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Texto Técnico | Geral Mineração | Português | 01/12/2009

Alternativas para classificação de recursos minerais - métodos geoestatísticos tradicionais

Alternatives for resource classification - traditional geostatistical methods

Autores: Jair Carlos Koppe, João Felipe C. L. Costa, Luis Eduardo de Souza

Palavras-chave: Estimativa de incerteza, classificação de recursos

Resumo: A dificuldade na quantificação do grau de incerteza associado com a estimativa de recursos minerais tem levado ao desenvolvimento de uma gama de metodologias, termos e definições. Isso gerou uma situação em que praticamente cada companhia de mineração possui sua metodologia particular de classificação. Intuitivamente, sabe-se que os métodos tradicionais utilizados na avaliação de recursos não levam em consideração a continuidade espacial dos teores e, mesmo que algumas metodologias baseadas em métodos geoestatísticos são incapazes de fornecer uma medida do erro associado às estimativas. Nesse sentido, esse artigo se propõe a desenvolver uma metodologia que permita uma análise quantitativa e qualitativa dos recursos minerais estimados por meio da incorporação da incerteza e da adequada definição do risco ou erro associado às estimativas. Um estudo de caso com um banco de dados de minério de ferro típico foi efetuado, permitindo uma comparação, tanto entre os diferentes sistemas de classificação, como entre os parâmetros-chave de cada sistema, sendo que os resultados obtidos permitiram ressaltar as limitações específicas de cada metodologia, além de demonstra a natureza empírica dos métodos tradicionais, devido ao seu caráter predominantemente subjetivo.

Abstract: The difficulty in quantifying the degree of uncertainty associated with the estimation of mineral resources has led to the creation of a large suite of methodologies, terms, and definitions, with almost every mining company having its own set of standards. It is intuitively known that traditional methods used to evaluate resources do not take into account the spatial continuity of the grades, and even some approaches based on geostatistical methods are unable to provide a measure of the error associated with their estimates. This article aims at developing a methodology for either quantitative or qualitative analysis of mineral resource estimation through uncertainty incorporation and for the correct definition of the associated risk or error. A comprehensive study about each technique was conducted allowing a comparison among the parameters affecting mineral inventory assessment. A case study was conducted with a typical iron ore deposit data set, and the results showed the specific limitations of each classification system and their influence in selecting key parameters. The developed software was used, and the results always demonstrated the empirical nature of the traditional methods based on subjective choices.

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REM - Revista Escola de Minas

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