Modelagem de Dados Geofísico-espaciais por Lógica Fuzzy Aplicada ao Distrito Ferrífero Nova Aurora, Norte de Minas Gerais

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Autor(a) principal: Voll, Eliane
Data de Publicação: 2021
Outros Autores: Silva, Adalene Moreira, Pedrosa-Soares, Antonio Carlos, Arimatéia, Ranufo, Vilela, Francisco Teixeira
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Anuário do Instituto de Geociências (Online)
Texto Completo: https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/36153
Resumo: Integração e modelagem de dados geofísicos, geológicos e de sensores remotos, em sistemas de informação geográfica (SIG), têm sido usadas com sucesso em mapeamento geológico e exploração mineral, em todo o mundo, particularmente em áreas com escassos afloramentos rochosos e extensas coberturas cenozoicas. Situado no norte de Minas Gerais, o Distrito Ferrífero Nova Aurora engloba metadiamictitos do Grupo Macaúbas ricos em ferro, relacionados a uma glaciação global do Criogeniano. O distrito, cujas reservastotais superam vinte bilhões de toneladas de minério de ferro (15-60 %Fe), situa-se numa área de extensas chapadas, largamente cobertas por espessos regolitos e sedimentos cenozoicos, escondendo os depósitos de ferro. Os metadiamictitos ricos em ferro contêm quantidades variáveis de hematita (predominante) e magnetita (concentrada em zonas de cisalhamento) na matriz foliada que também inclui quartzo, muscovita, feldspato, granada, clorita e carbonato, dentre outros minerais. Mapas regionais de favorabilidade, baseados em Lógica Fuzzy, apresentados em artigo anterior publicado pelos autores, indicaram grande número de alvos, alguns delesem prospecção avançada pela Companhia Sul Americana de Metais (SAM). O presente artigo focaliza um desses alvos trabalhados pela SAM, visando testar a aplicação daquela metodologia de integração e modelagem de dados geofísicos-espaciais sobre uma área reduzida. O modelo resultante foi validado: i) pelo mapa geológico de detalhe, elaborado durante o trabalho de prospecção; ii) pela distribuição de afloramentos de minério que coincide com as áreas de maior favorabilidade no modelo e; iii) pelas profundidadescalculadas, por deconvolução de Euler, para as fontes magnéticas que são compatíveis com as espessuras do corpo de minério nas seções geológicas controladas por furos de sonda. Os dados e método utilizados foram eficazes na redução da ambiguidade da informação e o modelo integrado restringe as áreas mais favoráveis à ocorrência do minério de ferro.
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Os metadiamictitos ricos em ferro contêm quantidades variáveis de hematita (predominante) e magnetita (concentrada em zonas de cisalhamento) na matriz foliada que também inclui quartzo, muscovita, feldspato, granada, clorita e carbonato, dentre outros minerais. Mapas regionais de favorabilidade, baseados em Lógica Fuzzy, apresentados em artigo anterior publicado pelos autores, indicaram grande número de alvos, alguns delesem prospecção avançada pela Companhia Sul Americana de Metais (SAM). O presente artigo focaliza um desses alvos trabalhados pela SAM, visando testar a aplicação daquela metodologia de integração e modelagem de dados geofísicos-espaciais sobre uma área reduzida. O modelo resultante foi validado: i) pelo mapa geológico de detalhe, elaborado durante o trabalho de prospecção; ii) pela distribuição de afloramentos de minério que coincide com as áreas de maior favorabilidade no modelo e; iii) pelas profundidadescalculadas, por deconvolução de Euler, para as fontes magnéticas que são compatíveis com as espessuras do corpo de minério nas seções geológicas controladas por furos de sonda. Os dados e método utilizados foram eficazes na redução da ambiguidade da informação e o modelo integrado restringe as áreas mais favoráveis à ocorrência do minério de ferro.Universidade Federal do Rio de JaneiroCNPqCODEMIG-CODEMGECAPESUFMG/IGC/CPMTC/MGD - Laboratório de Mapeamento Geológico, Geotectônica e GeodiversidadeSAM – Sul Americana de Metais S/AVoll, ElianeSilva, Adalene MoreiraPedrosa-Soares, Antonio CarlosArimatéia, RanufoVilela, Francisco Teixeira2021-11-24info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/3615310.11137/1982-3908_2021_44_36153Anuário do Instituto de Geociências; Vol 44 (2021)Anuário do Instituto de Geociências; Vol 44 (2021)1982-39080101-9759reponame:Anuário do Instituto de Geociências (Online)instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJporhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/36153/pdf/*ref*/Agência Nacional de Mineração 2019, Sistema de Informações Geográficas da Mineração – SIGMINE. viewed 12 April 2019, <http://www.anm.gov.br/assuntos/ao-minerador/sigmine>. 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