MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / ENERO 2024 / EDICIÓN 556 64 Sobre la metodología En cuanto a la metodología utilizada en la investigación, es muy útil y versátil para poder analizar aspectos ambientales como la calidad del aire y la calidad del agua, en comparación con otros métodos como Delphi o el análisis de procesos jerárquicos (AHP). Tiene ventajas, por ejemplo, el método CTWF considera la incertidumbre dentro del análisis y esto lo convierte en una metodología más precisa. Conclusiones 1. Se evaluó la calidad del agua de 11 puntos de monitoreo aplicando la metodología de agrupamiento gris CTWF, esto se realizó con cinco parámetros (pH, aluminio, hierro, plomo y zinc), los resultados mostraron que para potabilizar el agua se deben realizar 3 puntos de monitoreo de tratamiento avanzado, 4 puntos de monitoreo para tratamiento convencional y 4 para tratamiento con desinfección. 2. Los resultados muestran una visión amplia del impacto de los pasivos ambientales mineros en la cuenca del río Llaucano y podrían servir a las organizaciones encargadas de remediar estos pasivos como conocimiento de la calidad del agua en la cuenca del río Llaucano y, así, poder implementar un plan de remediación de las zonas afectadas y en un futuro realizar otro estudio aplicando la misma metodología y ver la evolución en la calidad del agua que puede sufrir esta cuenca. 3. La metodología de Grey Clustering es muy efectiva y sencilla de aplicar, permite clasificar la calidad del agua con mayor precisión, ya que, a diferencia de métodos estadísticos tradicionales, esta considera la incertidum- Tabla 7. Peso de Agrupamiento para Cada Parámetro Code Parámetros Clases A1 A2 A3 C1 pH. 0.0782 0.1785 0.4591 C2 Aluminio 0.1639 0.1639 0.3443 C3 Hierro 0.2614 0.1860 0.1275 C4 Plomo 0.0782 0.1785 0.4591 C5 Zinc 0.1639 0.1639 0.3443 Tabla 8. Coeficiente de Clustering para Cada Parámetro Point A1 A2 A3 P1 0.9218 0.0367 0.2029 P2 0.9218 0.0708 0.1485 P3 0.3486 0.4054 0.1692 P4 0.1237 0.4952 0.2733 P5 0.4232 0.4262 0.1498 P6 0.9218 0.1220 0.0669 P7 0.2660 0.3928 0.2414 P8 1.0000 0.0000 0.0000 P9 0.0782 0.0000 0.7386 P10 0.2660 0.4240 0.7386 P11 0.1147 0.2162 0.4477 Tabla 9. Número de Valores Máximos para Cada Categoría Clase Máximo coeficiente {σi k} Porcentaje A1 4 36.36% A2 4 36.36% A3 3 27.28% Total 11 100% Tabla 10. Peso de Agrupamiento para Cada Parámetro N° Coeficiente máximo σi k Categoría P1 0.9218 A1 P2 0.9218 A1 P3 0.4054 A2 P4 0.4952 A2 P5 0.4262 A2 P6 0.9218 A1 P7 0.3928 A2 P8 1.0000 A1 P9 0.7386 A3 P10 0.7386 A3 P11 0.4477 A3
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