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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL
ALTIPLANO - PUNO
FACULTAD DE INGENIERÍA GEOLÓGICA Y
METALÚRGICA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA GEOLÓGICA
MODELAMIENTO GEOLÓGICO DE LA UNIDAD MINERA ARUNTANI S.A.C
(TUCARI)
CURSO: MODELOS GEOLÓGICOS UTILIZANDO ORDENADOR
DOCENTE: ING. QUISPE CHAMBI, VIDAL VENERABLE
PRESENTADO POR: CUTIPA MAMANI, FRANDUX JACK
CODIGO: 175230
SEMESTRE: DECIMO
PUNO – PERÚ
2022

Universidad Nacional del Altiplano
Facultad de Ingeniería Geológica e Ingeniería Metalúrgica
Escuela Profesional de Ingeniería Geológica
2
MODELOS GEOLÓGICOS UTILIZANDO ORDENADOR
RESUMEN
La revolución científico-técnica en la geología y la minería, que ha abarcado durante
décadas a todo el mundo, se manifiesta en un aumento brusco del ritmo de extracción y
utilización de la materia prima los diferentes tipos de mineral. Por este motivo los trabajos de
búsqueda, exploración y evaluación económica de yacimientos minerales útiles, constituye una
de las tareas más importantes en las empresas y compañías mineras.
Por el método clásico se utilizan fundamentalmente valores medios o medias ponderadas
para la estimación de bloques definidos convenientemente, por lo que su uso ha estado
relacionado con problemas de precisión. Además, la utilización de los métodos clásicos no se
recomienda porque aun cuando permiten cuantificar los recursos a escala global, no son
adecuados para la caracterización local de los recursos y reservas.
Por el método moderno predominan los métodos geoestadísticos, los cuales consisten en el
uso de técnicas de regresión é interpolación, teniendo como premisa fundamental la realización
de las estimaciones a partir de las características de variabilidad y correlación espacial de los
datos originales.
Mediante el tratamiento estadístico se hizo el control de calidad con los diferentes procesos
de chequeo de muestras de control de calidad y los resultados obtenidos son buenos en el
proceso de aseguramiento de la calidad y control de calidad (QAQC).
El modelamiento geológico es esencial para la evaluación de recursos, el diseño, la
planificación minera y la definición del proceso metalúrgico a utilizar, dado que determina la
extensión volumétrica y distribución espacial de unidades geológicas, geotécnicas y
geometalúrgicos que influyen de forma determinante sobre los procesos mencionados.

3
ÍNDICE
1. CAPÍTULO I: GENERALIDADES ...........................................................................7
1.1. UBICACIÓN Y ACCESIBILIDAD....................................................................7
1.1.1. UBICACIÓN....................................................................................................7
1.1.2. ACCESIBILIDAD ...........................................................................................7
1.1.3. CLIMA Y VEGETACIÓN ..............................................................................8
1.2. OBJETIVOS ........................................................................................................8
1.2.1. OBJETIVOS GENERALES ............................................................................8
1.2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS...........................................................................8
1.3. JUSTIFICACIÓN ................................................................................................9
2. CAPITULO II: ASPECTOS GEOLÓGICOS.............................................................9
2.1. GEOLOGÍA REGIONAL ...................................................................................9
2.2. GEOLOGÍA LOCAL...........................................................................................9
2.3. GEOLOGÍA ESTRUCTURAL .........................................................................10
2.4. LITOLOGÍA......................................................................................................11
2.5. ALTERACIÓN..................................................................................................12
2.6. MINERALIZACIÓN.........................................................................................12
2.7. TIPO DE YACIMIENTO..................................................................................13
2.8. RECURSOS MINERALES...............................................................................13
2.9. GEOMORFOLÓGIA.........................................................................................13
3. CAPITULO III: MARCO TEORICO.......................................................................15
3.1. LA GEOQUÍMICA Y SUS PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS ...........................15
3.1.1. EXPLORACIÓN GEOQUÍMICA.................................................................16
3.1.2. AMBIENTE GEOQUÍMICO ........................................................................16
3.1.3. DISPERSIÓN GEOQUÍMICA......................................................................17
3.1.4. MOVILIDAD DE LOS ELEMENTOS .........................................................17
3.1.5. ASOCIACIÓN DE ELEMENTOS ................................................................18
3.1.6. DISTRIBUCIÓN GEOQUÍMICA.................................................................20
3.2. MUESTREO GEOQUÍMICO ...........................................................................20
3.2.1. IMPORTANCIA DEL MUESTREO GEOQUÍMICO..................................21
3.2.2. METODOLOGÍA DE TOMA DE MUESTRA.............................................22
3.2.3. MÉTODOS DE MUESTREO........................................................................22
3.3. ASEGURAMIENTO DE CALIDAD Y CONTROL DE CALIDAD (QA/QC)
23
3.3.1. METODOLOGÍA DE CONTROL DE CALIDAD.......................................24
3.4. PARÁMETROS ESTADÍSTICO......................................................................26

4
3.4.1. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL....................................................26
3.4.2. MEDIDAS DE DISPERSIÓN .......................................................................27
3.4.3. MEDIDAS DE LOCALIZACIÓN.................................................................29
3.4.4. COEFICIENTES DE LA FORMA DE DISTRIBUCIÓN ............................29
3.4.5. DIAGRAMAS ESTADÍSTICOS...................................................................30
3.4.6. CENSURAMIENTO DE DATOS GEOQUÍMICOS....................................32
3.4.7. TEST DE NORMALIDAD KOLMOGOROV-SMIRNOV..........................33
3.5. PARÁMETROS GEOQUÍMICOS....................................................................33
3.5.1. FONDO GEOQUÍMICO O BACKGROUND ..............................................33
3.5.2. UMBRAL GEOQUÍMICO O THERSHOLD ...............................................34
3.5.3. ANOMALÍAS GEOQUÍMICAS...................................................................34
3.5.4. VENTAJAS DEL ANÁLISIS ESTADÍSTICO.............................................34
3.5.5. LIMITACIONES DEL ANÁLISIS ESTADÍSTICO.....................................34
4. CAPITULO IV: RESULTADOS Y DISCUSIÓN....................................................35
4.1. GEOQUIMICA DEL YACIMIENTO TUCARI...............................................35
4.2. DETERMINACIÓN DE LA ASOCIACIÓN DE ELEMENTOS QUÍMICOS
CON ORO, EN SUPERFICIE Y PROFUNDIDAD. ..........................................................36
4.3. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS GEOQUÍMICOS APLICADOS CON
SOFTWARE IOGAS...........................................................................................................36
4.4. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIVARIAL DE MUESTRAS
SUPERFICIALES................................................................................................................37
4.4.1. ANÁLISIS UNIVARIAL ..............................................................................38
4.5. DIAGRAMAS ESTADÍSTICOS ......................................................................38
4.5.1. HISTOGRAMAS...........................................................................................38
4.5.2. BOXPLOT (DIAGRAMA DE CAJAS) ........................................................39
4.6. CORRELACION DE SPEARMAN..................................................................40
4.6.1. NORMALIZACIÓN DE DATOS (NIVELACIÓN) .....................................41
4.6.2. MAPAS DE ISOVALORES O DE CONCENTRACIÓN ............................42
4.7. ANÁLISIS MUTIVARIADO DE DATOS GEOQUÍMICOS..........................42
4.8. ANÁLISIS BIVARIADO DE DATOS GEOQUÍMICOS ................................43
4.9. MODELAMIENTO DE SONDAJES CON LEAPFROG ................................43
5. CONCLUSIONES ....................................................................................................49
6. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA ................................................................................49
7. ANEXOS...................................................................................................................50
7.1. Mapa de ubicación.............................................................................................50
7.2. Mapa geológico regional....................................................................................50
7.3. Tabla de datos geoquímicos...............................................................................50

5
7.4. Mapa de muestreo geoquímico..........................................................................50
7.5. Mapa de interpolación de algunos elementos químicos. ...................................50
INDICE DE FIGURAS
Figura 1.Ubicación de la Empresa Aruntani S.A.C. Unidad minera Tucari. Fuente: Propia.
....................................................................................................................................................7
Figura 2. Mapa Geológico de Aruntani – Tucari. Fuente: Plan de minado Tucari.............11
Figura 3. Mapa de mineralización. Fuente: Plan de minado Tucari ...................................12
Figura 4. Muestreo estadístico y muestreo de minerales. Fuente: Alfaro, 2002.................22
Figura 5. Gráfico que representa la estadística normal. Fuente: web .................................28
Figura 6. Representación de anomalías de algunos minerales. Fuente: Propia hecho en IoGas
..................................................................................................................................................36
Figura 7. Distribución o Concentración de Au. Fuente: Propia hecho en IoGas................38
Figura 8. Histogramas de los distintos elementos químicos. Fuente: Propia hecha en IoGas
..................................................................................................................................................39
Figura 9. Diagrama de box plot. Fuente: Propia hecha en IoGas. ......................................40
Figura 10. Histogramas normalizados. Fuente: Propia. ......................................................41
Figura 11. diagrama de los elementos más importantes del yacimiento. Fuente: Propia. .41
Figura 12. Mapa de isovalores de algunos elementos químicos. Fuente: Propia................42
Figura 13. Mayor correlación de As y Pb. Fuente: Propia..................................................43
Figura 14. Puntos de perforación. Fuente: Propia...............................................................44
Figura 15. Sondajes de Perforación. Fuente: Propia...........................................................44
Figura 16. Diferenciación de litología de los sondajes. Fuente: Propia..............................45
Figura 17. Sistema de vetas. Fuente: Propia. ......................................................................45
Figura 18. Roca intrusiva de granodiorita. Fuente: Propia .................................................46
Figura 19. Roca Mármol. Fuente: Propia............................................................................46
Figura 20. Contacto de litologías y vetas. Fuente: Propia...................................................47
Figura 21. Modelo geológico referencial del yacimiento Tucari. Fuente: Propia...............47
Figura 22. Perfil geológico del yacimiento con dirección W-E. Fuente: Propia. ...............48
INDICE DE TABLAS
Tabla 1: Accesibilidad a la Empresa Aruntani S.A.C. Unidad minera Tucari. Fuente: Propia.
....................................................................................................................................................8
Tabla 2: Elementos con afinidad geoquímica y elementos guías asociados, usados en
exploración de depósitos. Fuente: Rose A. W. ........................................................................19
Tabla 3: Elementos indicadores y exploradores de algunos tipos de depósitos. Fuente:
Hurtado, 2002. .........................................................................................................................20
Tabla 4: Muestras de la prospección Geoquímica. Fuente: Hurtado, 2002. .......................21
Tabla 5: Rangos de coeficiente de correlación. Fuente: Web.............................................30
Tabla 6: Criterios para censuramiento de datos Geoquímicos. Fuente: Quintanilla, B. 2017.
..................................................................................................................................................32
Tabla 7. Límites de detección por elemento químico. Fuente: Propia...............................36
Tabla 8. Cálculos estadísticos. Fuente: Propia hecho en InfoStat.......................................37
Tabla 9: Correlación de separan. Fuente: Propia ................................................................40
Tabla 10: Correlación de Pearson. Fuente: Propia..............................................................42

