CURSO INTERNACIONAL

MUESTREO EN EXPLORACIONES Y GEOLOGIA DE MINA DE ORO, COBRE Y POLIMETALICOS:TEORIA, PRACTICAS Y SU IMPACTO ECONOMICO Dictado por el Dr. FRANCIS PITARD Lima, 4, 5 y 6 de Julio de 2012EXPOSITOR: Dr. Francis Pitard Consultor internacional en muestreo, control estadstico de procesos y gestin de calidad total. Ha capacitado a unas diez mil personas y a ms de 275 compaas mineras e industrias en todo el mundo mediante la Escuela de Minas de Colorado, EEUU, la Fundacin Australiana de Minerales, la Universidad de Witwatersrand de Sudafrica y la Universidad de Chile. El Dr. Pitard es consultor de la Comisin Francesa de Energa Atmica y del laboratorio Amax Extractive R&D, Inc. Actualmente, es presidente de Francis Pitard Sampling Consultants y director tcnico de Mineral Stats Inc. en Broomfield, Colorado, EEUU. Es profesor de teora de muestreo, SPC y TQM para la oficina de educacin continua de Colorado School of Mines, tambin para la Fundacin Minera Australiana, para el Departamento de Minera de la Universidad de Chile y la Universidad de Witwatersrand en Sudfrica. Tiene un doctorado en Teconologa de la Universidad de Aalborg en Dinamarca.

OBJETIVOS DEL CURSO: Un muestreo deficiente, agravado por un mal sub-muestreo de laboratorio, conduce a una geoestadstica cuestionable, y genera graves problemas de conciliacin entre el modelo geolgico, la mina, y las estimaciones de la planta. Estos problemas tambin afectan a los precios de los productos y la validez de las evaluaciones ambientales. El resultado es una prdida de dinero enorme para la empresa en cuestin y la evolucin posterior en un litigio probable.

Es de vital importancia para los gelogos, mineros, metalrgicos, qumicos y especialistas en medio ambiente extraer la mxima informacin de los datos disponibles y cmo las grandes inversiones y decisiones cruciales dependen de ella. Evaluaciones falsas conducen a escenarios devastadores tales como: El abandono de propiedades viables, La explotacin de las propiedades improductivas, El mal manejo de propiedades viables, y La incompetencia en la deteccin de fraudes.

Es muy importante para cuantificar la heterogeneidad de los constituyentes importantes en cualquier nueva propiedad. De lo contrario las pruebas adecuadas conducen a invlidos protocolos de muestreo y submuestreo, la perforacin en exceso, y una base de datos parciales que ms tarde dara lugar a una geoestadstica falsa. La siguiente secuencia es parte de la prctica ineludible: Cmo es el componente de inters distribuido en el material que se muestra? Llevar a cabo pruebas de heterogeneidad para cuantificar las caractersticas de muestreo del componente de inters. Optimizar los protocolos de muestreo y la forma en que se ejecutan, de acuerdo con los resultados de la prueba de heterogeneidad. Implementar protocolos de uso de equipo de muestreo vlido: el 75% del equipo de muestreo en el mercado no har el trabajo. Implementar un programa integral y sistemtico de control de calidad para controlar la precisin del muestreo y la exactitud. El costo de la variabilidad de los datos irrelevantes no es fcil de detectar, cuantificar, o corregir. Una estrategia para la gestin eficaz de la variabilidad permite a los gelogos identificar y minimizar los molestos problemas de conciliacin entre los modelos tericos y la realidad: Sus decisiones son tan buenas como sus muestras! El curso ofrece formas sencillas para cuantificar las prdidas de dinero para una precisin de muestreo, y proporciona una buena estrategia para evitar la imprecisin de muestreo para la cual no hay cura estadstica. A menos que la precisin del muestreo y la precisin son claramente relacionadas con cuestiones econmicas, es poco probable que los gerentes entiendan la necesidad de mejorar los protocolos de muestreo y la forma en que se implementan. Al final del curso, los asistentes estarn mejor preparados para presentar las ventajas econmicas de un buen muestreo. Por lo tanto, el curso es requisito previo para el banco de inversin: Los banqueros deben escuchar y confiar en la teora del muestreo.

QUIENES DEBEN ASISTIR? Este curso est diseado para gelogos de exploracin de proyectos de oro, cobre y polimetlicos, los responsables de optimizar el rendimiento de las minas. El curso tambin se aplica a muchas otras reas en la que alguien debe tomar muestras para tomar decisiones importantes. El curso es muy recomendable para los gerentes para optimizar sus operaciones. Usted debe asistir a este curso si es: Gelogo de Exploracin Greenfields. Gelogo Brownfields o de control de minas. Presidentes, Vicepresidentes, y los gerentes de operaciones Geostadsticos y supervisores de laboratorio Los mineros, metalrgicos y qumicos. Gerente de control de calidad. Los ingenieros ambientales y especialistas en control de la contaminacin. Preocupados inversionistas y accionistas de la compaa.

