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Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Estimación de Anomalías Geológicas - Geoquímicas del Proyecto Geológico Minero Ugshacocha – Ecuador utilizando GIS Estimation of Geological - Geochemistry Anomalies of the Ugshacocha Geological Mining Project - Ecuador using GIS. by/por

Fausto Efraín Villegas Erazo 01422559 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS) Advisor ǀ Supervisor: Anton Eitzinger PhD

Quito - Ecuador, Septiembre 2019

COMPROMISO DE CIENCIA Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Quito, 05 de Septiembre de 2019

(Lugar, Fecha)

Firma

AGRADECIMIENTOS Agradezco a mis padres por apoyarme en este proyecto de mi vida, a todos mis maestros de mi niñez y juventud, en especial a mi padre quienes me han entregado las pautas durante toda mi vida de buenos principios de perseverancia, paciencia y honradez ante las metas propuestas por mi persona.

También agradezco a los profesionales de las distintas empresas

de exploración

geológica – minera quienes permitieron la utilización de los geodatos para la realización de este trabajo.

DEDICATORIA A mi esposa y mis hijas queridas que han sido la fuente de inspiración y la fortaleza de cada día para la realización de éste trabajo.

RESUMEN La recopilación, almacenamiento, comparación, combinación y análisis de geodatos secundarios, obtenidos de varios estudios públicos y privados del área denominada Ugshacocha, localizada en las parroquias de Telimbela y Caluma, Provincia de Bolívar, en la cual se utilizó un GIS, permitió determinar la existencia de anomalías geológicas y geoquímicas, que ayudaron a conocer las fuentes de la mineralización y los halos de dispersión que estas generaron y dejaron abierta la posibilidad continuar los trabajos de exploración geológica y geofísica. Para la generación de estas anomalías se utilizó las siguientes variables: litología, mineralización, fallas, y la geoquímica de rocas y suelos para Au, Cu, Mo, Pb y Zn. La anomalía geológica está representada por varias zonas dispersas en el cuadrante Noroccidental del área de estudio, con una superficie de aproximadamente 3,129 Ha, en la cual la mineralización (calcopirita) está relacionada a pequeñas fallas locales de dirección NE – SW que atraviesan a toda la litología reportada.

La anomalía geoquímica se generó por la interpretación geoquímica de Au, Cu, Mo, Pb y Zn, tanto para rocas como suelos. Las anomalías de rocas son pequeñas, para Au y Cu tienen una mayor densidad de ocurrencia en la zona centro – norte, Mo en la zona centro – norte y oriental, Pb en la zona centro y norte, y el Zn en la zona occidental del área de estudio. Las anomalías de suelos son más extensas que las de rocas, para Au se concentran en la zona central y oriental, para Cu cubren gran parte de la red de suelos, especialmente en el cuadrante sur-oriental, para Mo se encuentran dispersas en la zona central y alineadas en dirección NE – SW, para Pb son puntuales y muy dispersas, y para Zn tienen mediana extensión y se encuentran en la zona occidental del área de estudio.

En general existe una correlación entre las anomalías geoquímicas de rocas y suelos, las primeras corresponden a las fuentes primarias de mineralización, y las segundas a los halos de dispersión (anomalías) de estas fuentes. Las fuentes primarias de mineralización de Au, Cu y Zn generan pequeñas a moderadas dispersiones, las de Mo generan dispersiones muy puntuales y no coinciden con las anomalías de rocas y para las de Pb no se observa halos de dispersión debido a que no existe ninguna fuente de mineralización.

La Anomalía Geoquímica Total se presenta como pequeñas superficies dispersas en la parte centro – norte del área de estudio, mediante la superposición de las anomalías de rocas – suelos para oro (Au), cobre (Cu) y molibdeno (Mo).

La Anomalía Geológica - Geoquímica total del Proyecto Ugshacocha está constituida de pequeñas áreas ubicadas en el cuadrante Noroccidental del área de estudio, con una extensión aproximada de 3,785 hectáreas, superpuesta a rocas volcánicas e intrusivas, y relacionadas a la presencia de pequeñas fallas con mineralización de Au, Cu y Mo, las cuales producen pequeños halos de dispersión. Esta anomalía no está asociada a la presencia de un pórfido de cobre, debido a que no tiene gran extensión, y la mineralización y alteración no está relacionada a fases intrusivas.

Palabras clave: anomalía, geoquímica, dispersión, falla, mineralización.

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ABSTRACT The acquisition, storage, comparison, combination and analysis of secondary geodata, obtained from several private and public studies of an area called Ugshacocha, located in Telimbela and Caluma parishes, Province of BolĂ­var, which used a GIS, has allowed to determine the existence of geological and geochemical anomalies, which helped to know the sources of the mineralization and dispersion halos which these generated and left open the possibility to continue the work of geological and geophysics exploration. For the generation of these anomalies were used the following variables: lithology, mineralization, faults, and the geochemistry of rocks and soils for Au, Cu, Mo, Pb and Zn. The geological anomaly is represented by several scattered areas in the northwest quadrant of the study area with an surface area of approximately 3.129 Ha, in which the mineralization (chalcopyrite) is related to small local NE-SW faults that cut all the lithology reported.

The geochemical anomaly was generated by the geochemical interpretation of Au, Cu, Mo, Pb and Zn, both for rocks and soils. The rock anomalies are little, for Au and Cu have higher density of occurrence in the central – north area, Mo in the central - north and east area, Pb in the central and north, and Zn in the western area of the study area. The soils anomalies are more extensive than that of the rocks, for Au they are concentrated in the central and eastern zone, for Cu cover a large part of the soils grid, especially in the south-east quadrant, for Mo they are dispersed in the central area and are aligned in NE SW direction, for Pb they appear as points and are very scattered, and for Zn they have mÊdium - sized and are located in the western zonet of the study area.

In general there are a correlation between the rocks and soils geochemical anomalies, the first correspond to the primary sources of mineralization, and the second to the dispersion halos (anomalies) from these sources. The mineralization primary sources of Au, Cu and Zn generate from small to moderate dispersions, the Mo generate small dispersions and do not match with rocks anomalies and for Pb is not seen dispersion halos due to the fact that there is no mineralization source. The Total geochemical anomaly is presented as small scattered surfaces in the central-north of the study area, by overlapping the rock-soil anomalies for gold (Au), copper (Cu) and molybdenum (Mo).

The Total Geological - Geochemistry Anomaly of the Ugshacocha Project is made up of small areas located in the Northwest quadrant of the study area, with an approximate extension of 3.785 hectares, superimposed on volcanic and intrusive rocks, and related to the presence of small faults with Au, Cu and Mo mineralization, which produce small scattering halos. This anomaly is not associated with the presence of a copper porphyry, because it does not have a large extension, and the mineralization and alteration is not related to intrusive phases.

Keywords: anomaly, geochemical, dispersion, fault, mineralization.

6

TABLA DE CONTENIDO

1.

2.

INTRODUCCION ........................................................................................................................ 16 1.1.

Antecedentes. .................................................................................................................. 16

1.2.

Objetivo general ............................................................................................................... 16

1.3.

Objetivos específicos ........................................................................................................ 17

1.4.

Preguntas de investigación .............................................................................................. 17

1.5.

Hipótesis ........................................................................................................................... 18

1.6.

Justificación ...................................................................................................................... 18

1.7.

Alcance ............................................................................................................................. 18

REVISIÓN DE LA LITERATURA ................................................................................................... 20 2.1.

Marco histórico ................................................................................................................ 20

2.2.

Marco teórico ................................................................................................................... 21

2.2.1.

Exploración de minerales ......................................................................................... 21

2.2.2.

Exploración geoquímica ........................................................................................... 24

2.2.3.

Mapeo geológico en exploración ................................................................................. 25

2.2.4.

Depósitos tipo pórfidos ................................................................................................ 27

2.2.5.

Sistemas de información geográfica en exploración. .................................................. 37

2.3.

3.

Marco metodológico ........................................................................................................ 38

METODOLOGÍA......................................................................................................................... 41 3.1.

Ubicación del área de estudio .......................................................................................... 41

3.2.

Flujograma de la metodología ......................................................................................... 41

3.2.1.

Selección del área de estudio....................................................................................... 45

3.2.2.

Manejo de datos espaciales ......................................................................................... 45

3.2.3.

Operaciones de datos espaciales ................................................................................. 48

3.2.3.1.

Datos geológicos ...................................................................................................... 49

3.2.3.2.1.

Litología .................................................................................................................... 54

3.2.3.2.2.

Mineralización .......................................................................................................... 55

3.2.3.2.3.

Alteración ................................................................................................................. 60

3.2.3.2.4.

Estructuras ............................................................................................................... 60

3.2.3.2.

Datos geoquímicos ................................................................................................... 64

3.2.3.2.1.

Rocas ........................................................................................................................ 66

3.2.3.2.2.

Suelos ....................................................................................................................... 77 7

3.2.4.

4.

RESULTADOS y DISCUSION ..................................................................................................... 101 4.1.

6.

Resultados ...................................................................................................................... 101

4.1.1.

Anomalía geológica ................................................................................................ 101

4.1.2.

Anomalía geoquímica ............................................................................................. 107

4.1.3.

Anomalía geológica - geoquímica .......................................................................... 113

4.2.

5.

Operaciones de superposición de mapas .................................................................... 85

Discusión ........................................................................................................................ 116

4.2.1.

Geológicos .............................................................................................................. 116

4.2.2.

Geoquímicos........................................................................................................... 117

4.2.3.

Geológicos - geoquímicos ...................................................................................... 122

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES. ................................................................................ 126 5.1.

Conclusiones................................................................................................................... 126

5.2.

Recomendaciones .......................................................................................................... 129

REFERENCIAS. ......................................................................................................................... 130

8

INDICE DE FIGURAS Figura 1. Curvas de la fase de exploración:(curva A), un gran número de prospectos son inicialmente generados; la mayoría de éstos se eliminan rápidamente. En un programa de exploración en gran parte conceptual (curva C), un número menor de prospectos se generan, pero éstos serán de una calidad más alta. La mayoría de los programas (curva B) caerá en algún lugar entre estas dos curvas (Modificado de Marjoribanks R., 2010). ..................................................... 23 Figura 2. Diagrama de flujo de exploración geoquímica (Modificado de Helsen et al., 1991). ....... 25 Figura 3. Localización de los principales pórfidos de cobre a nivel mundial (Tomado de Sillitoe, 2010). ............................................................................................................................................... 30 Figura 4. Relaciones espaciales entre stocks de pórfidos de cobre, plutón subyacente, y rocas volcánicas comagmaticas y lithocap sobreyacentes (Tomado de Sillitoe, 2010)............................. 31 Figura 5. Esquema de las relaciones entre los pórfidos tempranos, intermineral temprano, intermineral tardío y tardíos, y sus contactos. Truncamiento de vetillas, xenolitos de vetillas de cuarzo, contactos fríos, flujo de fenocristales alineados. Vetillas tempranas A, B y vetillas tardías D. Las vetillas A son más abundantes en el pórfido temprano, menos abundantes a principios de pórfidos intermineral y ausentes en los pórfidos tardíos (Tomado de Sillitoe, 2010). .................... 32 Figura 6. Esquema del modelo de alteración de un pórfido de cobre (Tomado de Sillitoe, 2010). 33 Figura 7. Modelo de Lowell y Guibert: Distribución de las zonas de alteración hidrotermal en un pórfido de cobre (Tomado de Maksaev, 2004). ............................................................................... 33 Figura 8. Esquema general de un pórfido cuprífero indicando la zona de mena alrededor de un núcleo de baja ley, un halo de pirita diseminada y la aureola de alteración hidrotermal hipógena (Tomado de Maksaev, 2004). ........................................................................................................... 35 Figura 9. Esquema cronológico de la secuencia de vetilleo en a. Pórfido de Cu – Mo y b. Pórfido de Cu – Au (Tomado de Sillitoe, 2010). ................................................................................................ 37 Figura 10. Mapa de ubicación del área de estudio .......................................................................... 42 Figura 11. Flujograma de la metodología utilizada en el Proyecto Ugshacocha ............................. 43 Figura 12. Mapa geológico del Proyecto Ugshacocha (Modificado de JICA - MMAJ, 1991) ........... 50 Figura 13. Mapa geológico del Proyecto Ugshacocha (Modificado de Villegas, 2007)................... 51 Figura 14. Mapa geológico del Proyecto Ugshacocha (Modificado de Villegas & Avila, 2015). ...... 52 Figura 15. Mapa geológico y presencia de calcopirita del Proyecto Ugshacocha (Datos geológicos de Villegas & Avila, 2015; datos de mineralización de Villegas, 2007). ........................................... 57 Figura 16. Flujograma para estimar la densidad de calcopirita por ¼ hectárea. ............................. 58 Figura 17. Mapa de ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea......................................................... 59 Figura 18. Flujograma para estimar la densidad de las fallas por ¼ hectárea. ................................ 62 Figura 19. Mapa de la estimación de la densidad de fallas por ¼ hectárea. ................................... 63 Figura 20. Mapa de ubicación de muestras de rocas (Datos de Villegas,2007). .............................. 68 Figura 21. Flujograma para estimar las anomalías del rango de los valores medios de Au (Mo, Pb, Zn) por 1/4 hectárea en muestras de rocas. .................................................................................... 69 Figura 22. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Au por ¼ hectárea en muestras de rocas. ........................................................................................................................................... 71 Figura 23. Flujograma para estimar las anomalías del rango de los valores medios de Cu por ¼ hectárea en muestras de rocas. ....................................................................................................... 72

9

Figura 24. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Cu por ¼ hectárea en muestras de rocas. ........................................................................................................................................... 73 Figura 25. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Mo por¼ hectárea en muestras de rocas. ........................................................................................................................................... 74 Figura 26. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Pb por ¼ hectárea en muestras de rocas. ........................................................................................................................................... 75 Figura 27. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Zn por ¼ hectárea en muestras de rocas. ........................................................................................................................................... 76 Figura 28. Mapa de ubicación de muestras de suelos (Datos de Villegas, 2007) ............................ 78 Figura 29. Flujograma para estimar las anomalías de Au, Cu, Mo, Pb y Zn en muestras de suelos por el método interpolado de Distancia Inversa Ponderada (IDW). ................................................ 79 Figura 30. Interpolación IDW de suelos (Au – ppm). ....................................................................... 80 Figura 31. Interpolación IDW de suelos (Cu – ppm)......................................................................... 81 Figura 32. Interpolación IDW de suelos (Mo – ppm). ...................................................................... 82 Figura 33. Interpolación IDW de suelos (Pb – ppm)......................................................................... 83 Figura 34. Interpolación IDW de suelos (Zn – ppm). ........................................................................ 84 Figura 35. Flujograma para estimar las anomalías geológicas: Modelo G1 y Modelo G2 ............... 86 Figura 36. Mapa de anomalía geológica Proyecto Ugshacocha - MODELO G1: la mineralización depende de la litología. .................................................................................................................... 87 Figura 37. Mapa de anomalía geológica Proyecto Ugshacocha - MODELO G2: la mineralización depende de las estructuras. ............................................................................................................. 88 Figura 38. Flujograma para estimar la anomalía geoquímica del Proyecto Ugshacocha................ 90 Figura 39 Anomalía Geoquímica de Au (Rocas – suelos). ................................................................ 91 Figura 40. Anomalía Geoquímica de Cu (Rocas – suelos). ............................................................... 92 Figura 41. Anomalía Geoquímica de Mo (Rocas – suelos). .............................................................. 93 Figura 42. Anomalía Geoquímica de Pb (Rocas – suelos). ............................................................... 94 Figura 43. Anomalía Geoquímica de Zn (Rocas – suelos). ................................................................ 95 Figura 44. Anomalía Geoquímica del Proyecto Ugshacocha............................................................ 96 Figura 45. Diagrama de flujo para determinar las anomalías geológicas - geoquímicas: Modelo M1 y Modelo M2. ................................................................................................................................... 97 Figura 46. Anomalía Geológica - Geoquímica del Proyecto Ugshacocha (Modelo M1). ................. 99 Figura 47. Anomalía Geológica - Geoquímica del Proyecto Ugshacocha (Modelo M2). ............... 100 Figura 48. Representación de los tres criterios geológicos: (a) litología, (b) mineralización y (c) estructuras ..................................................................................................................................... 103 Figura 49. Representación de los dos modelos de anomalías geológicas: (a) Modelo G1 y (b) Modelo G2...................................................................................................................................... 103 Figura 50. Representación del criterio litológico y las anomalías geológicas del Modelo G1. ..... 105 Figura 51. Representación del criterio litológico, estructural y de las anomalías geológicas del Modelo G2...................................................................................................................................... 106 Figura 52. Representación de las anomalías geoquímicas de rocas: (a) Au, (b) Cu, (c) Mo, (d) Pb y (e) Zn. ............................................................................................................................................. 108 Figura 53. Representación de las anomalías geoquímicas de suelos: (a) Au, (b) Cu, (c) Mo, (d) Pb y (e) Zn. ............................................................................................................................................. 109

10

Figura 54. Representación de las anomalías geoquímicas de rocas-suelos: (a) Au, (b) Cu, (c) Mo, (d) Pb y (e) Zn. ...................................................................................................................................... 111 Figura 55. Representación del criterio litológico y la anomalía geoquímica total del Proyecto Ugshacocha. ................................................................................................................................... 112 Figura 56. Representación de las anomalías geológicas - geoquímicas del Proyecto Ugshacochas: (a) Modelo M1 y (b) Modelo M2. .................................................................................................. 113 Figura 57. Anomalía geológica – geoquímica del Proyecto Ugshacocha ....................................... 115 Figura 58. Representación de las anomalías: (a) anomalías geoquímicas de Cu para muestras de rocas, (b) anomalías geológica de la mineralización (calcopirita).................................................. 118 Figura 59. Representación de las anomalías geoquímicas para rocas y suelos: (a) Au para muestras de rocas, (b) Au muestras de suelos, (c) Cu para muestras de rocas, (d) Cu muestras de suelos, (e) Mo para muestras de rocas, (f) Mo muestras de suelos, (g) Pb para muestras de rocas, (h) Pb muestras de suelos, (i) Zn para muestras de rocas, y (j) Zn muestras de suelos. .......................... 122 Figura 60. Área de influencia de la anomalía geológica – geoquímica del Proyecto Ugshacocha. 125