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INTRODUCCIÓN
ARUNTANI SAC, es una empresa minera dedicada a la actividad minera, que viene
desarrollando el Proyecto Tucari desde el año 2002, cuyo Estudio de Impacto Ambiental de
explotación de las morrenas y procesamiento de mineral ha sido aprobado por la Dirección
General de Asuntos Ambientales del Ministerio de Energía y Minas por Resolución
Directoral N° 171-2003-EM/DGAA de fecha 04 de Abril de 2003 y la modificación de la
misma fue aprobada mediante Resolución Directoral N° 320-2004-EM/AAM de fecha 23
de Junio de 2004. El Proyecto Tucari consiste en la explotación de las concesiones mineras
Marlene y Mayela, beneficio y comercialización de mineral contenido en las morrenas del
cerro Tucarirani de ejecución de corto plazo, estando en el año 2016 en la etapa de
construcción casi concluida, con Planta de Beneficio de una capacidad de 9000 TMS/día,
Cancha de lixiviación –PAD, Pozas de soluciones de mineral, Fundición y Refinería y la
infraestructura requerida para tal fin.
Inicialmente el Proyecto Tucari ha sido trabajado por la empresa MDH SAC, realizando
un programa de exploración en el cerro Tucarirani mediante Perforación Diamantina, dentro
de las concesiones de Marlene y Mayela, habiendo concluido este programa con resultados
positivos, por lo que ARUNTANI SAC, cesionario de las referidas concesiones, ha
proyectado una ampliación de la Unidad Tucari consistente en la explotación del yacimiento
de mineral aurífero contenido en el cerro Tucarirani a fin de dar la sostenibilidad de la
operación minera, en base a los componentes de la Unidad ya ejecutados casi en su totalidad.

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1. CAPÍTULO I: GENERALIDADES
1.1.UBICACIÓN Y ACCESIBILIDAD
1.1.1. UBICACIÓN
La unidad minera está ubicada en la jurisdicción del distrito de Carumas, provincia
de Mariscal Nieto, en el departamento de Moquegua, en altitudes que varían entre 4600
y 5200 msnm, en la cuenca alta del río Tambo, en la cuenca del río Aruntaya,
específicamente en la microcuenca Margaritani, entre las quebradas Apostoloni y
Margaritani.
Figura 1.Ubicación de la Empresa Aruntani S.A.C. Unidad minera Tucari. Fuente: Propia.
1.1.2. ACCESIBILIDAD
El acceso desde Lima es vía aérea por la ciudad de Juliaca, posteriormente vía
terrestre a la ciudad de Puno entablando la carretera binacional Puno - Laraqueri,
llegando a la minera Aruntani – Unidad Minera Tucari.

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Tabla 1: Accesibilidad a la Empresa Aruntani S.A.C. Unidad minera Tucari. Fuente: Propia.
ORIGEN- DESTINO DISTANCIA TIEMPO DESCRIPCIÓN
Lima - Puno 866 km 24 horas Asfaltada
Puno - Laraqueri 135 km 2.5 horas Asfaltada
Laraqueri - Área de la mina 60 km 2.5 horas Trocha carrozable
1.1.3. CLIMA Y VEGETACIÓN
El clima de la región es frígido con temperaturas que oscilan entre los 7°C a 13°C
durante el día y durante la noche entre 0°C y -15°C. en la cual se presentan dos
estaciones bien marcadas. La época de avenidas se presenta entre los meses de octubre
y abril, siendo la precipitación en esos meses, el 89% de la precipitación total anual. La
temporada seca, se presenta entre los meses de mayo y septiembre, donde ocurren las
heladas con temperaturas que varían de 2°C a -15°C contribuyendo con el 11% del total
de la precipitación anual. La vegetación es escasa, la presencia del Ichu es una
característica importante ya que sirve como alimento para la crianza del ganado vacuno
y auquénidos existentes en la zona. No hay agricultura debido al clima frígido.
1.2.OBJETIVOS
El objeto de esta investigación es la aplicación de los diferentes métodos estadístico
y geoestadístico aplicados en el proceso de estimación de recursos minerales que será
aplicado en el yacimiento Tucari, para determinar el comportamiento de la variabilidad
de las leyes y mejorar en los parámetros de estimación.
1.2.1. OBJETIVOS GENERALES
✓ Aplicar los diferentes métodos geoquímicos, geoestadísticos, para realizar una
perforación y posterior a ello modelar en 3D.
1.2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
✓ Realizar el proceso de un estudio geoquímico del yacimiento tucari
✓ Tratar estadísticamente los datos geoquímicos.
✓ Modelar en 3D el cuerpo mineralizado.
✓ Determinar el tipo de estructura del yacimiento a profundidad.
✓ Correlacionar la información geológica con el modelo de bloques y la distribución de
las leyes en los cuerpos.

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1.3.JUSTIFICACIÓN
El trabajo será un aporte importante con la aplicación de la estadística y la
geoestadística para mejorar la reconciliación de recursos en este proceso hay presencia
de sesgo importante para investigar y encontrar las oportunidad de mejora en los
parámetros del proceso de estimación y definición de los dominios de estimación, que
se adecue en yacimiento con los diferentes métodos para generar la reproducibilidad de
las leyes en el modelo de bloques para el proceso de estimación de recursos minerales.
2. CAPITULO II: ASPECTOS GEOLÓGICOS
2.1.GEOLOGÍA REGIONAL
En el área de influencia la estructura que conforma la base del medio físico de la
microcuenca del río Margaritani, geológicamente está conformado mayormente por
formaciones volcánicas y sedimentarias continentales cenozoicas, comprendidas entre los
periodos Terciarios y Cuaternarios, que han sufrido diferente grado de disturbamiento y
alteración. (Geoservice Ingenieria, PCM Aruntani, cap. III, p.6).
2.2.GEOLOGÍA LOCAL
El área y la región en conjunto se encuentran en la parte central de la cordillera sur
andino occidental, específicamente en la parte central de la cadena volcánica del sur,
configurando un ambiente típicamente vulcanológico, cuya conformación data
principalmente del cuaternario pleistocenico caracterizada por varias etapas de efusión
(básicas y acidas) siendo la última efusión lávica barroso. Se ha identificado siete unidades
geológicas y/o litoestratigraficas principales:
➢ Cuaternario
✓ Fluvio Aluvial (Qr-fa): Son depósitos recientes ampliamente expuestos en el
área, se les encuentra cubriendo a todas las formaciones con un delgado espesor,
su composición es muy heterogénea, es decir están compuestas por mezclas de
arcilla, limos, arenas gravas en estado suelto o con muy poca compactación
producto de la sedimentación por colmatación de los cauces y ríos.
✓ Turbera bofedal (Qr - tb): Se encuentran en las aéreas hidromorficas de los
fondos de las quebradas o valles glaciales dominantes, formadas por
acumulación de materiales no consolidados fangoarcillosos, con alto contenido

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de materia orgánica vegetal en proceso de tuberización en ambientes acuosos e
hidrofiticos de alta montaña.
✓ Escombros Glaciares y Peri glaciales (Qp - eg): En el frente de los acantilados
se están acumulando canchales, generados por la desintegración física o
gelifracción, por el congelamiento del agua contenida en las fracturas de las
rocas, las que luego por gravedad caen por los acantilados y se acumulan al pie.
Estos depósitos están en actual formación y acumulación y se le observa al pie
de los farallones rocosos de las cabeceras de las quebradas de Margaritani y
Apostoloni.
✓ Morrenas y depósitos fluvioglaciares (Qp - mfg): Tienen amplia distribución en
el área de estudio, cubriendo rocas masantiguas y extendiéndose hacia las
pampas, se han reconocido acumulaciones de materiales que por su naturaleza y
origen se considera como depósitos fluvio glaciares y morrenas.
➢ Terciario
✓ Volcánico Barroso (Tq - vb): Esta formación considerada igualmente como
grupo tienen gran distribución en la región sur andina, ocupando las porciones
más elevadas de la cadena volcánica. Está compuesta de derrames andesíticos y
riodaciticos con horizontes aglomerádicos y tifáceos, de tonos grises,
debidamente disturbados, que normalmente sobreyacen a las unidades
anteriores. Se les considera como del Pliopleistoceno y más propiamente del
cuatenario Pleistocénico.
✓ Volcánico Tacaza (Ts - vt): Se les ubica en amplia exposición en el flanco
oestedel área de estudio, compuesto mayormente por aglomerados de aspecto
bechoide; en algunas zonas presenta características similares a areniscas (es
notoria la alteración de sus partículas).
✓ Puno (Ti - pu): Es la formación rocosa más antigua reconocida dentro de los
límites del área de estudio, está constituida por estratos de arenisca
conglomerádicas y brechas tufáceas de colores verde violáceos a abigarrados,
con intemperismo de tonos claros. Los fragmentos rocosos son mayormente de
naturaleza volcánica andesítica en matriz arenatufácea feldespática.
2.3.GEOLOGÍA ESTRUCTURAL
El rasgo estructural más importante lo constituye el alineamiento volcánico del cerro
Tucarirani de la parte central Este, cuya configuración al parecer está controlada por

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sistemas de fallas congruentes de dirección Este-Oeste. Las otras estructuras reconocidas
corresponden mayormente a alineamientos de falla de rumbo dominante SE-NO, común al
alineamiento andino, conjuntamente con otros sistemas menores y transversales de rumbo
N-S a NE, que recortan las estructuras rocosas con grado variable de inclinación.
Posiblemente algunas de estas estructuras guardan relación con los procesos de
alteración – mineralización del área. No resultan evidentes los sistemas de plegamientos,
solo se observan pequeños “combamientos” y/o paquetes débilmente buzantes, asociados
a capas del Grupo Puno y a algunas coladas del Grupo Tacaza. (Geoservice Ingenieria,
PCM Aruntani, cap. III, p.12).
2.4.LITOLOGÍA
Tres unidades han sido reconocidas en Tucari. La base consiste de una roca andesítica
con textura afanítica que cubre gran parte de la zona. Cortando esta secuencia lávica se
reconoce un intrusivo dacítico el cual constituye la roca original sobre el cual se sucedieron
múltiples eventos tectónicos, originando múltiples brechamientos freáticos/hidrotermales
que albergan el mineral. En el sector NE se observa secuencias laminares que cubren
parcialmente rocas fragmentales interpretadas como tufos líticos probablemente de
composición intermedia.
Figura 2. Mapa Geológico de Aruntani – Tucari. Fuente: Plan de minado Tucari.

