Mapeo de Alteraciones - SWIR

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    MAPEO DE ALTERACIONES EN EXPLORACIONAPLICACION DE LA ESPECTROMETRIA DE ONDA CORTA DEL

    INFRAROJO (SWIR)

    RESUMEN

    Los ensambles de minerales de alteracin en conjunto son importantes para entender laexploracin de depsitos mineros hidrotermales. Las herramientas convencionales demapeo no pueden identificar minerales de grano fino o definir sus importantesvariaciones en su composicin. El espectrmetro porttil de onda corta del infrarojo(SWIR - Short Wave Infrared) soluciona algunos de stos problemas y es una valiosaherramienta para evaluar la distribucin de los ensambles de alteracin. Espectrmetroscomo el PIMA-II (Portable Infrared Mineral Analyzer - Analizador Porttil Infrarrojo deMinerales) permiten la rpida identificacin de minerales y las variaciones en la

    composicin de minerales especficos en el mismo terreno. Los ensambles de minerales,correlacionados con otros datos de exploracin, son usados para establecer la ubicacinde las perforaciones y para guiar programas regionales de exploracin. La coleccin dedatos debe de ser sistemticamente organizada y realizada por un operador entrenado.El anlisis de datos requiere del uso de un archivo de referencia sobre datosespectrogrficos de diferentes ambientes geolgicos que pueden ser complementados, enalgunos casos, por paquetes de datos espectrogrficos procesados por computadoras.La integracin de resultados con observaciones de campo, petrografa y anlisis dedifraccin de rayos X, puede ser necesaria para una completa evaluacin. El PIMA(Portable Infrared Mineral Analyzer - Analizador Porttil Infrarrojo de Minerales) hasido usado con mucho xito para minerales epitermales de alta y baja sulfuracin, en

    yacimientos volcanognicos de sulfuros masivos (VMS) y para yacimientos relacionadosa intrusivos. Los casos estudiados con estos sistemas demuestran la habilidad paraadquirir rpidamente y procesar la informacin obtenida con el espectrmetro pararealizar logeos de la perforacin y mapas. La informacin resultante es crtica paradefinir objetivos de exploracin.

    INTRODUCCION

    El espectrmetro porttil SWIR est convirtindose, cada vez ms, en una herramientaimportante para la exploracin. Los espectrmetros son empleados tpicamente para

    determinar la mineraloga de rocas alteradas y as ayudar en la clasificacin de lossistemas de mineralizacin, identificar los patrones de alteracin, y consecuentemente,para localizar mineralizacin econmica. Adems de su temprano uso como sensorremoto, el desarrollo del PIMA-II en 1991 permiti el uso directo del SWIR en rocas,realzando su aplicacin prctica para la exploracin. La espectrografa SWIR detectaminerales tales como filosilicatos, arcillas, carbonatos y sulfatos selectos y es tambinsensible a las variaciones de composicin en minerales individuales.

    Los espectrmetros SWIR son usados en varios ambientes de mineralizacin,incluyendo depsitos epitermales de alta y baja sulfuracin, depsitos porfirticos ymesotermales, yacimientos de oro y cobre en sedimentos, uranio, VMS y depsitos de

    kimberlitas (Tabla 1). Adems el espectrmetro nos ayuda al mapeo de regolitos

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    para determinar la composicin del bedrock y para la diferenciacin de si sonresiduales o transportados.

    Hay pocas publicaciones sobre los resultados de estudios en espectrmetros SWIR,reflejando la naturaleza confidencial de muchos programas de diferentes compaas y la

    carencia de trabajos acadmicos en el mapeo de campo. Una seleccin de recientestrabajos y abstractos, no obstante, realzan el trabajo que se est realizando: Stewart yKamprad, 1997, y Shen et al., 1999 (mapeo de regolitos) Zhang et al., 1998 (uranio);Pasos y De Souza Filho, 1999 (greenstones del pre Cmbrico); Denniss et al., 1999 yHuston et al., 1999 (VMS); Martinez-Alonso et al., 1999, y Kruse y Hauff, 1991(arcillas epitermales); y Crowley, 1996 y 1999 (evaporitas).

    Los espectrmetros SWIR llenan un importante vaco en la obtencin de datos enexploracin, ayudando al mapeo consistente de alteraciones en un sistema mineralizado.La determinacin de los minerales de alteracin en forma rutinaria durante un programade exploracin, asiste en la rpida evaluacin de la alteracin de un yacimiento y

    consecuentemente aumenta la eficiencia de la exploracin.

    MAPEO DE ALTERACIONES

    Determinar el tipo y la distribucin de los minerales de alteracin es parte de la rutina deexploracin por depsitos de minerales hidrotermales y es til en la evaluacin de dichosyacimientos y en la construccin de modelos geolgicos de depsitos. Tpicamente, losmapas de alteracin estn basados en observaciones macroscpicas de campo ayudadas

    por algunos estudios petrogrficos y/o de difraccin con rayos X. Estudios dealteracin a la escala del yacimiento son limitados o basados en estudios detallados

    necesariamente restringidos a un nmero limitado de muestras. Geoqumica de rocas esusada en algunos medios para evaluar la alteracin pero slo funciona bien donde laslitologas y su petrologa son bastante conocidas. La geoqumica de roca es difcil deaplicar en reas extensas de alteracin con arcillas que son difciles de identificar duranteun programa de exploracin.

    Las alteraciones con minerales de grano fino comnmente son agrupados comoarglicas o flicas (Thompson y Thompson, 1996). Tales descripciones ignoran lamineraloga y pierden informacin importante referente a la naturaleza de la alteracin.La importancia del uso de minerales y de ensambles de minerales fue reconocida porRose y Burt (1979) y autores posteriores, pero este enfoque no es siempre aplicado

    durante una exploracin. La clasificacin de alteraciones por mineraloga implicaobservaciones de campo que pueden ser ayudados por el espectrmetro SWIR.(Tabla 2). El uso del espectrmetro SWIR en el campo permite que la mineraloga seamapeada e interpretada en secciones geolgicas: La interpretacin resultante puede seraplicada en tiempo real para guiar la perforacin y puede ser integrada con otro tipo dedatos para mejorar los objetivos, modelos geolgicos y guas regionales.