LO QUE USTED VA A APRENDER: Los nueve tipos de errores de muestreo, cmo suceden, y cmo minimizarlos: la mayora de las personas puede enumerar slo dos! Correccin de muestreo, por lo que puede rechazar los sistemas de muestreo que nunca van a realizar un trabajo satisfactorio. Familiarizarse con las pruebas necesarias para llevar a cabo en las minas y las plantas para optimizar todos los protocolos de muestreo. Para seleccionar objetivos adecuados de calidad de datos para los parmetros de funcionamiento, que son el monitoreo continuo, para reducir al mnimo los costes de funcionamiento. Para apreciar mejor el valor de los datos cronolgicos que le permite un mejor control de cualquier proceso. Estos datos son valiosos para la gestin en la identificacin de los problemas estructurales que conducen a prdidas econmicas innecesarias. La variografa es la clave para distinguir las diferentes fuentes de variabilidad que afectan a los datos de rutina cronolgica. Vas a descubrir el poder de la Crono-estadstica. Uso de los datos existentes, la variabilidad de muestreo y medicin deben estar claramente separados de las tendencias y los ciclos de proceso. A menos que esto est bien hecho, la mejora continua del proceso seguir siendo esquiva. El uso cuidadoso de la media mvil y sobre todo sus funciones auxiliares en gran medida puede ayudar a minimizar el efecto de muestreo deficiente y precisin de la medicin.

La diferencia relativa de ploteos puede mostrar, de forma inequvoca, la presencia de sesgos condicionales de toma de muestras y tambin de los laboratorios. Darse cuenta de la debilidad de los estndares de hoy en el muestreo: son obsoletos y no en lnea con la teora del muestreo. Recibir informacin actualizada sobre la evolucin de muestreo expuestos durante cinco conferencias mundiales sobre la toma de muestras y la mezcla de 2003 a 2012. CONTENIDO DEL CURSO: Introduccin Conceptos fundamentales sobre los estadsticos utilizados en la teora del muestreo y las prcticas de muestreo. Nueve tipos de errores de muestreo: Se debe abordar uno a la vez, de lo contrario el muestreo es casi siempre invlido. La heterogeneidad de los componentes mayores y traza. Ejemplos prdidas financieras usuales debido a las prcticas de muestreo pobres. Definicin de objetivos de calidad de datos. Presentacin de una estrategia de calidad sobre la base de nuevos objetivos de calidad de datos. La sinergia entre los objetivos de calidad de datos y protocolos de muestreo. Definicin de trminos bsicos y los smbolos. Muestreo Teora y Prctica Los errores generados por el peso de la muestra o Optimizacin de los protocolos de muestreo o Descripcin de las pruebas de heterogeneidad, para un caso normal, y para un caso difcil. Los errores generados por la segregacin. La puesta en prctica de protocolos de muestreo o Revisin completa de las fuentes de sesgos de muestreo. Exploracin del efecto de pepita. Seleccin de los grados realista, de corte econmico. Revisin detallada de los sistemas de muestreo existentes: o Durante la exploracin (de diamante, RC, ...) o En las minas (barrenos, ...) o En las plantas (cruzar sistemas de flujo, en la corriente sondas, taladros, ...) o En los laboratorios (divisores, trituradoras, pulverizadores, palas, cucharas, esptulas, ...) o Para los productos de muestreo en las instalaciones de transporte o Para el muestreo del medio ambiente. Monitoreo de precisin y exactitud en el laboratorio Monitoreo de precisin y exactitud del muestreo y protocolos de submuestreo Cuantificar el costo impresionante de precisin del muestreo

Sugerencias para mejorar los estndares de muestreo Problemas de conciliacin entre el modelo geolgico, la mina y la planta El mito de la reconciliacin. Identificacin de las principales fuentes de problemas de la reconciliacin. Aproveche los datos existentes: Una mina de oro de oportunidades. Comprender los diferentes tipos de heterogeneidad y variabilidad que generan. Ser ms proactivo a travs del pensamiento estadstico efectivo. La gerencia debe establecer prioridades Encontrar las causas de los problemas y las propiedades estructurales con los que se tiene que vivir. Invertir en la reduccin de las causas de los problemas. Encontrar los efectos de los problemas y circunstanciales propiedades que no puede controlar. Ahorro de dinero, por el gasto de mucho menos sobre los efectos de los problemas. Gestin de los costos visibles: o La prioridad histrica puesto como costo visible. o El punto de vista contable o de costos. Descubriendo los costos invisibles: o El asombroso costo del grado de variabilidad de los componentes. o Conciliacin estadstica y el punto de vista contable o de costos. Introduccin a la Crono-estadstica Revisin crtica de muestreo y los modos de medicin: aleatorio sistemtico, aleatorio estratificado y aleatorio. Introduccin a la variografa Variografa avanzada Introduccin al control estadstico de procesos variografico. La media mvil, una herramienta prctica, sencilla pero delicada Cunto de promedio es apropiado? El ruido aleatorio. Los datos corregidos. El grfico de la diferencia relativa: La mejor herramienta para el monitoreo de control de calidad La deteccin de un sesgo condicional en funcin del tiempo. La deteccin de un sesgo condicional en funcin del aumento del contenido de constituyentes. Una estrategia de mejoramiento para el muestreo efectivo

FECHA y HORA: Das 04, 05 y 06 de Julio de 2012, de 08.30 a 17.30 horas LUGAR: Hotel Casandina Private Collection Miraflores Av. La Paz 463, Miraflores, Lima 18 INVERSION: US$ 1,250 (no Incluye IGV) Dscto 10% por Pronto Pago hasta el 30 de marzo de 2012 Dscto 10% Tarifa Corporativa (de 4 a ms participantes) Incluye certificado, materiales, coffee breaks y almuerzo por los 3 das. Cupos Limitados INFORMES E INSCRIPCIONES: info@target-rocks.com Telf. +51 (1) 446 3108 CUENTAS PARA EL PAGO: Scotiabank: Cuenta en dlares N 045-7187301 CCI: N 009-231-210457187301-25 Interbank: Cuenta en dlares N 164-3043070348 CCI: N 003-164-013043070348-13 Realizado el depsito, enviar scan del voucher al email info@target-rocks.com

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