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2.5.ALTERACIÓN
Se puede indicar que el área muestra signos de ocurrencia de procesos de alteración –
mineralización reflejada por la presencia de un lado de alteración más o menos significativo
desarrollado en paquetes del volcánico Tacaza. La alteración se evidencia por la presencia
de mantos de oxidación superficial de tonos amarillentos a rojizos, con desarrollo de
limonitas, hematitas y otros; conjuntamente con el desarrollo de otras formas de alteración
hidrotermal (silicificación, argilización y otros), propios de yacimientos mineralizados
comunes a estos ambientes. (Geoservice Ingenieria, PCM Aruntani, cap. III, p.12).
2.6.MINERALIZACIÓN
La mineralización se concentra en ensambles sobre impuestos Sílice - alunita y las
variadas formas de silicificación. Las zonas silíceas aparecen brechadas tectónicamente con
variado contenido de óxidos e impregnaciones de escorodita y jarosita junto a cristales de
baritina que por lo general rellenan cavidades. Los cuerpos de brecha hidrotermal y crakle
suelen presentar venilleo de cuarzo y calcedonia; los clastos presentan texturas de
lixiviación con diseminaciones de pirita fina y azufre tapizando fracturas y cavidades. La
sílice residual muestra amplia exposición al Oeste del domo con valores muy disímiles
dependiendo básicamente del contenido de óxidos. Por lo general, la sílice de aspecto
sacaroide y deleznable no contiene valores económicos.
Figura 3. Mapa de mineralización. Fuente: Plan de minado Tucari

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2.6.1.1. MINERALOGÍA
El proyecto Tucari, de Aruntani SAC, constituye un proyecto minero aurífero.
En el área de estudio priman los óxidos de fierro, jarosita, escorodita, baritina,
azufre, pirolusita y cuarzo en drusas y venillas, constituyendo guías mineralógicas
importantes del yacimiento. La zona de metales base muestra pirita, enargita,
covelina, calcosina, galena y esfalerita. Las mayores reservas de oro, por su parte
se encuentran asociadas a ensambles sobre impuestos de sílice- alunita y
silicificación masiva, fuertemente fracturadas.
2.7.TIPO DE YACIMIENTO
Tucari es un yacimiento Epitermal del tipo Alta Sulfuración desarrollado en el Arco
Volcánico Cenozoico del Sur del Perú, cuyo host es un domo de composición dacitica
perteneciente al. Grupo Barroso. Es recurrente la presencia de brechas hidrotermales,
brechas crackle y freáticas de potencia variada y traza irregular. La secuencia estratigráfica
a escala Distrital del tope a la base muestra lavas del Barroso siguiendo las líneas de cumbre
y rellenando depresiones junto a hipoabisales que gradan de riolita a dacita constituyendo
un metalotecto importante. Infrayacen tufos-lapilli ácidos sincrónicos al evento Sencca que
descansan sobre volcanosedimentarios fuertemente cloritizados asignados al Grupo Puno.
2.8.RECURSOS MINERALES
La producción de mina o extracción se realiza mediante tajo abierto a un ritmo de 9,000
t/día de mineral. Dicho volumen de minado alcanzará los 23,000 t/día de mineral con el
incremento propuesto de 14,000 t/día (Minera Aruntani 2009). El tratamiento metalúrgico
se realiza mediante el proceso de lixiviación en pilas o pads, con recuperación en Planta
Merrill Crowe a nivel de los precipitados. Luego son derivados a la fundición en donde se
obtiene el dore; el cual es destinado a su refinación y comercialización correspondiente.
2.9.GEOMORFOLÓGIA
El presente estudio trata las características más relevantes del área de influencia del
proyecto, describiendo las formas fisiográficas dominantes de su relieve, considerando el
origen, pendiente, litología y magnitud de las elevaciones topográficas. También se
examinan los procesos erosivos que en la actualidad inciden en su morfología. Las unidades
geomorfológicas del área de estudio presentan geoformas suaves a moderadas, los cuales
están relacionadas a los diferentes procesos geológicos (volcánicos y sedimentarios)

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ocurridos entre el Jurásico al Cuaternario. (Geoservice Ingenieria, PCM Aruntani, cap. III,
p.13).
A continuación, se presenta las unidades geomorfológicas identificadas en el área de
estudio:
El área del depósito de desmonte y el Tajo Tucari, se encuentra localizados dentro de la
microcuenca del río Margaritani; forman parte de la Cordillera Occidental, y
específicamente de la Cadena Volcánica del Sur; a una altitud comprendida entre 4 600 y
5 200 m s. n. m., dicha cadena se caracteriza por estar formada por una sucesión de picos
montañosos volcánicos de gran altitud, con diferentes grados de modelamiento.
Actualmente no hay casquetes glaciares, por estar en proceso de regresión avanzado.
En el ámbito de estudio se han identificado tres sistemas morfogenéticos principales:
fluvial, glaciar y volcánico; y siete unidades geomorfológicas con sus respectivas
subunidades.
❖ Sistema Fluvial: Está constituido por las geoformas originadas por la escorrentía,
generada mayormente por la acción pluvio-glaciar, dentro de este sistema se puede
diferenciar las unidades río, fondo fluvio-aluvial y bofedales.
❖ Sistema Glaciar: Como consecuencia de los últimos periodos glaciares, la escorrentía
producida por el deshielo de los casquetes glaciares, hoy extinguidos en su mayoría,
han producido un profundo modelamiento de la cadena montañosa, pudiéndose
identificar algunas unidades geomorfológicas típicas como: valle glaciar, superficie de
excavación y acumulación glaciar y fluvioglaciar.
❖ Sistema Volcánico Estructural: La microcuenca del río Margaritani está dominada en
su mayor extensión por un sistema volcánico, modelado por la acción glaciar
concomitante, Se puede diferenciar seis unidades:
✓ Terrazas y colinas: que son geoformas relativamente pequeñas que ocurren en las
partes bajas o fondos y laderas de la micro-cuenca, según su configuración
morfogenética pueden constituir: áreas de deposición y colinas denudadas.
✓ Terrazas estructurales: representadas por unidades de deposición más o menos
pequeñas y alargadas que ocurren adyacentes a los fondos aluviales del sector Oeste,
ubicadas en las areniscas del grupo Puno y en algunos derrames horizontales (con
talud y corte pronunciado) del volcánico Tacaza.

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✓ Colinas denudadas: que resultan del desgaste acentuado del substrato rocoso,
mayormente volcánico, poco disturbado estructuralmente; vienen a ser las
geoformas de erosión de relieves bajos, con laderas suaves y diferente grado de
disección. Son de poca extensión y por lo común están afectadas por escorrentía
laminar y difusa.
✓ Cadena Volcánica Glaciar: corresponde a las unidades más elevadas del sistema
montañoso, comprende tanto a las cadenas o montes volcánicos primarios, como
también a los ambientes subordinados o adyacentes parcial o totalmente cubiertos
de materiales de acumulación o escombros nivales.
✓ Montes Volcánicos Primarios: que son afloramientos rocosos de mayor altitud,
producto de las efusiones de los volcánicos Tacaza y Barroso y que a su vez han sido
profundamente modelados por la acción glaciar que sobrevino a dichos episodios.
Su litología dominante corresponde a andesitas, riodacitas y brechas alteradas en
diferentes grados, permaneciendo expuestas básicamente por su gran altitud y
competencia.
✓ Laderas de Escombros Montañosos Glaciares y Periglaciares: son las porciones
adyacentes inferiores de las geoformas anteriores, correspondientes a los flancos o
laderas de macizos montañosos más elevados, caracterizados por estar cubiertos con
materiales sueltos de acumulación glaciar (tipo morrénica) y/o derrubios, producto
de la gelifracción de los afloramientos rocosos volcánicos (por cambio brusco de la
temperatura), favorecida por la topografía de fuerte pendiente y las condiciones
climáticas imperantes.
3. CAPITULO III: MARCO TEORICO
3.1.LA GEOQUÍMICA Y SUS PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS
La geoquímica es la ciencia que utiliza las herramientas y los principios de la química y
de la geología para explicar los mecanismos detrás de los principales sistemas geológicos
como la corteza terrestre y sus océanos. El reino de la geoquímica se ha extendido más allá
de la Tierra, abarcando todo el sistema solar y ha hecho importantes contribuciones a la
comprensión de una serie de procesos que incluyen la convección del manto, la formación
de planetas y los orígenes del granito y del basalto. (Francis A. 2007).
Estudia la composición y dinámica de los elementos químicos en la Tierra,
determinando su abundancia absoluta y relativa y su distribución. También estudia la

