Medición de concentración de calcita en minerales de cobre

CONAMET/SAM 2006
MEDICIÓN DE CONCENTRACIÓN DE CALCITA EN MINERALES DE
COBRE OXIDADO MEDIANTE ESPECTROSCOPÍA POR FLUORESCENCIA
UV
P. Escárate1, A. Guesalaga2, A. Otero3
1,2
Departamento de Ingeniería Eléctrica, Pontificia Universidad Católica de Chile
3
Centro de Minería, Pontificia Universidad Católica de Chile
1
E-mail address: [email protected]
RESUMEN
Este trabajo presenta el desarrollo de una técnica y un instrumento para medir en forma rápida el
contenido de calcita en muestras de mineral de cobre oxidado, cuyo contenido permite determinar el
suministro de ácido sulfúrico que se debe enviar a los tambores aglomeradores y pilas de lixiviación.
El instrumento esta basado en técnicas espectroscopia por fluorescencia para espectro visible e infrarrojo
y utiliza como excitación una fuente que trabaja en el rango UV-LW (365nm - 400nm). La técnica
desarrollada entrega resultados en tiempos substancialmente menores (9 min.) en comparación con la
técnica usada tradicionalmente como referencia (300 min.).
Las muestras de mineral fueron analizadas mediante técnicas de laboratorio para encontrar la
concentración de la calcita que se usa como referencia en la calibración de los modelos matemáticos.
Durante el desarrollo de este trabajo se compararon distintos métodos estadísticos de regresión (PLS y
MLR) y diversas técnicas de pre-procesamiento de muestras (suavizamiento, corrección multiplicativa de
señal, varianza normal estándar, corrección ortogonal de señal) e incluso se comparó el desempeño de la
técnica en dos regiones espectrales diferentes (UV-VIS y VIS-NIR), con la finalidad de determinar el
método que permite una mejor estimación de la calcita en una muestra de mineral.
El desempeño de los distintos modelos se midió a través del coeficiente de correlación de calibración
(Rc2), coeficiente de correlación de validación (Rv2), del error medio cuadrático de predicción (RMSEP) y
del error medio cuadrático de calibración (RMSEC). Los parámetros de los modelos de calibración fueron
ajustados maximizando los coeficientes de correlación de calibración (Rc2) y de validación (Rv2) y
paralelamente minimizando el error medio cuadrático de predicción (RMSEP) y el error medio cuadrático
de calibración (RMSEC). Valores de Rv2 y Rc2 superiores a 0,95 en los 2 modelos generados, confirma la
efectividad de la técnica aplicada en medir la concentración de calcita dentro de una muestra de mineral y
demuestran es posible estimar la concentración de calcita en una muestra de mineral, usando un
espectrómetro portátil CCD.
Adicionalmente se evaluó el desempeño del modelo bajo diversos grupos de granulometrías. En términos
de RMSEP, el instrumento alcanza un mejor desempeño para granulometrías entre las mallas #100 y
#150, y en términos del coeficiente de correlación de validación (Rv2), los mejores resultados se obtienen
para las muestras bajo la malla #150.
Se demostró que trabajar con partículas de granulometría #100 permite en promedio obtener mejores
estimaciones en términos del RMSEP, en cambio las partículas que tienen una granulometría #150 tienen
un mejor desempeño promedio en términos del coeficiente de correlación de validación (Rv2).
Keywords: Espectroscopía, fluorescencia, calibración, validación, calcita, granulometría.
1. INTRODUCCIÓN
2.2 Análisis granulométrico
La necesidad de métodos cuantitativos
para estimar la presencia de calcita (CaCO3) en
una muestra de mineral de cobre oxidado, es
bastante importe para determinar algunas variables
del proceso de extracción del metal. Tal como la
cantidad de ácido sulfúrico necesario en las etapas
de lixiviación.
Aun cuando en la práctica existen
métodos analíticos de laboratorio mediante los
cuales se puede determinar la concentración de
calcita, tales como Análisis por Espectroscopía
infrarroja, Análisis por Espectroscopía Raman y
Análisis por Espectroscopía de Fluorescencia RX
[6], estos métodos han demostrado que bajan su
rendimiento al trabajar con muestras de tipo
granulares.
La Espectroscopía por Fluorescencia UV
emerge como un posible método en línea para
determinar ésta variable.
