Introdução de variável espectro-colorimetrica no modelamento e planejamento de jazidas de caulim e comparação da seletividade produzida por modelos de diferentes dimensões

• Autor(a) principal: Peroni, Rodrigo de Lemos
• Data de Publicação: 1998
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/119252
• topic: Tratamento de minérios; Geoestatística

Este trabalho foi desenvolvido em um depósito de caulim, localizado no estado do Amapá, conhecido por Morro do Felipe II. A utilização de uma variável para a modelagem e o planejamento de mina, cujo parâmetro de qualidade, cor do minério (quantidade de energia refletida), apresenta problemas de aditividade. Questiona-se quanto ao emprego direto do parâmetro alvura para previsão da qualidade final de uma combinação de alíquotas de produtos distintos. A introdução de uma variável com comportamento adequado faz-se essencial, na medida em que as ferramentas geoestatísticas de modelagem pressupõem uma variável com comportamento regular para efeitos de combinação entre as amostras e os diferentes suportes manipulados. Por esta razão propõe-se uma transformação do parâmetro tradicional de qualidade (alvura - R) para um atributo chamado de Função de Kubelka-Munk (F(R)). Realizou-se uma modificação na interpretação do modelo geológico do depósito, pela associação de minérios espacialmente estruturados, agrupando as amostras segundo características texturais comuns. Esse artifício permitiu que se buscasse, em melhores condições, a continuidade espacial do modelo geológico modificado. Dois TIPOS principais de minério denominados de TIPO A e de TIPO B, e uma tipologia estéril denominada AREIA, foram identificados Para a avaliação das reservas e modelagem do Depósito do Morro do Felipe II foram estudadas duas dimensões de blocos para análise comparativa da seletividade produzida em cada um dos modelos. Na modelagem utilizou-se como atributo de qualidade a F(R) e superposições sucessivas de modelos para cada uma das tipologias discretizadas. Ao se obter os modelos definitivos, foi aplicada a relação de retorno para expressão dos resultados finais em termos de alvura. Os resultados foram analisados comparativamente e a média dos dados e as reservas recuperáveis foram os parâmetros que definiram a escolha de um dos modelos.