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migración de esos elementos entre las diferentes geósferas, litósfera, hidrósfera, atmósfera
y biósfera, utilizando como principales evidencias las transformaciones de las rocas y de
los minerales que componen la corteza terrestre, con el propósito de establecer leyes sobre
las que se base su distribución. (Francis A. 2007).
3.1.1. EXPLORACIÓN GEOQUÍMICA
La exploración geoquímica utiliza las características químicas de los elementos
naturales en las proximidades de un depósito mineral normalmente diferente a aquellos
constituyentes similares. Estas diferencias son detectadas por mediciones sistemáticas
de la concentración individual o grupos de elementos, compuestos y/o propiedades
químicas de un material que naturalmente ocurren. El material seleccionado para el
análisis dependerá del ambiente local, pero podría incluir rocas, gossan, suelos,
sedimentos de arroyos, sedimentos glaciales, aguas superficiales, aguas subterráneas,
vegetación o gas de suelo. (Hartman, 1987).
Aunque los programas de exploración geoquímica involucran muchos de los
principios básicos de la ciencia geoquímica, ellos abarcan un rango más amplio de
necesidades y actividades prácticas que debe tenerse en cuenta. Un programa
geoquímico propiamente dicho comprende varias fases sucesivas e interdependientes
como: Diseño, planeamiento, cada uno de ellos es totalmente dependiente de los
precedentes. Los problemas en uno afectaran negativamente a todas las fases siguientes,
cada fase es esencial y todas deben de tener algo grado de cuidado y atención (Lloyd et
al, 1998).
3.1.2. AMBIENTE GEOQUÍMICO
Las variables que condicionan la dispersión de los iones metálicos en un ambiente
geoquímico son: la presión, la temperatura y la disponibilidad de los elementos
químicos en la naturaleza, los cuales determinan que las fases químicas sean estables
en cualquier circunstancia (Rivera 2007); es así que el ambiente geoquímico puede
dividirse en:
Ambiente geoquímico primario
Está caracterizado por condiciones de confinamiento (profundidad), altas
presiones y temperaturas, circulación restringida de fluidos y bajo contenido de

17
oxígeno libre. Este ambiente está preservado en las rocas ígneas, metamórficas o de
origen hidrotermal que ahora están expuestas en la superficie.
Ambiente geoquímico secundario
Es el ambiente de la meteorización, erosión, transporte y sedimentación en la
superficie de la Tierra y de la formación de suelos caracterizado por las bajas
temperaturas y presiones casi constantes, circulación libre de fluidos y la presencia
abundante de agua, oxígeno libre y existencia de otros gases en la atmósfera
resultantes de la contaminación.
3.1.3. DISPERSIÓN GEOQUÍMICA
Dispersión primaria.
Está caracterizada por factores con altas presiones y temperaturas cuyos productos
quedan preservados en rocas ígneas y metamórficas, en algunos casos en la actividad
hidrotermal.
Dispersión secundaria.
Son las condiciones prevalecientes en la superficie terrestre el cual consiste en
bajas temperatura y presiones, los productos de este tipo de dispersión pueden alcanzar
grandes distancias del punto de origen.
3.1.4. MOVILIDAD DE LOS ELEMENTOS
La movilidad es la facilidad con la cual el elemento se puede mover en cualquier
ambiente. La movilidad depende de dos factores de la fase móvil: Mecánicas, que
entiende como la viscosidad de los magmas y soluciones, tamaño, forma y densidad del
agua; y las Químicas que se da como la variación de las condiciones del ambiente
(temperatura y presión), Rivera (2007).
La dispersión geoquímica se produce siempre, gracias a la existencia de un agente
movilizante o de transporte, como soluciones acuosas, agentes “volátiles” y otros, que
encuentran la posibilidad de tomar la “carga” de un “ambiente de movilización”,
transportarla espacialmente hasta un “ambiente de dispersión” donde por alguna causa
de carácter físico y/o físico - química, deposita total o parcialmente parte de la “carga”
movilizada (Zapana, 2012).

18
3.1.5. ASOCIACIÓN DE ELEMENTOS
Generalmente el principal constituyente de un mineral son los elementos químicos,
estos tienden a asociarse por factores químicos endógenos; pero ya en superficie estos
también se asocian de acuerdo a factores geológicos, como, por ejemplo: el cobre puede
estar presente en suelos, rocas y sedimentos; entonces este elemento está condicionado
a un elemento indicador.
Algunos pares o grupos de elementos consistentemente muestran una estrecha
asociación indiferente al ambiente en el cual ellos ocurren. En muchos casos, esto es
debido a que el elemento menos abundante sustituye libremente en la retícula del cristal
formado por el socio más abundante. El conocimiento de las asociaciones geoquímicas
lleva al concepto de elementos indicadores o Pathfinder (Sacsi, 2016).
➢ Elemento indicador (Target).
➢ Elemento explorador (Pathfinder).
Estos elementos se usan como guías indicadores en la búsqueda de yacimientos
metálicos cubiertos, los cuales pueden ser detectados más fácilmente por elementos que
se asocian al elemento buscado.
También es posible que los elementos Pathfinder se dispersen más lejos del
yacimiento que los elementos principales. Los elementos Pathfinder pueden ser los
componentes principales o los componentes accesorios y que pueden ocurrir en la ganga
y/o en la mena.
Algunos elementos tienden a ocurrir juntos en ciertas condiciones. Esta tendencia
resulta como una manifestación de movilidad de un elemento relativo similar. La
movilidad de un elemento puede variar en función de los cambios del ambiente, de
modo que, existen asociaciones geoquímicas que corresponden a un ambiente
particular.
Podemos distinguir:
➢ Elementos que muestran asociaciones características en cualquier condición
geológica.
➢ Elementos que son característicos de rocas ígneas particulares, de rocas
sedimentarias y ciertas menas.

19
➢ Elementos que pueden viajar juntos durante los procesos ígneos y metamórficos,
pero que pueden separarse durante el ciclo de meteorización. Este último
normalmente ocurre en ambientes superficiales.
Tabla 2: Elementos con afinidad geoquímica y elementos guías asociados, usados en exploración de depósitos. Fuente:
Rose A. W.

20
Tabla 3: Elementos indicadores y exploradores de algunos tipos de depósitos. Fuente: Hurtado, 2002.
3.1.6. DISTRIBUCIÓN GEOQUÍMICA
Ciertas rocas tienen elementos característicos o tienen una concentración típica de
un elemento. Esto significa que debe existir una relación entre la geología y la
dispersión de los elementos de modo que podemos deducir la distribución de los
elementos químicos en las unidades geológicas. A esta distribución se le puede
considerar como topografía o relieve geoquímico, demostrado por isolineas de
distribución geoquímica, las cuales nos indicarán donde hay mayor abundancia de un
elemento sobre la superficie estudiada luego de realizar el análisis estadístico y la
prospección geoquímica de la zona (Cueva, 2017).
3.2.MUESTREO GEOQUÍMICO
En geoquímica aplicada se analizan muestras para identificar elementos, isótopos o
compuestos útiles en la búsqueda de yacimientos minerales (sea de metales, de no metales
o de hidrocarburos). Cada muestra es única en cuanto a la información que proporciona,
además de los datos geoquímicos de la zona que representa y por su facilidad para
colectarla, transportarla y prepararla para su análisis en el laboratorio (Blanco, 1984)
Influyen en la selección de muestras los objetivos del proyecto, sean estos de
reconocimiento (estudio regional), de seguimiento o de detalle (estudio local), y la clase de
mineralización que se busca, posible tamaño, forma geométrica y orientación espacial.
El procesamiento de datos geoquímicos mediante una estadística básica va a
complementar y terminar de indicar las desviaciones generalmente positivas. Estos
procedimientos estadísticos deben servir sólo de guía en la evaluación científica junto con
las estimaciones visuales de mapas geoquímicos. Y por supuesto, de importancia
fundamental es el conocimiento de la geología y la mineralización en la zona de
exploración, no solamente proveniente de estudios ya hechos sino también de las

21
observaciones y descripciones en el campo realizadas por el geólogo geoquímico a cargo
del muestreo (Blanco,1984).
Con el propósito de remarcar la importancia de esta operación, a veces soslayada
involuntariamente, el presente trabajo hace perseverancia, en la obligatoriedad de elegir un
sistema de muestreo que cumpla con los requisitos mínimos de exactitud, rapidez y bajo
costo, de tal modo que la relación de muestreo - análisis - interpretación, que
necesariamente debe existir en un trabajo de prospección geoquímica, sea la que conduzca
a conclusiones lógicas y confiables, partiendo de los resultados analíticos y de los datos de
la geología de campo correspondientes al material natural que se ha usado como muestra.
Además, se describe en forma resumida un sistema rígido de muestreo, aplicado
actualmente con mucho éxito y finalmente, se detalla el tratamiento posterior de las
muestras (Blanco, 1984).
Tabla 4: Muestras de la prospección Geoquímica. Fuente: Hurtado, 2002.
3.2.1. IMPORTANCIA DEL MUESTREO GEOQUÍMICO
Casi todas las decisiones que se hacen respecto de un proyecto minero, desde la
exploración hasta el cierre de la mina, están basadas en valores obtenidos de material
muestreado. Estas decisiones significan millones de dólares en cualquiera de las etapas
del proceso minero (Pierre, 1999).
Muestra, es una parte o porción extraída de un conjunto por métodos que permiten
considerarla como representativa del mismo. Muestreo: Es la acción de recoger
muestras representativas de la calidad o condiciones medias de un todo o la técnica
empleada en esta selección o la selección de una pequeña parte estadísticamente
determinada para inferir el valor de una o varias características del conjunto (Rojas,
2021)

22
Población o lote: Es el conjunto completo de observaciones que deseamos estudiar.
El muestreo estadístico es diferente del muestreo de minerales. En el muestreo
estadístico la población está compuesta por objetos de igual peso y en el muestreo por
minerales el lote está compuesto de objetos de diferentes pesos (Alfaro, 2002).
Figura 4. Muestreo estadístico y muestreo de minerales. Fuente: Alfaro, 2002
3.2.2. METODOLOGÍA DE TOMA DE MUESTRA
Para plasmar bien la definición inicial del muestreo, se debe cumplir que el muestreo
debe ser equiprobable. En el caso de los minerales, el muestreo de un lote compuesto
de “n” fragmentos es equiprobable, cuando todas las combinaciones de “n” fragmentos
tienen la misma probabilidad de ser elegidos para la constitución de la muestra. Así la
teoría moderna del muestreo de minerales, indica que cuando la condición de
equiprobabilidad no se cumple, se tiene más bien un ejemplar de una muestra (Pierre,
1999).
3.2.3. MÉTODOS DE MUESTREO
Este muestreo se hace siguiendo las pautas determinas por dos clases generales, que
están de acuerdo al modelo diseñado empleado. Según Zapana (2012) se conocen
diversas técnicas o métodos para la toma de muestras, cada una de ellas debe adecuarse
a las características geológicas y al tipo de investigación, los muestreos utilizados en el
presente trabajo de prospección geoquímica son los siguientes:
➢ Muestreo por canales. - Es un proceso aplicativo generalmente en el desmuestre
de estructuras mineralizadas, consiste en realizar sobre la parte expuesta del
mineral una canaleta de ancho y profundidad constante, del cual se obtiene el
material o muestra en una cantidad proporcional al área de la misma, de tal
manera que todos los fragmentos removidos durante la apertura del canal caigan

