Estimativa de incerteza na classificação de recursos minerais por simulação geoestatística
AUTOR(ES)
Souza, Luis Eduardo de
DATA DE PUBLICAÇÃO
2010
RESUMO
O sucesso de um novo empreendimento de mineração depende muito da recuperação de tonelagens e teores estimados, usando informações obtidas durante campanhas de exploração mineral. Essas estimativas deveriam ser capazes de alertar para possíveis altos riscos na classificação de recursos, possivelmente construídas usando intervalos de confiança associados com cada estimativa. As categorias de recursos minerais são definidas de acordo com o espaçamento entre amostras e com o grau de confiabilidade em cada classe de recurso, a ser medida, indicada e inferida. Vários sistemas de classificação estão disponíveis, mas, para esse estudo, o sistema JORC (Joint Organisation Reserves Committee) foi utilizado. Esse artigo propõe uma metodologia para verificar a incerteza associada com volumes e tonelagens relacionados no inventário de um depósito mineral. Para ilustrar a metodologia, um depósito de carvão no sul do Brasil foi utilizado. Nesse depósito, estavam disponíveis 340 furos de sondagem com dados de espessura e 236 com informações sobre densidade. Os resultados forneceram ferramentas para medida da incerteza baseadas em um procedimento com embasamento teórico.
ASSUNTO(S)
geostatistics simulação : geoestatística : mineração conditional simulation resources/reserves classification
ACESSO AO ARTIGO
http://hdl.handle.net/10183/20968Documentos Relacionados
- Estimativa de incerteza na classificação de recursos minerais por simulação geoestatística
- Alternativas para classificação de recursos minerais: métodos geoestatísticos tradicionais
- O problema da estimativa de recursos minerais no estudo de exequilidade de lavra
- Estimativa e incerteza de curvas cota-volume por meio de sensoriamento remoto
- CLASSIFICAÇÃO DE ÁGUAS MINERAIS BASEADA EM IMAGENS DIGITAIS OBTIDAS POR SMARTPHONES