    La observacin de campo debe de ser realizada de una manera cuidadosa y sistemtica.Para determinar la relacin entre los minerales es necesario examinarlos con muchocuidado antes de asignarlos a un mismo ensamble mineralgico de alteracin ointerpretar su relacin con otros tipos de alteracin. Se debe seguir una serie de etapas

    para hacer interpretaciones realistas de la alteracin hidrotermal por analizar. Estospasos son:

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    1. Determinar los minerales presentes, mediante observaciones de campo;

    2. Determinar su distribucin en los afloramientos mediante el estudio de muestrasde mano;

    3. Emplear el anlisis SWIR cuidadosamente, analizando varios puntos en cadamuestra y usando tcnicas sistemticas de muestreo;

    4. Usar los datos anteriores para establecer las relaciones entre los principalesminerales encontrados;

    5. Trazar su distribucin en un plano;

    6. Usar petrografa en muestras seleccionadas para definir mejor las relaciones entrelos minerales.

    7. Incrementar el anlisis con difraccin de rayos-X (XRD), si fuese necesario;

    8. Usar el microscopio electrnico escaneador (SEM) con sistemas de energadispersa (EDS) para determinar las variaciones en la composicin de mineralesindividuales y ayudarse con la interpretacin de minerales de grano fino;

    9. Refinar y re-evaluar continuamente la interpretacin e integracin los resultadosSWIR con otros datos geolgicos, geoqumicos y geofsicos.

    Los anlisis SWIR ayudan en la exploracin regional as como de prospectos. Por

    ejemplo, en zonas complejas de sistemas intrusivos la alteracin mineralgicadeterminada de rutina durante el mapeo ayuda a definir zonamientos verticales yhorizontales y los ambientes de mineralizacin relacionados con ellos. Dentro de cadaambiente su alteracin y mineraloga puede definirse el zonamiento local y las direccionesque apuntan hacia la mejor mineralizacin. El espectrmetro SWIR es de mucha ayudadonde la alteracin mineral no es fcil de identificar en muestras de mano por el tamaodel grano o por intemperismo. An donde el mapeo de campo de la alteracin deminerales es efectivo, el espectrmetro SWIR permite su reconocimiento mineralgico,las variaciones sutles de sus composiciones y la mineraloga, los que pueden serimportante para ubicar cuerpos mineralizados.

    ESPECTROSCOPIA DE REFLECTANCIA

    La espectroscopa de reflectancia es una tcnica analtica usada por qumicos ymineralogistas desde comienzos de 1900, con los datos infrarrojos en minerales

    publicados entre 1905 y 1910 por W. W. Coblents del U.S. Bureau of Standards. Losespectrofotmetros infrarrojos comercialmente disponibles a mediados de 1940

    permitieron el incremento en el uso de esta tcnica para la mineraloga. Las primerascompilaciones de espectros de minerales fueron publicados por Lyon (1962) y Moenke(1962). Farmer (1974) public un libro bastante completo en sus aspectos tericos y

    prcticos y Marel y Beutelspacher (1976) compilaron las caractersticas espectrogrficas

    de las arcillas. Kodama (1985) public los anlisis espectrales de minerales tpicosencontrados en suelos, incluyendo una gran cantidad de hidrxidos, xidos, filosilicatos,carbonatos y sulfatos.

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    TABLA 1. Ejemplos del Uso de SWIR en Exploracin Minera

    Identificacin de Minerales Interpretacin de Alteracin Aplicacin en Exploracin Minera

    Alunita Arglica avanzada - Alta sulfuracin y zonamiento alrededor - Zonas calentadas por vapor en baja sulfuracin

    Dickita Arglica avanzada - Zonamiento alrededor de cuerpos de alta sulfuracin

    - Oro en sedimentos, con mineralizacinCaolinita Arglica avanzada y

    roca intemperizada- Alta sulfuracin- Oro en sedimentos, zonamiento

    Dickita, pirofilita, disporo Arglica avanzada - Estimacin de profundidad

    Clorita Propiltica, clortica - Zonamiento VMS- Zonamiento de Uranio

    Illita/Esmectita Arglica - Alta y baja sulfuracin, zonamiento- Zonamiento de uranio

    Carbonatos Carbonatos - Mesotermal, zonamiento

    Los resultados espectrales obtenidos con el SWIR fueron inicialmente compilados por

    Hunt y Salisbury (1970, 1971) y Hunt et.al.(1971a, b, c). La base de datos de Huntofreci una referencia bsica para minerales activos al infrarrojo de la regin SWIR, baseque todava es usada. El trabajo se expandi con Clark et al. (1990). Hauff (1993)

    public una base de datos comercial de referencia. Investigadores del laboratorio JetPropulsion Laboratory tambin aumentaron las referencias disponibles (Grove et al.,1992).

    ESPECTROMETROS PORTATILES DE CAMPO

    Los gelogos que interpretan sensores remotos promovieron el desarrollo inicial de los

    espectrmetros SWIR portatiles de campo, los que fueron particularmente tiles para laexploracin minera. La habilidad para obtener fcilmente en el campo datos de calidadde laboratorio, fue usada para la verificacin de campo de imgenes Landsat (ThematicMapper). Varios espectrmetros de campo son disponibles en el mercado. Estosincluyen al GER-IRIS de Geophysical Environmental Research; Inc.; el de AnalyticalSpectral Devices (ASD-FieldSpec) y el de Integrated Spectronics Pty. Ltd. (PIMA).Los instrumentos GER y ASD proporcionan datos con longitudes de onda de la zonavisible del espectro y de las zonas cercanas y dentro del infrarrojo de onda corta. Estosinstrumentos son porttiles de campo pero requieren del uso de iluminacin solar. Los

    primeros trabajos publicados incluyen documentacin del instrumento GER (Marsh yMcKeon, 1983). El instrumento fue usado en el estudio de campo con un

    espectroradimetro areo en el distrito de Oatman (vetas epitermales), Arizona. Hunt,Ashley (1979) y Crowley (1984) aplicaron el espectroscopio SWIR al mapeo dealteraciones.