11

INDICE DE TABLAS Tabla 1. Etapas exploración de un proyecto minero (Modificado de Moon et al, 2006) ................ 23 Tabla 2. Técnicas de mapeo geológico (Modificado de Marjoribanks R., 2010) ............................. 27 Tabla 3. Subtipos de depósitos Tipo pórfidos (Datos tomados de Sinclair, 2007) ........................... 29 Tabla 4. Principales tipos de vetillas en un pórfido de cobre (Datos tomados de CODELCO, 2011). .......................................................................................................................................................... 36 Tabla 5. Ejemplos de operaciones del software GIS utilizado en la elaboración del trabajo. ......... 39 Tabla 6. Puntos que limitan el área de estudio (Proyecto Ugshacocha).......................................... 41 Tabla 7. Criterios utilizados para el análisis /investigación del Proyecto Ugshacocha .................... 44 Tabla 8. Fuentes de información geológica – geoquímica para el análisis /investigación del Proyecto Ugshacocha ....................................................................................................................... 47 Tabla 9. Resumen de las principales tipos de rocas, estructuras, mineralización y anomalías reportadas en el Proyecto Ugshacocha (Tomado de JICA - MMAJ, 1991, Villegas, 2007 y Villegas & Avila, 2015)....................................................................................................................................... 53 Tabla 10. Ponderación de la LITOLOGIA tomando en cuenta las fases intrusivas y roca caja. ....... 54 Tabla 11. Ponderación de la LITOLOGIA tomando en cuenta la competencia de las rocas para el desarrollo de la mineralización. ....................................................................................................... 55 Tabla 12. Parámetros para la generación de la red regular de la mineralización de calcopirita. .... 56 Tabla 13. Ponderación de la ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea ........................................... 56 Tabla 14. Parámetros para la generación de la red regular para estimar la ocurrencia de las fallas. .......................................................................................................................................................... 61 Tabla 15. Ponderación de la ocurrencia de fallas por ¼ hectárea .................................................. 61 Tabla 16. Abundancia promedio de elementos menores y trazas que conforman la corteza terrestre, de varios tipos de roca, suelos y agua de río. Todos los valores están en ppm excepto los valores de agua de río que están en ppb (Modificado de Levinson, 1974) ..................................... 65 Tabla 17. Valores de Au, Cu, Ag y Mo para algunos subtipos de pórfidos (Datos tomados de Sinclair, 2007) ................................................................................................................................... 65 Tabla 18. Principales valores estadísticos de Au, Cu, Mo, Pb y Zn para muestras de rocas recolectadas en el área de estudio. ................................................................................................. 66 Tabla 19. Rangos de estimación de Au, Cu, Mo, Pb y Zn por ¼ hectárea para muestras de rocas. 67 Tabla 20. Principales valores de Au, Cu Mo, Pb y Zn para muestras de suelos recolectadas en el área de estudio................................................................................................................................. 77 Tabla 21. Rangos de interpolación y criterios de ponderación considerados para Au, Cu, Mo, Pb y Zn en muestras de suelos. ................................................................................................................ 77 Tabla 22. Pesos asignados a los tres criterios geológicos: Modelo G1, la mineralización depende de la litología; Modelo G2, la mineralización depende de las estructuras. .......................................... 85 Tabla 23. Pesos asignados a los elementos geoquímicos de los dos criterios geoquímicos (rocas – suelos). ............................................................................................................................................. 89 Tabla 24. Pesos ponderados de las seis variables utilizadas para la estimación de la anomalía Geológica – Geoquímica del Proyecto Ugshacocha. ........................................................................ 98 Tabla 25. Valor de ponderación y criterios cualitativos de la litología, mineralización y fallas para la representación de la anomalía geológica. ..................................................................................... 103 Tabla 26. Superficie y litología asociada a la anomalía geológica del Modelo G1 ......................... 104 12

Tabla 27. Superficie y litología asociada a la anomalía geológica del Modelo G2 ........................ 104 Tabla 28. Superficie y litología asociada a la anomalía geoquímica del Proyecto Ugshacocha. .... 110 Tabla 29. Superficie y litología asociada a la anomalía geológica – geoquímica del Proyecto Ugshacocha. ................................................................................................................................... 114 Tabla 30. Comparación de un pórfido de Cu – Mo con el prospecto del Proyecto Ugshacocha. .. 123

13

TABLA DE ACRONIMOS DGGM

Dirección General de Geología y Minas

JICA

Japan International Cooperation Agency

MMAJ

Metal Mining Agency of Japan

BGS

British Geological Survery

CODIGEM

Corporación de Desarrollo e Investigación Geológico Minero

ENAMI EP

Empresa Nacional de Minera Empresa Pública.

Metalúrgica

PRODEMINCA

Proyecto de Desarrollo Minero y Control Ambiental

BD

Base de datos

GIS IDW

Geographical Information Systems Geográficos Distancia Inversa Ponderada

CODELCO

Corporación Nacional del Cobre

PPM

Partes por millón

WGS84

World Geodetic System 84

NW

Noroeste

SE

Sureste

NE

Noreste

SW

Suroeste

(Sistemas

de

información

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TABLA DE ABRERVIATURAS Au

Oro

Ag

Plata

As

Arsénico

Bi

Bizmuto

B

Boro

Cu

Cobre

Fe

Hierro

In

Indio

K

Potasio

Mn

Manganeso

Mo

Molibdeno

Pb

Plomo

Pd

Paladio

Pt

Platino

Re

Renio

Sb

Antimonio

Se

Selenio

Sn

Estaño

Te

Teluro

W

Wolfranio

Zn

Zinc

g/t

Gramos por tonelada

Py

Pirita

Cpy

Calcopirita

Mg

Magnetita

K-felds

Feldespatos de potasio

Bn

Bornita

Qtz

Cuarzo

th

Threshold

15

1. INTRODUCCION 1.1.

Antecedentes.

El Proyecto Ugshacocha correspondiente a un proyecto geológico – minero fue desarrollado en años anteriores bajo el nombre de Proyecto Telimbela por varias instituciones públicas y privadas: Dirección General de Geología y Minas (DGGM) entre 1975 a 1979, Japan International Cooperation Agency (JICA) y Metal Mining Agency of Japan (MMAJ) en colaboración con la Corporación de Desarrollo e Investigación Geológico Minero Metalúrgica (CODIGEM) en la década de 1990, Compañía Minera Telimbela en el 2007 y la Empresa Nacional de Minera ENAMI EP entre 2012 - 2015. En estos trabajos se determinaron la presencia de anomalías geológicas y geoquímicas de cobre – molibdeno, dejando como interrogante si estas pertenecen a un yacimiento Tipo Pórfido de Cobre (Cu) – Molibdeno (Mo) (Aucott et al, 1979; Aucott & Quevedo, 1979; JICA & MMAJ, 1989; JICA & MMAJ, 1990; JICA & MMAJ, 1991; Quevedo & Cruz, 1980; Quevedo, 1981; Villegas, 2007; Villegas & Avila, 2015) .

El proyecto localizado en el flanco occidental de la Cordillera Occidental de los Andes ecuatorianos en la Provincia de Bolivar, presenta condiciones geológicas regionales para la presencia de depósitos Tipo Pórfido de Cobre, por lo cual La investigación de este tipo de proyectos de exploración de minerales ha tomado mucha importancia para el Gobierno del Ecuador, ya que este tipo de proyectos son considerados como proyectos estratégicos para contribuir con el desarrollo económico e integral del Estado, por lo tanto este trabajo contribuirá para que el estado conozca el verdadero potencial del área de estudio y además responder a la interrogante planteada en trabajos anteriores y el autor de este trabajo, acerca de la existencia o no de un yacimiento Tipo Pórfido.

1.2.

Objetivo general

Estimar las anomalías geológicas - geoquímicas de superficie del Proyecto Ugshacocha con los datos geológicos y geoquímicos adquiridos en trabajos anteriores.

16

1.3. 

Objetivos específicos

Recopilar y organizar los datos geoespaciales generados en los trabajos realizados en el área de estudio.



Crear una base de datos para almacenar, mejorar, comparar, combinar y analizar de manera eficiente los datos geológicos y geoquímicos de superficie del Proyecto Ugshacocha por medio de un GIS.



Generar los productos finales (mapas), para una interpretación geológica y geoquímica integrada.



Comparar los resultados obtenidos con modelos conocidos de yacimientos de tipo pórfidos de Cu – Mo, como es el Modelo de Lowell & Gilbert.

1.4.

Preguntas de investigación

 ¿Los métodos no interpolados utilizados para estimar la densidad de mineralización y fallas por superficie son útiles para determinar anomalías geológicas?

 ¿El método de superposición geológica en el cual se superpone datos cualitativos de la litología con datos cuantitativos no interpolados de las fallas y mineralización, será un buen método para generar un indicador de anomalía geológica total?

 ¿Los métodos no interpolados utilizados para estimar en muestras de rocas el valor promedio de Au, Cu, Mo, Pb y Zn por superficie servirá para determinar anomalías geoquímicas? 

¿El método de superposición geoquímica en el cual se superpone datos cuantitativos no interpolados de la geoquímica de rocas (Au, Cu, Mo, Pb y Zn) y datos interpolados de la geoquímica de suelos (Au, Cu, Mo, Pb y Zn), será un buen método para generar un indicador de anomalía geoquímica total?



¿El método GIS utilizado para analizar, evaluar, comparar y combinar los datos geoespaciales de superficie del Proyecto Ugshacocha, mediante la superposición de anomalías geologica y geoquímicas nos puede ayudar a determinar la existencia de algún tipo de yacimiento mineral?

17

1.5.

Hipótesis

El análisis, evaluación y comparación de los datos geológicos – geoquímicos recolectados por las compañias públicas y privadas en la zona de estudio del Protecto denoninado Ugshacocha nos permiten evaluar la presencia de algún tipo de depósito mineral, su tipo, su origen y su potencial.

1.6.

Justificación

Los proyectos de exploración geológica – minera en Ecuador y todo el mundo son de suma importancia para la economía de un país, el éxito de la exploración, tanto inicial como avanzada, radica en conocer los tipos de yacimientos minerales existentes en los diferentes tipos de ambientes geológicos, su origen y su potencial, este último determinado principalmente por el tipo de yacimiento.

Dentro del estudio de

yacimientos de minerales la exploración tiene como meta la localización de anomalías causadas por depósitos minerales, estas anomalías son identificables por medio de estudios geológicos y geoquímicos.

Los estudios geológicos y geoquímicos realizados en el área de estudio hace más de 40 años, ha generado la interrogante de saber si las anomalías determinadas en estos estudios corresponden a un depósito Tipo Porfido, por lo cual la interpretación de estos geodatos es de mucha importancia para aclarar estas interrogantes y poder tener un criterio a nivel local y regional acerca la mineralización y su dispersión en el entorno que le rodea.

1.7.

Alcance

Este trabajo, en el cual se utilizarán datos geológicos y geoquímicos secundarios recolectados en diferentes trabajos de exploración de la zona de estudio, pretende estimar anomalías geológicas

-

geoquímicas, para determinar si las mismas están

relacionadas a algún tipo de depósito mineral en especial a un depósito Tipo Porfido.

El método utilizado para estimar éstas anomalías aspira generar una distribución de superficies favorables o prospectivas. Las áreas favorables serán estimadas con un valor 18

de superficie de ¼ de hectárea, debido a que los geodatos recolectados en el campo son aleatorios. Los ensayos preliminares realizados con varias superficies indican que el valor de ¼ de hectárea expresa con mayor exactitud las anomalías, mientras que las expresadas en valores mayores a ¼ de hectárea tienen menor grado de exactitud y en muchos casos pueden convertirse en anomalías sobredimensionadas.

Los resultados de este trabajo servirán para indicar de manera visual, a los geólogos encargados del proyecto, los sitios más prospectivos del área de estudio, y ayudarán a generar un programa de exploración más detallado en estas áreas consideradas como anómalas. Se espera además que los futuros trabajos, más sistemáticos y detallados, permitan tener un mayor grado de exactitud acerca de las anomalías determinadas en este trabajo, permitiendo de esta manera estimar de mejor forma el potencial de las mismas.

19

2. REVISIÓN DE LA LITERATURA 2.1.

Marco histórico

Los estudios realizados a nivel regional reportan en el mapa geologico de BGS – CODIGEM (1993) y en el estudio de McCourt et al (1997) la presencia de rocas intrusivas con indicios de mineralización de cobre – molibdeno.

Aucott J.W. et al. (1979) y Aucott J.W. & Quevedo L. (1979), reportan que en una área aproximadamente de aproximadamente 6100 Km² , donde se recolectan 2550 muestras de sedimentos fluviales y minerales pesados, la presencia de una área anómala para cobre (Cu) en la Parroquia de Telimbela - Provincia de Bolívar.

Aucott J.W. & Quevedo (1979) determina en el sector de Telimbela la existencia de tobas y piroclastos de la Fm. Macuchi intruidas por rocas del terciario atravesadas por fallas de dirección preferencial NE-SW. Estos intrusivos están constituidos de tonalitas, cuarzo dioritas y dioritas. En las zonas de contacto intrusivo - intrusivo e intrusivo – volcánicos existen stockworks mineralizados con pirita y trazas de calcopirita, calcosina, bornita y molibdenita. En la zona norte de Telimbela se reporta la existencia de pirita y calcopirita con trazas de calcosina, bornita y molibdenita en vetas de cuarzo N-S dentro de los intrusivos de esta zona y en los contactos volcánicos – intrusivos.

Los estudios

geoquímicos determinan en el Sector de Telimbela Central la existencia de una zona anómala para Cu y Mo y una zona anómala en Cu al Norte.

En los estudios realizados en el área Telimbela por JICA - MMAJ (1989, 1990 y 1991), se determina la existencia de tres zonas anómalas: Zona Norte, Zona Central y Zona Sur. Geologícamente se determina la presencia estructuras NE – SW y rocas intrusivas (cuarzodioritas, pórfidos de cuarzo, diques dioríticos melanocráticos y diques cuarzo dioríticos porfiríticos) que intruyen a rocas andesitas basálticas, en las cuales se genera por metamorfismo de contacto zonas de hornfels. La mineralización se presenta en rocas intrusivas de composición granítica, en forma diseminada y en vetillas, y está constituida de pirita- calcopirita± molibdenita con una alteración predominante de cuarzo-sericitaclorita. El levantamiento geofísico por medio del método de polarización inducida 20

determinó la existencia tres zonas de baja resistividad, dos zonas en las que existe alto contenido de calcopirita y pirita en superficie (Zona 1: Ashcoaca y Zona 2: Ugshacocha) y una Zona 3, denominada Tres Crucesen la cual se estima que la anomalía corresponde a mineralización en profundidad.

Los estudios realizados por Villegas (2007) y Villegas & Ávila (2015) determinaron que en el Sector de Ashcoaca existen rocas volcánicas, rocas intrusivas (granodioritas, cuarzo dioritas, brechas magmáticas, dioritas y dioritas porfiríticas) y fallas NE – SW y NW – SE. La mineralización encontrada es muy irregular, tanto en las rocas volcanicas como intrusivas, en general se encuentra en forma diseminada, en fracturas y en zonas de cizalla, y está constituida de pirita, calcopirita, molibdenita y ocasionalmente sulfatos de Cu; en ocasiones también se observa magnetita tanto en parches o como delgadas vetillas de cuarzo - pirita, epidota – cuarzo – pirita, epidota – galena – esfalerita – calcopirita y cuarzo – molibdenita.

La principal alteración está representada por una débil a moderada cloritización que sufren los máficos presentes tanto en rocas volcánicas como intrusivas (Villegas, 2007 y Villegas & Ávila, 2015). Localmente existe una moderada alteración de clorita-sericita, y muy localmente una alteración leve a moderada de los máficos a biotita secundaria presente como parches en las rocas intrusivas y volcánicas (Villegas & Ávila, 2015).

La valoración geoquímica de rocas, sedimentos y suelos, determinó la existencia de un área anómala en Cu y Mo localizada en el Sector de Ashcoaca (Villegas, 2007 y Villegas & Ávila, 2015) y una anomalía de Cu y As en muestras de suelos en el Sector de Telimbela Central (Villegas & Ávila, 2015).

2.2.

Marco teórico

2.2.1. Exploración de minerales La exploración de minerales es una actividad de campo que tiene como objetivo localizar y definir una mineralización o un depósito mineral económicamente minable en una provincia mineral (Marjoribanks, 2010), entendiéndose como depósito mineral aquella área que tiene recursos minerales (Moon et al, 2006).

21

Las áreas de exploración están constituidas por un proyecto el cual a su vez puede tener varios prospectos. Un prospecto corresponde a un volumen restringido de tierra que se considera que tienen la posibilidad de alojar un yacimiento; por lo general toma el nombre de su ubicación geográfica. En el prospecto puede aflorar la mineralización, ser una mina antigua, un área seleccionada por medio de una idea geológica, o tal vez algún rasgo anómalo de campo (por lo general realizado por geofísica o geoquímica) que puede ser interpretado como que tiene un vínculo espacial con una mineralización. Los prospectos son las unidades básicas con de los trabajos de exploración, por lo tanto el trabajo del geólogo de exploración es generar nuevos prospectos y después realizar estudios de exploración con el fin de localizar y definir cualquier yacimiento que podría existir (Marjoribanks, 2010).

La exploración se lleva a cabo en varias etapas secuenciales. Los resultados positivos en cualquier etapa conducirán a avanzar a la siguiente etapa; los resultados negativos harán que el proyecto sea descartado, se realice acuerdos comerciales con otras empresas, o simplemente dejar en suspenso la exploración hasta la adquisición de nueva información, ideas y tecnología que pueda conducir a su reactivación (Marjoribanks, 2010).

Las etapas consideradas para la exploración de un proyecto se encuentran divididas en: etapas iniciales de exploración (exploración inicial) y etapas avanzadas de exploración (exploración avanzada) (Tabla 1 y Figura 1).

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EXPLORACIÓN INICIAL Selección regional

E T A P A

Planificación Conceptual

Revisión de A la literatura C T I V I D A D E S

EXPLORACIÓN AVANZADA

Selección del área

EXPLOTACIÓN

Estudio de pre-factibilidad y factibilidad

Detalle de planificación

Exploración de reconocimiento

Evaluación del target

Perforación exploratoria

Evaluación de la perforación

Desarrollo de la mina

-Revisión de la literatura - Visita de campo

Sensores remotos Fotografías aéreas Geoquímica regional Geofísica aerotransportada

Geoquímica Geofísica terrestre Mapeo Topografía

Perforación Estudios metalúrgicos pilotos

Test de minado y estudios metalúrgicos

Producción de la mina, remoción de la sobrecarga

Minado

Desmantelado y rehabilitación

Tabla 1. Etapas exploración de un proyecto minero (Modificado de Moon et al, 2006)

Figura 1. Curvas de la fase de exploración:(curva A), un gran número de prospectos son inicialmente generados; la mayoría de éstos se eliminan rápidamente. En un programa de exploración en gran parte conceptual (curva C), un número menor de prospectos se generan, pero éstos serán de una calidad más alta. La mayoría de los programas (curva B) caerá en algún lugar entre estas dos curvas (Modificado de Marjoribanks R., 2010).

