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Classificação de Recursos e Reservas Rodrigo de Lemos Peroni, Eng. Minas, Dr. Eng. Luis Eduardo de Souza Eng. de Minas, Dr. Eng.

06_Metodos de Estimativa e Classificacao

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RESOURCE MINING

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Page 1: 06_Metodos de Estimativa e Classificacao

Classificação de Recursos e

ReservasRodrigo de Lemos Peroni, Eng. Minas, Dr. Eng.

Luis Eduardo de Souza

Eng. de Minas, Dr. Eng.

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Métodos de estimativa e classificação

de recursos

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Introdução

De maneira geral, há um certo grau de confusão, mesmoentre profissionais da área da mineração, com os termos“estimativa” e “classificação” de recursos e reservas.

O processo de estimativa envolve uma avaliação feita combase em dados amostrais, bi ou tri-dimensionais.

Estas estimativas são aplicadas a um volume de rochamineralizada que apresenta muitas ordens de magnitude noseu volume a mais do que o volume total amostrado.Assim, geralmente o volume é discretizado em um conjuntode blocos, onde o valor médio de cada um desses blocosdeve ser estimado de alguma maneira a partir dos dadospróximos.

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Como as estimativas são efetuadas a partir de informaçõesamostrais obtidas durante campanhas de exploraçãomineral, estas estimativas estarão sujeitas a uma variaçãoem torno de um valor verdadeiro.

E, assim, fica claro que o próprio sucesso doempreendimento de mineração fica diretamenteinfluenciado pela qualidade das estimativas.

O que os sistemas ou metodologias de classificação derecursos tentam fazer é alertar para possíveis riscos emrelação a blocos previamente estimados. Assim, os recursossão categorizados em função de um nível de confiança(subjetivo ou estatístico), de maneira a refletir o riscoassociado a essas estimativas.

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Outra questão geralmente levantada é se, de fato, épossível “estimar reservas”...

Para muitos autores, principalmente em relação ao que osatuais códigos de classificação estabelecem, o queestimamos são recursos minerais. As reservas sãocategorizadas, a partir da aplicação dos fatoresmodificadores (tecnológicos, sociais, ambientais, técnicos,etc), a partir dos recursos estimados.

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De maneira geral, os métodos de estimativa de recursospodem ser divididos em dois grandes grupos:

● os ditos tradicionais ou clássicos e

● os métodos geoestatísticos.

Independentemente do tipo de método, todos eles foramdesenvolvidos com o objetivo de tentar responder àsseguintes questões fundamentais:

● qual é a quantidade existente do bem mineral?

● qual o seu teor médio global e local?

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A grande vantagem dos métodos clássicos de estimativaestá na sua simplicidade e, por isso, podem ser utilizadosno campo para se ter uma primeira ideia da potencialidadedo depósito mineral.

Os principais métodos tradicionais de estimativa são:

(a) isópacas;

(b) polígonos;

(c) triângulos;

(d) seções longitudinais e transversais;

(e) grid´s irregulares e regulares.

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O que os métodos clássicos de estimativa nuncaconseguiram definir exatamente é:

● qual é o grau de certeza associado com essas

estimativas?

Em função desta e outras limitações é que passaram a serutilizados, cada vez mais, métodos geoestatísticos deestimativa, ou seja:

● krigagem (ordinária, simples, universal, com

modelo de tendência, etc);

● simulação geoestatística.

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Em relação à classificação de recursos, também se admite aexistência de dois grandes grupos de métodos:

● os tradicionais: continuidade geológica, densidade

amostral, interpolação versus extrapolação, teor de corte,tecnológicos, qualidade dos dados, geométricos, área deinfluência, geométricos;

● os geoestatísticos: alcance do variograma,

variância de krigagem, índice de confiabilidade de recursos,simulação condicional (variância condicional), ângulo deregressão.

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● Metodologia de cubagem e

classificação de recursos pelaárea de influência

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● Densidade amostral na vizinhança de cada bloco a ser

estimado

Page 13: 06_Metodos de Estimativa e Classificacao

● Alcance do variograma

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● Variância de krigagem

Curva de freqüências para variância de krigagem sugeridapor Annels, 1991.

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● Variância de krigagem

Classificação de recursos/reservas baseada na quantificaçãodo erro a partir do desvio padrão de krigagem

Page 16: 06_Metodos de Estimativa e Classificacao

● Variância de krigagem

Estimativa de dois blocos distintos, mas com a mesma configuração espacial de dados na vizinhança e o mesmo variograma.A variância é igual em ambos os casos apesar dos dados em A e B serem significativamente diferentes.

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● Metodologia de classificação

pela variância condicional

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● Índice de Risco

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A

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Corpo A

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A

B

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Unit

1

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Variograma unitário

1

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Unit

1

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Variograma unitário

Corpo B

Corpo A

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Continuidade geológica (1-IK)

Vari

ân

cia

de k

rig

ag

em

S

2IK

II

I

Medido

Indicado

InferidoIV

III

Continuidade geológica (1-IK)

Vari

ân

cia

de k

rig

ag

em

S

2IK

Continuidade geológica (1-IK)

Vari

ân

cia

de k

rig

ag

em

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II

I

Medido

Indicado

InferidoIV

III500m

Section 825

I III

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Measured

Indicated

inferred

Geological continuity (1-IK)

Kri

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g v

ari

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ce

S

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II

I

IV

III

A B

RI

500m

Section 825

I III

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IV

Measured

Indicated

inferred

Geological continuity (1-IK)

Kri

gin

g v

ari

an

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S

2IK

II

I

IV

III

A B

500m500m

Section 825

I III

II

IV

Measured

Indicated

inferred

Geological continuity (1-IK)

Kri

gin

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ari

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S

2IK

II

I

IV

III

A B

RI

Medido

Indicado

Inferido A

Seção 825

B

Continuidade geológica (1-IK)

Vari

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de k

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II

I

Medido

Indicado

InferidoIV

III

Continuidade geológica (1-IK)

Vari

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de k

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S

2IK

Continuidade geológica (1-IK)

Vari

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de k

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I

Medido

Indicado

InferidoIV

III500m

Section 825

I III

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Measured

Indicated

inferred

Geological continuity (1-IK)

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I

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A B

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Section 825

I III

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Indicated

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Geological continuity (1-IK)

Kri

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II

I

IV

III

A B

500m500m

Section 825

I III

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IV

Measured

Indicated

inferred

Geological continuity (1-IK)

Kri

gin

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I

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III

A B

RI

Medido

Indicado

Inferido A

Seção 825

B

● Índice de Risco

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● Ângulo de regressão linear

Regressão de valores verdadeiros versus estimados, (a) condicionalmente não-tendenciosos e (b) condicionalmente tendenciosos.

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● Ângulo de regressão linear