23
sobre la “cuna”, utilizando para ello comba y cincel. Los canales deben ubicarse
transversalmente y/o perpendicularmente al buzamiento de las estructuras
mineralizadas y de los estratos, tratando de tomar la dirección de la máxima
variación de mineralización. Las dimensiones del canal, respecto al largo, ancho
y profundidad depende del tipo de material, dureza y sobre todo de la potencia y
variabilidad de la mineralización (Zapana, 2012).
➢ Muestreo por puntos. - Consiste en la selección de un gran número de muestras
de mineral, roca útil (muestras parciales), distribuidas por el centro o por ángulos
de una red de cordel tendida sobre el afloramiento, poseyendo las mallas de dicha
red, formas y medidas diversas. Es decir, consiste en recoger una serie de
fragmentos de roca o mineral expuestos en la superficie, utilizando mallas de
forma cuadrada, rómbica o rectangular, con el objeto de tomar los fragmentos en
los puntos de intersección de las mismas (Rivera, 2007).
Los fragmentos muestreados deben tener aproximadamente el mismo peso, de
modo que se puede tomar siempre el mismo volumen de los diferentes puntos
elegidos según el tipo de malla. Los fragmentos tomados según ese proceso se
reúnen para tomar una muestra única. Por tanto, el número de puntos en una
muestra determinada dependerá sobre todo del grado de uniformidad de la
mineralización. Este método es utilizado en casos de yacimientos minerales que
presentan una distribución homogénea de la mineralización, para el caso de
prospección geoquímica el muestreo es aplicable en rocas y alteraciones que no
presentan venillas y tengan sus componentes minerales uniformes (Chara, 2017).
3.3. ASEGURAMIENTO DE CALIDAD Y CONTROL DE CALIDAD (QA/QC)
El contexto del presente documento, Aseguramiento de Calidad comprende aquellas
acciones sistemáticas y preestablecidas orientadas a elevar el nivel de la confianza con los
procedimientos o buenas prácticas para la toma, registros y preparación de muestras,
procedimientos de seguridad y otros que aseguren estándares preestablecidos de precisión
y exactitud, se refiere a la información recolectada para demostrar y cuantificar la
confiabilidad de los datos de los ensayes en la etapa primario y secundario de muestreo y
toma de datos. El control de calidad consiste en los procedimientos utilizados para
mantener el nivel de calidad deseado en la base de datos de los ensayes.

24
Los programas de QA–QC detallados son diseñados para monitorear el muestreo
rutinario y el desempeño del laboratorio en un esfuerzo por controlar (minimizar) el posible
error total en la secuencia muestreo, cuarteo y análisis, el control de calidad en el muestreo
y en los ensayes se logra con el monitoreo y control de cuatro componentes esenciales de
dicha secuencia.
➢ Recolección y cuarteo de las muestras en campo
➢ Preparación y sub-muestreo (cuarteo) de las muestras en laboratorio
➢ Exactitud y precisión analítica
➢ Exactitud del informe (del personal o transferencia de datos)
3.3.1. METODOLOGÍA DE CONTROL DE CALIDAD
Control de Calidad (QC) y Tipos de Muestras
El control de calidad (QC) es el conjunto de actividades o técnicas para
monitorear, identificar errores y realizar acciones correctivas durante el muestreo y
análisis, una de las acciones más difundidas dentro del QA/QC es “intercalar”
adecuadamente las muestras de control dentro de cada lote de muestras para analizar.
Realiza una inserción rutinaria de Muestras de control en diferentes etapas críticas
del proceso de recolección, preparación y ensayes de las muestras, esto incluye
diferentes tipos de materiales de control para monitorear y medir el desempeño
confiable del laboratorio. Los aspectos para medir el Control de Calidad son:
1. Precisión
2. Exactitud
3. Contaminación
Precisión
En control de calidad para muestras de control de precisión se utiliza las muestras
duplicadas o gemelas de campo. Las muestras gemelas vienen a ser aquellas
muestras tomadas paralelas a las muestras de canales y en testigos diamantinos se
toma la mitad o la cuarta parte de dicha muestra.
Las muestras duplicadas son:
Duplicados Finos:

25
Es parte de una muestra primaria de textura fina que ha sido separa en el
laboratorio para un análisis posterior, las fracciones de pulpas son enviadas al
laboratorio como muestras de control que son re-etiquetadas y re-enviadas al
laboratorio primario con número de muestra diferente dentro de un lote de muestras.
Estas proporcionan una medición de la exactitud de la determinación inicial
realizada por el laboratorio primario, y un estimado de la varianza analítica más la
varianza del sub-muestreo de la pulpa. Usualmente, la etapa de cuarteo o separación
de la pulpa no es realizada de forma adecuada, lo que puede impactar los resultados
en los casos de ensayos de cada lote.
Duplicados gruesos:
Son fracciones tomadas en el momento donde inicialmente se reduce el tamaño
(peso) de la muestra, esto normalmente ocurre después de chancar la muestra de la
perforación a un tamaño pasante la malla #10. Estas fracciones son mejor analizadas
por el laboratorio primario, como una verificación en cuanto a la adecuación de la
preparación de la muestra. Estos duplicados proporcionan una medición de la
varianza incluida en los duplicados del laboratorio de verificación, además de la
varianza introducida por los procedimientos de preparación de muestras, más la
varianza del sub muestreo del material grueso rechazado.
Exactitud
La exactitud se monitorea y controla a través de la inserción de muestras
estándares las mismas que se preparan en laboratorios certificados en condiciones
de estricto control, las muestras estándares son de tres tipos: estándar de ley alta,
estándares de ley media y estándares de ley bajo, uno de los estándares la ley debe
ser cercano al cut off.
Contaminación
La contaminación se monitorea a través de la inserción de muestras denominados
blancos los mismos que son materiales desprovistos de elementos a ser analizados
juntamente con el lote de muestras, esta inserción se realiza después de una muestra
con alta ley para controlar a través de las muestras blancos gruesos la contaminación
en el manipuleo de las muestras, con las muestras blancos finos de material estéril

26
insertadas antes del análisis para controlar al laboratorio en el manipuleo de sus
equipos en el proceso del análisis del lote de muestras.
3.4.PARÁMETROS ESTADÍSTICO
3.4.1. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
La medida de tendencia central, parámetro de tendencia central o medida de
centralización es un número situado hacia el centro de la distribución de los valores de
una serie de observaciones (medidas), computado para resumir la información. Cuando
se hace referencia únicamente a la posición de estos parámetros dentro de la
distribución, independientemente de que esté más o menos centrada, se habla de estas
medidas como medidas de posición. En este caso se incluyen también los cantiles entre
estas medidas. (Spiegel, 1975).
Media Aritmética
Es la medida más popular de la tendencia central, es lo que se llama un promedio
y los que los estadísticos denominan aritmética o solamente media. "la media de (n)
números, es la suma de los mismos dividida entre (N)"
Media Geométrica
Es la raíz de N-ésima del producto de los datos.
Mediana
La mediana es una colección de datos ordenados en orden de magnitud, es el valor
medio o la media aritmética de los dos valores medios.
➢ Si N es impar, la mediana es el valor que está al medio, es decir:
➢ Si N es par, la mediana es la media de los dos valores del centro, N/2 y N/2+1:

27
3.4.2. MEDIDAS DE DISPERSIÓN
En estadística, las medidas de dispersión (también llamadas variabilidad, dispersión
o propagación) es el grado en que una distribución se estira o exprime. Ejemplos
comunes de medidas de dispersión estadística son la varianza, la desviación estándar y
el rango intercuartil (Rivera, 2007).
Las medidas de dispersión se contrastan con la ubicación o la tendencia central, y
juntas son las propiedades más utilizadas de las distribuciones.
Rango
➢ El rango o amplitud (Am), de un conjunto de datos es el valor mayor (Vmax) menos
el valor mínimo (Vmin):
Am=Vmax - Vmin
➢ El intervalo de una clase es la amplitud dividida entre el número de clases.
INTERVALO = (Vmax - Vmin) / N° clases
Varianza
La varianza de un conjunto de datos viene a ser el cuadrado de la desviación
estándar.
La varianza viene a ser otra medida de dispersión, la que define como el promedio
o media de los cuadrados de las desviaciones de las medias respecto a su media.
Desviación estándar
Es la más confiable de las medidas de dispersión, también se le conoce como la
desviación típica.

28
Es el parámetro más crítico necesario para establecer los valores del Background,
las variaciones locales y regionales (Threshold) y las posibles y probables anomalías
en una serie de valores de concentración geoquímica, la cual puede ser calculada por
la ecuación (Rivera, 2007):
Donde, S es la desviación estándar, X es el valor de cada medida, Media(X) es la
media o promedio y N es el número de observaciones.
De acuerdo a la estadística clásica en una distribución normal sucede lo siguiente:
➢ 68.27% de la población tendría valores entre (x-s) y (x+s).
➢ 95.45% de la población tendría valores entre (x-2s) y (x+2s).
Figura 5. Gráfico que representa la estadística normal. Fuente: web
Esto quiere decir que, en una media geoquímica de una población de 1000 muestras,
682 muestras tendrán teóricamente valores de concentración geoquímica entre el
promedio más o menos una desviación estándar, puesto que en geoquímica estamos
interesados en los valores positivos, 159 valores tendrán valores mayores que x+2s y
una sola muestra tendrá teóricamente un valor mayor que x+3s (Cueva, 2017). En
prospección geoquímica es más común seleccionar como Background el valor que
corresponde a X
̅ y como límite de las fluctuaciones local y regional (threshold) la cifra

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que corresponde a x+2s (propuesta por Lepeltier) y los valores que exceden de este
límite pueden ser considerados como anomalía geoquímica (Cueva, 2017).
3.4.3. MEDIDAS DE LOCALIZACIÓN
Las medidas de localización dividen la distribución en partes iguales, sirven para
clasificar a un individuo o elemento dentro de una determinada población o muestra.
3.4.4. COEFICIENTES DE LA FORMA DE DISTRIBUCIÓN
Coeficiente de variación
Una forma de evaluar si la desviación estándar es grande o pequeña es al
compararla con la media.
Además, es una regla práctica para conocer la normalidad de la distribución del
elemento, entonces una población puede considerarse como Gaussiana si el
coeficiente de variación es inferior a 0.5 en caso contrario indicará un carácter log
normal.
Coeficiente de correlación de Pearson (r)
La correlación de Pearson se calcula en cada población a escala logarítmica, con
el fin de determinar la relación que existe entre par de elementos, esto considerando
en la interpretación los que muestran rasgos fuertes a muy fuertes.
Es calculado por la formula.
El valor de r estará siempre entre -1 y 1
➢ 1 indica una correlación positiva perfecta
➢ 0 indica ninguna correlación
➢ -1 indica una correlación negativo perfecto
Se demuestra que el coeficiente de correlación cumple.