23

La exploración inicial incluye las etapas de planificación y reconocimiento, las cuales se encargan de la generación de targets, es decir la selección de áreas para un trabajo de campo detallado, e incluyen todos los trabajos de exploración que se realizan antes de la perforación así como la definición de la materia prima del proyecto, el tipo de depósito y métodos de exploración; el objetivo es definir los targets para una posible perforación. En la exploración avanzada se incluye la perforación de los targets determinados en la exploración inicial (perforación exploratoria), perforación para la evaluación de recursos y los estudios de pre-factibilidad y factibilidad. Si en un proyecto se generan todas estas etapas es posible dar paso a la explotación del recurso mineral encontrado, tomando en cuenta además aspectos de orden social, ambiental, logístico, oferta y demanda de las materias primas, costo beneficio y otros que son considerados en los estudios de factibilidad (Moon et al, 2006; Marjoribanks, 2010).

2.2.2. Exploración geoquímica La exploración geoquímica incluye todos los métodos de exploración de minerales basada en la medición de las características químicas de sustancias materiales. Las muestras investigadas incluyen sedimentos de río, suelos, rocas, agua, vegetación y en ocasiones muestreos más exóticos como el olfateo de gases de sulfuros (sulfuros masivos) con perros o el análisis de algas en Groenlandia (Levinson, 1974; Helsen, et al, 1991). La exploración geoquímica tiene su éxito en que muchos de los descubrimientos de yacimientos se lo ha realizado por uno o varios métodos de muestreo geoquímico (Levinson, 1974), este muestreo se lo realiza desde las etapas tempranas de la exploración

regional hasta las fases iniciales de exploración avanzada (perforación)

(Figura 2).

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Figura 2. Diagrama de flujo de exploración geoquímica (Modificado de Helsen et al., 1991).

2.2.3. Mapeo geológico en exploración Un mapa geológico es una representación gráfica de observaciones e interpretaciones geológicas en un plano. Una sección geológica es similar a un mapa excepto que los datos se representan en forma vertical en lugar de una superficie horizontal. Los mapas y secciones son muy importantes para elaborar las teorías la ubicación, el origen, la forma y 25

el potencial de los depósitos minerales, además ayudan a elaborar modelos tridimensionales acerca de la geología y la mineralización (Marjoribanks, 2010).

El mapeo geológico es el primer trabajo de cualquier programa de exploración de minerales, y se constituye en un documento de control importante para todas las etapas de la exploración y explotación minera, incluyendo la perforación, la geoquímica, geofísica, geo estadística y planificación minera (Marjoribanks, 2010).

Previo a la obtención de los datos de campo, se realiza una planificación de los trabajos en el área de estudio, mediante la información disponible del proyecto, entre los que se incluye mapeos geológicos, estudios geofísicos, recolección de muestras de sedimentos, rocas y suelos, los cuales representan tiempo y dinero en su adquisición. La captura de estos datos se realiza por lo general en forma analógica, utilizado para el efecto como herramienta tecnológica el uso de GPS para determinar la ubicación de puntos de control geológico y ubicación de muestras, mapas de papel y libretas de campo, estas dos últimos para la descripción de los atributos correspondientes a cada objeto geológico encontrado (muestra, falla, litología, etc.).

Adicionalmente debemos mencionar que el mapeo geológico es el proceso mediante el cual se busca representar las características geológicas de una zona determinada sobre una base cartográfica. Su calidad y la escala están directamente relacionadas con el nivel de detalle que se busca, la importancia del programa, la financiación disponible y la técnica de mapeo empleado (Tabla 2) (Moon et al, 2006; Marjoribanks, 2010).

El mapeo geológico para exploración de minerales es similar al mapeo geológico general, pero está

más centrado al registro de la mineralización conocida o cualquier

descubrimiento realizado durante este trabajo (Moon et al, 2006).

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TÉCNICA DE MAPEO

ESCALA IDEAL

Pasos y brújula

1:100 – 1:1000

Cinta y brújula

1:100 – 1:1000

Red de estacas

GPS y DGPS

Hoja de mapa topográfico

Imagen obtenida por sensores remotos.

1:500 – 1:2500

1:5000 – 1:25000

1:2500 – 1:100000

1:500 – 1:100.000

INDICACIONES

VENTAJAS

DESVENTAJAS

Mapa aproximado del prospecto

Rápido. No necesita asistencia y se requiere de equipo mínimo Rápido. Buena precisión. No necesita preparación.

Pobre exactitud de la investigación especialmente en terreno irregular.

Puede necesitar asistencia. Lenta para extensas áreas equidimensionales.

Costoso. Requiere una preparación previa.

Pobre control del estudio en vegetación densa y terreno montañoso.

Incentiva el mapeo geológico como una colección de datos puntuales

Mapas detallados del prospecto. Mapas de travesías lineales.

Mapeo de minas.

Mapas de detalle de prospectos establecidos

Mapeo regional y semi-regional. Primer paso de mapeo de un prospecto Mapeo regional y Reconocimiento. Áreas de topografía fuerte. Mapeo de minas. Base para ubicar las observaciones de GPS. Ideal como base para levantamiento geológico a todas las escalas.

Precisión de la investigación clara.

Relativamente rápida.

Rápido. Fácil descarga de los datos del estudio en formato digital. Buen respaldo para otras técnicas de escalas similares.

Mapa base con georeferenciación precisa. Curvas de nivel con alturas.

Interpretación geológica directamente desde la imagen. Visualización estereoscópica. Fácil localización de los rasgos más importantes

Dificultad en ubicaciones exactas.

Se obscurece o se pierde la información geológica de detalle.

No está disponible para escalas grandes.

Distorsión de la escala.

Costoso

Tabla 2. Técnicas de mapeo geológico (Modificado de Marjoribanks R., 2010)

2.2.4. Depósitos tipo pórfidos Estos depósitos están relacionados a arcos principales (pe. Cordillera de Los Andes), a zonas bien definidas por actividad ígnea y plutónica que ocurre por encima de zonas de subducción de medio a alto grado de inclinación (Sawkins, 1984). Estos depósitos son la principal fuente de Cu, Fe, Mo, Au, Ag y Sn, y cantidades significantes de Re, W, In, Pt, Pd y Se (Sinclair, 2007).

Los pórfidos pueden ser definidos como depósitos de gran tonelaje y bajo grado de mineralización (Corbett & Leach, 1998), depósitos extensamente diseminados emplazados en intrusivos porfiríticos poco profundos y las rocas huéspedes adyacentes a dichas intrusiones (Sawkins, 1984), aunque pueden existir depósitos de grado medio a alto (Sinclair, 2007). La mineralización de estos depósitos es principalmente hipógena y está relacionada a un control estructural dominante (p.e. vetillas, vetas, stockworks, 27

fracturas, zonas craqueladas y brechas) y a una pervasiva alteración, y espacial y genéticamente relacionada a intrusiones porfiríticas félsicas a intermedias o arcos plutónico – volcánicos calcoalcalinos (Sawkins, 1984; Sinclair, 2007; Berger et al., 2008).

El rango y tamaño de la mineralización de los pórfidos es de decenas de millones a billones de toneladas con un rango de 0.2% a 2% Cu (Sawkins, 1984; Sinclair, 2007). De acuerdo al contenido de metales existes varios subtipos de depósitos Tipo pórfidos con grados y tonelajes diferentes (Tabla 3) (Sinclair, 2007).

Características geológicas a. Distribución temporal Los depósitos de pórfidos tienen un rango de edad desde el Arcaico hasta la actualidad aunque son más Jurásicos o más jóvenes (Sinclair, 2007), sin embargo los depósitos mejor preservados son predominantemente del Mesozoico a Cenozoico (Berger et al., 2008) b. Ambiente tectónico Los depósitos de pórfidos ocurren en una variedad de ambientes tectónicos, predominantemente ocurren en la raíces de los estrato – volcanes relacionados a zona de subducción tanto de ambiente continental como de arco de islas (Sinclair, 2007; Berger et al., 2008), en los límites de la convergencia de placas (Sillitoe, 2010). Estos depósitos comúnmente definen cinturones lineales de varios cientos de kilómetros de largo (pe. El Cinturón de Fuego del Pacífico) (Figura 3); es menos común encontrar depósitos aislados.

En algunos casos la distribución de los pórfidos puede estar relacionada a estructuras regionales (Sinclair, 2007).

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SUBTIPO Pórfido de Cu

Pórfido Cu - Au

Pórfido de Au

Pórfido de Mo

Pórfido de W y W – Mo

Pórfido de Sn

GRADO Cu: 0.2 - >1% Mo: 0.005 – 0.03% Au: 0.004 – 0.35 g/t Ag: 0.2 – 5 g/t

MINERALOGIA Minerales principales: Calcopirita, bornita, calcosina, tenantita y enargita, otros sulfuros de Cu, sulfosales, molibdenita y electrum.

Minerales asociados: Pirita, magnetita, cuarzo, biotita, feldespato de potasio, anhidrita, moscovita, minerales de arcilla, epidota y clorita.

Cu: 0.2 - >1% Minerales principales: Calcopirita, bornita, calcosina, Au: 0.2 – 2 g/t, en tenantita y enargita, otros minerales de Cu, oro nativo, ocasiones > 4 g/t. electrum y teluratos.

Minerales asociados: Pirita, arsenopirita, magnetita, cuarzo, biotita, feldespato de potasio, anhidrita, epidota, clorita, escapolita, albita, calcita, fluorita, y granate.

Cu: 0.1% Minerales principales: Au: 0.8 – 2 g/t Oro nativo, electrum; cantidades menores de calcopirita, bornita y molibdenita.

Minerales asociados: Pirita, magnetita, cuarzo, biotita, feldespato de potasio, moscovita, minerales de arcilla, epidota y clorita.

Mo: 0.17 – 0.24% Minerales principales: Molibdenita, shelita, wolframita, casiterita, bismutina y bismuto nativo; menores cantidades de calcopirita.

Minerales asociados: Pirita, magnetita, cuarzo, biotita, feldespato de potasio, moscovita, minerales de arcilla, fluorita y topacio.

W: 0.1 – 0.3% Minerales principales: Shelita, wolframita, molibdenita, casiterita, estannita, bismutina y bismuto nativo.

Minerales asociados: Pirita, arsenopirita, loelingita, cuarzo, feldespato de potasio, biotita, moscovita, minerales de arcilla, fluorita y topacio.

Sn: 0.2 – 0.5%

Minerales principales: Casiterita, tetraedrita, argentita, estannita, wolframita, calcopirita, esfalerita, franckeita, cilindrita, tealita, molibdenita, bismutina, y otros sulfuros y sulfosales, plata y bismuto nativo Minerales asociados: Pirita, arsenopirita, loelingita, cuarzo, feldespato de potasio, biotita, moscovita, minerales de arcilla, fluorita y topacio.

Tabla 3. Subtipos de depósitos Tipo pórfidos (Datos tomados de Sinclair, 2007)

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Figura 3. Localización de los principales pórfidos de cobre a nivel mundial (Tomado de Sillitoe, 2010). c. Ambiente geológico y relación con rocas magmáticas Los pórfidos están asociados a intrusiones poco profundas que se derivan de plutones con paleo profundidades de 5 a 15 Km (Sinclair, 2007; Sillitoe, 2010) o 8 a >10 Km (Berger et al., 2008). Estos pórfidos se encuentran a profundidades > 1 Km, con profundidades medias para el caso de pórfidos de Cu – Mo de 3.6 Km en el Pacífico Este y profundidades medias de 1 Km para pórfidos de Au en el Suroeste del cinturón del Pacífico (Corbett & Leach, 1998). Existe una estrecha relación entre la actividad magmática y la mineralización hidrotermal de los pórfidos por la presencia de intrusiones interminerales y brechas que fueron emplazadas entre o durante los períodos de mineralización (Sinclair, 2007). Típicamente dentro de los sistemas de pórfido Cu existen varias fases de intrusión, las fases más tempranas tienden a poseer leyes más altas; las rocas de caja también hospedan mineralización (Hedenquist &

Richards, 1998). Estas multiples fases de

intrusiones se emplazan inmediatamente antes (porfidos tempranos), durante (porfidos interminerales), cerca del final (pórfidos de mineralización tardía), y después (pórfidos

30

postmineral) de los eventos de mineralización (Figura 4; Sillitoe, 2010; Gustafson & Hunt, 1975).

Figura 4. Relaciones espaciales entre stocks de pórfidos de cobre, plutón subyacente, y rocas volcánicas comagmaticas y lithocap sobreyacentes (Tomado de Sillitoe, 2010).

Las fases pre-mineral, pórfidos tempranos y sus rocas huéspedes adyacentes generalmente contienen el más alto grado de mineralización. Pórfidos interminerales contienen menos mineralización, mientras los pórfidos tardíos y postminerales son estériles. Para distinguir las edades de las diferentes intrusiones se utiliza la razón del contenido de metales (Cu/Au/Mo) y la intensidad de vetilleo, alteración y mineralización; las fases más tempranas truncan el vetilleo, forman contactos fríos ”contactos chilled” y contienen xenolitos de las fases más antiguas. Comúnmente los xenolitos son asimilados por las fases más jóvenes, dejando solo las vetillas de cuarzo contenidas, además químicamente son más refractarios que los pórfidos huéspedes, como piezas flotantes (Figura 5; Sillitoe, 2010).

Las rocas ígneas asociadas a los pórfidos tienen una composición que varía desde a cuarzo-dioritas a adamelitas, mientras que las rocas huéspedes pueden ser rocas volcánicas, rocas clásticas antiguas o un basamento de rocas cristalinas (Sawkins, 1984).

31

Figura 5. Esquema de las relaciones entre los pórfidos tempranos, intermineral temprano, intermineral tardío y tardíos, y sus contactos. Truncamiento de vetillas, xenolitos de vetillas de cuarzo, contactos fríos, flujo de fenocristales alineados. Vetillas tempranas A, B y vetillas tardías D. Las vetillas A son más abundantes en el pórfido temprano, menos abundantes a principios de pórfidos intermineral y ausentes en los pórfidos tardíos (Tomado de Sillitoe, 2010). d. Morfología y arquitectura La forma de los pórfidos es variada, se presenta de formas irregulares, semicircular a elíptica en planta y en sección tiene forma cilíndrica o en forma de copa invertida (Sinclair, 2007; Berger et al., 2008). Los depósitos individualmente en tres dimensiones miden cientos a miles de metros, están caracterizados por una zonación crudamente concéntrica (Sinclair, 2007). e. Alteración y mineralización La alteración en un pórfido es extensiva y zonada, y tiene una estrecha relación con la mineralización. También existe una alteración en la vetillas y fracturas individuales (Sinclair, 2007; Sawkins, 1984). El modelo básico de alteración utilizado para muchos de los depósitos de pórfidos corresponde al “Modelo de Lowell y Guilber”, este modelo desde abajo hacia arriba presenta una alteración sódica – cálcica, potásica, clorita 32

sericita, sericítica (fílica) y argílica avanzada (Figura 6; Figura 7; Sinclair, 2007; Maksaev, 2004; Sillitoe, 2000; Sillitoe, 2010).

Figura 6. Esquema del modelo de alteración de un pórfido de cobre (Tomado de Sillitoe, 2010).

Figura 7. Modelo de Lowell y Guibert: Distribución de las zonas de alteración hidrotermal en un pórfido de cobre (Tomado de Maksaev, 2004).

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La alteración sódico – cálcica está constituida de albita / oligoclasa, actinolita y magnetita (± diópsido ± epidota ± granate) , el núcleo potásico tiene de feldespato de potasio, biotita (± anfibolita ± magnetita ± anhidrita), con la presencia en general de calcopirita ± bornita, y una zona más externa denominada alteración propilítica que consiste de cuarzo, clorita, epidota, calcita y localmente albita asociada a pirita. La alteración clorita – sericita es una sobreimposición a la alteración potásica, se caracteriza por ser de color verde pálido, está constituida de por la transformación parcial o total de los máficos a clorita y plagioclasas a sericita (moscovita fina) y/o illita, magnetita – hematita hidrotermal (martita y/o especularita), con presencia de pirita y calcopirita. La alteración fílica (cuarzo + sericita + pirita) normalmente destruye parcial o totalmente la alteración potásica y clorita – sericita, y está dominada por la presencia de pirita. La alteración argílica avanzada (cuarzo + illita + pirita ± caolinita ± esmectita ± montmorillonita ± calcita) se superpone a todas las partes superiores del pórfido (Sinclair, 2007; Sillitoe, 2010).

La mineralización al igual que la alteración presenta una zonación (Figura 8; Maksaev, 2004): -

Núcleo de baja ley: bajo contenido de calcopirita, pirita, molibdenita; magnetita en la parte más profunda.

-

Zona de mena: formando un cilindro en la parte externa de la zona de alteración potásica e interna de la zona de alteración fílica (calcopirita 1-3%; pirita 1%; molibdenita 0,03%).

-

Zona de Pirita: corresponde aproximadamente a la zona fílica, con presencia de pirita (10%), calcopirita (0.1-3%) y trazas de molibdenita.

-

Zona de baja pirita: aproximadamente coincidente con zona propilítica (2% pirita).

-

Zona Periférica: calcopirita, galena, esfalerita, Au, Ag.

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Figura 8. Esquema general de un pórfido cuprífero indicando la zona de mena alrededor de un núcleo de baja ley, un halo de pirita diseminada y la aureola de alteración hidrotermal hipógena (Tomado de Maksaev, 2004). f. Características de las vetillas en los pórfidos de cobre.

Las vetillas en los pórfidos de cobre de acuerdo a la Tabla 4 y Figura 9 se dividen en tres grupos (Sillitoe, 2010; CODELCO, 2011): -

Vetillas tempranas

-

Vetillas transicionales

-

Vetillas tardías

35

GRUPO

TIPO

Vetillas de hematita especular

Vetillas de Biotita – Magnetita (E.B.) Vetillas tempranas

Vetillas transicionales E.B.–A: Vetillas tipo “AA” Vetillas tardimagmáticas tipo “A”

Vetillas de Qtz tipo “B” Vetillas transicionales Vetillas tipo “C”

Vetillas tardías

Vetillas tipo “D”

CARACTERISTICAS

EMPLAZAMIENTO

Residuos de hematita - especularita, está reemplazada por magnetita en una vetilla Mg-PyQtz. La vetilla tiene un halo de alteración a sericita-anhidrita con un débil halo externo de clorita-calcita. Estas vetillas están restringidas al halo externo del yacimiento. Es probable que la hematita-especularita sea reconocida en profundidad junto con la presencia de pirrotina y cpy, como en blends en py, como un episodio relicto de la fase primaria temprana de mineralización durante la expansión inicial del sistema mineralizador.

