Los datos de polarización inducida vienen integrados con la resistividad en la exploración electromagnética aérea (Airborne electromagnetic, AEM), pero a menudo se descartan por considerarse demasiado problemáticos de interpretar
No tiene por qué ser así. Puede estar desechando información que podría proporcionar una confirmación adicional para sus decisiones a un pequeño costo adicional.
Los estudios de campo electromagnéticos aéreos (AEM) son herramientas de información muy valiosas para la industria minera. Desde hace mucho tiempo se conoce que los efectos de la polarización inducida (IP) pueden afectar la calidad de los datos de resistividad, e históricamente la IP se ha clasificado sobre todo como un problema: esta fuente de confusión de los datos solo ha aumentado a medida que la instrumentación se ha vuelto más sensible.
En algunos casos, la forma en que la IP distorsiona los análisis transitorios recuperados es evidente, pero su influencia puede ser más difícil de determinar en otros. Por ello, la industria la ha rechazado tradicionalmente en favor de una opción más segura y convencional, la resistividad por sí sola.
No obstante, ¿qué pasaría si la IP no fuera una molestia sino una ventaja? ¿Qué pasaría si una inmersión más profunda en esos efectos produjera un conjunto paralelo de datos valiosos que pudieran reforzar sus hallazgos de resistividad en lugar de invalidarlos?
Investigar el valor que puede ofrecer la IP
Durante su doctorado, el geofísico Marco Antonio Couto Jr. participó en un proyecto de investigación multiuniversitario en el que se examinó el valor potencial de los datos de IP, y elaboró una tesis que respaldaba su rehabilitación en los estudios de campo aéreos. Utilizó productos de Seequent como Oasis montaj y AGS Workbench para facilitar la investigación y establecer una dirección para que las compañías mineras aprovechen sus datos de IP. La tesis de Marco fue desarrollada en la Universidad de São Paulo (USP) en Brasil, en colaboración con la Universidad de Aarhus (AU) en Dinamarca, mientras trabajaba como investigador en el Servicio Geológico de Brasil, Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais (SGB-CPRM), utilizando sus datos. La tesis fue supervisada por el profesor Jorge Luís Porsani (USP) junto con el profesor Esben Auken (AU).
“En el pasado, la IP se consideraba un conjunto de datos demasiado conflictivo y difícil de manejar”, explica Marco, y admite que a veces sus efectos “son demasiado extraños” para que los equipos puedan afrontarlos.
“Sin embargo, al analizarlo, se tienen dos conjuntos de datos físicos con dos propiedades físicas a partir de un estudio de campo: la resistividad y la polarización. Se ha pagado por ello y estos estudios de campo pueden ser costosos, así que ¿por qué desecharlos si se puede encontrar una manera de extraer valor?”

Área del estudio de campo con líneas de vuelo (líneas negras). Los colores muestran el residuo de datos de todos los modelos utilizados en la inversión.

Resultados del modelo de la línea 20990 con un cuerpo polarizado a 13 600 m. Desde la parte superior, los gráficos muestran resistividad, conductividad, phi y c. La línea roja muestra el residuo; qué tan bien se ajustan los modelos a los datos.
Cómo tres minas de oro salieron a la luz
El proyecto puso a prueba posibles herramientas, algoritmos e hipótesis de IP aérea a partir de datos de la región aurífera de Quadrilátero Ferrífero, MG, Brasil. El equipo invirtió los datos de un estudio de campo AeroTEMHD afectado por IP mediante la extensión aérea TEM-IP para AGS Workbench, y luego importó los modelos de inversión a Oasis montaj a fin de compararlos con los modelos de gravedad y magnéticos, lo que aumentó la confianza al momento de presentar los resultados de tres áreas.
El estudio se enfocó en recuperar los parámetros de IP y correlacionar su magnitud con la geología. En la exploración minera, la información de capacidad de carga permite identificar zonas mineralizadas, que con frecuencia se asocian con la diseminación de sulfuros metálicos.
Sin profundizar en los aspectos técnicos de la investigación, algunos de los cuales aún no se han publicado en su totalidad, las conclusiones generales muestran que la inclusión de datos de IP permite a los exploradores comprender mejor una zona. Ayudó a eliminar anomalías que la resistividad por sí sola no podía resolver, a renderizar los artefactos con mayor claridad, a reducir la inadecuación de los datos, y a producir resultados que coincidían mejor y con mayor confianza con la geología de la zona.
“Puede cambiar toda la comprensión de la estructura y la geología de una mina”, explicó Marco. “Así, por ejemplo, se podría tener una resistencia que se puede explicar geológicamente. Puede parecer un artefacto basado solo en la resistividad, pero con la adición de la IP, se tiene una imagen más clara del esquisto de grafito, lo que permite una comprensión mucho mejor de la estructura de la capa de grafito”.
El estudio concluyó que “el modelado de la IP electromagnética aérea (AEMIP) ha demostrado el logro de modelos de resistividad más confiables en comparación con las inversiones ordinarias de solo resistividad. En el contexto de la exploración minera, la integración de los datos de AEMIP con los estudios de campo magnéticos podría ser útil para resolver las ambigüedades de los modelos geofísicos”.
En resumen, Marco afirma: “Más detalles significan menos riesgo. Y ya se está pagando, así que ¿por qué no utilizarlo?”.
Lo que nos depara el futuro
¿Por qué elegir Seequent?
Porque es intuitivo y da lugar a la colaboración y a la integración; Seequent aporta claridad a la complejidad de los datos geográficos y la toma de decisiones.
Permitimos que los geodatos cuenten una historia a partir de un software que combina un análisis en profundidad, una visualización en 2D y 3D y un servicio de gestión de datos. Tanto en su versión online como en la de escritorio, Seequent reúne el poder de confianza de Leapfrog 3D, Geosoft y GeoStudio. Nuestras soluciones se combinan con las herramientas líderes de la industria y cuentan con una API abierta que permite tener en cuenta todos los datos y los flujos de trabajo.