hidróxidos de Fe entre 11 – 32%.