Vetilla de biotita con proporciones variables de Albita, K-felds, sericita verde, anhidrita, actinolita y en menor cantidad apatita, andalusita, corindón, cordierita, ilmenita y esfeno.

Algunas vetillas tienen un débil halo albítico pálido. Las vetillas muestran una textura entre fina a gruesa. La actinolita es un constituyente común de estas vetillas, siendo reemplazada por biotita-clorita.

Presenta una textura granular de cuarzo- K-felds - anhidrita y sulfuros de forma irregular bordeada por un claro halo biotítico. Este tipo de vetilla puede ser contemporánea en profundidad y en niveles someros.

Durante la alteración potásica, en régimen dúctil.

Vetillas de Qtz – Feldespato y poseen bordes irregulares a sinuosos. Presentan mineralización de Cpy – Bn dispuesta en cúmulos. Su espesor varía normalmente entre 2 y 4 cm, observándose excepcionalmente vetas de hasta 5 cm.

Vetilla de cuarzo de masa granular de carácter irregular-sinuoso, que contiene Qtz -feldespato pertítico, anhidrita, Cpy, Bn y Py. La pirita siempre está asociada con Cpy, pero nunca con bornita. Presenta halos difusos de K-felds-pertita. Estas vetillas tienen la particularidad que se inyectan en una roca aún plástica, anterior al enfriamiento y fracturamiento intenso.

Vetilla de cuarzo de paredes rectas con anhidrita y sulfuros, pero con ausencia total K-felds. El cuarzo es grueso y tiende a crecer desde las paredes hacia el centro dando lugar a una sutura central tipo "diente de 'perro". Además es común observar cuarzo en bandas paralelas, molibdenita, calcopirita (mayoritaria). Ocurren trazas de Bn y en menor cantidad Py. Los sulfuros tienden a ser de grano grueso y ocupan el bandea miento paralelo a las paredes o grietas perpendiculares. Algunas vetillas B contienen turmalina.

Vetilla micácea oscura, se confunde fácilmente con las vetillas de biotita temprana (E.B), pero las "C" cortan sistemáticamente a las EB y B, y son cortadas por las D. Presentan abundantes sulfuros con sericita verde y biotita, muy escaso molibdeno y magnetita.

Vetilla de pirita principalmente, con menos anhidrita – cuarzo. El cuarzo es libre de inclusiones fluidas y presenta un halo de feldespato destructivo caracterizado por sericita. La turmalina es común en forma de rosetas y los halos de sericita o sericita - clorita pueden o no tener halos externos de caolín-calcita. La pirita es el sulfuro dominante con (-) calcopirita, Bn, enargita, tenantita, esfalerita y galena. Molibdenita en forma local.

Durante la alteración potásica, en régimen dúctil.

Durante la alteración potásica, en régimen dúctil.

Durante la alteración potásica, en régimen dúctil.

Durante la alteración potásica, en régimen dúctil.

Durante la alteración potásica, en régimen dúctil - frágil.

Durante la alteración potásica, en régimen dúctil - frágil.

Durante la alteración clorita – sericita y fílica y en la base de la alteración argílica avanzada, en régimen frágil.

Tabla 4. Principales tipos de vetillas en un pórfido de cobre (Datos tomados de CODELCO, 2011).

36

Figura 9. Esquema cronológico de la secuencia de vetilleo en a. Pórfido de Cu – Mo y b.

Pórfido de Cu – Au (Tomado de Sillitoe, 2010). g. Características geoquímicas de los pórfidos de cobre.

Los principales elementos asociados a los pórfidos de cobre son cobre, molibdeno, oro, plata, bario, plomo, zinc, arsénico, antimonio y teluro. Las principales asociaciones are cobre – molibdeno - oro ± plata – arsénico y bario – zinc – plomo – antimonio – plata – arsénico - teluro ± bismuto (Berger et al., 2008).

El núcleo de la mineralización de pórfidos presentan anomalías de Cu, Mo, Au y Sn, con halos hacia la parte exterior del núcleo, definidos por anomalías de Zn, Pb y Ag, es decir son anomalías laterales a la mineralización principal; en algunos sistemas existen en la partes más externas de estos halos anomalías de Mn (±Ag). Estos halos de Zn-Pb-Ag ± Mn halos frecuentemente coinciden espacialmente con las zonas de alteración propilítica.

Mas distalmente se pueden desarrollar zonas anómalas en Au-As ± Sb (Berger et al., 2008; Sillitoe, 2010).

2.2.5. Sistemas de información geográfica en exploración.

En la actualidad la mayoría de empresas de exploración a nivel mundial, para una mejor comprensión de la información generada en un proyecto de exploración de minerales,

37

usan sistemas GIS como la tecnología principal para el análisis, evaluación y comparación de los diferentes geodatos, con el objetivo de mejorar el acceso a datos e información, preparación de informes y creación de mapas más eficientes, que ayuden a minimizar el riesgo, antes de tomar la decisión de realizar las siguientes etapas de exploración (Geosoft, 2016), esto se debe principalmente a que en estos proyectos se genera una gran cantidad de datos geográficamente referenciados provenientes de cualquier tipo de medición o de observación, ya sea analógica o digital, distribuidos en la superficie del suelo o en subsuelo, tales como mapas geológicos a diferentes escalas, fotografías aéreas, imágenes de satélite, imágenes de estudios geofísicos, mapas con datos geoquímicos, mapas topográficos, mapas de concesiones, mapas de ocurrencia minerales y alteración y mapas de núcleos de perforación (Marjoribanks,2010).

2.3.

Marco metodológico

Para esta investigación se utilizaron datos secundarios (geológicos y geoquímicos) adquiridos por empresas públicas y privadas, que realizaron trabajos de exploración en el área de estudio, por lo cual la recopilación de esta información fue la base para el desarrollo del mismo. Las empresas que trabajaron en la zona de estudio fueron Japan International Cooperation Agency (JICA) - Metal Mining Agency of Japan (MMAJ) – CODIGEM, Compañía Minera Telimbela y Empresa Nacional Minera ENAMI EP. En este estudio fue importante la selección de los recursos informáticos, para lo cual el software seleccionado sirvió para utilizar los dos principales formatos digitales: ráster y vectoriales. El software se utilizó para almacenar, analizar y procesar datos adquiridos en exploración inicial (datos de superficie), siendo el mismo un GIS genérico desarrollado para aplicaciones no geológicas de fácil manejo, con los parámetros estadísticos básicos (media, desviación estándar, mediana, etc.), que los datos puedan ser almacenados en capas con sus respectivas coordenadas de referencia, que en general pueda realizar operaciones

de

consulta,

selección,

clasificación,

re-clasificación,

medidas,

transformaciones, operaciones de vecindad y operaciones de superposición (Tabla 5) y que pueda generar mapas 2D tanto en pantalla como impresión, en cualquier escala o sistema de coordenadas.

38

OPERACION

EJEMPLO Visualización de la ubicación de muestras de rocas que Consulta contienen calcopirita.

Muestras de roca que tienen un contenido de cobre > 1000 Selección ppm Clasificación en rangos de los valores de Cu en muestras de Clasificación suelos.

Re- clasificación de la litología por su grado de importancia en Re-clasificación la generación de un pórfido de cobre asignándole un valor de ponderación.

Transformación de puntos a áreas (transformación no Transformación interpolada): creación de zonas de influencia alrededor del punto o los puntos de ocurrencia de calcopirita por hectárea.

Superposición de Superposición de mapas de anomalías geológicas y mapas geoquímicas Tabla 5. Ejemplos de operaciones del software GIS utilizado en la elaboración del trabajo.

Todos los datos recopilados se incorporaron a una base de datos, en la cual se tomó en cuenta que los mismos estén en un formato digital adecuado (vectorial o ráster), caso contrario como los mapas en formato de papel, se digitalizaron. Además se consideró un formato bien definido para el almacenamiento de datos, determinado por el tipo, la relación, atributos, geometría, y la calidad de los datos (pe. tipo - unidad geológica; relación - contactos; atributos - edad, litología; forma – polígono). Esta base de datos sirvió para almacenar, mejorar, comparar y combinar de manera eficiente los datos geológicos y geoquímicos de superficie del Proyecto Ugshacocha.

Se realizó geoprocesos de análisis e interpretaciones de los datos geológicos y geoquímicos de forma individual e integrada, tomando en cuenta que todas las interpretaciones, tanto geológicas como geoquímicas e integradas fueron de carácter cualitativo

(muy débil, débil, moderada, fuerte y muy fuerte) y cuantitativo (valor

ponderado de 1 a 5), a excepción de la litología en la cual por el grado de importancia del tipo de roca se le asignó un valor de 1 a 5. Para éste análisis se utilizó operaciones de consulta, como por ejemplo determinar los valores en suelos >500 ppm Cu o encontrar los diferentes tipos de rocas intrusivas, se utilizó operaciones de medidas para cálculo de distancias y superficies, también se utilizó métodos de transformaciones simples tales como son las interpolaciones realizadas en una red de muestras de suelos y operaciones de superposiciones entre resultados geológicos y/o geoquímicos.

39

En términos generales, se realizó un modelo espacial SIG, que puede ser considerado como el proceso de combinación de un conjunto de mapas o capas de entrada para producir un mapa de salida (Burrough, 1986): Mapa-salida = f (mapa1, mapa2, mapa3, ..., mapan). La función f, que puede presentar muchas formas diferentes, puede ser de tipo teórico o empírico (Bonham-Carter, 1994).

El modelo utilizado para la predicción de los

depósitos minerales son típicamente

modelos predictivos de tipo empírico, tanto estadísticos como heurísticos (Rigol-Sánchez et al, 2011). Como consecuencia, la elección de las geovariables y obtención de las correspondientes capas de favorabilidad, así como la determinación de la forma y parámetros (pesos o coeficientes) de la función f de combinación de dichas capas, mediante modelos empíricos (Rigol-Sánchez et al, 2011), se fundamentó en la descripción del modelo de Lowell y Guilbert utilizado por la mayoría de yacimientos porfídicos, el conocimiento y experiencia del autor acerca de exploración de minerales y la zona de estudio, y los cálculos estadísticos de los datos geoquímicos . Como producto final de este modelo predictivo, que consideró como criterios geológicos la litología, estructuras, alteración y mineralización y como criterios geoquímicos a los resultados geoquímicos de rocas y suelos, se obtuvo un mapa integrado de anomalía geológica – geoquímica del área de estudio.

40

3. METODOLOGÍA 3.1.

Ubicación del área de estudio

El Proyecto Ugshacocha se encuentra localizado en la Provincia de Bolívar, en los cantones Chimbo y Caluma, Parroquias de Telimbela y Caluma, Sector Ashcoaca. Definida por cuatro coordenadas (Tabla 6) y una área de 225 hectáreas se encuentra aproximadamente a 178 Km al suroeste de la ciudad de Quito y 100 Km al Noreste de la ciudad de Guayaquil (Figuras 10).

PUNTO

DATUM WGS84 - ZONA 17S X

Y

1

704650

9817450

2

706150

9817450

3

706150

9815950

4

704650

9815950

Tabla 6. Puntos que limitan el área de estudio (Proyecto Ugshacocha)

3.2.

Flujograma de la metodología

El Diagrama de Flujo que se utilizará para realizar los diferentes pasos de la metodología de trabajo considera un encadenamiento entre todos los geodatos recopilados (Figura 10). En este flujograma se considera los dos aspectos más importantes de la exploración inicial realizada en esta área de estudio: la Geología y la Geoquímica. La Geología considera a la litología, mineralización, alteración y estructuras como los criterios más importantes para la delimitación de anomalías geológicas, mientras que las anomalías geoquímicas son delimitadas por los resultados geoquímicos de rocas y suelos (Tabla 7).

Para el desarrollo de este trabajo se tomó en cuenta, como principal soporte bibliográfico, el texto de Carranza (2009) y el artículo de Rigol-Sánchez et al (2011), en los cuales una zona prospectiva se determina por la intersección de anomalías geológicas, geoquímicas y/o geofísicas (en nuestro caso se posee datos geológicos y geoquímicos), cuyo objetivo es determinar una zona de interés a la cual se asocia un depósito mineral.

Los procesos de análisis e integración de estas piezas de información geoespacial son llamados modelaje predictivo (Carranza, 2009).

41

Figura 10. Mapa de ubicaciรณn del รกrea de estudio

42

Figura 11. Flujograma de la metodologĂ­a utilizada en el Proyecto Ugshacocha 43

OBJETIVO ESPECIFICO Recopilar y organizar los datos geoespaciales ya existentes, generados en los trabajos realizados con anterioridad en el área de estudio, para lo cual se realizará una base de datos de tal forma que la misma sirva para almacenar, mejorar, comparar, combinar y analizar de manera eficiente los datos geológicos y geoquímicos de superficie del Proyecto Ugshacocha por medio de un GIS.

CRITERIO

ASUMPCION / PREMISA

VARIABLES

PARAMETROS

Encontrar una combinación entre los datos geológicos y geoquímicos para determinar la existencia de un yacimiento tomando en cuenta los siguientes criterios:

- Existe regionalmente un ambiente geológico propicio para la generación de yacimientos minerales de arco continental y arco oceánico, tales como pórfidos de cobre, hidrotermales y sulfuros masivos.

Geológicos

Geológicos

- Litología - Estructuras - Alteración

- Mineralización - Fallas y fracturas mineralizadas Geoquímicos - Rocas

-Existencia de anomalías geológicas (pe.

Alteración)

- Suelos

- Existencia de anomalías geoquímicas (pe. anomalías de Cu en muestras de suelos)

- Localmente existen rocas intrusivas para el desarrollo de pórfidos de cobre, donde se reportan en trabajos anteriores mineralización de cobre y molibdeno.

- Rocas intrusivas más propicias para pórfidos de cobre.

- Paragénesis y zonación de minerales de alteración - Ocurrencia y tipo de mineralización Geoquímicos - Anomalías geoquímicas de muestras de rocas

- Por medio de un GIS se puede realizar un modelaje predictivo por medio del proceso de análisis e integración de datos geológicos y geoquímicos, en el cual como la parte más importante del mismo es la determinación de anomalías geológicas y geoquímicas, y la intersección de las mismas para la determinación de zonas prospectivas y el posible tipo de depósito mineral.

- Anomalías geoquímicas de muestras de suelos

RESULTADO ESPERADO Modelaje predictivo con - Demostrar que el GIS aplicado a la GIS es una investigación de herramienta para yacimientos de determinar zonas minerales por medio prospectivas de de: yacimientos de minerales de manera - Creación de una base ordenada y de datos espacial, para sistemática organizar todos los analizando e datos georeferenciados integrado información y sus atributos. espacial geológica y geoquímica.

- Aplicación de operaciones, tanto vectoriales como ráster, - Determinación del posible tipo de por medio de un depósito de software GIS para la elaboración del modelo. minerales existente en el Proyecto Las operaciones Ugshacocha principales serán: mediante la consultas, selección, valoración de los clasificación / datos geológicos y reclasificación, geoquímicos por medidas, medio de un GIS. transformaciones no PRODUCTO

INDICADORES VALORIZACION - Comparación del modelo geológico del Proyecto con el Modelo de Lowell y Guilber

interpoladas e interpoladas, y operaciones de superposición de mapas.

Tabla 7. Criterios utilizados para el análisis /investigación del Proyecto Ugshacocha

44

Para la elaboración de este modelaje predictivo se tomará en cuenta los siguientes aspectos: -

Selección del área de estudio

-

Manejo de datos espaciales

-

Operaciones de datos espaciales.

-

Operaciones de superposición de mapas

3.2.1. Selección del área de estudio La selección del área de estudio se la realizó en bases a los datos geológicos regionales de Duque (2000), B.G.S – CODIGEM (1993) y B.G.S – CODIGEM (1997), los cuales indican que el área se encuentra en un ambiente geotectónico de arco continental, propicio para el desarrollo de depósitos Tipo Pórfidos, depósitos Skarn e Hidrotermales alojados en rocas intrusivas con presencia de cobre, oro, plata, plomo, zinc y molibdeno. Además se consideró los estudios de exploración realizados en el sector por PRODEMINCA (1999), Quevedo y Cruz (1980), Quevedo (1981), Dirección General de Geología y Minas (DGGM), Japan International Cooperation Agency (JICA) y Metal Mining Agency of Japan (MMAJ) en colaboración con la Corporación de Desarrollo e Investigación Geológico Minero Metalúrgica (CODIGEM), Compañía Minera Telimbela y la Empresa Nacional de Minera (ENAMI EP), tomando en cuenta que estos trabajos se menciona la presencia de anomalías geológicas - geoquímicas de cobre – molibdeno.

3.2.2. Manejo de datos espaciales El manejo de datos espaciales incluye la captura o recolección de datos y la creación de la base de datos (Carranza, 2009). Los datos recolectados para este estudio corresponden a geodatos espaciales secundarios, los cuales de acuerdo a la Tabla 8, se presentan en formatos analógicos (mapas en papel) y digitales (ráster y vectoriales), y en sistema de coordenadas geográficas y proyectadas (PSAD56 y WGS84). Para los datos análogicos, que se presentaron en papel, la captura de datos se realizó por medio de la digitalización de mapas escaneados, los datos en formato digital fueron ingresados a la base de datos mediante la conversión de sus formatos originales a shapefile.

45

Criterios de análisis/investigación

Litología y estructuras

Fuente de datos

Año

Información original

Dato temático

Información espacial

GEOLOGICOS

JICA - MMAJ

1991

Formato: analógico

1:5.000

Geological Map of the Telimbela Area

Villegas

1997

Formato: vectorial (AutoCAD)

1:2.000

Mapa geológico de Telimbela Noreste

PSAD 56 - Zona 17S

Villegas y Ávila 2015

2015

Formato: vectorial (AutoCAD)

1:2.000

Mapa geológico del Sector de Ashcoaca

WGS84 - Zona 17S

Villegas

1997

Formato: digital. Datos de mineralización compilados en tablas

SECTOR NORESTE DE LA CONCESION TELIMBELA: Ubicación, descripción y registro geoquímico de muestras de rocas

JICA - MMAJ

1991

Formato: analógico.

Datos de mineralización compilados en tablas

Assay Results of ore samples (geological survey)

1997

Formato: digital. Datos de alteración compilados en tablas

SECTOR NORESTE DE LA CONCESION TELIMBELA: Ubicación, descripción y registro geoquímico de muestras de rocas

Mineralización

Alteración

Escala

Villegas

Coordenadas geográficas

PSAD 56 - Zona 17S

,

PSAD 56 - Zona 17S

Organismo que proporciona

Procesamiento realizado

INIGEMM

Escaneo y digitalización de la zona de estudio y elaboración de base de datos.

Conversión a shapefile Compañía Minera y elaboración de base Telimbela de datos.

ENAMIEP

Conversión a shapefile y elaboración de base de datos.

