Geoestatistica não-linear aplicada à modelagem e estimativa de recursos recupeáveis em mineralização aurífera estruturalmente complexa

• Autor(a) principal: Afonseca, Bruno César de Deus
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/224369
• topic: Geoestatística; Modelagem geológica; Mineração aurífera; Krigagem; Geostatistics; Geological modeling; Kriging; Uniform conditioning

Previamente à avaliação técnica e financeira de depósitos minerais, as propriedades geológicas que influenciam na mineralização devem estar entendidas e espacialmente representadas. Tradicionalmente, a modelagem de corpos de minério é feita pela interpolação de contatos manualmente interpretados a partir de seções. Mais recentemente, softwares dedicados vêm disponibilizando rotinas semiautomáticas de modelagem implícita. Embora permitam modelagem mais ágil, modelos implícitos demandam módulos específicos de software e, assim como as técnicas convencionais, os resultados refletem decisões algumas vezes subjetivas do modelador. Esta dissertação propõe a modelagem por probabilidade de indicadores combinada à técnica de anisotropia dinâmica para definir os contornos geológicos de um depósito de ouro cuja mineralização é controlada por fatores estruturais. A partir dos domínios geológicos definidos, a dissertação avalia a aplicabilidade do condicionamento uniforme e condicionamento uniforme localizado na previsão de recursos recuperáveis a partir de uma base de dados exploratória. O estudo compara resultados das técnicas não lineares aos resultados obtidos por krigagem ordinária. Os modelos de recurso obtidos foram reconciliados a cenários de referência simulados a partir do conjunto de dados mais completo disponível no depósito. Em seguida, o nível de sensibilidade dos métodos à configuração amostral foi testado através de estimativas feitas com variados espaçamentos da malha e os resultados reconciliados aos modelos de referência. O modelo probabilístico dos indicadores mostrou ser capaz de reproduzir com qualidade os contornos da mineralização, sobretudo nas regiões com maior disponibilidade de dados. A anisotropia dinâmica permitiu capturar com qualidade os contornos estruturais de macroescala, produzindo pseudo-probabilidades estimadas consistentes com a expectativa geológica. Resultados mostraram que as estimativas obtidas pelas técnicas não lineares reproduziram de forma mais acurada a distribuição de probabilidade e recursos recuperáveis dos modelos de referência. Entretanto, previsões feitas por condicionamento uniforme apresentaram menor eficiência na reprodução local dos teores se comparadas à krigagem ordinária.