30
➢ Si existe una relación lineal exacta entre ambas variables y todos los puntos
están en la línea y=a+bx (recta de regresión), el coeficiente de correlación es
igual a 1 (si b>0) o -1 (si b<0).
➢ Si no existe relación lineal exacta -1<r<1, el cual representa el grado de
asociación.
➢ Si r=0, cuando no hay ninguna correlación lineal entre x e y
Cuando calculamos r con una base de datos, podemos obtener una fuerte
correlación positiva o negativa meramente por casualidad, aunque en realidad no
existe relación alguna entre las dos variables que consideramos (Fernández,
2017). Para los análisis geoquímicos se tiene que tener en cuenta las
características geológicas y tomar a r como un indicador de afinidad. Los rangos
de los coeficientes de correlación son arbitrarios y normalmente responden a
criterios empíricos basados en experiencias de los geólogos en trabajos con datos
geoquímicos, pero tomando en cuenta el tipo de yacimiento (ver tabla 5).
Tabla 5: Rangos de coeficiente de correlación. Fuente: Web
3.4.5. DIAGRAMAS ESTADÍSTICOS
Histogramas
En estadística, un histograma es una representación gráfica de una variable en
forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de
los valores representados. Sirven para obtener una "primera vista" general, o
panorama, de la distribución de la población, o de la muestra, respecto a una
característica, cuantitativa y continua (como la longitud o el peso). De esta manera
ofrece una visión de grupo permitiendo observar una preferencia, o tendencia, por
parte de la muestra o población por ubicarse hacia una determinada región de valores
dentro del espectro de valores posibles (sean infinitos o no) que pueda adquirir la
característica. Así pues, podemos evidenciar comportamientos, observar el grado de
homogeneidad, acuerdo o concisión entre los valores de todas las partes que

31
componen la población o la muestra, o, en contraposición, poder observar el grado
de variabilidad, y por ende, la dispersión de todos los valores que toman las partes,
también es posible no evidenciar ninguna tendencia y obtener que cada miembro de
la población toma por su lado y adquiere un valor de la característica aleatoriamente
sin mostrar ninguna preferencia o tendencia, entre otras cosas (García, 2021).
Boxplot (Diagrama de Cajas)
También conocido como diagrama de caja y bigote o boxplot. Es un método
estandarizado para representar gráficamente una serie de datos numéricos a través
de sus cuartiles. De esta manera, el diagrama de caja muestra a simple vista la
mediana del cual parten los cuartiles de los datos, pudiendo también representar los
valores atípicos o anómalos de un conjunto de datos. (Montes, 2021)
Diagrama de contornos
Este gráfico se utiliza para observar cómo se relacionan los valores de respuesta
ajustados con dos variables continuas, este diagrama proporciona una vista
bidimensional en la que todos los puntos que tienen la misma respuesta se conectan
para producir líneas de contorno de las respuestas constantes (Walker, 1971). Las
gráficas de contorno se utilizan para establecer valores de respuesta y condiciones
operativas deseables en una variable.
Una gráfica de contorno contiene los elementos siguientes:
➢ Predictores en los ejes X y Y.
➢ Líneas de contorno que conectan puntos que tienen el mismo valor de respuesta
ajustada.
➢ Bandas de contorno de color que representan intervalos de los valores de
respuesta ajustada.
El tipo de valores ajustados de respuesta depende del tipo de variable de respuesta
del modelo. Una gráfica de contorno puede incluir solo dos variables continuas o
más; si un modelo tiene más de dos variables continuas, entonces se mantiene
constantes cada una de las variables. Por lo tanto, estas gráficas son válidas solo para
niveles fijos de las variables adicionales. Si cambia los niveles fijos, también
cambian los contornos, a veces, de manera drástica (Walker, 1971).

32
Diagrama de burbujas
Al igual que un diagrama de dispersión, los gráficos de burbujas utilizan un
sistema de coordenadas cartesianas para trazar puntos a lo largo de una cuadrícula
donde los ejes X e Y son variables separadas. Sin embargo, a diferencia de un gráfico
de dispersión, a cada punto se le asigna una etiqueta o una categoría. Cada punto
trazado representa entonces una tercera variable por el área de su círculo. El tiempo
se puede mostrar ya sea por tenerlo como variable en uno de los ejes o por animar
las variables de datos que cambian con el tiempo. Los gráficos de burbujas se utilizan
normalmente para comparar y mostrar relaciones entre círculos
etiquetados/categorizados, mediante el uso de posicionamiento y dimensiones. El
cuadro general de los gráficos de burbujas puede utilizarse para analizar
patrones/correlaciones. Las categorías, por su parte pueden ser presentadas por
diferentes tamaños en el gráfico (Abad & Huapaya, 2009).
3.4.6. CENSURAMIENTO DE DATOS GEOQUÍMICOS.
Los datos geoquímicos son entregados por los laboratorios con límites de detección
inferior (LDI) y límites de detección superior o máximo (LDS), muchas veces en los
resultados de los análisis geoquímicos los valores están por debajo del límite detección
mínimo lo cual impide el tratamiento estadístico. Para esto Quintanilla (2017) propone
una relación entre el numero o tamaño muestra (50) por la proporción de datos
censurados que van en los siguientes intervalos, de < 50%, 50-80% y > 80, los cuales
pueden ser tratados estadísticamente, de acuerdo a la tabla 06.
Tabla 6: Criterios para censuramiento de datos Geoquímicos. Fuente: Quintanilla, B. 2017.

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Donde:
LD = límite de detección. Son métodos estadísticos para reemplazamiento de LID
KM = Kaplan-Meyer o Turnbull
MLE = máxima verosimilitud
rROS= robust Regression on Order Statistics
3.4.7. TEST DE NORMALIDAD KOLMOGOROV-SMIRNOV
Es la prueba estadística adecuada para testear la normalidad de una muestra si el
número de datos es grande (n > 30), aunque se puede usar tanto para muestras grandes
como pequeñas. También se puede usar para testar otras distribuciones como la
Binomial o de Poisson. Es un test muy conservador que se aplica a variables continuas;
aquí se comprueba el nivel de significación, si es menor que 0.05 la distribución no es
normal, si es mayor que 0.05 la distribución es normal. La prueba de Kolmogorov
Smirnov por convención se ha asumido que se use cuando se tienen más de 50 valores
(Droppelmann, 2018).
3.5.PARÁMETROS GEOQUÍMICOS
Un problema básico en cuanto a la prospección geoquímica es el determinar los
parámetros geoquímicos que establecen los rangos de background y Threshold. La ausencia
de detalles en el análisis de datos conlleva a forzar el resultado, como lo que ocurre en el
procesamiento de datos de Ag, Sb y W que se caracterizan por tener una gran cantidad de
datos por debajo del límite de detección, considerados como datos probables, (Rivera,
2007)
3.5.1. FONDO GEOQUÍMICO O BACKGROUND
Se denomina así a la concentración normal de un elemento en un material terrestre.
El contenido de fondo de un elemento particular es sujeto a variaciones, según la
constitución de la roca u otro material terrestre en el que el elemento ocurre.
Esta concentración no es estable por eso es lógico considerara el valor de fondo como
un valor medio (que puede estar dentro de un promedio, media aritmética, media
geométrica, media ponderada, etc.) y no como un valor ponderado.

34
3.5.2. UMBRAL GEOQUÍMICO O THERSHOLD
Es un parámetro geoquímico que está en función de la concentración normal más
dos veces la cantidad por las que se desvían los valores de su contenido de fondo.
Desde el punto de vista nominal, sea el caso de una normal o log normal, el 95% de
los valores individuales caen entre el background más dos veces la desviación estándar,
es decir que solamente el 2.5% de la población excede el límite superior (X+2S), este
límite superior está tomado convencionalmente como un nivel umbral (Threshold),
encima del cual cualquier valor es considerado anómalo (Rivera, 2007).
3.5.3. ANOMALÍAS GEOQUÍMICAS
Una anomalía es una desviación con respecto al contenido normal, de modo que una
anomalía geoquímica es una desviación de los valores geoquímicos que son normales
para una región. Un yacimiento de minerales es una anomalía geoquímica, entonces
también se puede clasificar desde el punto de vista cualitativo (Fernández 2017)
3.5.4. VENTAJAS DEL ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Las principales ventajas que muestra un trabajo de muestreo geoquímico mediante
un análisis estadístico son:
➢ El soslayado de efectos de errores casuales (muestreo y analíticos).
➢ La posibilidad de establecer leyes de distribución adaptables a las diversas
poblaciones de datos.
➢ La reducción de inmensas poblaciones a sus parámetros esenciales (de • tendencia
central y de desviación) que los caracterizan completamente.
➢ La presentación y comparación de muchos grupos de datos, cualquiera sea su
importancia, de manera gráfica o sintética.
➢ La creación de una base objetiva para la definición de anomalías (cálculo del
"Umbral" para un nivel dado de probabilidad).
➢ El descubrimiento de rasgos sutiles que podrían escapar a las interpretaciones
ordinarias.
➢ La estandarización de la presentación de datos.
3.5.5. LIMITACIONES DEL ANÁLISIS ESTADÍSTICO
El tratamiento estadístico, de datos geoquímicos no debe ser aplicado ciegamente y
los resultados finales deben ser siempre examinados crítica y conjuntamente con el