    TABLA 2. Resumen de Minerales Activos al Infrarojo, con Imgenes Espectrales Distintivas en el SWIR

    Ambiente de Formacin Terminologa Estndar Emsambles de Minerales activos al SWIR (Mineralesprincipales en negrita)

    Relacionados a Intrusivos Potsica (biotita rica en K),silicatos potsicos, biottica

    Biotita (flogopita), actinolita, sericita, clorita, epdota,muscovita, anhidrita

    Sdica, sdica-calctica Actinolita, clinopiroxeno (dipsido), clorita, epdota,escapolita

    Filtica, serictica Sericita (muscovita-illita), clorita, anhidrita

    Arglica intermedia, sericita-clorita-arcillas (SCC), arglica Sericita (illita-esmectita), clorita, caolinita (dickita),montmorillonita, calcita, epdota

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    Arglica avanzada Pirofilita, sericita, disporo, alunita, topacio,turmalina, dumortierita, zunyita

    "Greisen" Topacio, muscovita, turmalina

    "Skarn" Clinopiroxeno, wollastonita, actinolita-tremolita,vesuvianita, epdota, serpentinita-talco, calcita, clorita,illita-esmectita, nontronita

    Propiltica Clorita, epdota, calcita, actinolita, sericita, arcillasAlta sulfuracin epitermal Arglica avanzada-cido sulfato Caolinita, dickita, alunita, disporo, pirofilita, zunyita

    Arglica, Arglica intermedia Caolinita, dickita, montmorillonita, illita-esmectita

    Propiltica Calcita, clorita, epdota, sericita, arcillas

    Baja sulfuracin epitermal "Adularia"-sericita, serictica,arglica

    Sericita, illita-esmectita, caolinita, calcedonia, palo,montmorillonita, calcita, dolomita

    Arglica avanzada cido-sulfato(calentado por vapor)

    Caolinita, alunita, cristobalita(palo, calcedonia), jarosita

    Propiltica, zeoltica Calcita, epdota, wairakita, clorita,illita-esmectita, montmorillonita

    Mesotermal Carbonato Calcita, ankerita, dolomita, muscovita (rica en Cr-/V),clorita

    Clortica Clorita, muscovita, actinolita

    Biottica Biotita, cloritaOro en sedimentos Arglica Caolinita, dickita, illita

    Sulfuros masivosvolcanognicos (VMS)

    Serictica Sericita, clorita, cloritoideClortica Clorita, sericita, biotita

    Carbonato Dolomita, siderita, ankerita, calcita, sericita, cloritaSulfuros masivos ensedimentos

    Turmalnica Turmalina, muscovita

    Carbonato Ankerita, siderita, calcita, muscovitaSerictica Sericita, clorita

    Albtica Clorita, muscovita, biotita

    Los minerales estn agrupados por ensambles de minerales de alteracin, de acuerdo a terminologa usada comnmente; Unalista de ensambles completos se encuentra en Thompson y Thompson (1996).

    El instrumento porttil ms usado en exploracin es el PIMA, que slo toma datos en la

    regin SWIR. El PIMA-II es un instrumento de campo comercial fabricado porIntegrated Spectronics Pty. Ltd. de Australia. El instrumento tiene una fuente de luzinterna, permitiendo la obtencin de datos de calidad de laboratorio en el campo poriluminacin directa a la muestra mineral. Adems su calibracin interna permite obtenerspectros confiables que no estn sujetos a variaciones debido a las condiciones bajo lascuales fueron tomados. El instrumento puede obtener resultados de una gran variedadde muestras, incluyendo rocas, chips, testigos, minerales pulverizados y lquidos. Unanlisis tpico demora menos de 30 segundos. El PIMA domina el uso actual para elmapeo de alteraciones. Varios instrumentos PIMA II fueron usados en la recoleccinde los datos mencionados en este artculo.

    Todos los instrumentos requieren de entrenamiento para su uso efectivo en lainterpretacin de resultados y en el manejo del instrumento. La falta de entrenamiento

    puede ocasionar daos, el mal funcionamiento del instrumento, o lo que es peor, lamala interpretacin de los datos obtenidos. Las limitaciones de la tcnica deben de sercomprendidas para poder usar eficientemente el instrumento. La integracin de los datosespectrogrficos con datos geolgicos, geoqumicos y geofsicos es muy importante y

    puede ser crtica.

    El uso en el campo de los espectrmetros de onda corta del infrarrojo para exploracinminera se ha incrementado dramticamente en los ltimos cinco aos. El uso crecientede esta herramienta es el resultado de su desarrollo durante el Siglo XX. Los hitos

    principales en la creacin de la espectroscopia del infrarrojo para minerales son:

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    . Documentacin temprana (1905-1910);

    . Uso de laboratorio; expansin de la base de datos de referencia de minerales(1940-1985);

    . Desarrollo de instrumentos porttiles de campo (1978-1991);

    . Tiempo real en el proceso de datos (finales de 1980);

    . Disponibilidad comercial de los instrumentos porttiles con fuente de luz interna,PIMA (1991);

    . Expansin continua de las bases de datos de referencia de minerales (1990);

    . Publicaciones de casos histricos y ejemplos de la aplicacin del espectrmetroSWIR para exploracin de minerales (1990);

    . Uso de computadoras personales en el campo, permitiendo la rpida interpretacinde datos (1995-actual);

    . Incremento del inters debido al uso de scanners hiperspectrales aerotransportadosy mucho mayor sofisticacin y capacidad del software y computadoras de datos (1998-actual)

    Actualmente los espectrmetros SWIR tambin son usados en diversas actividades msall de la exploracin minera. En particular, son tiles en el proceso de control yevaluacin de los minerales en las pilas de lixiviacin y en los depsitos de relaves. Elcontnuo desarrollo de sus aplicaciones se est ampliando a control ambiental y a otroscampos geotcnicos.

    ESPECTROGRAFIA SWIR

    Los gelogos que trabajan con sensores remotos usan una variedad de bandas dentro delespectro electromagntico, incluyendo: el visible cerca del infrarrojo (VNIR); la onda

    corta infrarroja (SWIR); y, la onda media infrarroja (MIR). Los instrumentos porttilesde campo detectan en la regin SWIR, que es sensible a cambios moleculares, y tambinen el VNIR, donde se puede observar las variaciones de los colores en superficie y loscambios elementales de oxidacin (por ejemplo: hierro y cromo). Sin embargo, la zonadel VNIR no se relaciona directamente a la composicin.

    La espectrografa de onda corta del infrarrojo detecta la energa generada por lavibraciones de los enlaces moleculares. Estos enlaces tienen modos de flexin y tensinentre 1300- a 2500-nm del espectro electromagntico.