En este trabajo se diseñó, construyó e
implementó un instrumento de medición de
concentración de calcita, que utiliza técnicas de
Espectroscopía por Fluorescencia UV. Además se
desarrollaron los modelos matemáticos de
calibración que permiten estimar la concentración
de calcita (Carbonato de Calcio) de diferentes
muestras de mineral de cobre oxidado. Los
modelos matemáticos de calibración se
desarrollaron usando regresión parcial por
mínimos cuadrados (PLS), el cual es un
procedimiento estándar para este tipo de
aplicaciones [6].
El Análisis Granulométrico de una
muestra mineral se puede describir a través del
tamaño de las partículas contenidas en éste. Las
180 muestras utilizadas en éste trabajo, se dividen
en 5 intervalos de tamaños de partículas, los
cuales se indican en la Tabla I.
2. MATERIALES Y MÉTODOS
Tabla I. Análisis Granulométrico
Tyler
Standard Screen 1910
Apertura Tamiz
Malla Tyler
Tamaño Partícula
N°
Inches
mm.
#¼
0,2500
6,3500
# 35
0,0164
0,0417
# 100
0,0058
0,0147
# 150
0,0041
0,0104
# -150
< 0,0041
< 0,0104
2.3 Hardware
Para este trabajo se utilizó el
espectrómetro USB2000™ de Ocean Optics Inc.
Este incorpora un detector CCD (Charged Couple
Device), en forma de un arreglo lineal 2048
píxeles y una grilla de difracción (600 líneas mm1
, de alta eficiencia entre los 650 nm y 1100 nm),
con una resolución de 0.98 nm (FWHM: FullWidth Half-Maximum) y una razón señal a ruido
de 250:1 en todo el rango (640-1290 nm). La
fuente de luz utilizada es una lámpara de arco de
mercurio UV-LW de 4 watts (modelo F4T5BL)
que emite en el rango de los 360-410 nm con
máximos en 380 nm y 405 nm (Fig. 3).
2.1 Muestras de mineral
Las muestras de mineral de cobre
oxidado fueron proporcionadas por la empresa
minera Anglo American Chile, División Manto
Verde (Chañaral, Chile), las cuales se analizaron
en su laboratorio químico usando un equipo
LECO CS-400. Utilizando este equipo, la muestra
de mineral es calentada hasta generar la
descomposición térmica a CaO y CO2, de este
modo el equipo determina el contenido de CO2 y a
través de ésta medida se infiere el contenido de
calcita. El método utilizado supone que el 100%
del CO2 detectado por el equipo, se debe a la
descomposición térmica de la calcita. Los valores
obtenidos, utilizando el método antes mencionado,
son usados como valores de referencia en el
proceso de calibración del instrumento.
El método de referencia utilizado tiene
una precisión de ±0.05, es decir, si el contenido de
calcita de una muestra de mineral es 1%, el
método de referencia estima un valor de contenido
de calcita entre 0.95% y 1.05%.
2.4 Diseño óptico
Se probaron diferentes configuraciones
ópticas y de iluminación buscando el mejor
desempeño. Entre ellas se puede mencionar la
utilización de lentes de Fresnell para concentrar la
luz, también se evaluaron configuraciones de
iluminación lateral y superior. Los mejores
resultados se obtuvieron al utilizar un diseño
óptico basado en reflectancia difusa, iluminación
superior y lectura lateral desde un ángulo de 45°,
respecto a la fuente de iluminación.
Fue necesario contar con un diseño
óptico que permitiera reducir las interferencias
luminosas externas, además de mantener un área
constante para la lectura en todos los
experimentos.
2
Fig. 2. Respuesta espectral de filtros
Fig. 3. Espectros fuente UV y muestra de mineral
Fig. 4. Esquema Instrumento
3
Este diseño fue recubierto en su interior
con un material reflectante (papel de aluminio),
material que es escogido por su alto índice de
reflexión de luz (mayor 90%), de modo que las
paredes internas del contenedor, no absorban la
luz que emite la muestra.
Por otro lado, la sonda de lectura
incorpora un lente colimador con un Field of View
(FOV) de 45°, que permite concentrar una mayor
cantidad de energía luminosa proveniente de la
muestra a la entrada de la fibra óptica.
Para evitar que el espectro de la fuente
luminosa afectara la lectura del espectro de
emisión fue necesario utilizar filtros ópticos tanto
en la iluminación (excitación) como en la lectura.
Para la iluminación fue necesario incorporar un
filtro centrado en 380 nm para eliminar la
componente visible (filtro excitación). Para el
proceso de lectura, fue necesario incorporar un
filtro (filtro lectura) con una longitud de onda de
corte de 395 nm para eliminar la componente UV
(ver Fig. 1 y Fig. 2).
