Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Luis Eduardo de
Data de Publicação: 2009
Outros Autores: Costa, Joao Felipe Coimbra Leite, Koppe, Jair Carlos
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/21048
Resumo: A dificuldade na quantificação do grau de incerteza associado com a estimativa de recursos minerais tem levado ao desenvolvimento de uma gama de metodologias, termos e definições. Isso gerou uma situação em que praticamente cada companhia de mineração possui sua metodologia particular de classificação. Intuitivamente, sabe-se que os métodos tradicionais utilizados na avaliação de recursos não levam em consideração a continuidade espacial dos teores e, mesmo que algumas metodologias baseadas em métodos geoestatísticos são incapazes de fornecer uma medida do erro associado às estimativas. Nesse sentido, esse artigo se propõe a desenvolver uma metodologia que permita uma análise quantitativa e qualitativa dos recursos minerais estimados por meio da incorporação da incerteza e da adequada definição do risco ou erro associado às estimativas. Um estudo de caso com um banco de dados de minério de ferro típico foi efetuado, permitindo uma comparação, tanto entre os diferentes sistemas de classificação, como entre os parâmetros-chave de cada sistema, sendo que os resultados obtidos permitiram ressaltar as limitações específicas de cada metodologia, além de demonstra a natureza empírica dos métodos tradicionais, devido ao seu caráter predominantemente subjetivo.
id UFRGS-2_6b6623b5cc476fa1edd2948e7df87cf8
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/21048
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Souza, Luis Eduardo deCosta, Joao Felipe Coimbra LeiteKoppe, Jair Carlos2010-04-20T04:15:39Z20090370-4467http://hdl.handle.net/10183/21048000731634A dificuldade na quantificação do grau de incerteza associado com a estimativa de recursos minerais tem levado ao desenvolvimento de uma gama de metodologias, termos e definições. Isso gerou uma situação em que praticamente cada companhia de mineração possui sua metodologia particular de classificação. Intuitivamente, sabe-se que os métodos tradicionais utilizados na avaliação de recursos não levam em consideração a continuidade espacial dos teores e, mesmo que algumas metodologias baseadas em métodos geoestatísticos são incapazes de fornecer uma medida do erro associado às estimativas. Nesse sentido, esse artigo se propõe a desenvolver uma metodologia que permita uma análise quantitativa e qualitativa dos recursos minerais estimados por meio da incorporação da incerteza e da adequada definição do risco ou erro associado às estimativas. Um estudo de caso com um banco de dados de minério de ferro típico foi efetuado, permitindo uma comparação, tanto entre os diferentes sistemas de classificação, como entre os parâmetros-chave de cada sistema, sendo que os resultados obtidos permitiram ressaltar as limitações específicas de cada metodologia, além de demonstra a natureza empírica dos métodos tradicionais, devido ao seu caráter predominantemente subjetivo.The difficulty in quantifying the degree of uncertainty associated with the estimation of mineral resources has led to the creation of a large suite of methodologies, terms, and definitions, with almost every mining company having its own set of standards. It is intuitively known that traditional methods used to evaluate resources do not take into account the spatial continuity of the grades, and even some approaches based on geostatistical methods are unable to provide a measure of the error associated with their estimates. This article aims at developing a methodology for either quantitative or qualitative analysis of mineral resource estimation through uncertainty incorporation and for the correct definition of the associated risk or error A comprehensive study about each technique was conducted allowing a comparison among the parameters affecting mineral inventory assessment. A case study was conducted with a typical iron ore deposit data set, and the results showed the specific limitations of each classification system and their influence in selecting key parameters. The developed software was used, and the results always demonstrated the empirical nature of the traditional methods based on subjective choices.application/pdfporRem: revista Escola de Minas. Ouro Preto, MG. Vol. 62, n. 4 (out./dez. 2009), p. 525-532GeoestatísticaRecursos minerais : ClassificaçãoUncertainty estimationMineral resources classificationAlternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionaisAlternatives for resource classification - traditional geostatistical methods info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000731634.pdf.txt000731634.pdf.txtExtracted Texttext/plain31640http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21048/2/000731634.pdf.txt4aad6ea5baefa6bf72cf29dfc29a50d8MD52ORIGINAL000731634.pdf000731634.pdfTexto completoapplication/pdf805879http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21048/1/000731634.pdf28e8361a30cb41f64ac4528712b845deMD51THUMBNAIL000731634.pdf.jpg000731634.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1891http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21048/3/000731634.pdf.jpg99255ec0b28109961a3ce2f0cd0b28baMD5310183/210482022-05-14 05:03:58.763673oai:www.lume.ufrgs.br:10183/21048Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2022-05-14T08:03:58Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Alternatives for resource classification - traditional geostatistical methods
title Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais
spellingShingle Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais
Souza, Luis Eduardo de
Geoestatística
Recursos minerais : Classificação
Uncertainty estimation
Mineral resources classification
title_short Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais
title_full Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais
title_fullStr Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais
title_full_unstemmed Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais
title_sort Alternativas para classificação de recursos minerais : métodos geoestatísticos tradicionais
author Souza, Luis Eduardo de
author_facet Souza, Luis Eduardo de
Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
Koppe, Jair Carlos
author_role author
author2 Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
Koppe, Jair Carlos
author2_role author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Souza, Luis Eduardo de
Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
Koppe, Jair Carlos
dc.subject.por.fl_str_mv Geoestatística
Recursos minerais : Classificação
topic Geoestatística
Recursos minerais : Classificação
Uncertainty estimation
Mineral resources classification
dc.subject.eng.fl_str_mv Uncertainty estimation
Mineral resources classification
description A dificuldade na quantificação do grau de incerteza associado com a estimativa de recursos minerais tem levado ao desenvolvimento de uma gama de metodologias, termos e definições. Isso gerou uma situação em que praticamente cada companhia de mineração possui sua metodologia particular de classificação. Intuitivamente, sabe-se que os métodos tradicionais utilizados na avaliação de recursos não levam em consideração a continuidade espacial dos teores e, mesmo que algumas metodologias baseadas em métodos geoestatísticos são incapazes de fornecer uma medida do erro associado às estimativas. Nesse sentido, esse artigo se propõe a desenvolver uma metodologia que permita uma análise quantitativa e qualitativa dos recursos minerais estimados por meio da incorporação da incerteza e da adequada definição do risco ou erro associado às estimativas. Um estudo de caso com um banco de dados de minério de ferro típico foi efetuado, permitindo uma comparação, tanto entre os diferentes sistemas de classificação, como entre os parâmetros-chave de cada sistema, sendo que os resultados obtidos permitiram ressaltar as limitações específicas de cada metodologia, além de demonstra a natureza empírica dos métodos tradicionais, devido ao seu caráter predominantemente subjetivo.
publishDate 2009
dc.date.issued.fl_str_mv 2009
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2010-04-20T04:15:39Z
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/other
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/21048
dc.identifier.issn.pt_BR.fl_str_mv 0370-4467
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000731634
identifier_str_mv 0370-4467
000731634
url http://hdl.handle.net/10183/21048
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.ispartof.pt_BR.fl_str_mv Rem: revista Escola de Minas. Ouro Preto, MG. Vol. 62, n. 4 (out./dez. 2009), p. 525-532
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21048/2/000731634.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21048/1/000731634.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21048/3/000731634.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 4aad6ea5baefa6bf72cf29dfc29a50d8
28e8361a30cb41f64ac4528712b845de
99255ec0b28109961a3ce2f0cd0b28ba
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1815447406102183936