D’où proviennent les erreurs d’échantillonnage dans le traitement des minerais ? Erreurs d’échantillonnage : incertitude sur le terrain vs en laboratoire

Dans les opérations de traitement des minerais, la principale source d’incertitude de mesure est l’échantillonnage sur le terrain, et non le laboratoire. Les audits menés par CASPEO dans des opérations minières au travers 70 pays révèlent un schéma constant : les laboratoires maîtrisent bien la précision, mais les erreurs introduites lors de la collecte, de la division et de la préparation des échantillons sur le terrain représentent la majorité de l’incertitude totale. Cette observation s’inscrit dans la Théorie de l’échantillonnage de Pierre Gy, qui lie les erreurs d’échantillonnage à deux facteurs : l’hétérogénéité de la matière et la pratique de l’échantillonnage elle-même.

Points clés

• L’analyse en laboratoire contribue à environ 5 % de l’incertitude totale de mesure. L’échantillonnage sur le terrain contribue au reste.
• Les erreurs d’échantillonnage ne sont pas aléatoires. Elles sont systématiques, quantifiables et réductibles grâce à un équipement approprié et à des pratiques cohérentes.
• L’hétérogénéité est une propriété de la matière. Elle ne peut être éliminée. Elle ne peut être prise en compte que par une conception correcte de l’échantillonnage.
• De meilleurs capteurs en ligne (XRF, NIR) ne remplacent pas la théorie de l’échantillonnage. Ils changent l’échantillonneur, pas l’Erreur Fondamentale d’Echantillonnage.

What CASPEO finds on mining sampling audits

When CASPEO performs sampling audits, the same pattern appears. The lab results are accurate. The technicians follow protocol. The problem is upstream.

In the field, samples are often collected without sufficient attention to division and preparation. Sample mass is wrong for the particle size. Collection is inconsistent across shifts. Blastholes are sampled without a defined protocol.

These are not expensive problems to fix. They don’t require new equipment. They require good practices applied consistently.

As Stéphane Brochot, CASPEO’s scientific and technical director, explains in a recent article published by E&MJ (Engineering & Mining Journal, August 2025): the sampling procedure must be evaluated from primary sample to final sample for analysis. Every step matters. Same quality throughout the process.

Pourquoi est-ce important pour les bilans métallurgiques ?

Les erreurs d’échantillonnage se propagent. Un échantillon biaisé au niveau de l’alimentation entraîne un bilan massique biaisé, qui conduit à une estimation biaisée du taux de récupération, ce qui se traduit par des rapports financiers inexacts.

Les systèmes de comptabilité métallurgique reposent de mesures précises. Si l’échantillonnage sous-jacent est erroné, la comptabilité hérite de l’erreur. Améliorer le système d’échantillonnage constitue la première étape vers des résultats fiables en matière de bilans métallurgiques.

Théorie de l’échantillonnage de Pierre Gy

Pierre Gy a mis en évidence que les erreurs d’échantillonnage proviennent de deux sources : l’hétérogénéité de la constitution (variations de composition, de taille et de densité entre les particules) et l’hétérogénéité de la distribution (variations spatiales au sein du lot ou dans le temps).

En raison de l’hétérogénéité complexe de la composition, un échantillon ne présentera jamais exactement les mêmes caractéristiques que le lot dont il est issu. La seule façon d’estimer cette erreur est de bien connaître le matériau afin de calculer la masse minimale requise pour l’échantillon.

La théorie de Gy fournit les fondements mathématiques. CASPEO transforme ces calculs en recommandations opérationnelles et en protocoles d’échantillonnage que les opérations minières peuvent mettre en oeuvre sur site.

Lire l’article complet

Cette page résume les conclusions de l’article « Consistent Practices Reduce Sampling Errors » par Steve Fiscor, rédacteur en chef, publié dans E&MJ (Engineering & Mining Journal), août 2025. L’article présente une interview de Stéphane Brochot, Ph.D., directeur scientifique et technique de CASPEO.