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    Las caractersticas de absorcin observadas son manifestaciones de reflejos o tonos deprimero y segundo orden y la combinacin de tonos de modos fundamentales queocurren en la regin media del infrarrojo. El SWIR es particularmente sensitivo aciertas molculas y radicales, incluyendo OH, H2O, NH4, CO3 y los enlaces del catinOH tales como Al-OH, Mg-OH y Fe-OH. Las posiciones caractersticas en el espectro

    de cada mineral y sus formas tpicas son funcin de los enlaces moleculares presentes enel mineral. Las variaciones en su composicin qumica pueden ser detectadas en eltamao y posicin de las caractersticas de cada espectro, el cual cambiaconsistentemente por la sustitucin de elementos. El espectrmetro SWIR es

    parcialmente sensitivo a variaciones de cristalizacin, pero podra no detectar cambiosprimarios en la estructura molecular. Un tpico espectro consiste de varias caractersticasde absorcin. La Figura 1 ilustra los diferentes aspectos de un espectro de absorcintpico, incluyendo la posicin de sus ondas, profundidad y ancho (alto completo, medio-ancho mximo). Se muestra tambin un perfil generalizado denominado hull ocontinuun.

    Los minerales pueden ser distinguidos no solamente en base a sus caractersticasdistintivas y las posiciones de sus ondas sino tambin por el carcter de su perfil sindeducir el hull. Ejemplos comunes de minerales de alteracin son mostrados en laFigura 2. La identificacin de minerales est basada en la posicin de las ondas, su

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    intensidad, forma de la depresin relacionada a la absorcin y la forma total delespectro.

    Las longitudes de onda en la zona de onda corta del infrarrojo no son adecuadas para lamayora de los silicatos anhidros. Adems, es difcil identificar minerales presentes en

    cantidades menores que el 5% a menos que la muestra sea una simple mezcla concuarzo y que el mineral sea altamente reflectivo. La reflectividad o reflectancia alinfrarrojo varia segn las diferentes especies de mineral. En mezclas de minerales activosal infrarrojo el mineral dominante y tpicamente ms reflectivo, es fcilmenteidentificable, sin embargo, como regla general, 10% o ms de un mineral debe de estar

    presente para su positiva identificacin. Donde estn presentes minerales de bajareflectancia, su reconocimiento requerir del 20% o ms cantidad del mineral existenteen la muestra (por ejemplo: carbonatos, cloritas).

    Composicin Qumica de los Minerales: Las variaciones en la qumica del mineral sonmayormente detectadas por cambios en la posicin de las ondas o cambios en la forma

    del perfil generalizado o hull del espectro. La presencia de hierro en la mayora de losminerales resulta en una fuerte inclinacin positiva entre 1,300 a 1,900 nm. Unacomparacin del espectro del clinocloro rico en Fe y del rico en Mg se muestra en laFigura 3. La variacin qumica en el grupo de los carbonatos se manifiesta por uncambio en la posicin de su caracterstica mayor en funcin de la presencia de diferentescationes. La caracterstica dominante vara ampliamente, incluyendo la magnesita (Mg) a2,300 nm, dolomita (Mg, Ca) a 2,320 nm, calcita (Ca) a 2,330 nm y rodocrosita (Mn) a2,360 nm. Variaciones qumicas en el grupo de la alunita son manifestadas por cambios

    en la posicin 1,480-nm, con valores que varan de ~1,461 (NH4), a ~1,478 nm (puroK) a 1,496 (Na) a 1,510 nm (Ca.). Los ejemplos de los cuatro espectros son mostradosen la Figura 4. Dependiendo de la calidad de los espectros de referencia es posible que

    se requiera datos adicionales petrogrficos, de SEM, o anlisis con el microscopioelectrnico de ensayes microscpicos, para definir una variacin observada por uncambio en su composicin qumica La variacin en la composicin de un mineral esmejor evaluada con muestras monominerlicas; sin embargo, mediante la tcnica SWIR

    podra ser posible definir las variaciones en algunas mezclas de minerales.

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    RECOLECCION DE DATOS Y ANALISIS

    Recoleccin de Datos

    Entender las variables que afectan al espectro de cada mineral es indispensable para lainterpretacin de los grupos de datos espectrales. Estas variables incluyen el tamao degranos, transparencias, contenido de sulfatos, total reflectividad, contenido de agua,contenido de elementos pesados, contaminantes (por ejemplo: aceite, material orgnico)orientacin de minerales (por ejemplo: micas) y mezclas de mineral. Se debe adoptar un

    procedimiento correcto en la recopilacin de datos para minimizar los efectos de estasvariables. Un mnimo de dos espectros por muestra es necesario, con el objeto de poderreproducir los datos y para probar la heterogeneidad de las muestras. Mediante elanlisis de la masa de un prfido, sus vetas, fenocristales, rellenos de oquedades,impregnaciones en las fracturas o cortes y superficies intemperizadas, el colector dedatos puede identificar varios minerales en una muestra. Descripciones claras de

    simples observaciones -por ejemplo: color, textura, venillas o fracturas, envolturas devetas y su estado de intemperismo, son importantes para una mejor interpretacin de lasimgenes espectrales.

    Los tipos de muestras y el proceso de muestreo podra tambin afectar a las imgenesespectrales. Muestras de mano, polvos, chips, lquidos y porciones de muestrasrechazadas de ensayes, pueden ser analizadas algunas variaciones menores en cadaespectro. Muestras que han sido pulverizadas (por ejemplo: pulpas analticas)comunmente producen imgenes espectrales bastante degradadas aunque lascaractersticas de los espectros son similares. Las pulpas son mayormente hechas con

    pulverizadoras de anillo que generan calor durante el proceso de molienda. El anlisis de

    arcilla, en particular, no ser preciso si la estructura del mineral cambia con el calor. Elanlisis estndar por XRD para arcilla tambin se realiza sin el uso de pulverizadoras deanillo por la misma razn.

    La estabilidad del instrumento deber ser considerada en la evaluacin de las imgenesespectrales, particularmente en condiciones de campo variables. Sin calibracin, la

    posicin de las ondas cambiar cuando el instrumento se caliente o sea movido. Elanlisis estndar de caolinita con el Pima-II muestra un cambio sistemtico en la onda de2 nm hacia abajo a medida que el instrumento se calienta entre los 22 a 44C. A pesarde ser pequeos (en relacin con la resolucin del espectrmetro PIMA), estos cambiosdemuestran la necesidad de la calibracin frecuente del instrumento. Una buena prctica

    de laboratorio tambin incluye el uso de la calibracin con muestras estndar y el guardarlos files de calibracin como referencia para chequeos futuros del instrumento. Algunostrabajadores han reportado variaciones de 2 nm en slo 10 mediciones.