Conversión a shapefile.

Compañía Minera Seleccionar las zonas Telimbela mineralizadas.

INIGEMM

Conversión a shapefile Seleccionar las zonas mineralizadas.

Conversión a shapefile Compañía Minera Base de datos.

Telimbela Seleccionar zonas de alteración

46

Villegas

1997

Formato: digital, datos de resultados geoquímicos de Au, Cu y Mo para muestras de rocas compilados en tablas

SECTOR NORESTE DE LA CONCESION TELIMBELA: Ubicación, descripción y registro geoquímico de muestras de rocas

PSAD 56 - Zona 17S

Conversión a shapefile Base de datos.

Compañía Minera Selección de las zonas Telimbela anómalas en Au, Cu y Mo para muestras de rocas.

PSAD 56 - Zona 17S

Digitalización.

Conversión a shapefile Base de datos.

Selección de las zonas anómalas en Au, Cu y Mo para muestras de rocas.

Rocas GEOQUIMICOS

JICA - MMAJ

Suelos

Villegas

1991

Formato: analógico.

Datos de mineralización compilados en tablas

Assay Results of ore samples (geological survey)

1997

Formato: digital. Datos de resultados geoquímicos de Au, Cu y Mo para muestras de suelos tomados en red y compilados en tablas.

SECTOR NORESTE DE LA CONCESION TELIMBELA: Ubicación y registro geoquímico de muestras de suelos.

PSAD 56 - Zona 17S

INIGEMM

Conversión a shapefile Base de datos.

Compañía Minera Selección de las zonas Telimbela anómalas en Au, Cu y Mo para muestras de suelos.

Tabla 8. Fuentes de información geológica – geoquímica para el análisis /investigación del Proyecto Ugshacocha

47

La creación de la base de datos tuvo como objetivo organizar todos los datos georeferenciados y sus atributos a un solo sistema de coordenadas, consideró además la calidad y cantidad de datos que se incorporan a la BD, las características de las entidades y la relación entre las entidades y sus atributos, e incorporar a la BD otros atributos a las entidades, considerando además la actualización, y modificación de los mismos.

Una vez creada la base de datos geoespaciales de la exploración de la zona de estudio, cada conjunto de datos geológicos y geoquímicos fueron procesados de forma semiindependiente para deducir la información de interés relacionada con las zonas más favorables de presencia de depósitos minerales o capas predictivas (Rigol-Sánchez et al, 2011), por medio de operaciones de estos datos espaciales, obteniendo mapas de anomalías geológicas y geoquímicas, y un mapa de una superposición de estas anomalías.

3.2.3. Operaciones de datos espaciales Las operaciones de datos espaciales incluyó la visualización y consulta de la base de datos espacial y la selección de datos espaciales de interés, utilizando para el efecto operadores lógicos y boléanos (Carranza, 2009). Se realizó clasificación o re-clasificación para reducir el detalle de las datos de entrada y revelar patrones o distribuciones espaciales de interés, utilizando para las últimas valores de corte o umbrales (valores de ponderación) determinados por la experticia del autor (Rigol-Sánchez et al, 2011), como es el caso de la clasificación de los datos geoquímicos en diferentes rangos para identificar zonas de interés, y la reclasificación de las litologías de acuerdo al modelo genético de formación de un posible pórfido de cobre.

Las principales operaciones de transformación realizadas en este trabajo por medio del GIS, incluyeron la conversión de coordenadas geográficas o coordenadas proyectadas a coordenadas proyectadas de datum WGS84. También se realizó transformaciones de formatos vectoriales a formatos ráster, transformaciones no interpoladas e interpoladas debido a que en los trabajos de exploración de minerales las anomalías están definidas por zonas antes que por puntos (Carranza, 2009). En general se realizó transformaciones de puntos a áreas (transformación no interpolada) y de punto a superficie

48

(transformación interpolada). La transformación no interpolada se utilizó para la creación de zonas de influencia alrededor del punto o los puntos (pe. ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea) con la asumpción de homogeneidad de los atributos del dato en cada zona, asignándole a cada atributo de cada punto una celda rectangular de una red regular, en donde si en una celda existen más de un punto son asignados atributos que son agregados de acuerdo a alguna regla que depende de la escala de medida, y un valor nulo si no existen valores en la celda (Carranza, 2009). La interpolación se utilizó para representar suelos recolectados en una red regular por medio de una representación de variables continuas.

Para realizar las operaciones de geoprocesamiento se utilizó la aplicación de ArcGIS denominada Model Builder, que permite crear un modelo de geoprocesamiento en un lenguaje de programación visual, automatizar y administrar flujos de trabajo del geoprocesamiento, ejecutar una sucesión compleja de procesos como una herramienta, conectar herramientas y parámetros adicionales según sea necesario, y poder compartir flujos de trabajo de geoprocesamiento con otros usuarios enviándoles el modelo que ha creado en ModelBuilder (ESRI, 2016).

3.2.3.1. Datos geológicos La anomalía geológica se obtuvo por medio de la generación de un modelo GIS, el cual realizó un proceso de combinación de un conjunto de mapas o capas de entrada para producir un mapa de salida (Burrough, 1986; Aronoff, 1989; Berry, 1993), en nuestro caso Mapa de anomalía geológica: Mapa anomalía geológica = f (Mapa anomalía litologica, Mapa anomalía mineralización, Mapa anomalía estructural) La anomalía geológica no permite individualmente indicar de forma excluyente la presencia de un depósito mineral (Rigol-Sánchez et al, 2011a).

El área de estudio reporta una litología constituida por rocas volcánicas e intrusivas, fallas de dirección principal NEE – SWW (Figuras 12; 13; 14), mineralización de calcopirita, pirita y molibdenita y anomalías de cobre, molibdeno y oro, tal como se indica en la Tabla 9.

49

Figura 12. Mapa geolรณgico del Proyecto Ugshacocha (Modificado de JICA - MMAJ, 1991)

50

Figura 13. Mapa geolรณgico del Proyecto Ugshacocha (Modificado de Villegas, 2007)

51

Figura 14. Mapa geolรณgico del Proyecto Ugshacocha (Modificado de Villegas & Avila, 2015).

52

FUENTE INFORMACION JICA – MMAJ (1991)

COMPAÑÍA MINERA TELIMBELA (2007)

EMPRESA NACIONAL MINERA, ENAMI (2015)

LITOLOGIA

ESTRUCTURAS

MINERALIZACION

ANOMALÍAS

Rocas volcánicas Rocas intrusivas Cuarzo diorita de hornblenda y biotita Cuarzo diorita de hornblenda Dioritas Rocas volcánicas Lavas basálticas Rocas intrusivas Tonalitas Dioritas Brechas intrusivas Rocas volcánicas Lavas andesíticas a basálticas Tobas Rocas intrusivas Granodioritas Cuarzodioritas Brechas intrusivas Dioritas Dioritas porfiríticas

Fallas NE – SW Fallas E - O

Calcopirita, pirita y molibdenita

Cu - Mo

Fallas NE - SW

Calcopirita, pirita y molibdenita

Cu, Mo y Au

Fallas NE – SW Fallas NW - SE

Calcopirita, pirita y molibdenita

Cu, Mo y Au

Tabla 9. Resumen de las principales tipos de rocas, estructuras, mineralización y anomalías reportadas en el Proyecto Ugshacocha (Tomado de JICA - MMAJ, 1991, Villegas, 2007 y Villegas & Avila, 2015) Para este modelo geológico utilizamos la suma ponderada, que está basado en la multiplicación de cada capa de entrada por un peso o factor de ponderación que indica su importancia en el modelo, y la posterior suma de las capas así modificadas (Rigol-Sánchez et al, 2011a). El resultado es una nueva capa con valores numéricos, cuya magnitud representa en una escala relativa la favorabilidad de cada zona (Rigol-Sánchez et al, 2011). Esta aproximación posibilita una selección flexible de las zonas de interés, y permite, además, tener en cuenta la distribución espacial de las mismas en el proceso de selección (Bonham-Carter, 1994).

Para la estimación de la ocurrencia de la mineralización y densidad de las fallas se consideró un área de ¼ de hectárea, porque la misma corresponde a un valor discreto en el cual los valores de ocurrencia y densidad están más cercanos a la realidad, en especial en lo que concierne a la presencia de mineralización que se realizó en base al muestreo aleatorio de muestras de rocas.

53

3.2.3.2.1. Litología Los datos utilizados para el modelaje de la litología, corresponden al trabajo realizado por Villegas & Avila (2015), por considerar que los mismos indican con mayor detalle, en espacio y en tiempo, las diferentes fases de intrusiones, las cuales son de suma importancia en un depósito tipo pórfido. Para el geoproceso de la litología seguimos los siguientes pasos: -

Conversión de la capa vectorial de la litología (geologia_enamiep) a capa ráster (geol_raster).

-

Re-clasificación de la capa ráster: Asignación de un valor de ponderación para cada atributo. Para la re-clasificación asignamos a cada atributo de la capa litología un valor de ponderación, tomando en cuenta una escala del 1 al 5, la cual indica que los valores iguales o cercanos a 5 son los más óptimos para el desarrollo de mineralización. Estos valores de ponderación fueron asignados en base al conocimiento del autor en exploración minera y su experiencia en la zona de estudio, tomando en cuenta dos aspectos: (1) Las fases intrusivas y la roca caja (Tabla 10), y (2) el desarrollo de estructuras (fallas y diaclasas) de acuerdo a la competencia de las rocas (Tabla 11) ATRIBUTO

VALOR DE PONDERACION

JUSTIFICACIÓN

LAVAS – TOBAS (VOLCÁNICOS)

1

Roca caja

GRANODIORITA

2

Roca caja

BRECHAS INTRUSIVAS

5

Intrusión temprana

CUARZODIORITAS

4

Intrusión temprana

DIORITAS

1

Intrusión tardía

DIORITAS PORFIRITICAS

1

Intrusión tardía

Tabla 10. Ponderación de la LITOLOGIA tomando en cuenta las fases intrusivas y roca caja.

54

ATRIBUTO

VALOR DE PONDERACION

JUSTIFICACIÓN

LAVAS – TOBAS (VOLCÁNICOS) GRANODIORITA BRECHAS INTRUSIVAS CUARZODIORITAS DIORITAS DIORITAS PORFIRITICAS

3 4 5 4 4 4

Roca moderadamente competente Roca muy competente Roca muy competente Roca muy competente Roca muy competente Roca muy competente

Tabla 11. Ponderación de la LITOLOGIA tomando en cuenta la competencia de las rocas para el desarrollo de la mineralización.

3.2.3.2.2. Mineralización Para la mineralización realizamos una transformación no interpolada (punto a área), el cual puede ser utilizado para puntos con datos nominales, ordinales, intervalos o escala de proporción (Carranza, 2009). Para este rasgo geológico consideramos las muestras de rocas donde se reporta la presencia de minerales de cobre, principalmente calcopirita (Figura 15). Para la selección de estos puntos, la base de datos de las rocas se diseñó de tal forma que al atributo calcopirita se le asignó solo dos valores: 0 (para muestras sin calcopirita) y 1 (para muestras con calcopirita).

La transformación no interpolada consistió en representar los puntos con presencia de calcopirita en áreas de 1/4 hectárea (50 m X 50 m), la cual considera con mayor exactitud la ocurrencia de este mineral por superficie. Esta transformación corresponde a la densidad o número de ocurrencias de calcopirita por ¼ hectárea en toda el área de estudio, considerándose área nulas donde no existe presencia de este mineral.

Esta transformación no interpolada, representado por el flujograma de la Figura 16, se realizó de la siguiente manera: -

Selección de las rocas que tienen calcopirita (capa: rocas_ugshacocha).

-

Transformación de la capa vectorial que contiene calcopirita (rocas_ugshacocha (2)) a capa ráster (cpy _raster). El tamaño de la celda es de 1m.

-

Creación de una red regular en el área de estudio con un tamaño de celda de 50 X50 metros (red_calcopirita ) bajo los parámetros detallados en la Tabla 12.

55

Herramienta GIS (ArcMap) Create Fishnet Archivo de salida red_calcopirita Ancho de la celda 50 m Alto de la celda 50 m Tipo de geometría Polígono Tabla 12. Parámetros para la generación de la red regular de la mineralización de calcopirita.

-

Generación de una tabla (tabla_calcopirita) donde se asocie la capa ráster que contiene calcopirita (cpy _raster) con la red regular (red_calcopirita), por medio de la herramienta de ArcMap Zonal Statistics as Table. Enlace de la capa red_calcopirita (2) a la tabla tabla_calcopirita mediante la herramienta Add Join, generándose la capa red_calcopirita (3).

-

Transformación de la capa vectorial red_calcopirita (3) a capa ráster (red_cpy_ras), seguida de una clasificación de las celdas por su número de ocurrencia de calcopirita por área, por el método de Rupturas naturales (Jenks), en cinco clases: Clase 1: ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea ≤ 1 Clase 2: ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea >1 a 3 Clase 3: ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea >3 a 5 Clase 4: ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea >5 a 9 Clase 5: ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea >9 a 23

-

Reclasificación de la capa red_cpy_ras, en el cual se asigna un valor de ponderación para cada rango de ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea (Tabla 13). El resultado final se expresa como la capa ráster miner y se encuentra representada en la Figura 17.

RANGO DE OCURRENCIA DE CALCOPIRITA ≤1

CRITERIO CUALITATIVO

VALOR DE PONDERACION

Muy débil

1

>1 a 3

Débil

2

>3 a 5

Moderada

3

>5 a 9

Fuerte

4

>9 a 23

Muy fuerte

5

Tabla 13. Ponderación de la ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea

56

Figura 15. Mapa geolรณgico y presencia de calcopirita del Proyecto Ugshacocha (Datos geolรณgicos de Villegas & Avila, 2015; datos de mineralizaciรณn de Villegas, 2007).

57

Figura 16. Flujograma para estimar la densidad de calcopirita por Âź hectĂĄrea.

58

Figura 17. Mapa de ocurrencia de calcopirita por Âź hectĂĄrea.

59

3.2.3.2.3. Alteración Para este criterio no se generó ningún modelo, debido a que en el área de estudio no existe ningún patrón de alteración extensivo que se asocie a un pórfido de cobre. La alteración en la mayoría del área de estudio se limita a una débil a moderada cloritización, muy localmente asociada a pequeñas estructuras una alteración de clorita sericita y la presencia muy puntual de biotita secundaria (alteración potásica), que no son de mucha importancia para la generación del modelo predictivo final, por lo tanto para la determinación de anomalías geológicas no se considera este criterio.

3.2.3.2.4. Estructuras Estructuralmente en el área de estudio, no se reportan en los trabajos realizados por Aucott et al (1979), Aucott & Quevedo (1979), JICA - MMAJ. (1989), JICA - MMAJ. (1990), JICA - MMAJ. (1991), PRODEMINCA (1999), Quevedo y Cruz (1980), Quevedo (1981), Villegas (2007) y, Villegas & Ávila (2015), presencia de vetillas asociadas a depósitos tipo pórfidos de cobre, tales como vetillas tipo A, B o D que son las más importantes para alojar mineralización.

Las estructuras más importantes corresponden a fallas de carácter local y de dirección NE – SW, que son consideradas con el principal criterio estructural considerado para la generación de la anomalía estructural. Para la determinación

de esta anomalía, se

consideró la densidad u ocurrencia de fallas por ¼ hectárea, empleando un método de representación similar al realizado en las ocurrencias de calcopirita, para lo cual las fallas consideradas con entidades lineales, son transformadas a puntos (pixeles) para estimar el número de pixeles por ¼ hectárea. Para generar esta anomalía, de acuerdo al flujograma de la Figura 18, se realizó el siguiente procedimiento: -

Re-interpretación de las fallas reportadas en los informes de Villegas (2007), y Villegas & Ávila (2015), generando para el efecto una capa vectorial denominada FALLAS.

-

Transformación de la capa vectorial FALLAS a capa ráster (fallas_raster). Se toma en consideración un tamaño de celda de 1m.

60

-

Creación de una red regular en toda la superficie del área de estudio con un tamaño de celda de 50 X50 metros (red_fallas) (Tabla 14).

Herramienta GIS (ArcMap) Create Fishnet Archivo de salida red_fallas Ancho de la celda 50 m Alto de la celda 50 m Tipo de geometría Polígono Tabla 14. Parámetros para la generación de la red regular para estimar la ocurrencia de las fallas.

-

Generación de una tabla donde se asocia la ocurrencia de fallas a la red regular (tabla_fallas), por medio de la herramienta Zonal Statistics as Table.

-

Enlace de la capa red_fallas a la tabla tabla_fallas mediante la herramienta Add Join; se genera según el modelo Builder la capa red_fallas (3).

-

Transformación de la capa vectorial red_fallas (3) a capa ráster (red_f_ras) y una clasificación de las celdas por su número de ocurrencia de fallas por ¼ hectárea, por el método de Rupturas naturales (Jenks), en cinco clases: Clase 1: ocurrencia de fallas por ¼hectárea ≤ 1 a 46 Clase 2: ocurrencia de fallas por ¼hectárea >46 a 98 Clase 3: ocurrencia de fallas por ¼hectárea >98 a 172 Clase 4: ocurrencia de fallas por ¼hectárea >172 a 310 Clase 5: ocurrencia de fallas por ¼hectárea >310 a 731

-

Reclasificación de la capa red_f_ras, en el cual se asigna un valor de ponderación para cada rango de ocurrencia de las fallas por ¼ hectárea (Tabla 15). El resultado final se encuentra representado en la Figura 19 como la capa ráster anomalía_fallas.

RANGO DE OCURRENCIA DE FALLAS ≤ 1 a 46

CRITERIO CUALITATIVO

VALOR DE PONDERACION

Muy débil

1

>46 a 98

Débil

2

>98 a 172

Moderado

3

>172 a 310

Fuerte

4

>310 a 731

Muy fuerte

5

Tabla 15. Ponderación de la ocurrencia de fallas por ¼ hectárea

61

Figura 18. Flujograma para estimar la densidad de las fallas por Âź hectĂĄrea.

62

Figura 19. Mapa de la estimación de la densidad de fallas por ¼ hectárea.

63

3.2.3.2. Datos geoquímicos Los datos de exploración geoquímica se obtienen en programas de exploración mineral a través de medidas sistemáticas de una o más propiedades químicas de ciertos materiales de la tierra (suelos, rocas, sedimentos, agua vegetación, gas, etc). En muchos casos las propiedades químicas determinan para cada muestra la concentración de uno o más elementos. La concentración de cada elemento puede ser determinante para encontrar áreas con concentraciones enriquecidas en un o más indicadores (pathfinder) los cuales podrían revelar la presencia de algún tipo de depósito mineral buscado (Carranza, 2009).

