Nova abordagem probabil­ística de classificação de recursos minerais: aplicação à  Mina de Sequeirinho

• Autor(a) principal: Diaz Lopez, Santiago
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-13022020-120021/
• topic: Average filter; Classificação de Recursos Minerais; Filtro de Média; Filtro Gaussiano; Gaussian Filter; Geoestatística; Geostatistics; Incerteza; Mineral Resource Classification; Multiple Points Simulation; Point Conditional Probability; Probabilidade Condicional Pontual; Sequencial Gaussian Simulation; Simulação de Múltiplos Pontos; Simulação Sequencial Gaussiana; Uncertainty

A declaração de recursos e reservas minerais assim como sua classificação, surgiu no início de 1970 como resposta às inúmeras fraudes que causaram perdas irreparáveis tanto a pessoas quanto à grandes mineradoras. As Normas Internacionais de Declaração de Recursos Minerais (CRIRSCO e JORC) e a Comissão Brasileira de Recursos e Reservas Minerais (CBRR) desempenham um papel essencial nos projetos e empreendimentos de mineração, pois viabilizam os direitos e deveres dos investidores, assim como, a transparência na declaração dos recursos minerais. Essas normas são regidas pelos princípios da transparência, materialidade e competência que ajudam na elaboração da declaração pública dos recursos minerais através de uma avaliação justa e auditável. Além disso, estabelecem uma subdivisão dos recursos minerais segundo a ordem crescente de confiança e conhecimento geológico como: Inferido, Indicado e Medido o que permite ao profissional avaliar o tipo de mineralização segundo as diretrizes estabelecidas. Aliás, na literatura cientifica é possível encontrar várias ferramentas geoestatísticas tanto qualitativas quanto quantitativas como por exemplo, a krigagem e a simulação que são usadas para estimar e classificar recursos minerais com maior precisão. Afinal, neste trabalho a Simulação Sequencial Gaussiana (SGS) e a Simulação de Múltiplos Pontos FILTERSIM são usadas e comparadas como métodos de estimativa dos recursos encontrados na mina de Sequeirinho, localizada em Canaã dos Carajás no sudeste do Pará. Os dados analisados correspondem às 289 perfurações realizadas em seis campanhas entre 1997 a 2003 na Mina de Cobre do Sossego. Como critério de classificação para os métodos SGS e FILTERSIM foi utilizado a função de transferência local, denominada neste trabalho de probabilidade condicional pontual que foi aplicada às unidades/blocos de um modelo tridimensional de modo que as probabilidades encontradas resultaram da aplicação do teorema do Limite Central e da distribuição Normal. Deste modo, recursos minerais puderam ser enquadrados nas seguintes subdivisões: Medido, se a probabilidade condicional pontual estiver no intervalo de (85%, 100%]; Indicado, se estiver entre (30%, 85%]; e, Inferido, caso se encontre no intervalo [0%, 30%]. É importante citar que frequentemente a classificação de recursos minerais resultam em artefatos. Esse problema é conhecido pela indústria mineral como \"spotted dog\" que pode induzir o profissional a erros grosseiros na classificação dos recursos, já que encobrem aspectos relevantes como continuidade geológica e mineralização. Para evitar tais impasses dois filtros lineares foram utilizados: Média e Gaussiano. Por fim, a seleção do modelo/janela de homogeneização de valores do filtro Gaussiano foi realizada a partir da seleção de um valor \"ótimo\" de sigma ou desvio padrão em um intervalo de dispersão adequado. Logo, a função usada para obter um valor \"ótimo\" é a de máxima verossimilhança log-normal. Afinal o método de probabilidade pontual foi capaz de apresentar resultados satisfatórios. Aliás, o método proposto considera as características locais da distribuição de valores e as incertezas locais associadas, o qual mostra que esse critério é um método estatístico promissor para classificação de recursos minerais.