    La espectrografa SWIR es una herramienta til para la identificacin de minerales enmuestras individuales; sin embargo, su mayor valor proviene de la recoleccinconsistente de datos en forma sistemtica. Los intervalos de muestreo podran ser tan

    pequeos como de 1 a 2 m. para evaluar gradientes en la alteracin mineralgica ydefinir sus lmites cuando se use para evaluar sondajes de perforacin o seccionesgeolgicas detalladas. Una vez que las variaciones bsicas sean descritas el intervalo

    puede ser ampliado, dependiendo del rea a cubrir y los objetivos del proyecto. Por

    ejemplo, las muestras de sondajes de perforacin pueden espaciarse entre 5 y 10 m., ypara un mapeo geolgico el intervalo puede ser ampliado a 50 m. o an hasta 100 m. Elmuestreo con intervalos ms pequeos generalmente produce la informacin ms til.

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    Para el mapeo la ubicacin de las muestras puede ser distribuida siguiendo un reticuladoe incluir suelos o puede estar relacionada a los afloramientos. El procesamiento de datosy su evaluacin, coincidente con el mapeo, puede tener un impacto directo en el

    programa de exploracin que se est ejecutando.

    Anlisis y Procesamiento de Datos

    La identificacin de minerales se basa en su comparacin con imgenes espectrales dereferencia, que son registros empricos de las caractersticas del espectro de cadamineral. La observacin visual de los espectros de un grupo de minerales mostrarrpidamente variaciones basadas en numerosos factores, incluyendo la qumica delmineral, temperatura, y su modo de formacin (reflejado en su cristalinidad) y otroscambios ms stiles. Entonces el activo mas importante del usuario, es tener una grancoleccin de referencias bien definidas o bases de datos espectrales creados con muestrasrepresentativas de una amplia variedad de depsitos, ms sus condiciones externas y

    caractersticas geolgicas. Los usuarios experimentados son capaces de identificar al ojomuchas caractersticas del espectro de los minerales, al mismo tiempo que se obtienensus espectros. An los usuarios que se inician pueden aprender rpidamente lascaractersticas SWIR de los minerales bsicos ms importantes en su rea de estudio.Solamente se requiere muy pocos minerales para poder caracterizar un rea, queciertamente tambin permite el rastreo de la variabilidad de slo una especie de mineral.Las bases de datos de referencia son extremadamente tiles para agudizar la habilidadcon el software para hacer una identificacin automtica.

    La identificacin automtica puede ser de mucha ayuda cuando se trabaja con grandescantidades de datos en reas bien definidas. Para poder adquirir resultados de ptima

    calidad, variaciones en escala del depsito deben de ser observadas y guardadas por elusuario, usando bases de datos de referencia creados para tal depsito. Usandoalgoritmos, la informacin o datos especficos de un yacimiento o de regiones soncruciales para obtener resultados confiables de minerales cuya composicin es unamezcla. La identificacin de mezclas complejas requerir conocer el contexto geolgico,la experiencia del usuario y el establecimiento de muestras de referencia coninformacin adicional, por ejemplo: petrografa, XRD, y anlisis SEM, pero puede serdifcil con los algoritmos disponibles en la actualidad.

    El software para procesamiento de datos permite la individualizacin del perfilgeneralizado o hull del espectro (ver Figura 1), normalmente seguido por la

    evaluacin de posicines caractersticas y sus intensidades y anchos. Existen variosmtodos para extraer el espectro diagnstico de los espectros que son medidos. Dosmtodos comunes son (1) el coeciente del perfil o hull que es un mtodo elstico quequita los efectos de los valles o profundidades de la variable inclinada y (2) la primeraderivada que quita los efectos del back ground enfatizando los cambios en la respuestaobtenida. Una variedad de paquetes de software son comercialmente disponibles,siendo los ms flexibles los que permiten importar datos de una variedad de fuentes (deespectrmetros o escaners). Se debe de tener mucho cuidado al obtener los datosasegurndose que la informacin sea tratada de la misma manera, por ejemplo, todas las

    posiciones caractersticas basadas en la posicin del cociente hull o de su primeraderivada.

    En algunos casos, el uso de una sola posicin caracterstica, profundidad o el cociente deprofundidad de dos caractersticas puede resultar en poder delinear en forma

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    generalizada las zonas de alteracin. Esta forma de extraccin de datos con un programade computacin puede ser realizado muy rpidamente; sin embargo, los datos deben deser cuidadosamente evaluados por un usuario experimentado para confirmar que lacomparacin es con un material similar y con ensambles de minerales de caractersticascomparables. Ya que las posiciones de las ondas de diferentes minerales se sobreponen,

    se puede producir resultados inexactos basados en una sla caracterstica. Por ejemplo,la caracterstica en AL-OH 2,200 nm podra representar alunita, pirofillita, caolinita,dickita, illita, capas mezcladas de illita/esmectita o muscovita, las cuales obviamentetienen diferentes implicancias en trminos del modelamiento geolgico de yacimientos.Las imgenes espectrales de dichos datos deben ser obtenidas cuidadosamente. Anlisisindividuales podran medir falsos datos, dando como resultando caractersticas falsas.

    Porcentajes de Minerales: Un objetivo comn del anlisis SWIR es determinar nosolamente los minerales presentes en una muestra, sino tambin sus porcentajes relativos.Muchos programas de software intentan obtener los porcentajes relativos de las mezclas

    de minerales como parte del paquete. Esta tarea es un desafo debido a la falta deconocimiento relacionado a los coeficientes de absorcin con los lazos molecularesdetectables en el rango del espectro electromagntico del SWIR. La informacin de lasimagenes espectrales indica que los minerales mezclados aparentemente no estn

    presentes en configuraciones lineales, pero preferentemente como una funcin de esosdesconocidos coeficientes de absorcin. Por consiguiente las intensidades de lascaractersticas de absorcin no pueden ser usadas como una correlacin 1:1 pararelacionarlas directamente con la cantidad de mineral presente. Por ejemplo, una cloritade hierro absorber ms energa en sus ondas diagnsticas y reflejar menos energa enel detector que un mineral que contiene aluminio: una muscovita que ms certeramenterefleja la energa absorbida. Adems hay un problema sobre el efecto en las matrices

    cuando minerales no activos al infrarrojo estn tambin presentes y absorven pero noreflejan la exitacin de la energa.