Para nuestro trabajo, por las investigaciones realizadas con anterioridad en el área de estudio, donde se plantea hipotéticamente la existencia un depósito porfídico de cobre (Cu) – molibdeno (Mo), tal como lo indica Cox & Singer (1987), se utilizó los siguientes elementos indicadores o pathfinder: K, B, Cu, Mo, W, Re, Mn, Ag, Au, Zn, Pb, As, Sb, Bi y Te, de los cuales para estimar las anomalías geoquímicas se seleccionó cinco (Au, Cu, Mo, Pb y Zn), por considerarse los elementos con los valores más altos o anómalos.

Los datos utilizados para este estudio corresponden a los resultados geoquímicos de rocas y suelos reportados en el informe de Villegas (2007). Para la estimación las anomalías geoquímicas tanto en rocas como en suelos se tomaron en cuenta las siguientes consideraciones: -

El background está definido como el rango normal de concentraciones para un elemento o elementos en materiales no mineralizados de

la corteza terrestre

(Levinson, 1974; Carranza, 2009). El límite superior del rango del background o valores normales es considerado como el Threshold (th) (Levinson, 1974), mientras que valores más grandes que el threshold son llamados anomalías (Carranza, 2009).

-

La mediana (m) o valor central, es el valor del punto medio que divide a la población en dos mitades iguales. Este valor es muy importante en la exploración geoquímica para determinar el background y el threshold, y para identificar valores geoquímicos anómalos (Wellmer, 1998).

-

Según Wellmer (1998) el th está definido bajo la siguiente fórmula:th = m + 2S, donde m corresponde a la mediana y S a la desviación estándard. Además considera que los

64

valores mayores que m + 2S son considerados como posibles anomalĂ­as y los valores mayores a m + 3S son considerados como probables anomalĂ­as.

-

Se tomĂł en cuenta para los cinco elementos analizados los background de la Tabla 16, los cuales reflejan la abundancia promedio de Au, Cu, Mo, Pb y Zn en la corteza terrestre, en varios tipos de roca, suelos y agua de rĂ­o.

Elemento

UltramĂĄficas

Basalto

Granodiorita

Granito

Pizarra

Caliza

Suelo

Au

Corteza Terrestre 0.004

0.005

0.004

0.004

0.004

0.004

0.005

----

Agua de rio 0.002

Cu

55

10

100

30

10

50

15

2 - 100

7

Mo

1.5

0.3

1

1

2

3

1

2

1

Pb

12.5

0.1

5

15

20

20

8

2 - 200

3

Zn

70

50

150

140

180

160

20

300

----

Tabla 16. Abundancia promedio de elementos menores y trazas que conforman la corteza terrestre, de varios tipos de roca, suelos y agua de rĂ­o. Todos los valores estĂĄn en ppm excepto los valores de agua de rĂ­o que estĂĄn en ppb (Modificado de Levinson, 1974) -

TambiĂŠn se tomĂł en cuenta el contenido de Au, Cu, Mo y Ag en los diferentes subtipos de pĂłrfidos (Tabla 17), los cuales sirvieron para seleccionar rangos de valores que nos indiquen de preferencia anomalĂ­as econĂłmicas y no estadĂ­sticas, acompaĂąadas esta consideraciĂłn por la experiencia y conocimiento del ĂĄrea de estudio del autor.

SUBTIPO PĂłrfido de Cu PĂłrfido Cu - Au PĂłrfido de Au PĂłrfido de Mo

GRADO Cu: 0.2 - >1%; Mo: 0.005 – 0.03%; Au: 0.004 – 0.35 g/t; Ag: 0.2 – 5 g/t Cu: 0.2 - >1%; Au: 0.2 – 2 g/t, en ocasiones > 4 g/t.

Cu: 0.1%; Au: 0.8 – 2 g/t Mo: 0.17 – 0.24%

Tabla 17. Valores de Au, Cu, Ag y Mo para algunos subtipos de pĂłrfidos (Datos tomados de Sinclair, 2007) -

La regla de Sturges puede ser aplicada como una guĂ­a para el rango de cada intervalo de clases (Wellmer, 1998). Esta regla es: Rango (R)

đ??źđ?‘›đ?‘Ąđ?‘’đ?‘&#x;đ?‘Łđ?‘Žđ?‘™đ?‘œ đ?‘‘đ?‘’ đ?‘?đ?‘™đ?‘Žđ?‘ đ?‘’đ?‘ = 1+3.322 log

n

Donde el Rango (R) es la diferencia entre el valor mĂĄs alto y el valor mĂĄs bajo de los valores analĂ­ticos y n es el nĂşmero de valores. Normalmente los intervalos de clase

65

son números enteros o al menos límites numéricamente simples a fin de simplificar los cálculos (Wellmer, 1998).

3.2.3.2.1.

Rocas

En el área de estudio existe un número de 407 muestras de rocas recolectadas y analizadas (Figura 20). Los valores estadísticos más importantes para Au, Cu, Mo, Pb y Zn, sus respectivos valores del Threshold definidos por la fórmula de Wellmer (1998), y el intervalo y número de clases (Regla de Sturges) se encuentran a continuación en la Tabla 18.

Au (ppm) Valor mínimo 0.00049 Valor máximo 0.632 Media (x) 0.04 Desviación estándar (S) 0.078 Mediana (m) 0.009

Cu (ppm) 58 19300 2115.76 2629.32 1000

Mo (ppm) 0.99 1800 55.83 148.29 18

Pb (ppm) 1.99 676 23.83 65.89 6

Zn (ppm) 24 2370 189.75 260.64 100

>th= m + 2S (Posibles anomalías)

>0.165

>6258.64

>314.58

>137.78

>621.28

>th= m + 3S (Probables anomalías)

>0.243

>8887.96

>462.87

>203.67

>881.92

Intervalo de clases No. Clases

0.1 7

2000 10

200 9

100 7

250 10

Tabla 18. Principales valores estadísticos de Au, Cu, Mo, Pb y Zn para muestras de rocas recolectadas en el área de estudio.

El muestreo geoquímico de rocas en el área de estudio fue aleatorio, se recolectó muestras que presentaban mineralización, por lo tanto la estimación de anomalías para los cinco elementos considerados se realizó de manera no interpolada. Para cada uno de estos elementos se tomó en cuenta cinco clases o intervalos que están asociados a un valor de ponderación (Tabla 19), los cuales fueron determinados con la ayuda de los principales valores estadísticos (Ver Tabla 18), los valores de Au, Cu, Ag y Mo para algunos subtipos de pórfidos (Ver Tabla 17), y la experiencia del autor, tomando en cuenta que en la exploración de minerales las anomalías no deben ser estadísticas sino económicas, es decir con rangos de valores en los que se pueda visualizar la continuidad o no de los estudios de exploración o una posible explotación.

66

Criterio cualitativo

Au

Cu

Mo

Pb

Zn

Valor de ponderación

Anomalía muy débil

0.00049 - 0.025

58 - 500

0.99 - 25

1.99 - 50

24 - 250

1

Anomalía débil Anomalía moderada

>0.025 – 0.05

>500 – 1000

>25 – 50

>50 – 100

>250 – 500

2

>0.05 -0.1

>1000 - 2500

>50 – 100

>100 – 250

>500 – 1000

3

Anomalía fuerte Anomalía muy fuerte

>0.1 – 0.2

>2500 – 5000

>100 – 200

>250 – 500 >1000 – 1500

4

>0.2 – 0.632

>5000 -19300

>200 - 1800

>500 - 676

5

>1500 - 2370

Tabla 19. Rangos de estimación de Au, Cu, Mo, Pb y Zn por ¼ hectárea para muestras de rocas.

Esta transformación no interpolada considera el número de ocurrencias de cada elemento y el valor promedio que estas generan por ¼ hectárea.

Oro (Au) Las anomalías de Au se realizaron siguiendo los pasos indicados en el flujograma de la Figura 21. En forma general este procedimiento se realizó de la siguiente manera: -

Transformación de la capa vectorial rocas_ugshacocha a capa ráster (rocas_au) Esta capa contiene los valores geoquímicos de Au para muestras de rocas. El tamaño de celda considerado es de 1m.

-

Creación de una red regular en toda la superficie del área de estudio con un tamaño de celda de 50 X 50 metros (red_rocas_geoquimica).

-

Generación de una tabla donde se asocie el valor medio de Au a la red regular (rocas_oro), por medio de la herramienta Zonal Statistics as Table.

-

Enlace de la capa red_rocas_geoquimica a la tabla rocas_oro mediante la herramienta Add Join.

67

Figura 20. Mapa de ubicaciรณn de muestras de rocas (Datos de Villegas,2007).

68

Figura 21. Flujograma para estimar las anomalĂ­as del rango de los valores medios de Au (Mo, Pb, Zn) por 1/4 hectĂĄrea en muestras de rocas.

69

-

Transformación de la capa vectorial red_rocas_geoquimica a capa ráster (RxAu_raster) y una clasificación de las celdas de acuerdo al valor promedio de Au por ¼ hectárea, en cinco clases: Clase 1: 0.00049 - 0.025 Clase 2: >0.025 – 0.05 Clase 3: >0.05 – 0.1 Clase 4: >0.1 – 0.2 Clase 5: >0.2 – 0.632

-

Reclasificación de la capa RxAu_raster, en el cual se asigna un valor de ponderación para el valor medio del contenido de Au por ¼ hectárea (Ver Tabla 19).

Todo este geo-proceso da como resultado la Figura 22 que corresponde a la representación de la anomalía de oro en rocas.

Cobre (Cu) Para la obtención de las anomalías para Cu se sigue el mismo procedimiento de Au, pero en este caso no se considera los valores de Cu generados por la presencia de óxidos de cobre, por considerarse los mismos como mineralización alóctona (material que no se origina en el sitio encontrado), que en este caso se han alojado en las fracturas de algunas rocas recolectadas.

Para desestimar los valores generados por estos óxidos, se filtró en el geo-proceso solo las muestras que tenían presencia de minerales primarios de cobre (calcopirita). El flujograma y la representación esta anomalía se representa en la Figura 23 y Figura 24, respectivamente.

Molibdeno (Mo), Plomo (Pb) y Zinc (Zn) Para estos tres elementos la representación de sus anomalías es no interpolable y se realiza con el mismo método seguido para el elemento Au (Figuras 25; 26; 27). No existe ninguna restricción para estos elementos.

70

Figura 22. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Au por ¼ hectárea en muestras de rocas.

71

Figura 23. Flujograma para estimar las anomalías del rango de los valores medios de Cu por ¼ hectárea en muestras de rocas.

72

Figura 24. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Cu por ¼ hectárea en muestras de rocas.

73

Figura 25. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Mo por¼ hectárea en muestras de rocas.

74

Figura 26. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Pb por ¼ hectárea en muestras de rocas.

75

Figura 27. Mapa de anomalías del rango de los valores medios de Zn por ¼ hectárea en muestras de rocas.

76

3.2.3.2.2.

Suelos

Las muestras de suelos fueron recolectadas en una red regular de 1350 X 1000 m, con una distancia entre muestra de 50 m. Se tomaron un total de 491 muestras (Figura 28), los valores estadísticos más importantes para los cinco elementos considerados, el Threshold, el intervalo y el número clases se resume a continuación en la Tabla 20.

Au (ppm)

Cu (ppm)

Mo (ppm)

Pb (ppm)

Zn (ppm)

Valor mínimo

0.00049

25

0.99

1.99

7

Valor máximo

0.141

5890

240

97

1330

Media (x)

0.0089

739.41

8.08

10.07

11.06

Desviación estándar (S)

0.01

865.62

17.85

10.98

105.58

Mediana (m)

0.005

416

3

7

81

>th= m + 2S (Posibles anomalías)

> 0.025

> 2147.24

> 38.7

> 28.96

> 292.16

>th= m + 3S (Probables anomalías)

> 0.040

>3395.240

> 47.700

> 49.960

> 535.160

Intervalo de clases

0.01

500

25

10

150

No. Clases

15

12

11

10

9

Tabla 20. Principales valores de Au, Cu Mo, Pb y Zn para muestras de suelos recolectadas en el área de estudio.

La representación de las anomalías para Au, Cu, Mo, Pb y Zn es interpolada, se realizó por el método de Distancia Inversa Ponderada (IDW) siguiendo el flujograma de la (Figura 29).

Se consideró cinco rangos o clases asociados cada uno a un valor de ponderación (Tabla 21), los cuales fueron determinados principalmente por los valores estadísticos y la experiencia del autor.

Elemento

Au

Cu

Mo

Pb

Zn

Valor de ponderación

Anomalía muy débil

<0.005

<250

<25

<25

<100

1

Anomalía débil

0.005 – 0.025

250 – 500

25 – 50

25 – 50

100 – 200

2

Anomalía moderada

0.025 – 0.05

500 – 750

50 – 75

50 – 75

200 – 300

3

Anomalía fuerte

0.05-0.1

750 – 1000

75 – 100

75 – 100

300 – 400

4

Anomalía muy fuerte

>0.1

>1000

>100

>100

>400

5

Tabla 21. Rangos de interpolación y criterios de ponderación considerados para Au, Cu, Mo, Pb y Zn en muestras de suelos.

La representación de la interpolación para estos cinco elementos se presenta a continuación en las Figuras 30; 31; 32, 33; 34.

77

Figura 28. Mapa de ubicaciรณn de muestras de suelos (Datos de Villegas, 2007)

78

Figura 29. Flujograma para estimar las anomalĂ­as de Au, Cu, Mo, Pb y Zn en muestras de suelos por el mĂŠtodo interpolado de Distancia Inversa Ponderada (IDW).

79

Figura 30. Interpolación IDW de suelos (Au – ppm).

80

Figura 31. Interpolación IDW de suelos (Cu – ppm).

81

Figura 32. Interpolación IDW de suelos (Mo – ppm).

82

Figura 33. Interpolación IDW de suelos (Pb – ppm).

83

Figura 34. Interpolación IDW de suelos (Zn – ppm).

84

3.2.4. Operaciones de superposición de mapas Las operaciones de superposición de mapas son quizás las más importantes de las funcionalidades GIS, tomando en cuenta para ello que todos los mapas deben estar georeferenciados en el mismo sistema de coordenadas y que los mismos deben pertenecer a la misma área de estudio (Carranza, 2009). Para este trabajo, con la ayuda de los modelos Builder, se realizó la superposición de las anomalías geológicas y geoquímicas, utilizando el método de suma ponderada, en cual cada uno de los criterios geológicos y geoquímicos son multiplicados por un peso que indica su importancia, dando como resultado una nueva capa con valores numéricos, cuya magnitud representa una escala relativa de favorabilidad de las anomalías resultantes, que serán útiles para futuros programas de exploración (Bonham – Carter, 1994).

Superposición geológica Para esta operación se realizó la superposición de los tres criterios geológicos: litología, mineralización y estructuras. De acuerdo al flujograma de la Figura 35, se utilizó el proceso

WEIGHTED OVERLAY, el cual generó dos modelos: (1) ModeloG1 en el cual mineralización depende de la litología, y (2) ModeloG2 en el cual la mineralización depende de las fallas.

En los dos modelos a cada uno de los atributos o clases de los tres criterios geológicos (litología, mineralización y fallas) se les asignó un valor de ponderación entre 1 a 5; el valor igual o cercano a 5 indica mayor favorabilidad de la anomalía (Ver Tablas 10; 13; 15).

También se le asignó a cada criterio un peso de ponderación cuyo valor está de acuerdo al conocimiento del área de estudio, y al criterio y experiencia del autor (Tabla 22).

MODELO G1

PESO LITOLOGIA 40

PESO MINERALIZACION 40

PESO ESTRUCTURAS 20

G2

20

40

40

JUSTIFICACION Si se toma en cuenta que la mineralización depende de la litología.

Si se toma en cuenta que la mineralización está relacionada a las estructuras

Tabla 22. Pesos asignados a los tres criterios geológicos: Modelo G1, la mineralización depende de la litología; Modelo G2, la mineralización depende de las estructuras.

85

Figura 35. Flujograma para estimar las anomalías geológicas: Modelo G1 y Modelo G2 Para el modelo geológico, se superpuso el mapa de litología con seis clases (Ver Tabla 10), y los mapas de densidad de fallas y calcopirita (mineralización) por ¼ de hectárea, que son el resultado de una transformación no interpolada con cinco rangos de favorabilidad (Ver Tablas 13; 15). Los valores de ponderación asignados a cada uno de los atributos de la litología (tipos de rocas encontradas en el área de estudios), estuvo de acuerdo a las fases intrusivas y la roca caja, por considerar que las mismas en los modelos de pórfidos son más importantes que la competencia de la roca. Los dos modelos obtenidos por medio de esta operación de superposición se presentan a continuación en las Figuras 36; 37.

86

Figura 36. Mapa de anomalía geológica Proyecto Ugshacocha mineralización depende de la litología.

MODELO G1: la

87

Figura 37. Mapa de anomalía geológica Proyecto Ugshacocha - MODELO G2: la mineralización depende de las estructuras.

88

Superposición geoquímica Para la representación de la anomalía geoquimica (rocas – suelos) para los cincos elementos considerados (Au, Cu, Mo, Pb y Zn), también se utilizó el proceso WEIGHTED OVERLAY, el cual se muestra en el flujograma de la Figura 38, colocando un valor de ponderación entre 1 a 5 para los rangos de cada uno de los elementos de los dos criterios considerados para esta anomalía, tomando en cuenta que los valores igual o cercanos a 5 están asociados a una anomalía más favorable.

Para este modelo geoquímico, se realizó primero la superposición de mapas con transformaciones no interpoladas (rocas) e interpoladas (suelos) para cada uno de los cinco elementos considerados, es decir nuevos mapas que resultan de la superposición de rocas – suelos tanto para Au, Cu, Mo, Pb y Zn, con sus respectivos pesos detallados en la Tabla 23.

ELEMENTO Au

PESO ANOMALÍA ROCAS 80

PESO ANOMALIA SUELOS 20

Cu

80

20

Mo

80

20

Pb Zn

70 80

30 20

JUSTIFICACION El Au en rocas es mejor indicativo de anomalía geoquímica. El Au en suelos puede tener poca migración de su fuente original.

La anomalía de Cu en suelos posiblemente corresponda a una falsa anomalía debido a la presencia de óxidos de cobre, es decir mineralización secundaria alóctona.

El Mo en rocas es mejor indicativo de anomalía geoquímica. El Mo en suelos puede tener poca migración de su fuente original El Pb en suelos es un elemento moderadamente móvil.

El Zn en suelos es un elemento bastante móvil

Tabla 23. Pesos asignados a los elementos geoquímicos de los dos criterios geoquímicos (rocas – suelos).

Los resultados finales de este proceso se muestran en las Figuras 39; 40; 41; 42; 43.