35
fondo y características geológicas. Cualquier grupo de datos es susceptible a su
tratamiento estadístico y es responsabilidad del intérprete evaluar la calidad de las
premisas (muestras geológicas más análisis químicos), a fin de valorar correctamente
la calidad y la confiabilidad de sus resultados. No es difícil calcular la precisión de un
método analítico y el error en los resultados que puede ser conocido precisamente.
Los errores de muestreo son mucho más difíciles de valorar, ellos no implican
errores en la selección de muestras o en los procedimientos de muestreo, pero basta la
falta de representatividad de una muestra aislada. Un muestreo completo y
perfectamente representativo en cada sitio es imposible en prospección geoquímica,
debiéndose hacer esfuerzos para colectar muestras tan homogéneas como sea posible.
Sin embargo, esto quedará como un importante factor de imprecisión para el futuro.
Resumiendo, el análisis estadístico de los datos es solamente un paso en la
interpretación, sin perfeccionarla. El uso de la estadística debe ser siempre guiado por
un conocimiento geológico, experiencia y sentido común.
4. CAPITULO IV: RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.1.GEOQUIMICA DEL YACIMIENTO TUCARI
La geoquímica de rocas señala pathfinders diferenciados respecto a los elementos
convencionales, valores en bario, arsénico, plomo y zinc llegan hasta 4500 ppm en muestras
superficiales y núcleos de perforación.
La zona de transición es poco desarrollada, en algunos casos se pasa de óxidos
directamente a sulfuros; los testigos de perforación exponen pirita, enargita esfalerita,
galena, covelina y calcosina.
Las guías mineralógicas más importantes, para identificar zonas de alta ley, para el
desarrollo de los trabajos de Ore Control y planificar los proyectos de perforación son: la
escorodita, baritina, jarosita y los óxidos de hierro.

36
Figura 6. Representación de anomalías de algunos minerales. Fuente: Propia hecho en IoGas
4.2.DETERMINACIÓN DE LA ASOCIACIÓN DE ELEMENTOS QUÍMICOS
CON ORO, EN SUPERFICIE Y PROFUNDIDAD.
Características geológicas de las anomalías para este análisis se tomó las estructuras
mineralizadas más representativas de la zona de estudio y que en conjunto pueden ser
analizadas estadísticamente por que contienen muestras en superficie y profundidad.
4.3.ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS GEOQUÍMICOS APLICADOS CON
SOFTWARE IOGAS
El primer paso que se hizo en el tratamiento estadístico fue eliminar los datos
censurados, es decir aquellos que están por debajo del límite inferior de detección (LID) y
límite superior de detección (LSD); esto permitió no incluir o transformar datos con LID,
porque pueden sesgar los resultados.
Tabla 7. Límites de detección por elemento químico. Fuente: Propia
Elemento químico unidad Límite mínimo de
detección
Límite máximo de
detección
Au_ppm
ppm 0 10
Ag_ppm
ppm 0 299
As_ppm
ppm 1 2270
Sb_ppm
ppm 2 471
Hg_ppm
ppm 0 24
Cu_ppm
ppm 2 1760

37
Pb_ppm
ppm 14 7610
Zn_ppm
ppm 1 995
Mo_ppm
ppm 1 114
Ba_ppm
ppm 10 2214
Co_ppm
ppm 0.5 3
Cr_ppm
ppm 15 213
Fe_%
% 0 13
Mn_ppm
ppm 2.5 21
Ni_ppm
ppm 0.5 7
P_ppm
ppm 5 320
Sr_ppm
ppm 0.5 78
V_ppm
ppm 1 60
4.4.ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIVARIAL DE MUESTRAS
SUPERFICIALES
De las 82 muestras superficiales se logró elaborar la siguiente tabla en donde se calculó
los parámetros estadísticos; Los valores calculados fueron: media, desviación estándar,
mediana, coeficiente de variación.
Tabla 8. Cálculos estadísticos. Fuente: Propia hecho en InfoStat

38
4.4.1. ANÁLISIS UNIVARIAL
En la siguiente figura se analiza la concentración del Au ya que en el yacimiento es
explotado ese mineral.
Figura 7. Distribución o Concentración de Au. Fuente: Propia hecho en IoGas
4.5.DIAGRAMAS ESTADÍSTICOS
4.5.1. HISTOGRAMAS
A continuación, se muestra de histograma del donde la superficie de cada barra es
proporcional a la frecuencia de los valores representados, De esta manera ofrece una
visión de grupo permitiendo observar una preferencia, o tendencia, por parte de la
muestra o población por ubicarse hacia una determinada región de valores dentro del
espectro de valores posibles que pueda adquirir la característica.
En la siguiente grafica se aprecia los histogramas de los elementos químicos que
considero que son del yacimiento y cada barra son rangos en donde se encuentran los
datos definidos y estas se repiten por ello están representados por la frecuencia.

39
Figura 8. Histogramas de los distintos elementos químicos. Fuente: Propia hecha en IoGas
Se dice que para tener una buena distribución de la población los histogramas deben
encontrarse centrados es decir deben formar como una campana (campana de gauss). Lo
cual se podría decir que los siguientes elementos no tienen buena distribución.
4.5.2. BOXPLOT (DIAGRAMA DE CAJAS)
Con estos gráficos representaremos gráficamente una serie de datos numéricos a
través de sus cuartiles. De esta manera, el diagrama de caja muestra a simple vista la
mediana del cual parten los cuartiles de los datos, pudiendo también representar los
valores atípicos o anómalos de un conjunto de datos.
En estas cajas podemos apreciar diferentes datos como media, mediana, entre otros
Si la mediana se sitúa en el centro de la caja entonces la distribución es simétrica y tanto
la media, mediana y moda coinciden. Los cual, si la caja no se encuentra en la parte
media, la población se encuentra en una sola zona es decir la distribución no es muy
buena.

40
Figura 9. Diagrama de box plot. Fuente: Propia hecha en IoGas.
En los siguientes elementos anteriores se puede ver que el Oro tiene una regular
distribución a comparación de demás elementos que no tienen una distribución simétrica.
Por ello se concluye que necesitan una transformación o nivelación
Diagrama De Cajas de Au_ppm
4.6.CORRELACION DE SPEARMAN
Tabla 9: Correlación de separan. Fuente: Propia
Se puede ver en la tabla que los elementos químicos no tienen una buena correlación,
pero se puede rescatar al plomo, arsénico y plata.

41
4.6.1. NORMALIZACIÓN DE DATOS (NIVELACIÓN)
Histogramas, box plot y probability plot del Cu normalizado o AuZlog.
Figura 10. Histogramas normalizados. Fuente: Propia.
En una distribución normal la distancia de los bigotes debería ser iguales en desviación
estándar. Lo que indica el box plot es que por encima al bigote superior de consideran
muestras anómalas, por ejemplo, en el caso del CuZlog las muestras anómalas serán
superior a la 2 desviación estándar.
Figura 11. diagrama de los elementos más importantes del yacimiento. Fuente: Propia.

42
4.6.2. MAPAS DE ISOVALORES O DE CONCENTRACIÓN
Es la representación de zonas anómalas donde indican algún indicio de un mineral
económicos.
Figura 12. Mapa de isovalores de algunos elementos químicos. Fuente: Propia.
4.7.ANÁLISIS MUTIVARIADO DE DATOS GEOQUÍMICOS
Tabla 10: Correlación de Pearson. Fuente: Propia.
Podemos concluir que el Cu y el As, el Zn y el As, y Mn, y el Zn tienen una moderada
correlación.

43
4.8.ANÁLISIS BIVARIADO DE DATOS GEOQUÍMICOS
Figura 13. Mayor correlación de As y Pb. Fuente: Propia
4.9.MODELAMIENTO DE SONDAJES CON LEAPFROG
Una vez ya obtenido los datos geoquímicos teniendo en cuenta las anomalías y posterior a
ellos realizado los cálculos estadísticos se procede a realizar las perforaciones en donde se tiene
mayor anomalía. Estos sondajes nos darán información de la profundidad ya sea litológicas,
concentraciones de minerales económicos, datos estructurales entre otros. El cual con esto se
obtendrá una data de collar, survey, assay, litology, entre otros y estos nos ayudaran a modelar
en 3D.
Los puntos de perforación son planificados después de estudios de prospección y
exploración bien detallados estadísticamente por ello en el yacimiento se planteó los siguientes
puntos para la perforación para que sean perforados y posterior a ellos esos sondajes son
estudiados detalladamente la parte geológica.

44
Figura 14. Puntos de perforación. Fuente: Propia.
Figura 15. Sondajes de Perforación. Fuente: Propia.
Los sondajes a medida que profundizan presentan diferentes litologías los cuales están
pueden ser indicadores secundarios de algún tipo de yacimiento, como es en este caso
presentan intrusiones en forma de vetas o dique representado de color rojo al
correlacionarlos los sondajes.

45
Figura 16. Diferenciación de litología de los sondajes. Fuente: Propia.
Una vez identificado la posible estructura se empieza a modelar en 3D las estructuras que
se tiene. En base a los sondajes las pulsaciones que se ve, es muy probable que trajo la
mineralización para ello se debe hacer un estudio en laboratorio.
Figura 17. Sistema de vetas. Fuente: Propia.
Por otra parte, se ve que existe una roca intrusiva (granodiorita) el cual pienso que esta
roca a influido bastante en la mineralización de la zona.

46
Figura 18. Roca intrusiva de granodiorita. Fuente: Propia
El mármol que se generó es por consecuencia del contacto de las calizas y rocas intrusivas
que también tiene alguna influencia en la mineralización por las reacciones químicas.
Figura 19. Roca Mármol. Fuente: Propia.
Se ve el contacto de las litologías con cierta intrusión de las vetas y también se ve las brechas
el cual esta es posible que se formó por algún tipo de fallamiento.

47
Figura 20. Contacto de litologías y vetas. Fuente: Propia.
Figura 21. Modelo geológico referencial del yacimiento Tucari. Fuente: Propia.

48
Es una sección geológica que tiene el corte de W-E para apreciar las diferentes litologias
que tiene en profundidad.
Figura 22. Perfil geológico del yacimiento con dirección W-E. Fuente: Propia.