    En algunos casos cuando los coeficientes de absorcin son ms similares a los mineralesen cuestin, los espectros resultantes pueden ser tratados esencialmente como unamezcla lineal. La clave para obtener resultados precisos se basa en obtener archivos deimgenes espectrales de calibracin relacionados con las muestras bajo investigacin. Sedebe escoger minerales de una sola composicin como puntos terminales para que losmodelos de mezclas sean certeros. La precisin del algoritmo de mezclas puede ser tan

    buena como un 4%, sin embargo, esto vara dependiendo del algoritmo en el software,los materiales en la mezcla, y su relativa abundancia.

    La instrumentacin es tambin un factor limitante para producir resultados precisos. ElPIMA-II tiene aproximadamente de 5- a 6-nm de resolucin y las muestras son tomadasen intervalos de 2-nm. Este exceso de muestreo es hecho para mejorar lareproducibilidad del mtodo; sin embargo, esto no necesariamente mejora la precisin ylleva a una percepcin artificial de obtener una resolucin de 2-nm. Es por ello, que ellmite del mtodo en relacin a la resolucin de las posiciones de las ondas se mantieneentre 5 y 6 nm.

    CASOS ESTUDIADOS

    Los siguientes casos estudiados ilustran el uso del SWIR en la exploracin minera.Todos los anlisis fueron recopilados con el espectrmetro PIMA-II. Estas muestras

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    enfatizan el uso de la tcnica SWIR como una herramienta de mapeo para integrarlo conotros tipos de informacin. Los ejemplos incluyen mapas de alteraciones, logeos de

    perforacin detallados e integracin con datos de geoqumica, petrografa y datos eimgenes espectrales. La identificacin de minerales y las variaciones de posicin de suscaractersticas espectrales son mostradas para definir zonas de alteracin y proveer

    indicadores o guas hacia la mineralizacin. Sin embargo, la aplicacin a ciegas dedatos digitales puede llevar a resultados falsos basados en un muestreo inadecuado o enuna mala interpretacin de las variaciones espectrales.

    Depsitos Aurferos Epitermales de Alta Sulfuracin

    Las caractersticas generales de los depsitos de alta sulfuracin son muy conocidas yestn resumidos por Arribas (1995), quien incluye numerosos ejemplos de yacimientosalrededor del mundo. Estos depsitos son muy conocidos por contener minerales dealteracin de granos extremadamente finos, tpicamente de apariencia homognea. Los

    minerales que son activos al infrarrojo y se forman en estos ambientes son mostrados enla Tabla 2. El mapeo de campo de alteraciones tpicamente se basa primero en losgrados de variacin de la alteracin de silcea variando de cuarzo lixiviado, cuarzooqueroso (vuggy quartz) a zonas de cuarzo reemplazando a otros minerales. Sinembargo fuera de las reas dominadas por cuarzo, los ensambles de alteracin soncomunmente mapeados durante los programas de exploracin como alteracin arglicaavanzada o como alteracin arglica. La identificacin de minerales individuales, algunosde los cuales son crticos para definir zonamiento es extremadamente difcil. El uso dela espectroscopa SWIR permite la identificacin de los principales minerales dealteracin en forma fcil y rpida.

    Vrgen: Un amplio estudio de la alteracin de la propiedad Vrgen fue completada por laempresa Gitennes Exploration Inc., Vancouver. La propiedad Vrgen es un prospectode oro localizado a 180 km. al este de Trujillo, norte del Per. Rocas sedimentariascretceas y andesitas terciarias contienen dicha mineralizacin. El objetivo del trabajofue determinar las caractersticas de las zonas de alteracin con respecto a lamineralizacin usando el espectrmetro PIMA-II. La informacin fu obtenida detestigos de perforacin disponibles, muestras de mano y cortes de carreteras. Un totalde 22 huecos perforados fueron analizados y se obtuvieron ms de 900 imgenesespectrales en toda la propiedad.

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    Usando el anlisis espectral se identific los siguientes minerales de alteracin, alunita,dickita, pirofilita, disporo, caolinita, esmectite, illita, y cuarzo. La alteracin fue definidaen base a los ensambles de minerales y las caractersticas de la alteracin que fuerondeterminadas con el anlisis espectral fueron usadas para predecir zonas de mejormineralizacin. Se encontr que aumentaba el contenido de dickita en reas que

    contenan mineralizacin de oro, proveyendo de esta manera una gua mineralgica hacialas reas favorables para la mineralizacin de oro. La Figura 5 es un logeo deperforacin de la zona denominada Alumbre, mostrndonos la relacin entre alteracin ymineralizacin. Los anlisis espectrales se realizaron cada 2-3 metros hacia abajo de la

    perforacin. Este hueco fue subsecuentemente profundizado y se encontr

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    mineralizacin adicional asociada con dickita, alunita, y cuarzo oqueroso vuggyquartz.

    Pamel: Un estudio de la alteracin del prospecto Pamel en la Cordillera Occidental delPer fue realizada para Candente Resource Corp. La propiedad est recin iniciando su

    etapa de exploracin. Los gelogos que trabajaron en el programa de muestreogeoqumico seleccionaron muestras de mano y parte de la porcin descartada delmuestreo geoqumico, las enviaron a Vancouver para su anlisis con el espectrmetroPIMA-II. Los resultados de aproximadamente 128 muestras fueron integrados a lainformacin geolgica existente y con el mapeo de afloramientos. Basados en tres dasde trabajo con el PIMA-II, y combinando estos resultados con datos geolgicos previosse cre un mapa de alteracin de la propiedad. Los resultados mostraron claramentedistintas zonas de alteracin y ayudaron a delinear zonas de inters (Figura 6). Laalteracin vara desde silicificacin a alunita-dickita hacia alunita-caolinita y a caolinitadominante; y, hacia afuera a sericita, illita y clorita. Pequeas cantidades de disporo,topacio y turmalina fueron tambin identificadas localmente. Un estudio detallado fue

    realizado en el rea occidental del mapa. Muestras de la zona contienen de dos a tresminerales en un solo espectro. Ejemplos de esos espectros son mostrados en la Figura 7.La alteracin y el estilo de mineralizacin son consistentes con mineralizacin de altasulfuracin epitermal hacia ambientes magmaticos-hidrotermales.