Para la representación de la anomalía geoquímica total se realizó la superposición de las anomalías roca – suelos de Au, Cu y Mo, por medio del proceso WEIGHTED OVERLAY (Ver Figura 38), con un peso de ponderación de 20%, 50% y 30%, respectivamente (Figura 44).

No se toma en cuenta para esta representación el Pb y Zn, debido a que para el primer elemento no existen anomalías, mientras que para el segundo la anomalía está relacionada

a

las

rocas

volcánicas,

las

cuales

corresponden

a

roca

caja.

89

Figura 38. Flujograma para estimar la anomalĂ­a geoquĂ­mica del Proyecto Ugshacocha.

90

Figura 39 Anomalía Geoquímica de Au (Rocas – suelos).

91

Figura 40. Anomalía Geoquímica de Cu (Rocas – suelos).

92

Figura 41. Anomalía Geoquímica de Mo (Rocas – suelos).

93

Figura 42. Anomalía Geoquímica de Pb (Rocas – suelos).

94

Figura 43. Anomalía Geoquímica de Zn (Rocas – suelos).

95

Figura 44. Anomalía Geoquímica del Proyecto Ugshacocha

96

Finalmente la representación de la anomalía total (geologica – geoquímica), se realizó utilizando el proceso WEIGHTED OVERLAY (Figura 45), mediante la superposición de la anomalía geológica y la anomalía geoquímica, para lo cual se asignó un peso de ponderación a cada anomalía. Este proceso generó dos modelos debido a que se consideró dos posibles anomalías geológicas: (1) Modelo M1, el cual depende de la litología y (2) Modelo M2, el cual depende de las estructuras (Figura 46; 47).

Figura 45. Diagrama de flujo para determinar las anomalías geológicas - geoquímicas: Modelo M1 y Modelo M2.

En resumen podemos decir, que para la elaboración de los dos modelos predictivos o de favorabilidad de las anomalías geológicas – geoquímicas se utilizó los criterios geológicos y geoquímicos, representados por seis variables, los cuales con sus respectivos pesos de ponderación se detallan a continuación en la Tabla 24.

97

MODELO: M1 CRITERIO Geológico

Geoquímico

MODELO: M2

CAPA/VARIABLE

PESO

CAPA/VARIABLE

PESO

Litología

20

Litología

10

Mineralización

20

Mineralización

20

Fallas

10

Fallas

20

Oro (rocas – suelos)

10

Oro (rocas – suelos)

10

Cobre (rocas – suelos)

25

Cobre (rocas – suelos)

25

Molibdeno(rocas – suelos) TOTAL

15

Molibdeno (rocas – suelos) TOTAL

15

100

100

Tabla 24. Pesos ponderados de las seis variables utilizadas para la estimación de la anomalía Geológica – Geoquímica del Proyecto Ugshacocha.

98

Figura 46. Anomalía Geológica - Geoquímica del Proyecto Ugshacocha (Modelo M1).

99

Figura 47. Anomalía Geológica - Geoquímica del Proyecto Ugshacocha (Modelo M2).

100

4. RESULTADOS Y DISCUSION 4.1.

Resultados

De acuerdo al flujograma de la metodología utilizado para el presente trabajo, se determinó la existencia de una anomalía geológica y una anomalía geoquímica, las cuales mediante una operación de superposición de estas dos anomalías, se obtuvo la representación de la anomalía total (geológica – geoquímica), representada por dos modelos predictivos o de favorabilidad de la anomalía total, utilizando para el efecto los criterios geológicos y geoquímicos, representados por seis variables: litología, mineralización, fallas y la geoquímica de rocas y suelos para Au, Cu, Mo, Pb y Zn.

4.1.1. Anomalía geológica Para la obtención de ésta anomalía se utilizó el levantamiento geológico del trabajo de Villegas & Avila (2015), y los geodatos de 407 muestras de rocas del estudio de Villegas (2007), los cuales incluyen tres criterios: litología, mineralización y estructuras. El criterio de la alteración no fue aplicado debido a que en la zona de estudio no se reporta alteraciones.

Para el criterio litológico se determinó la existencia de varias fases intrusivas, para el criterio de mineralización se tomó en cuenta la presencia de calcopirita, mientras que para el criterio estructural se consideró a las fallas como las principales estructuras presentes en el área de estudio.

Debido a que las muestras de rocas fueron aleatorios, se realizó una estimación de la densidad de ocurrencia de la mineralización y estructuras por superficie, utilizando un método no interpolado con una unidad de superficie de ¼ hectárea (2.500 m²), la cual dio como resultado una estimación más aproximada de la densidad por superficie de las dos variables geológicas mencionadas.

Para el caso de la mineralización se tomó solo en cuenta la presencia de calcopirita, que es el mineral de cobre presente en la zona de estudio, obteniéndose como resultado cinco valores cualitativos con su respectivo valor de ponderación, que reflejan que existe

101

una mayor densidad de ocurrencia de calcopirita por superficie en la zona norte del área de estudio.

Para estimar la densidad de las estructuras por superficie, se tomó en cuenta todas las fallas localizadas en el área de estudio, la estimación de esta ocurrencia se realizó por un método no interpolado, que dio como resultado cinco valores cualitativos de la ocurrencia de fallas por ¼ hectárea con su respectivo valor de ponderación, las cuales reflejan una mayor ocurrencia de fallas principalmente en la zona centro – norte del área de estudio, con una superposición parcial de la densidad de ocurrencia de calcopirita sobre la densidad de ocurrencia de fallas por superficie.

La representación de la anomalía geológica se obtuvo mediante la superposición de los datos litológicos del Proyecto Ugshacocha, la ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea, y la densidad de fallas por ¼ hectárea (Figura 48). Para estas tres variables, se utilizó valores de ponderación entre 1 a 5, los cuales indican que valores cercanos o iguales a 5 presentan una anomalía más favorable, además se asignó un rango cualitativo de anomalías que va desde una muy débil anomalía hasta una muy fuerte anomalía (Tabla 25). El método se superposición geológica, generó dos modelos de anomalía geológica total (Figura 49), con un peso de ponderación igual para la variable de mineralización en los dos modelos, mientras que a la litología y estructuras se les asignó un peso diferente, dependiendo de la variable más influente o más importante en cada uno de los modelos: Modelo G1 la mineralización depende de la litología y Modelo G2 la variable mineralización depende de las estructuras.

102

(a) (Detalle Figura 14)

(b) (Detalle Figura 17)

(c) (Detalle Figura 19)

Figura 48. Representación de los tres criterios geológicos: (a) litología, (b) mineralización y (c) estructuras

VALOR DE PONDERACION

CRITERIO CUALITATIVO

1

Muy débil

2 3 4 5

Débil Moderada Fuerte Muy fuerte

LITOLOGIA Diorita porfirítica, diorita Lavas y tobas Granodiorita ----Cuarzodiorita Brecha magmática

MINERALIZACION (Ocurrencia de calcopirita por ¼ hectárea)

FALLAS ( Densidad por ¼ hectárea)

≤1

≤ 1 - 46

>1 – 3 >3 – 5 >5 – 9 >9 – 23

>46 – 98 >98 – 172 >172 – 310 >310 - 731

Tabla 25. Valor de ponderación y criterios cualitativos de la litología, mineralización y fallas para la representación de la anomalía geológica.

(a)(Detalle Figura 36)

(b)(Detalle Figura 37)

Figura 49. Representación de los dos modelos de anomalías geológicas: (a) Modelo G1 y (b) Modelo G2.

103

El Modelo G1, está representado por cinco anomalías (muy débil anomalía hasta muy fuerte anomalía), de las cuales se toma en cuenta para el modelo predictivo final, aquellas anomalías que se encuentran entre una moderada anomalía hasta una muy fuerte anomalía. Estas anomalías tal como se cómo se puede ver en la Tabla 26 y Figura 50, están asociadas a todos los tipos de rocas, presentan poca extensión y una distribución muy local en la zona Noroccidental del área de estudio.

CRITERIO CUALITATIVO

LITOLOGIA ASOCIADA

SUPERFICIE (HECTÁREAS)

Tobas y lavas, granodioritas, brechas intrusivas, cuarzodioritas y dioritas

1,525

Fuerte

Granodioritas

0,206

Muy fuerte

Cuarzodioritas

0,00664

Moderada

TOTAL

1,737

Tabla 26. Superficie y litología asociada a la anomalía geológica del Modelo G1 La representación de la anomalía geológica correspondiente al Modelo G2, tienen cinco anomalías clasificadas por su grado de importancia en muy débil anomalía hasta muy fuerte anomalía. Se considera para el modelo predictivo final las anomalías que se encuentran entre una moderada anomalía a una muy fuerte anomalía (Tabla 27). Estas anomalías tienen poca extensión, están relacionadas a sectores que tienen mayor densidad de fallas, y asociadas a casi todos los tipos de rocas presentes en la zona de estudio (Figura 51).

CRITERIO CUALITATIVO

LITOLOGIA ASOCIADA

SUPERFICIE (HECTÁREAS)

Moderada

Tobas y lavas, granodioritas, brechas intrusivas, cuarzodioritas y dioritas

2,751

Fuerte

Granodioritas

0,371

Muy fuerte

Cuarzodioritas

0,00664

TOTAL

3,129

Tabla 27. Superficie y litología asociada a la anomalía geológica del Modelo G2

104

Figura 50. Representación del criterio litológico y las anomalías geológicas del Modelo G1.

105

Figura 51. Representación del criterio litológico, estructural geológicas del Modelo G2.

y

de las anomalías

106

4.1.2. Anomalía geoquímica Para la determinación de la anomalía geoquímica se utilizaron los ensayos geoquímicos de 407 muestras de rocas y 491 muestras de suelos obtenidos de Villegas (2007).

Para los valores geoquímicos de las rocas se generó cinco representaciones de anomalías, correspondientes a los elementos Au, Cu, Mo, Pb y Zn (Figura 52). Estas representaciones no interpoladas, con una estimación del valor medio de cada uno de los valores de estos elementos por ¼ hectárea, la utilización de valores de ponderación y un rango cualitativo de anomalías, sirvió para determinar la anomalía geoquímica en rocas, las cuales indican áreas potenciales donde hay mayor recurrencia de los elementos en mención, que son las más recomendables y de mayor peso para estimar el potencial geoquímico. Como resultado de este geoproceso para las rocas tenemos que el Au y el Cu tienen una mayor densidad de ocurrencia en la zona centro – norte, el Mo en la zona centro – norte y oriental, el Pb en la zona centro y norte, y el Zn en la zona occidental del área de estudio.

La representación de las anomalías de Au, Cu, Mo, Pb y Zn de muestras de suelos, se realizó por medio del método interpolado de Ponderación de Distancia Inversa (IDW) (Figura 53), aplicada en una red de muestreo regular, con la asignación de valores de ponderación y un rango cualitativo de anomalías. Este método generó una representación continua de los valores geoquímicos de estos elementos, que permitió apreciar zonas anómalas más extensas que las representadas en las muestras de rocas. Las zonas anómalas para estos cinco elementos se hallan distribuidas en el área de estudio de la siguiente manera: (1) Las anomalías de Au tienen poca extensión y se encuentran concentradas en la zona central y oriental, (2) la anomalía de Cu cubre gran parte de la red de suelos, especialmente en el cuadrante sur-oriental, (3) las anomalías de Mo se encuentran dispersas en la zona central y se alinean en dirección NE – SW, (4) las anomalías de Pb son puntuales y dispersas en toda el área de estudio, y (5) las anomalías del Zn tienen mediana extensión y se encuentran en la zona occidental del área de estudio.

107

(a)(Detalle Figura 22)

(b)(Detalle Figura 24)

(c)(Detalle Figura 25)

(d)(Detalle Figura 26)

(e)(Detalle Figura 27)

Figura 52. Representación de las anomalías geoquímicas de rocas: (a) Au, (b) Cu, (c) Mo, (d) Pb y (e) Zn.

108

(a)(Detalle Figura 30)

(b)(Detalle Figura 31)

(c)(Detalle Figura 32)

(d)(Detalle Figura 33)

(e)(Detalle Figura 34)

Figura 53. Representación de las anomalías geoquímicas de suelos: (a) Au, (b) Cu, (c) Mo, (d) Pb y (e) Zn.

109

La superposición de anomalía rocas – anomalía suelos para los cinco elementos considerados, mediante la asignación de un peso ponderado adecuado (20% a 30% para suelos y 70% a 80% para rocas, respectivamente), generó la representación de anomalías geoquímicas para Au, Cu, Mo, Pb y Zn (Figura 54), las cuales, por tener un peso más significativo para las anomalías de rocas, son representados en superficies de ¼ de hectárea, es decir por áreas que se aproximan a la realidad geoquímica de la zona de estudio. Las anomalías más importantes para Au, Cu y Mo (moderadas a muy fuertes) se concentran en la zona centro – norte, para el Pb existen anomalías dispersas muy débiles a débiles, y para el Zn hay pocas anomalías moderadas a fuertes en la zona occidental del área de estudio.

Todos estos procesos de superposición generados con métodos interpolados y no interpolados sirvieron para generar un indicador de la anomalía geoquímica total, que se obtuvo mediante la superposición de las anomalías roca – suelo para oro (Au), cobre (Cu) y molibdeno (Mo), con un peso de ponderación de 20%, 50% y 30%, respectivamente, representadas por un rango cualitativo de anomalías que va desde una Muy débil anomalía hasta una Muy fuerte anomalía. Para el modelo predictivo se considera las zonas con moderada, fuerte y muy fuerte anomalía, estas zonas se encuentran ubicadas principalmente en la parte centro – norte del área de estudio (Figura 55), tienen poca extensión y geológicamente están asociadas a rocas volcánicas e intrusivas (Tabla 28).

CRITERIO CUALITATIVO

LITOLOGIA ASOCIADA

SUPERFICIE (HECTÁREAS)

Moderada

Rocas volcánicas, granodioritas, brechas intrusivas, cuarzodioritas, dioritas y dioritas porfiríticas

3,289

Fuerte

Rocas volcánicas y granodioritas.

1,02

Muy fuerte

Rocas volcánicas y granodioritas.

0,246

TOTAL

4,562

Tabla 28. Superficie y litología asociada a la anomalía geoquímica del Proyecto Ugshacocha.

110

(a)(Detalle Figura 39)

(b)(Detalle Figura 40)

(c)(Detalle Figura 41)

(d)(Detalle Figura 42)

(e)(Detalle Figura 43)

Figura 54. Representación de las anomalías geoquímicas de rocas-suelos: (a) Au, (b) Cu, (c) Mo, (d) Pb y (e) Zn.

111

Figura 55. Representación del criterio litológico y la anomalía geoquímica total del Proyecto Ugshacocha.

112

4.1.3. Anomalía geológica - geoquímica Con la determinación de los indicadores de anomalía geológica total y anomalía geoquímica total confiables, se realizó la representación de la anomalía geológica geoquímica del proyecto Ugshacocha, mediante la superposición de los dos modelos de anomalías geológicas (MODELO G1 Y MODELO G2) y el modelo de anomalía geoquímica total, con un peso para cada anomalía del 50%. El resultado final fue dos indicadores totales de anomalías: MODELO M1 y MODELO M2, los cuales se les relacionó a la litología y estructuras, respectivamente (Figura 56).

(a)(Detalle Figura 46)

(b)(Detalle Figura 47)

Figura 56. Representación de las anomalías geológicas - geoquímicas del Proyecto Ugshacochas: (a) Modelo M1 y (b) Modelo M2.

Tomando en consideración que la mineralización y los datos geoquímicos anómalos están relacionados directamente a la presencia de estructuras, se acepta como el modelo final más idóneo

(anomalía geológica – geoquímica del Proyecto Ugshacocha) el

modelo M2, en el cual se observa que las anomalías se ubican principalmente en el cuadrante Noroccidental del área de estudio, con una extensión aproximada de 3,785 hectáreas (Tabla 29), superpuestas a rocas volcánicas e intrusivas, y una relación directa en la mayoría de casos a la presencia de pequeñas fallas (Figura 57).

113

CRITERIO CUALITATIVO

LITOLOGIA ASOCIADA

SUPERFICIE (HECTÁREAS)

Moderada

Rocas volcánicas, granodioritas, brechas intrusivas, cuarzodioritas y dioritas porfiríticas

2,657

Fuerte

Rocas volcánicas y granodioritas

1,121

Muy Fuerte

Cuarzodiorita

0,00664

TOTAL

3,785

Tabla 29. Superficie y litología asociada a la anomalía geológica – geoquímica del Proyecto Ugshacocha.

114

Figura 57. Anomalía geológica – geoquímica del Proyecto Ugshacocha

115

4.2.

Discusión 4.2.1. Geológicos

En el ensayo realizado para determinar la anomalía geológica se utilizó geodatos aleatorios tomados en las quebradas y vías de acceso, obteniéndose resultados bastante importantes donde se puede apreciar las zonas geológicamente anómalas de mineralización relacionada a la presencia de estructuras, sin embargo para la obtención de mejores resultados, en lo posible si existen buenos afloramientos en toda el área de estudio, es recomendable realizar la adquisición de geodatos en redes regulares para generar de manera más aproximada una anomalía lito-geoquímica.

El ensayo realizado con la ocurrencia de calcopirita por superficie, tuvo una respuesta bastante favorable para determinar zonas con mayor concentración de este mineral, sin embargo la presencia de otros minerales (pe. pirita, molibdenita, esfalerita, galena, etc.) limitaría la bondad del método, ya que los depósitos de minerales, en forma general, muestran frecuentemente asociaciones de varios elementos, por lo tanto se considera la distribución y porcentaje de varios minerales como un indicativo del tipo, profundidad y zonación del yacimiento (zonas de baja o alta ley), para lo cual el método más recomendable es realizar operaciones donde se indique la distribución de minerales y su contenido respectivo, y las posibles relaciones que pueden tener entre ellos, para generar un modelo hipotético de yacimiento más aproximado. En este ensayo no es necesario tomar en cuenta el valor geoquímico de los minerales reportados. También se debe tomar en consideración que existen ciertos metales preciosos, como el oro y la plata, los cuales no son visibles a simple vista y que pueden estar en estado nativo, libre o como inclusiones en otros minerales, para lo cual es importante tomar en cuenta los ensayos geoquímicos realizados en muestras de rocas, los cuales también ayudan a corroborar la existencia de un determinado mineral no observado en muestras de mano.