49
5. CONCLUSIONES
✓ Se ha determinado en muestra de superficie que los elementos químicos Pb, As, y Ag
tienen moderada correlación con el Au, Va y Cu, tienen baja correlacionen con el Zn.
✓ Se tiene como teoría la Mina Tucari es epitermal de alta sulfuración lo cual con los
cálculos y diagramas hechos en Iogas no tienen mucha relación por ende se piensa que
los datos originales fueron alterados.
✓ En los histogramas fueron poco agradables ya que no se mostraba una adecuada
distribución de los elementos químicos, casi en la mayoría de los elementos químicos
no formaron la dicha campana de gauss ya que esta indica que tienen una buena
distribución de la población.
6. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA
✓ Geoservice Ingenieria SAC. (2013), Actualizacion del plan de cierre de Minas de la
Unidad Minera Florencia (Tucari).
✓ Ingeniería de Detalle para la Ampliación del Pad 3 – Mina Tucari - ARUNTANI S.A.C.
✓ INGEMMET (1978) - Geología de los cuadrángulos de Puquina, Omate, Huaitire,
Mazo Cruz y Pizacoma. Boletín No 42, Serie A, 63 p.
✓ Hurtado, Y. (2002). Prospección geoquímica del cuadrángulo de Chalhuanca (29-p),
inventario de recursos minerales. Tesis de la Universidad Nacional de San Marcos,
Lima, 48- 79 p.
✓ Vásquez, R (2009). Distribución geoquímica de tierras raras y otros elementos en la
franja polimetálica 9°-10°S del Perú Central. Instituto Geológico Minero y
Metalúrgico. Lima.
✓ Petersen, U. (1954). Informe preliminar sobre la geología de la faja costanera del
departamento de Ica. INGEMMET. Lima Perú.
✓ Cueva, J. (2017) Prospección geoquímica del prospecto Isabel distrito de Jircán –
Huánuco. Tesis UNC.
✓ Goldschmidt, V. M. (1937) The Principles of Distribution of Chemical Elements in
Minerals and Rocks. By V. M. Journ. Chemical Soc. 1937, pp. 655–673 et 428- 429
(Oslo).

50
7. ANEXOS
7.1.Mapa de ubicación
7.2.Mapa geológico regional
7.3.Tabla de datos geoquímicos
7.4.Mapa de muestreo geoquímico
7.5.Mapa de interpolación de algunos elementos químicos.

MAPA DE UBICACIÓN DEL PROYECTO TUCARI
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372000
372000
372500
372500
373000
373000
373500
373500
374000
374000
8167000
8167000
8167500
8167500
8168000
8168000
8168500
8168500
8169000
8169000
© !
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TUCARI
CARUMAS
MOQUEGUA
MARISCAL NIETO
250000
250000
300000
300000
350000
350000
8050000
8050000
8100000
8100000
8150000
8150000
8200000
8200000
LEYENDA
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. PUNTOS DE MUESTREO
DEPARTAMENTO
MOQUEGUA
PROVINCIA
MARISCAL NIETO
DISTRITO
CARUMAS
0 500 1,000 1,500 2,000
250
m
PAÍS: Perú
DEPART:
Moquegua
PROVINCIA:
Mariscal Nieto
DIST:
Carumas
UNIVERSIDAD
NACIONAL
DEL ALTIPLANO
UBICACIÓN:
MAPA DE
UBICACIÓN
Tucari
PROYECTO:
PLANO:
CUTIPA MAMANI,
Frandux Jack
Ing. QUISPE CHAMBI,
Vidal Venerable
PROYECTISTA:
DOCENTE:
1/10000
07/2022
ESCALA:
FECHA:
ESCUELA
PROFESIONAL
DE INGENIERÍA
GEOLÓGICA
01
PLANO:
Coordinate System: WGS 1984
UTM Zone 19S
Projection: Transverse Mercator
Datum: WGS 1984
False Easting: 500,000.0000
False Northing: 10,000,000.0000
Central Meridian: -69.0000
Scale Factor: 0.9996
Latitude Of Origin: 0.0000
Units: Meter

MAPA GEOLÓGICO REGIONAL DEL YACIMIENTO TUCARI
©
0 1 2 3 4
0.5
Km
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Alteración
Alteración
Alteración
Np-caE1
Np-se3
Qh-bi Np-se3
Np-cuE4
Nm-ma/i4
Qh-al
Nm-ma/i4
Nm-ma/i4
Np-cuE4
371000
371000
372000
372000
373000
373000
374000
374000
375000
375000
8166000
8166000
8167000
8167000
8168000
8168000
8169000
8169000
8170000
8170000
LEYENDA
LITOLOGIA
ARGILIZACIÓN
LIMOARCILLITAS
ANDESITA PORFIDICA
ANDESITA VESICULAR
TOBA VITREA
GRAVAS-ARENOSA
ARENA - LIMO
SIMBOLOGÍA
!
. ZONA DE TRABAJO
QUEBRADA SECA
RIO SECUNDARIO
©
PAÍS: Perú
DEPART:
Moquegua
PROVINCIA:
Mariscal Nieto
DIST:
Carumas
UNIVERSIDAD
NACIONAL
DEL ALTIPLANO
UBICACIÓN:
MAPA
GEOLÓGICO
REGIONAL
Tucari
PROYECTO:
PLANO:
CUTIPA MAMANI,
Frandux Jack
Ing. QUISPE CHAMBI,
Vidal Venerable
PROYECTISTA:
DOCENTE:
1/20000
07/2022
ESCALA:
FECHA:
ESCUELA
PROFESIONAL
DE INGENIERÍA
GEOLÓGICA
02
PLANO:
Coordinate System: WGS 1984
UTM Zone 19S
Projection: Transverse Mercator
Datum: WGS 1984
False Easting: 500,000.0000
False Northing: 10,000,000.0000
Central Meridian: -69.0000
Scale Factor: 0.9996
Latitude Of Origin: 0.0000
Units: Meter

No Código E ste Norte Altitud No Au_ppm Ag_ppm As_ppm S b_ppm Hg_ppm Cu_ppm P b_ppm Zn_ppm M o_ppm Ba_ppm Co_ppm Cr_ppm Fe_% M n_ppm Ni_ppm P _ppm S r_ppm V _ppm
1 PRAC-2277 372776.5 81
681
79.5 5201 1 1 7 1
02 29 1 25 91 3 24 90 1 1
20 2 9 4 40 7 7
2 PRAC-2638 372779.4 81
68228.7 5328 2 0 33 26 90 1 1
8 99 1
2 4 230 1 1
27 1 1
3 3 1
00 37 9
3 PRAC-3075 37321
9.4 81
68225.6 4694 3 2 49 1
48 78 1 29 965 6 2 1
660 1 75 1 5 4 70 1
4 5
4 PRAC-31
04 372776.9 81
68276.3 5037 4 0 1 74 8 1 344 761
0 1
0 3 300 3 21 7 5 1 50 1
4 37
5 PRAC-31
1
4 372827.6 81
68226.3 4962 5 0 3 1
0 461 0 3 380 6 5 51
0 1 86 0 8 3 1
0 4 2
6 PRAC-2275 373226.3 81
681
25.4 51
99 6 1 5 1
0 1
00 1 1
9 1
4 8 5 40 1 94 1 21 5 40 1 5
7 PRAC-2278 3731
23.6 81
681
25.4 51
99 7 1 1
6 1
62 23 1 22 421 1
2 21 40 1 87 1 1
8 5 20 1 2
8 PRAC-2280 3731
23.1 81
681
77.2 51
93 8 3 27 329 39 1 49 51
8 3 59 1
440 2 1
23 1 9 6 30 6 2
9 PRAC-2281 373074.9 81
681
77.0 51
62 9 4 7 1
57 57 1 27 1
72 4 1
2 430 1 76 2 1
6 4 1
0 2 4
1
0 PRAC-2283 3731
23.5 81
68079.1 5236 1
0 1 1 1
00 1
8 0 48 50 8 1
0 1
420 2 1
09 4 9 3 50 5 9
1
1 PRAC-2287 373222.1 81
68027.2 5226 1
1 1 1 1
5 6 1 1
2 42 3 4 1
00 1 99 1 1
9 5 30 4 4
1
2 PRAC-2288 3731
76.5 81
68078.4 521
0 1
2 1 1 1
8 80 0 6 45 4 7 50 1 1
1
5 0 8 5 30 2 2
1
3 PRAC-2293 373022.9 81
681
24.9 51
82 1
3 1 3 2270 81 0 49 2650 25 1
01 430 0.5 51 1
1 1
3 2 230 1
4 53
1
4 PRAC-2602 373275.7 81
67980.1 51
82 1
4 0 1 26 9 0 9 272 5 6 940 1 1
77 0 1
4 5 30 1
4 4
1
5 PRAC-2607 3731
25.4 81
68226.7 51
72 1
5 1 9 29 21 1 5 21 2 8 1
0 1 90 1 6 3 40 0.5 3
1
6 PRAC-2609 373074.3 81
681
25.5 51
98 1
6 1 2 99 1
7 3 73 1
75 7 32 560 1 85 1 1
6 4 50 1
2 4
1
7 PRAC-2624 373022.4 81
68272.5 51
1
2 1
7 1 1
0 1
38 1
7 1 20 358 6 2 720 1 96 1 1
9 6 40 3 4
1
8 PRAC-2628 373073.5 81
68324.1 51
1
9 1
8 0 6 52 377 0 4 42 2 1
8 80 1 1
24 0 7 5 20 1 1
1
9 PRAC-2629 373073.4 81
68225.7 51
63 1
9 8 1
2 65 71 1 7 338 3 1
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681
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0 1
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1
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681
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681
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5
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67981
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.0 81
681
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1
4 2 9 1
940 1 46 0 8 2 1
0 6 2

MUESTREO SISTEMATICO DE DATOS GEOQUÍMICOS
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.PRAC-3103
PRAC-3101
PRAC-3100
PRAC-3088
PRAC-3087
PRAC-3051
PRAC-2700
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PRAC-3114
PRAC-3104
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PRAC-2638
PRAC-2277
372800
372800
372900
372900
373000
373000
373100
373100
373200
373200
8168000
8168000
8168100
8168100
8168200
8168200
8168300
8168300
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