En la Fig. 2, se observa, la respuesta
espectral tanto del filtro de excitación como el
filtro de lectura, en la cual se puede observar como
responde cada filtro en las longitudes de onda de
interés, de éste trabajo.
En la Fig. 3, se observa tanto el espectro
de la fuente (espectro excitación), como el
espectro de la muestra (espectro emisión). Aun
cuando se aprecia que el máximo del espectro de
excitación es menor que el máximo del espectro
de emisión, cabe destacar que ambos espectros
fueron obtenidos con tiempos de integración
diferentes, el espectro de excitación se obtuvo con
un tiempo de integración de 375 ms, en cambio el
espectro de emisión se obtuvo con un tiempo de
integración de 15000 ms. La diferencia en los
tiempos de integración de ambos espectros
provoca que el espectro de excitación sea
aproximadamente 40 veces mayor que el espectro
de emisión.
Tal como se observa en la Fig. 4, la luz
que emite la lámpara pasa a través de un filtro de
excitación y excita la muestra, la luz emitida por
la muestra, pasa a través de un filtro de lectura y
es procesada por lentes colimadores para
concentrar la mayor cantidad de potencia luminosa
a la entrada de la fibra óptica. Finalmente la luz es
enfocada en una grilla de difracción al interior del
espectrómetro, el cual separa la luz en distintas
longitudes de onda y transmite esta información
vía puerto USB a un PC.
2.5 Software
Para la adquisición y pre-procesamiento
de los espectros, se desarrollaron diferentes
componentes de software. Una de las funciones
desarrolladas permite adquirir el espectro de
emisión y determinar el espectro de Absorbancia
(A). La Eq. (1) permite obtener la absorbancia A
para una longitud de onda λ:
& S ' D( #
!!
A( = ' log10 $$ (
% R ( ' D( "
(1)
Donde, Sλ es la intensidad del espectro de
emisión de la muestra de mineral, Dλ es la
intensidad del espectro de Oscuridad (Dark) y Rλ
es la intensidad del espectro de Referencia.
Para poder utilizar el Espectro de
Absorbancia, se requiere en primer lugar la
adquisición de un espectro de Oscuridad, que
permite reducir los efectos de la temperatura sobre
el detector CCD y el efecto de la corriente de
portadores secundarios del detector CCD,
posteriormente se requiere la adquisición de un
espectro Referencia que permite disminuir los
efectos lumínicos indeseados que se introducen en
la lectura (luz ambiental).
El pre-procesamiento de los espectros, la
calibración de los modelos matemáticos y la
validación de estos, fue manejada a través de una
interfaz de usuario desarrollada para utilizar con
mas comodidad las distintas funciones del paquete
estadístico Matlab PLS Toolboox 2.1™.
2.6 Experimento
Después de observar la distribución de las
muestras de mineral de acuerdo a su concentración
de calcita, se observa que éstas en su mayoría se
encuentran en el rango de 0 a 4% de calcita (73%)
y las restantes (27%) se encuentran en el rango de
5 a 13% de calcita.
Por lo tanto se decidió ajustar 2 modelos
matemáticos de estimación de calcita, uno que
permita predecir la concentración de calcita en
todo el rango (0-13%) y otro que permita predecir
la concentración de calcita en el rango 0-4%, esto
con la intención de mejorar la predicción en
términos del RMSEP, para las muestras que
tengan una concentración de calcita entre 0-4%.
Para obtener los modelos matemáticos de
calibración, se realizaron 6 mediciones distintas
para cada grupo de mineral, obteniéndose un total
de 180 muestras para el modelo de rango completo
(0-13%) y análogamente para el modelo de rango
restringido (0-4%), se obtiene un total de 132
muestras. Del total de los espectros obtenidos un
75% se utilizó en la calibración de los modelos
matemáticos y se dejó el 25% restante para la
validación de los modelos matemáticos. En ambos
casos (calibración y validación) se utilizaron igual
cantidad de muestras por cada nivel de
granulometría. Dentro de cada nivel de
granulometría, las muestras se distribuyeron
aleatoriamente entre los conjuntos de calibración y
validación.
Durante el proceso de calibración y
validación del modelo de rango completo no se
4
detectó datos anómalos (outliers) que fuera
necesario eliminar del conjunto de datos. Para el
modelo de rango restringido (0-4%) se obtuvieron
2 datos que empeoraban significativamente el
desempeño del modelo, por lo cual se eliminaron.