Los dos modelos de anomalías geológicas obtenidos (Modelo G1 y Modelo G2) son bastante similares, sin embargo con la ayuda del control de campo, se logró ratificar que existen varias zonas anómalas, relacionadas principalmente a la presencia de mineralización (calcopirita) en pequeñas fallas locales de dirección NE – SW relacionadas

116

a estructuras regionales que atraviesan a toda la litología reportada, es decir el Modelo G2, el cual se utilizó para estimar las anomalías geológicas – geoquímicas del Proyecto Ugshacocha. Los dos modelos por el tamaño, distribución de las anomalías y la no asociación de la mineralización a las fases intrusivas, no estarían enmarcados dentro de los modelos de pórfidos de cobre donde las anomalías geológicas son bastante extensivas y continuas, con patrones de alteración y mineralización bien definidos en las diferentes fases intrusivas.

La superposición geológica mineralización vs estructuras, nos indicó que la mineralización está relacionada a pequeñas fallas de carácter local y que no existe mineralización en fallas regionales, por lo cual el método aplicado cumplió con el objetivo de estimar una anomalía geológica superficial mediante la superposición de estas variables geológicas.

Este método se puede aplicar en cualquier zona de estudio, como un parámetro inicial de exploración, para evaluar si la mineralización depende de las estructuras, en el cual es de suma importancia identificar en el campo de manera correcta la mineralización en afloramientos y los tipos de estructuras existentes (fallas, vetas, vetillas, etc.). Para el caso de una evaluación más fina donde se tome en cuenta todas las variables geológicas (litología, alteración, mineralización y/o estructuras) se debe realizar por separado modelos litológicos, de alteración y mineralización los cuales puedan ser comparables con modelos de yacimientos conocidos, como es el caso de pórfidos de pórfidos de cobre donde la mineralización y alteración se presentan como zonas bien marcadas lateral y verticalmente.

4.2.2. Geoquímicos Para determinar la anomalía geoquímica se utilizó geodatos de rocas tomadas aleatoriamente, y de muestras de suelos recolectadas en una red regular. Las anomalías geoquímicas para los cinco elementos considerados (Au, Cu, Mo, Pb y Zn), se presentaron en pequeñas y grandes superficies, continuas y discontinuas.

La generación de las anomalías geoquímicas tanto para rocas como en suelos y su respectiva comparación son aplicables para reconocer la fuente principal de la

117

mineralización, por lo tanto el GIS se convierte en una herramienta muy importante para identificar esta fuente y las posibles anomalías superficiales que esta pueda generar.

Para el caso de los valores geoquímicos de muestras de rocas, se obtuvieron anomalías geoquímicas discontinuas y de poca superficie, que se expresan como un indicativo cuantitativo por superficie del contenido de un elemento y que pueden ser comparables con sus correspondientes anomalías de mineralización (pe. Cu – calcopirita; Mo – Molibdenita; Pb – Galena), para verificar si las observaciones de campo son compatibles con las datos químicos de laboratorio. En el presente trabajo estos dos tipos de anomalías son bastante similares y tienen una buena correlación, las anomalías de calcopirita se superponen parcialmente y presentan menor superficie que las anomalías geoquímicas de Cu (Figura 58), debido a que posiblemente en ciertas muestras no se pudo visualizar la presencia de calcopirita u otro mineral de cobre o existen falsas anomalías en bajo porcentaje. En todos los casos se sugiere una nueva revisión de campo más detallada, en especial en las zonas donde no hay correspondencia elemento geoquímico - mineral.

(a)(Detalle Figura 24

(b)(Detalle Figura 17)

Figura 58. Representación de las anomalías: (a) anomalías geoquímicas de Cu para muestras de rocas, (b) anomalías geológica de la mineralización (calcopirita).

118

Las anomalías geoquímicas de muestras de suelos, presentan superficies más grandes y continuas que las obtenidas en las anomalías geoquímicas de rocas (Figura 59), debido a que el muestreo fue realizado en una red regular, y las mismas indican dispersiones geoquímicas y/o mecánicas de las fuentes primarias de mineralización (anomalías de rocas), las cuales dependen de la movilidad de los elementos en un ambiente oxidante y el transporte de los materiales sólidos por efecto de la gravedad.

Para Au se observa poca dispersión de la principal fuente reportada en muestras de rocas, y en otros casos no hay ninguna asociación ya que en algunos sectores donde se tomó muestras de rocas se descartó la toma de muestras de suelos.

Para Cu existe una extensa anomalía en suelos ubicada en la zona central del área de estudio, producida por la presencia de mineralización de cobre

(mineralización

autóctona) en la zona nororiental del área de estudio y posiblemente por la presencia en la zona central de óxidos de cobre en rocas fracturadas (mineralización alóctona). Para el primer caso la superficie anómala es pequeña y muy cercana a la fuente principal, mientras que para los óxidos, los cuales por su alta movilidad generaron un vector de dispersión hacia la zona suroriental, que podría considerarse como una falsa anomalía superficial sujeta a un estudio más detallado de superficie o en profundidad.

Para Mo las anomalías de suelos son muy puntuales y no coinciden en nada con las anomalías de rocas, posiblemente porque existen sitios donde no se recolectó muestras de suelos, ya que en los mismos existían afloramientos que permitieron solo la toma de muestras de rocas.

Para Pb, tanto en muestras de suelos como en rocas, no se generó anomalías de importancia, lo que revela que no existe ninguna mineralización relacionada a este elemento.

Para Zn existe una correlación de anomalías tanto en muestras de suelos como en rocas, la dispersión de este elemento con respecto a sus posibles fuentes es moderada.

119

En general en los sitios donde hay correlación entre las anomalías de roca y de suelos se puede ver que las fuentes primarias de mineralización generan pequeñas a moderadas dispersiones (anomalías), mientras que las fuentes secundarias de mineralización, como son los óxidos de cobre, generan anomalías más extensas, con un alto contenido de cobre, el cual en este caso no siempre puede ser usado como una guía para encontrar una mena primaria. Para fortalecer los estudios, en sitios donde no se observa asociación entre las anomalías geoquímicas de rocas y de suelos en los diferentes elementos considerados para el análisis, se debe realizar un control de campo más detallado para adquirir datos que nos ayuden a responder dichos interrogantes, en especial se debe investigar el origen de las anomalías de suelos de las cuales no se tiene conocimiento su origen, realizando mapeos geológicos más detallados o en su defecto utilizar otras técnicas de exploración como son la geofísica y la perforación. Todos estos datos incorporados adecuadamente a una base de datos GIS nos harán visualizar de mejor manera el origen y sus respectivos vectores de dispersión.

Con las consideraciones antes mencionadas, y tomando en cuenta que se generó una anomalía geoquímica total de poca extensión, debemos mencionar que al igual que el modelo geológico, el modelo geoquímico no se ajusta con el modelo teórico de un pórfido de cobre, sus anomalías se ajustan más pequeñas zonas mineralizadas en Au, Cu y Mo los cuales producen pequeños halos de dispersión de estos metales en las proximidades de las fuentes principales.

120

(a)(Detalle Figura 22)

(b)(Detalle Figura 30)

(c)(Detalle Figura 24)

(d)(Detalle Figura 31)

(e)(Detalle Figura 25)

(f)(Detalle Figura 32)

121

(g)(Detalle Figura 26)

(h)(Detalle Figura 33)

(i)(Detalle Figura 27)

(j)(Detalle Figura 34)

Figura 59. Representación de las anomalías geoquímicas para rocas y suelos: (a) Au para muestras de rocas, (b) Au muestras de suelos, (c) Cu para muestras de rocas, (d) Cu muestras de suelos, (e) Mo para muestras de rocas, (f) Mo muestras de suelos, (g) Pb para muestras de rocas, (h) Pb muestras de suelos, (i) Zn para muestras de rocas, y (j) Zn muestras de suelos.

4.2.3. Geológicos - geoquímicos La anomalía geológica – geoquímica del Proyecto Ugshacocha no tiene gran extensión, no tiene patrones de alteración y mineralización, y la mineralización no está relacionada a las diferentes fases intrusivas, por lo tanto podemos indicar que estas anomalías del proyecto Ugshacocha están relacionadas a mineralización de Au, Cu y Mo alojada en pequeñas fallas asociadas a fallas regionales de dirección NE – SW, las cuales al presente estudio no están asociadas a la presencia de un pórfido de cobre (Tabla 30).

122

Tamaño Volumen de mineralización Grado

Alteración

Litología

Mineralización Ocurrencia de mineralización Estructuras Anomalías geoquímicas

PORFIDOS DE COBRE – MOLIBDENO

PROSPECTO UGSHACOCHA

Muy extenso > 1Km² Cientos de millones a billones de toneladas

< 5 hectáreas < 10 millones de toneladas

Cu: 0.2 - >1% Mo: 0.005 – 0.03% Au: 0.004 – 0.35 g/t Ag: 0.2 – 5 g/t sódica – cálcica potásica clorita - sericita sericítica (fílica) argílica avanzada Caja: rocas volcánicas, intrusivas, metamórficas Fases intrusivas: porfidos tempranos, porfidos interminerales, pórfidos de mineralización tardía, pórfidos postmineral

Cu: 0.21% Mo: 0.0055% Au: 0.04 g/t

Calcopirita, bornita, enargita calcosina, molibdenita y oro nativo Diseminada y rellenando vetillas y fracturas stockcworks, vetillas (a, b y d), set de vetas, fracturas Au, Ag, Cu, Mo, Pb, Zn, As, Sb y Te

Leve a moderada cloritización

Caja: rocas volcánicas e intrusivas granodioríticas.

Fases intrusivas: intrusivos cuarzo dioriticos, doriticos y dioritas porfiriticas sin mineralización Calcopirita y molibdenita Rellenado fracturas asociadas a fallas y planos de cizalla Fallas y fracturas Au, Cu y Mo

Tabla 30. Comparación de un pórfido de Cu – Mo con el prospecto del Proyecto Ugshacocha.

El presente trabajo, utilizando como herramienta principal el GIS para recopilar, organizar, almacenar, mejorar, comparar, combinar y analizar de manera eficiente los datos geológicos y geoquímicos de superficie del Proyecto Ugshacocha, permitió la identificación de anomalías geológicas y geoquímicas, las cuales de manera individual y en conjunto permitieron conocer las fuentes de la mineralización y los halos de dispersión que generaron. La identificación de pequeñas superficies anómalas en Au, Cu y Mo (< 5 hectáreas), llevo a la conclusión que la mineralización de los elementos en mención está asociada a fallas locales, la cual literalmente no guarda relación directa a un depósito tipo pórfido de cobre, sin embargo estos estudios previos deben ser el punto de partida para continuar con los trabajos de exploración para identificar la continuidad y extensión de la

123

mineralización asociada a fallas o la localización de otro tipo de mineralización no observada hasta el momento en superficie, con la ayuda de trabajos más detallados de exploración y estudios geofísicos. Esto abriría la gran posibilidad de encontrar un depósito mineral, para lo cual inicialmente

se sugiere realizar trabajos más detallados de

exploración en un área de influencia de al menos 100 metros alrededor de las anomalías geológicas – geoquímicas en una superficie aproximada de 45 hectáreas (Figura 60), y realizar el estudio geofísico por métodos magnéticos en la red donde se tomó las muestras de suelos.

Todos estos trabajos servirán para complementar la información existente y realizar una estimación más completa de anomalías geológicas, geoquímicas y geofísicas, que nos lleven a la elaboración de una red de perforación la cual permita realizar sondajes para evaluar en profundidad las tres anomalías en mención.

124

Figura 60. Área de influencia de la anomalía geológica – geoquímica del Proyecto Ugshacocha.

125

5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES. 5.1.

-

Conclusiones

El presente trabajo, utilizando como herramienta principal el GIS, permitió identificar anomalías geológicas y geoquímicas, las cuales nos ayudaron a conocer las fuentes de la mineralización y los halos de dispersión que estas generaron.

-

Se utilizó geodatos secundarios, tanto geológicos como geoquímicos, obtenidos de trabajos realizados en el área de estudio, los cuales almacenados en una base de datos GIS, sirvieron para representar las anomalías geológicas y geoquímicas. La litología, mineralización, alteración y estructuras son las tres variables utilizados para la generación de anomalías geológicas, mientras que las anomalías geoquímicas fueron generadas por medio de los ensayos geoquímicos de rocas y suelos en los elementos oro, cobre, molibdeno, plomo y zinc.

-

Se generó dos modelos de anomalías geológicas: Modelo G1 la mineralización depende de la litología y Modelo G2 la variable mineralización depende de las estructuras. Para las variables de mineralización y estructuras (fallas) se realizó una estimación de la densidad de ocurrencia por superficie (¼ hectárea). La densidad de ocurrencia de calcopirita por superficie más importante se encuentra en la zona norte y la principal densidad de fallas se localiza en la zona centro – norte del área de estudio.

-

El ensayo realizado con la ocurrencia de calcopirita por superficie permitió determinar zonas con mayor concentración de este mineral, sin embargo debido a que los depósitos de minerales muestran frecuentemente asociaciones de varios elementos, es recomendable realizar operaciones individuales para cada mineral donde se indique su distribución y porcentaje respectivo. En este ensayo no es necesario tomar en cuenta el valor geoquímico de los minerales reportados. Para minerales no visibles a simple vista, como el oro y la plata, se debe tomar en cuenta los ensayos geoquímicos realizados en muestras de rocas.

-

El Modelo G1 presentan anomalías de poca extensión (1,737 Ha) y una distribución muy local en la zona Noroccidental del área de estudio. El Modelo G2 tiene pocas anomalías con poca extensión (3,129 Ha) y están relacionadas a sectores que tienen

126

mayor densidad de fallas. En ambos modelos la mineralización se encuentra presente en casi todos los tipos de rocas reportadas en la zona de estudio. Los dos modelos son bastante similares, sin embargo en este trabajo se acepta como el modelo más idóneo, aquel en la que la mineralización (calcopirita) está relacionada a pequeñas fallas locales de dirección NE – SW relacionadas a estructuras regionales que atraviesan a toda la litología reportada (Modelo G2). Los dos modelos por el tamaño y la distribución de las anomalías no están enmarcados dentro de los modelos de pórfidos de cobre donde las anomalías geológicas son bastante extensivas y continuas, con patrones de alteración y mineralización bien definidos en las diferentes fases intrusivas.

-

El método de superposición geológica mineralización - estructuras se puede aplicar en cualquier zona de estudio, como un parámetro inicial de exploración, para evaluar si la mineralización depende de las estructuras (fallas, vetas, vetillas, etc.). Para el caso de una evaluación más fina, donde se tome en cuenta todas las variables geológicas (litología, alteración, mineralización y/o estructuras), se debe realizar por separado modelos litológicos, de alteración y mineralización los cuales puedan ser comparables con modelos de yacimientos conocidos.

-

Para la representación de la anomalía geoquímica se generó cinco representaciones de anomalías, tanto para rocas como suelos, correspondientes a los elementos Au, Cu, Mo, Pb y Zn. Para las rocas estas anomalías están representadas por la estimación del valor medio de cada uno de los valores de estos elementos por ¼ hectárea, las anomalías de Au y Cu tienen una mayor densidad de ocurrencia en la zona centro – norte, el Mo en la zona centro – norte y oriental, el Pb en la zona centro y norte, y el Zn en la zona occidental del área de estudio. Para suelos se utilizó el método de interpolación IDW, las anomalías de Au tienen poca extensión y se encuentran concentradas en la zona central y oriental, la anomalía de Cu cubre gran parte de la red de suelos, especialmente en el cuadrante sur-oriental, las anomalías de Mo se encuentran dispersas en la zona central y se alinean en dirección NE – SW, las anomalías de Pb son puntuales y muy dispersas, y las anomalías del Zn tienen mediana extensión y se encuentran en la zona occidental del área de estudio.

127

-

Existe una correlación entre las anomalías geoquímicas de muestras de rocas, correspondientes a las fuentes primarias de mineralización, y las anomalías geoquímicas de muestras de suelos que se constituyen en los halos de dispersión de estas fuentes. Las fuentes primarias de mineralización de Au, Cu y Zn generan pequeñas a moderadas dispersiones (anomalías), las de Mo generan dispersiones muy puntuales y no coinciden en nada con las anomalías de rocas y para Pb no se observa halos de dispersión debido a que no existe ninguna fuente de mineralización. Las fuentes secundarias de mineralización, como son los óxidos

de cobre, generan

anomalías más extensas, los cuales pueden ser consideradas como falsas anomalías, sobre las cuales posiblemente no existe un depósito mineral.

-

La superposición de anomalía rocas - anomalía suelos generó una anomalía geoquímica para cada uno de los elementos considerados, están representadas en superficies de ¼ de hectárea. Las anomalías más importantes para Au, Cu y Mo (moderadas a muy fuertes) se concentran en la zona centro – norte, para el Pb existen anomalías dispersas muy débiles a débiles,

y para el Zn hay pocas anomalías

moderadas a fuertes en la zona occidental del área de estudio.

-

La Anomalía Geoquímica Total se obtuvo mediante la superposición de las anomalías roca – suelo para oro (Au), cobre (Cu) y molibdeno (Mo), con un peso de ponderación de 20%, 50% y 30%, respectivamente. Estas zonas se encuentran ubicadas principalmente en la parte centro – norte del área de estudio tienen poca extensión y geológicamente están asociadas a rocas volcánicas e intrusivas.

-

Los modelos de anomalías geológicos y geoquímicos no se ajusta con el modelo teórico de un pórfido de cobre, sus anomalías se ajustan más pequeñas zonas mineralizadas en Au, Cu y Mo los cuales producen pequeños halos de dispersión.

-

La representación de la Anomalía Geológica - Geoquímica del proyecto Ugshacocha se obtuvo mediante la superposición de los dos modelos de anomalías geológicas (MODELO G1 Y MODELO G2), el resultado final fue dos indicadores totales de anomalías: MODELO M1 y MODELO M2. El Modelo M2 se considera como el modelo final más idóneo, en el cual se observa que las anomalías se ubican principalmente en el cuadrante Noroccidental del área de estudio, con una extensión aproximada de 3,785 hectáreas, superpuesta a rocas volcánicas e intrusivas, y relacionadas a la

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presencia de pequeñas fallas donde se aloja la mineralización. Esta anomalía al presente estudio no están asociadas a la presencia de un pórfido de cobre, ya que no tiene gran extensión, no tiene patrones de alteración y mineralización,

y la

mineralización no está relacionada a las fases intrusivas.

5.2.

-

Recomendaciones

Realizar trabajos de exploración a detalle en las áreas de influencia de las anomalías geológicas – geoquímicas determinadas en este estudio. Se recomienda realizar sondajes exploratorios para determinar la disposición y contenido de mineralización en profundidad.

-

Verificar con estudios geológicos y geoquímicos si existe mineralización económica en otras zonas con alta densidad de estructuras por ¼ hectárea, es decir en zonas con moderada a muy alta densidad de estructuras por superficie.

-

Realizar estudios geofísicos en toda el área de estudio, realizando para ello la huella geofísica de las zonas anómalas para determinar si existen otras áreas con esta misma huella, para realizar estudios de exploración geológica – minera.

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