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    Depsitos de Oro Epitermales de Baja Sulfuracin

    La alteracin en depsitos de baja-sulfuracin se caracteriza por las texturas dereemplazamientos de adularia y calcita dentro de vetas de cuarzo con gradaciones hacialas rocas de caja a zonas de illita, illita-esmectita e illita-esmectita-clorita. Calcitatambin puede ocurrir dentro de la zona de alteracin. La variacin en alteraciones dearcilla hacia afuera de la mineralizacin es tpicamente muy dificil de definir en el campo,

    pero podra ser detectado con el SWIR. Las caractersticas de estas zonas estn biendescritas por numerosos autores, incluyendo White y Hedenquist (1990) y Sillitoe(1993). El ancho de las zonas de alteracin vara de centmetros a metros. Las zonascalentadas por vapor de alteracin arcillosa avanzada podran tambin tapar odesarrollarse lateralmente de mineralizacin de baja-sulfuracin. La diferencia de estaszonas de sistemas de alta-sulfuracin es crtica para la exploracin en este medio

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    ambiente. La Tabla 2 es un listado de minerales encontrados en ambientes de bajasulfuracin que han sido calentadas por vapor.

    Patagonia: Sur de Argentina: Elespectrmetro SWIR fue utilizado

    sistemticamente en chips deperforacin de aire-reverso en unproyecto en Patagonia, sur deArgentina. El rea contiene zonas demineralizacin de alta ley asociadas conalteracin donde predomina illita. Eluso del anlisis espectral permiti elmapeo de las caractersticas dealteracin. Figura 8 es un log de

    perforacin mostrando la distribucin deillita, illita-yeso, illita-esmectita, e illita-

    clorita. Las zonas de illita-yesoclaramente son los flancos de lamineralizacin.

    Depsitos Volcanognicos de SulfurosMasivos (VMS)

    El mapeo de alteraciones es un aspectoimportante en la exploracin poryacimientos VMS en reas donde la

    distribucin de metales podra proveerinformacin limitada. Tpicamente, ladistribucin de las zonas de Fe y Mgclorita y de sericita (muscovita) sonusadas como guas hacia lentesmineralizados. Las arcillas podrantambin ser una parte importante enalgunos sistemas. El estilo de alteracinvara, dependiendo de las caractersticasdel depsito; Franklin (1993) dadiferentes modelos. La litogeoqumica

    es comunmente empleada paradiferenciar tipos de alteracin, pero eluso del espectrmetro SWIR podratambin proveer informacin directavaliosa con relacin a la mineraloga dealteracin.

    Kidd Creek: La distribucin de clorita ysericita es descrita por Koopman et al. (1999) para el depsito Kidd Creek, oeste delAbitibi Subprovince, Canad. La variacin en la proporcin de los dos minerales parecereflejar las proximidades de mineralizacin y ayuda a delinear zonas mineralizadas. El

    trabajo inicial estuvo basado en observaciones de campo, difraccin de rayos X ytcnicas petrogrficas. Setenta y seis muestras XRD fueron analizadas con elespectrmetro PIMA-II. Una variedad de tcnicas en el proceso fu aplicada a la

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    informacin existente, incluyendo softwares de diferenciacin automtica de mineralesdisponible comercialmente: comparacin de ratios de las caracteristicas de sus vallesen la regin Al-OH a el Fe-OH (tal como lo describe Houston, 1999); y una simplecomparacin de la informacin en un set artificialmente lineal de mezclas de imgenesespectrales. El espectro lineal mezclado us miembros finales especficos del lugar e

    incrementos cada 10% (Figura 9). Los resultados de esta comparacin fueron los msconsistentes y se relacionan bien con la abundancia de mineral estimada basada en picosde intensidad del anlisis XRD (Tabla 3). Las tentativas para la semicuantificacin de losresultados usando otras tcnicas, no produjeron resultados confiables. El efecto dediferentes reflectancias y la mezcla de ensambles de minerales podra obstaculizar de usode tcnicas automticas para determinar el porcentaje de minerales en este ambientehasta que sea posible contar con un mejor procesamiento de datos.

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    Depsitos Relacionados a IntrusivosMuchos tipos de depsitos ocurren en ambientes relacionados a intrusivos. El mapeode alteraciones tiene aplicacin en mapeos y zonamientos regionales y locales. Tal como

    se muestra en la Tabla 2, una amplia variedad de minerales de alteracin pueden estarpresentes en este ambiente y pueden ser usados para enfocar la exploracin hacia unobjetivo especfico.

    Red Mountain, British Columbia: Un estudio detallado de la relacin de alteracin ymineralizacin fue completada en el proyecto Red Mountain al norte de British Columbiay es descrita por Rhys et al., 1995. La mineralizacin de oro en el rea est relacionadaen el espacio a un stockwork de prfido de cobre-molibdeno.

    La alteracin hidrotermal es pervasiva en las rocas pre-Terciarias en Red Mountain,incluyendo todas las fases de las principales intrusiones. Varias zonas alteradas de

    buzamiento de poca profundidad estn superpuestas en capas sobre un stockwork decuarzo/molibdeno con alteracin pervasiva de sericita. Estas zonas incluyen: (1)alteracin de sericita-cuarzo-pirita (pirita dominante), (2) alteracin de clorita potsica-feldespato potsico-sericita-titanita con diseminacin y vetas de pirrotita, (3) vetas deturmalina de color marrn a negro, y (4) alteracin de feldespato potsico-titanita-actinolita. Los valores de oro anmalos estn asociados con la transicin de pirita a

    pirrotita, y de sericita a feldespato potsico. Las zonas de alta ley se encuentran debajode areas con abundante turmalina en zonas de alteracin pervasiva de sericita. Losdetalles de las zonas de alteracin estn descritas en la Tabla 4, junto con un resumen dela geoqumica de los elementos mayores. El depsito es estructuralmente interrumpido

    por varias fallas. Las zonas de alteracin distintivas proveen una manera de reconstruir

    su relativa ubicacin con el sistema donde las fallas son cruzadas por la perforacin.

    Los datos recolectados por el PIMA claramente indican las zonas de mayor alteracinbasados en la presencia de minerales claves por cada ensamble. El resultado del anlisisSWIR en los testigos de perforacin son comparados con la geoqumica y petrografa enla Tabla 4, e imgenes espectrales representativas del depsito en la Figura 10. El logcompleto de un hueco perforado de la Zona Marc es mostrado en la Figura 11. Elintegrar la informacin SWIR con resultados previos petrogrficos, geolgicos ygeoqumicos nos provee una base para la aplicacin de la espectroscopa SWIR para elyacimiento y para la exploracin del distrito en general.