En definitiva el modelo de rango 0-4% quedo con
un total de 130 muestras.
Al comienzo de cada medición del
espectro de las muestras de mineral se tomó la
precaución de mantener encendida la fuente
luminosa a lo menos 25 min. de modo de
estabilizar la temperatura de operación de los
distintos instrumentos en especial del detector
CCD.
Previo a la adquisición del espectro de
una muestra, se adquiere el espectro de Oscuridad,
el cual se obtiene al eliminar la fuente luminosa
UV, cubrir el instrumento de la luz y utilizar un
periodo de muestreo de 15000 ms. Posteriormente
se adquiere el espectro de Referencia, el cual se
obtiene al introducir en la bandeja de muestra un
segmento circular de papel alcalino de alta
blancura (EPSONMR) con un índice de blancura
ISO de 95 cubierto por un filtro rojo, con un
periodo de muestreo de 3000 ms.
Se evaluó la utilización de otros
materiales, para ser usados como referencia, tales
como el teflón, sin embargo se seleccionó el papel,
principalmente por sus propiedades fluorescentes
en el rango de 700–1200 nm (Fig. 5), rango en el
cual se encuentran los espectros de emisión de las
muestras de mineral. Se utilizó un filtro rojo
centrado entre 630 a 680 nm, pues la intensidad
del espectro del papel en la región de 700 a 800
nm, es menor que la intensidad del espectro de
oscuridad en la misma región, lo cual no permite
el cálculo matemático de la absorbancia en dicha
zona. Por lo tanto, al utilizar el filtro rojo, se
consigue incrementar la intensidad del espectro
del papel en la región de 700 a 800 nm sin saturar
el detector CCD. El filtro rojo además de mejorar
la intensidad del espectro del papel en la región de
700 a 800 nm, absorbe gran cantidad de energía
luminosa, por lo que es necesario utilizar un
tiempo de integración de 3000 ms, a diferencia del
espectro original del papel el cual se obtiene con
un tiempo de integración de 375 ms. El espectro
del papel después de aplicar el filtro rojo se
observa en la Fig. 5.
Debido a que el espectro de emisión del
papel puede sufrir distorsiones, por efecto del
polvo y de la oxidación, antes de empezar cada
proceso de muestreo, se realizó un proceso de
verificación del espectro del papel, para
determinar si era adecuado su uso como
referencia.
Fig. 5. Espectro Referencia
El tiempo de integración utilizado para
tomar el espectro de Referencia fue ajustado de
modo que el máximo de este estuviera entre 3000
y 3500 counts (3000 ms). Por otro lado el tiempo
de integración para adquirir el espectro de la
muestra (15000 ms.) fue fijado arbitrariamente en
un múltiplo del tiempo de integración del espectro
de Referencia (5 veces). Debido a esto, fue
necesario usar un filtro tipo media móvil de 100
muestras, para eliminar el ruido que se introduce
en la lectura debido al alto tiempo de integración.
El proceso de lectura por muestra,
demora alrededor de 60 segundos, que equivale al
tiempo que demora el espectrómetro y el software
en almacenar la información del mineral
analizado. De igual forma, la adquisición de los
espectros de oscuridad y de referencia demoran
alrededor de 60 segundos cada uno. La
preparación de cada muestra demora alrededor de
60 segundos. El tiempo de demora para muestrear
cada grupo de mineral es alrededor de 540
segundos (9 min.), tiempo considerablemente
menor, comparado con las 5 horas que demora el
método de referencia en obtener el mismo
parámetro.
Fig. 6. Espectros de absorbancia
5
Después de la adquisición, el espectro de
la muestra se transforma en un espectro de
absorbancia, a objeto de disminuir las principales
fuentes de error (Interferencias lumínicas e
Interferencias Térmicas).
La Fig. 6 muestra algunos espectros de
absorbancia de distintas muestras de mineral.
La comparación entre los dos modelos
de calibración fue hecha en términos del RMSEC,
RMSEP y el índice de correlación Rv2.
2.7 Análisis de datos
2.7.1
Selección de la Región.
La selección de la región del espectro a
utilizar en la calibración es crucial, debido a que
se requiere seleccionar aquella región del espectro
que contenga la mayor cantidad de información
acerca del contenido de calcita de la muestra de
mineral en análisis. Las longitudes de onda bajo
700 nm y sobre 1200 nm se eliminaron, pues la
lectura del espectrómetro en esas regiones era muy
ruidosa.
