Bu makale, özellikle örneklerin kalitesi ve maden yataklarının değerlendirilmesinde örneklerin uygunluğuyla ilgili veri üretiminin yönetimini sağlamak için kullanılan ve genellikle “KG-KK” kısaltmasıyla ve “Kalite Güvence – Kalite Kontrol” adıyla anılan modern ilke ve tekniklere vurgu yapmaktadır. Genel olarak KG-KK ilkeleri, verilerin ve analitik sonuçların doğruluğunun ve kesinliğinin izlenmesini, olası örnek kirlenmesinin denetlenmesini, örnek alma ve örnek analiz hatalarının zamanında tanımlanmasını, hata kaynaklarının belirlenmesini ve bu verilerden yola çıkarak cevher yataklarının teknik ve ekonomik açıdan değerlendirilmesini sağlayan veri tabanına kesin kabulünü içerir.
Bu aynı zamanda, dünyanın değişik coğrafyalarına dağılmış yetki alanlarındaki keşif sonuçlarının, mineral kaynaklarının ve cevher rezervlerinin kamuya açıklanması için asgari standartları, önerileri ve yönergeleri belirleyen ulusal kodların da (UMREK, JORC, PERC, SAMREC vb.) temel parçasıdır. Bu kodlar, temel olarak, bir projenin finansmana hak kazanıp kazanmamasına ilişkin yatırım kararlarında yatırımcı güvenini artırmak için tasarlanmıştır.
Doğruluk (“Accuracy”) Denetimleri
Bu uygulama, örnek yanlılığının (“bias”) saptama/tanımlama ölçütlerini belirler ve bunların olası nedenlerini tanımlayarak nicelik örnek doğruluğu için uygulanan yaygın istatistiksel tekniklere özel bir vurgu yapar. Örneklerin doğruluğu genellikle analiz edilen örnek kümesine tenörleri bilinen örnekler katılarak izlenir. Tenörü önceden bilinen örneklere “standart örnekler” ya da basitçe “standartlar” denir. Bu örnekler, uygun prosedürlerle titizlikle hazırlanarak analiz edilmiş ve sonuçları istatistiksel olarak onaylanarak belgelendirilmiş ticari laboratuvarlardan sağlanabilir. En iyi endüstriyel uygulamalar, araştırması yapılan mineralleşmeye mineralojik olarak benzer malzemelerden standartlar hazırlamayı içerir ve bunlara “matris uyumlu standartlar” denir.
Doğruluk için başka bir adım, laboratuvarda kirlenme olmadığından emin olmak için örnek kümelerine boş (“blank”) örnekler eklemektir. Boş örnekler, ilgilenilen bir element tenörünün ihmal edilebilecek kadar düşük olduğu, genellikle ilgili laboratuvarda saptama sınırının altında olan örneklerdir. Boş örnekler için cevhersiz kuvars kullanmak yaygın bir uygulamadır.
Standart örnekler, örnek hazırlamanın farklı aşamalarında ortaya çıkan ‘yanlılıkları’ tek başına tanımlayamaz. Bu nedenle, örnek doğruluğu için ek bir adım, örnek “eşlerinin” (“duplicates”) bağımsız bir denetçi olarak hareket etme yetkisine sahip dış bir laboratuvarda analiz edilmesidir. Bu, örnek hazırlama aşamasında ortaya çıkan ve genellikle referans standartların kullanımıyla fark edilemeyen hataların bulunmasını sağlar. Öğütülerek toz haline getirilmiş eş örnekler ve kaba taneli artmış örnekler (“rejects”) de dahil olmak üzere analiz edilen toplam eş örneklerin en az %5’inin saygın bir dış laboratuvarda analiz edilmesi, bir en iyi endüstriyel uygulamadır.
Laboratuvar analizlerinin doğruluğu, büyük ölçüde onaylanmış bir standardın tekrarlanan analizlerinin aritmetik ortalamasının onaylanmış ortalamasıyla karşılaştırılmasına dayanan istatistiksel testlerle değerlendirilir. Analitik verilerdeki yanlılık, saygın bir dış laboratuvarda analiz edilen eş örnekler kullanılarak tahmin edilebilir.
Tanımlama Şemaları: Kalıp Tanıma Yöntemi
Diğer bir adım, belirli analitik problem türlerinin özel şema türleri üzerinde tanınabilir kalıplara sahip olduğu gerçeğine dayanan, sertifikalı standartlara uygulanan kalıp tanıma (“pattern recognition”) yöntemidir. Analitik sonuçların farklı dağılım kalıpları, hata kaynaklarının ve türlerinin göstergesidir.
Yazının tamamı Madencilik Türkiye Dergisi 110. sayı 56-58. sayfalardadır.
Yazının devamını buradan okuyabilirsiniz.