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    CONCLUSIONES

    La espectrografa SWIR es una herramienta que ayuda al mapeo de campo durante laexploracin minera. La habilidad para diferenciar rpidamente los minerales de alteracin

    de grano fino en el campo, nos permite incrementar el conocimiento del proyecto que seest estudiando y los resultados SWIR pueden ser aplicados inmediatamente al programade exploracin. Mayores refinamientos en el ensamble de minerales de alteracin,incluyendo el uso de otras tcnicas analticas, proporcionar datos importantes para eldesarrollo de modelos geolgicos del yacimiento y para los programas regionales deexploracin. Hay varios componentes que son crticos para un estudio SWIR exitoso.Estos son:

    Un programa de muestreo sistemtico bien planeado, con un espaciamientoconsistente dependiente del propsito del estudio.

    Mapeo de alteraciones concurrente con el mapeo o con un programa de perforacinpara permitir una rpida incorporacin de informacin y el uso efectivo de los datosobtenidos.

    La coleccin de datos SWIR debe ser hecha por un operador con estudios degeologa entrenado para el SWIR.

    Permitir el uso de los ensambles de minerales dominantes en un mapeo preliminar.

    Subsecuente proceso de datos de las posiciones claves en los espectros y de otrascaractersticas del espectro para una posterior re-evaluacin de la alteracin.

    Se debe seleccionar con el objeto de obtener ensambles de alteracin completos del

    yacimiento.

    Anlisis Petrogrficos y de XRD que puedan relacionarse con las imgenes

    espectrales SWIR que se obtengan

    Con el aumento del uso del espectrmetro SWIR en el campo, se puede delinear ladistribucin de minerales de reas extensas. El uso de espectrmetros de campo ha

    provedo una vasta y nueva base de datos que no slo est ayudando la exploracinminera, sino que finalmente contribuir a un mejor entendimiento de los sistemas de

    mineralizacin.

    AGRADECIMIENTOS

    Quisiramos agradecer a los diferentes gelogos y consultores de exploracin minera porsu contribucin en el uso del espectrmetro SWIR. La aplicacin exitosa de estatcnica no hubiera sido posible sin ellos. La informacin contenida en este trabajo fue

    publicado con el permiso de Jerry Blackwell (Gitennes Exploration Inc.), Joey Freeze(Candente Resource Corp.), Mark Hannington (Geological Survey of Canada) y JacquesHoule (Royal Oak Mines) a quienes agradecemos su apoyo. Este documento fue

    revisado por Noel White y Charles Tamocal. En particular se le agradece a Noel Whitepor su entusiasmo, sus acertados comentarios y su revisin crtica.

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    TABLA 3. Comparacin entre los resultados de SWIR y XRD para muestras escogidas de las UnidadesFlsicas de Kidd Creek de la Caja Piso (Kidd Creek Footwall Felsic Units)

    Espectro Litologa SWIR Difraccin de Rayos X (XRD)

    ah09667b Riolita Clorita >> muscovita Cuarzo >> clinocloro > muscovitaah09682b Prfido cuarcfero Clorita > muscovita Cuarzo >> clinocloro, muscovitaai00510b Tufo de prfido cuarcfero Clorita >> muscovita Cuarzo>>albita, clinocloro, calcita>muscovitaai00557a Tufo flsico Clorita > muscovita Cuarzo>>clinocloro, albita, calcita>muscovitaai00671b Riolita Clorita > muscovita Cuarzo>> clinocloro > muscovitaai00724b Riolita Muscovita > clorita Cuarzo>>albita, clinocloro > muscovitaai01511b Tufo de prfido cuarcfero Clorita > muscovita Cuarzo>>albita > clinocloro, muscovitaai01532b Tufo de prfido cuarcfero Clorita > muscovita Cuarzo>> clinocloro, calcita > muscovitaai01538a Tufo de prfido cuarcfero Clorita = muscovita > caolinita? Cuarzo>> clinocloro > muscovitaai01545a Riolita Muscovita >> clorita> caolinita? Cuarzo>>albita, muscovita > clinocloroai01550b Tufo flsico Muscovita = clorita Cuarzo>>albita > clinocloro, muscovita

    El anlisis SWIR identific que la clorita es rica en Fe

    TABLA 4. Distribucin de las Zonas de Alteracin en Red Mountain, B.C., Canad

    Zona deAlteracin

    Espesor Geoqumica Vetas Petrografa SWIR

    Actinolita >150m Na2O>3.3%; K2O2.8%; Sr>400 ppm

    Clorita + pirita +actinolita + calcita

    Feldespato potsico +actinolita + clorita +titanita + albita +pirita

    Actinolita + clorita(Fe>Mg) axinita*datolita muscovitaprehnite

    "Stockwork"de Turmalina

    100-300m Na2O>3.3%; K2O2.8%; Sr>400 ppm

    Turmalina +pirita+clorita + pirrotita

    Feldespato potsico +clorita + titanita +pirita + turmalina +pirrotita

    Schorlo (turmalinanegra) + clorita (Mg) muscovita carbonato axinita*

    Pirrotita 100-200m Na2O>3.3%; K2O2.8%; Sr>400 ppm

    Pirrotita + pirita chalcopirita clorita calcita

    cuarzo esfaleritagalena

    Feldespato potsico +sericita + pirrotita +pirita + clorita

    turmalina

    Muscovita +clorita (Mg)axinita carbonato

    prehnita

    "Stockwork"Aurfero de

    pirita y pirrotita

    10-50m Na2O5%;Valores altos en oro (>0.5ppm); Ag, As, Sb ylocalmente Cu, Zncorresponde a zonasmineralizadas

    Pirita pirrotita cuarzo clorita

    Sericita intensa +pirita; cubierta porun manto deesfalerita diseminaday en vetillas +pirrotita + pirita

    Muscovita +clorita (Mg)

    Pirita 100-200 Na2O4%;CaO 30ppm; SiO2>55% y similardonde pirita es laalteracin dominante paraNa2O, K2O, CaO y Sr

    Cuarzo + pirita clorita epdota magnetita molibdenita chalcopirita

    Sericita + cuarzo +pirita + clorita +feldespato potsico epdota turmalina magnetita hematita

    Clorita (Mg),muscovita clinozoisita*

    * Corresponde a mineralizacin de vetas.El zonamiento es de arriba hacia abajo con su geoqumica asociada, mineralizacin de las vetas y mineralizacin de alteracinobtenida por petrografa y SWIR (De Rhys y otros, 1995)

    REFERENCIAS

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