La región entre 700 y 1200 nm. (VISNIR), permitió obtener mejores resultados que al
utilizar la región UV-VIS (180-700 nm.).
Asimismo se obtuvo mejores resultados al calibrar
utilizando el rango completo que al intentar
calibrar con regiones más pequeñas dentro de la
región VIS-NIR.
El desarrollo de los modelos matemáticos
de calibración que mas adelante se detallan, son
obtenidos utilizando la región VIS-NIR.
2.7.2
Corrección del Espectro.
El scattering producido por la fuente
luminosa genera fluctuaciones en las lecturas de
los espectros. Por ello, muchas veces es necesario
contar con herramientas que permitan corregir este
fenómeno para minimizar el error por scattering al
aplicar ley de Beer [1].
En este trabajo se utilizó el algoritmo de
varianza normal estándar (SNV) [3] que ajusta
cada espectro a una desviación estándar igual a 1.
Esto permite remover distorsiones del espectro,
además del algoritmo anterior se utilizó un
escalamiento de medias centradas.
Se probaron otros algoritmos de
corrección,
tales
como,
la
corrección
multiplicativa de scattering (MSC) [1], y el de
corrección ortogonal de la señal (OSC) [5], sin
embargo estos mostraron un desempeño inferior
que el algoritmo de varianza normal estándar
(SNV) [4].
2.7.3
Suavizamiento y Derivación.
Se probaron distintas técnicas de
suavizado y de interpolación de espectros, sin
embargo éstas no mejoraron el desempeño de los
modelos. También se utilizó la primera y segunda
derivada de las curvas de absorbancia para generar
modelos de calibración y validación. Los
resultados empeoraron respecto del modelo base,
que utiliza directamente los datos de adquisición.
2.7.4
Método de Regresión.
Para la calibración de los modelos se
evaluó, la utilización del método de regresión
MLR (Multi-Lineal Regression) y la utilización
del método de regresión PLS (Partial Least
Square). El mejor resultado se obtuvo al utilizar el
método de regresión PLS (Partial Least Square).
El número óptimo de factores a incluir en el
modelo de calibración, se determinó en base al que
maximizará los coeficientes de correlación Rc2 y
Rv2 y minimizará los errores cuadraticos RMSEC
y RMSEP.
3. RESULTADOS
Los resultados obtenidos, después de
utilizar el método de regresión PLS, el método de
corrección de espectro SNV y un escalamiento de
medias centradas, se resume en la Tabla II.
Para evaluar el efecto de la granulometría
sobre el desempeño de los modelos de calibración
se hizo un sencillo experimento con ambos
modelos, que consistió en aplicar un mismo
modelo de calibración a los distintos grupos de
granulometría y determinar el comportamiento del
modelo para el grupo específico de granulometría.
En las tablas III y IV se muestra como se
modifica el Rv2 y el RMSEP para los distintos
grupos de granulometría. Se observa que el
comportamiento de los modelos con respecto a su
granulometría es errático, sin embargo, podemos
distinguir que en promedio las muestras con
granulometría #150 (0,0104 mm) tienen el mejor
desempeño en términos del Rv2 y que en promedio
las muestras con granulometría #100 (0,0147 mm)
tienen el mejor desempeño en términos del
RMSEP.
Lo anterior demuestra, que existe un
tamaño de partícula óptimo para determinar la
concentración de calcita en el mineral de cobre
oxidado y que no todos los tipos de partícula se
comportan de igual forma. Por otro lado, se
observa que las partículas de mayor tamaño
(#1/4) tienen un desempeño peor que las partículas
de menor tamaño.
Además se observa que trabajar con
partículas demasiado pequeñas (#-150) empeora
los resultados que se pueden obtener con respecto
a las partículas de #100 y #150.
El desempeño inferior de las partículas
grandes (#1/4), se debe al efecto de la
irregularidad superficial de la muestra, que no
permite que las partículas superficiales reciban
una cantidad uniforme de luz. La caída del
desempeño en partículas pequeñas (#-150), se
debe a que estas no pueden ser diferenciadas del
polvo que se introduce en las muestras de mineral.
6
Modelo
0-4%.
