Prospección de oro en terrazas aluviales por el método gravimétrico y geoquímico: ensayo al fuego, en la comunidad Yunganza, cantón Limón Indanza. - Shiqui Wachapa, Steeven Eddy (2025)
El presente trabajo técnico se llevó a cabo en la comunidad de Yunganza, donde la extracción de oro se ha venido desarrollando de forma empírica, generando problemas económicos y ambientales. El objetivo fue realizar prospección en terrazas aluviales para determinar anomalías auríferas mediante calicatas manuales aplicando el método gravimétrico y, geoquímico (ensayo al fuego). Para el análisis geoquímico se recolectó 20 muestras de sedimentos, que fueron enviadas al laboratorio Albexxus CIA. LTDA. para determinar la concentración de Au. En el caso del método gravimétrico se utilizó 5 muestras de concentrado que fueron analizadas en el Laboratorio Petrográfico de la carrera de Minas, ESPOCH, con el fin de identificar características físicas y morfológicas de partículas de oro y del material de ganga. Los datos químicos obtenidos fueron analizados estadísticamente con Excel y, geoestadísticamente en ArcGIS, este incluyó un análisis exploratorio de datos de Au (ppb). Se generaron 11 modelos de interpolación con kriging simple, los cuales fueron evaluados de forma cualitativa y cuantitativa, donde el modelo K-Bessel presentó una mejor distribución, delimitando así, zonas con mayor concentración aurífera en dirección NW y SE del área de estudio, en los puntos ST011 (0,37 g/t) y ST014 (0,20 g/t). Con el método de Lepeltier Modificado se determinó parámetros geoquímicos: Background (0,03), Treshold (0,161), Subanomalía (0,24), y Anomalía (0,32); estableciendo así el mapa de anomalías. Además, las muestras ST005 y ST006 presentaron trazas de oro, de entre 0,13 mm y 0,40 mm, clasificadas como polvo de oro, con formas de redondeadas a angulares. Se concluye, que la interpolación por Kriging permitió identificar una zona anómala al NW y una subanomalía al SE del área de estudio. Se recomienda realizar una prospección más detallada con muestreo aleatorio en áreas de alta concentración, a fin de mejorar la precisión del modelo y garantizar futuras inversiones.