Categorização de recursos a partir de modelos estimados e simulados. estudo de caso em uma mina no Quadrilátero Ferrífero.

Abstract

A estimativa e a classificação de recursos minerais constituem etapas fundamentais para a avaliação da viabilidade técnica e econômica de empreendimentos mineiros, influenciando diretamente o planejamento de lavra, a definição da cava final, a relação estéril-minério (REM) e a estimativa do retorno econômico do projeto. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivo s construção de um modelo geológico de blocos para um depósito de minério de ferro situado no quadrilátero ferrífero utilizando a krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana para categorização dos recursos geológicos. As estimativas foram realizadas por meio de krigagem ordinária (OK), utilizando os variogramas disponibilizados pela empresa estudada. Estimaram-se via krigagem as variáveis ferro global e densidade. Além disso, aplicou-se a Simulação Sequencial Gaussiana (SSG), para a realização de trinta cenários. Tanto as estimativas quanto as simulações foram validadas. A validação das estimativas ocorreu mediante a comparação das médias dos dados amostrais com as dos dados estimados, cujos resultados mostraram-se satisfatórios. Já na validação das simulações, compararam-se os histogramas dos dados iniciais com os dos dados obtidos após a anamorfose inversa, analisando quatro realizações, observando-se que não ocorreram variações expressivas. Adicionalmente, avaliou-se no domínio gaussiano se as realizações reproduziam o variograma ajustado. Após as validações, realizou-se a classificação dos recursos conforme as metodologias de Krige (1968) e Andrade (2018), baseadas, respectivamente, na eficiência da krigagem e na incerteza. A comparação entre as abordagens indicou que a classificação via eficiência da krigagem responde adequadamente à densidade amostral. Por outro lado, a classificação baseada na incerteza tende a classificar blocos como medidos em locais sem dados de furos de sonda, evidenciando que seu uso requer a avaliação de diferentes intervalos de incerteza para cada classe. Posteriormente, analisaram-se as cinco realizações mais otimistas e as cinco mais pessimistas para comparação com o modelo estimado. A simulação apresentou valores de metal contido superiores aos obtidos pela krigagem ordinária, sinalizando uma possível subestimativa dos teores na porção superficial do depósito. Conclui-se que a integração entre a krigagem ordinária e a simulação sequencial gaussiana constitui uma ferramenta relevante para a avaliação de incertezas em modelos de recursos minerais, embora ainda seja necessário aprofundar a avaliação sobre a eficácia da metodologia de classificação baseada na incerteza.