0-13%
Tabla II. Resultados Obtenidos
N° de
Factores
RMSEC
R c2
23
0,135
0,977
24
0,668
0,968
RMSEP
0,275
1,15
Rv2
0,927
0,920
Tabla III. Comparación Rv2 por grupo de granulometría
Granulometría
#¼
# 35
# 100
# 150
# -150
Modelo 0-4%
Modelo 0-13%
0,877
0,734
0,945
0,767
0,849
0,971
0,983
0,989
0,981
0,951
Promedio
0,806
0,856
0,910
0,986
0,966
Tabla IV. Comparación RMSEP por grupo de granulometría
Granulometría
#¼
# 35
# 100
# 150
Modelo 0-4%
0,383
0,291
0,282
0,200
Modelo 0-13%
1,170
1,420
0,796
0,914
Promedio
0,777
0,856
0,539
0,557
# -150
0,197
1,340
0,769
La Fig. 7 y Fig. 8 presentan los gráficos de
dispersión para los índices estadísticos Rv2 y Rc2
asociados a la calibración de los diferentes
modelos.
Fig. 8. Modelo rango 0-13%
Fig. 7. Modelo rango 0-4%
La Fig. 7 muestra el modelo de
calibración obtenido y su respectiva validación
para las muestras con concentración de calcita
entre 0-4%. Este modelo incluye un total de 130
muestras.
La Fig. 8 muestra el modelo de
calibración obtenido y su respectiva validación
para las muestras con concentración de calcita
entre 0-13%. Este modelo incluye un total de
180 muestras.
Aun cuando las partículas con
granulometría #1/4, tienen un desempeño peor
que las partículas de granulometría #100 y
#150, es importante destacar los resultados
obtenidos con este tipo de granulometría, pues
ésta requiere una preparación mucho menor y
permite evaluar su posible uso para medir el
contenido de calcita en el mineral directamente
en las correas transportadoras de mineral
4. CONCLUSIONES
Los resultados obtenidos, permiten
concluir que es posible estimar la concentración
de calcita en una muestra de mineral de cobre
oxidado, lo que indica que ésta técnica tiene un
alto potencial, por su simpleza, rapidez y
posible bajo costo.
Los resultados obtenidos indican, que
la técnica es altamente sensible a la
granulometría de la muestra de mineral.
7
Partículas de granulometría #100 permiten
obtener mejores estimaciones para la
concentración de calcita en términos del
RMSEP, en cambio aquellas con granulometría
#150 generaron un mejor coeficiente de
correlación.
Los tiempos de análisis de las muestras
de mineral, indican que es posible desarrollar un
instrumento que se introduzca en la línea de
operación de lixiviación de minerales de cobre
oxidado para la producción de cátodos de cobre
entregando información oportuna para tomar
mejores decisiones.
5. TRABAJO A FUTURO
4.
J. Lakowicz. Principles of Fluorescence
Spectroscopy. Second Edition. Kluwer
Academic/Plenum Publishers. New York.
1999. 1-60
5.
T. Fern. On orthogonal signal correction.
Chemometrics and Intelligent Laboratory
Systems 2000. 50: 47-52.
6.
K.
Rubinson
and
J.
Rubinson.
Contemporary
Instrumental
Analysis.
Prentice Hall. Upper saddle River, NJ.
2000. Chaper 1-10
7.
B. Valeur. 2001. Molecular Fluorescence
Principles and Applications. 1º Edition.
Wiley-VCH, Weinheim. 3-70
Se espera reducir la variabilidad de las
lecturas, utilizando el espectro promedio de una
muestra de mineral. Además se espera reducir el
tiempo de muestreo del mineral utilizando una
fuente luminosa más potente y detectores CCD
mucho más sensibles.
Se espera a futuro, poder evaluar el
efecto de la humedad en las muestras sobre el
desempeño de la predicción de los modelos de
calibración.
Se evaluará la utilización de técnicas
mas sofisticadas, como la espectroscopía por
fluorescencia en 2-D, para mejorar las
estimaciones y medir otros parámetros de las
muestras de mineral.
AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen a Anglo
American División Manto Verde, por proveer
las muestras que permitieron el desarrollo de
éste trabajo.
REFERENCIAS
1.
Geladi, P. D. Macdougall and H. Martens.
Linearization and scatter correction for near
infrared reflectance spectra of meat.
Applied Spectroscopy 1985. 39:491-500.
2.
S. J. Gaffey. Spectral
reflectance of
carbonate minerals in the visible and near
infrared (0.35- 2.55 microns):
calcite,
aragonite,
and
dolomite.
American
mineralogist 1986. Volume 71:151-162.
3.
R. J. Barnes, M.S. Dhanoa, and S.J. Lister.
Standard normal variate transformation and
detrending of near infrared diffuse
reflectance spectra. Applied Spectroscopy
1989. 43:772-777.
8