Boas Práticas em Estimativa de Recursos Minerais · desigualdade? •E se forem coincidentes,...
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As fontes de incerteza na estimativa de recursos minerais
(o que afeta a estimativa da massa e dos teores?)
João Felipe Costa, DEMIN, UFRGS
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Reflexões iniciais
• Devemos esperar que nossas estimativas sejamcoincidentes com o realizado?
• Os teores e massas previstos serão iguais aosminerados?
• Se não forem, o que pode estar causando essadesigualdade?
• E se forem coincidentes, significa que estamosfazendo tudo corretamente?
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Reflexões iniciais
• Queremos fazer estimativas corretas, MAS qual o teor correto?
• O que ou qual é o teor REAL? Temos de fato acesso a esse valor?
• Holy Graal (calice sagrado da estimativa de recursosminerais!!)
• Talvez eu os decepcione: falarei sobre obviedades
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“Dê-me um banco de dados com X,Y,Z e qualquer atributo, e eu te dou um
modelo krigado”
“ O mundo é X,Y, Z e qualquer coisa que desejes modelar, passe para cá os
dados que eu krigo!”
“Eu quero os dados (em excell, access, etc), o resto que aconteceu antes não
me interessa”
“Deve existir na matemática um método para estimar corretamento teores de
minério” (preferencialmente, SEM ERRO!)
Frases de um tolinho por volta de 1983…
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Reconciliação de teores e massa
Geological uncertainty
Uncertainty in grades
Reconciliation 1
Block model for short-term planning
Block model for long-term planning
Reco
nciliatio
n 2
Mine Pit
Uncertainty in grades due to sampling
Reconciliation 3
Processing plant
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A avaliação de recursos envolve diversas etapas, sendo elas:
i. Amostragem, sondagem:
• logging;
• preparação de amostras;
• controle topográfico dos furos;
• análise química.
ii. Modelagem
• tradicionalmente, feito “a mão” em softwares (CADs geológicos);
• emprego incipiente de métodos geoestatísticos/geomatemáticos.
iii. Estimativa
• Seleção de método de krigagem;
• Boa modelagem das funções de continuidade espacial;
• Como lidar com valores extremos (outliers);
• etc.
iv. Classificação de recursos
• vários métodos (muitos relativamente empíricos).
Avaliação de recursos
Triunvirato da estimativa
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A obtenção dos dados pode ser realizada através de diversas formas:
sondagem, mapeamento geológico, geofísica), sendo necessário certificar-se
de:
• definição do método de sondagem e dos procedimentos de QAQC;
• definição de códigos para litologias e para as sondagens (geólogo senior x
geol junior fazendo logging de sondagem;
• acuracidade topográfica na locação dos collars;
• acuracidade na topografia down the hole;
• efeito informação, aumento da densidade amostral
• método de preparação amostral e analítico distinto em uma ou outra etapa
(longo prazo dif do curto prazo)
Razões para diferenças nos teores, massa e metal
contido causadas por problemas na obtenção dos
dados
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1. A recuperação de testemunho ….
…e consequente influência no cálculo dos teores
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
Erro
Recuperação (%)
FeT
Menor valor
Maior valor
25 33 50 7566
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A recuperação de testemunho ….
…e consequente influência no cálculo dos teores
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A recuperação de testemunho…
Sua influência na definição de contatos (e consequente cálculo de volumes)
Evidências na diferença de posição nos contatos geológicos dos furos FDDI-0220 (à esquerda) e FDI-0270 (à direita) que podem causar diferenças na definição de volumes do modelo geológico.
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2. A questão da densidade…
e consequente influência no cálculo das tonelagens
Média por litotipo x krigagem em cada blocoMedição ao longo da composta x 20 cmPerfilagem geofísica
Trabalhar com valores médios, só iráacertar na média
Cada bloco, em cada zona estará errado!
Submestimativa anos iniciais, super em anos proximos ao final.
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3. Método de preparação de amostras...
Diferentes protocolos de preparação em cada etapa do processo (cadeia produtiva)
Desconhecimento dos fundamentos de TOS
...se o input tem problemas >> consequências nos cálculos dos teores (amostras e blocos interpolados – simulados)
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4. Métodos usados para análise química...
Diferentes métodos de análise química usados ao longo de diferentes periodos (desde que iniciou a pesquisa mineral do depósito( XRF – Atomic Absortion – etc)
Regressão e ajustes para adequar passado ao presente
...com consequências nos cálculos dos teores (amostras e blocos interpolados – simulados)
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5. definição de códigos para litologias nas sondagens (geólogo senior x geol
junior fazendo logging de sondagem;
6. mudança do logger e de critérios para definição dos contatos ao longo das
várias etapas da pesquisa
…. e consequente diferença no cálculo dos volumes (e massas)
Cont. razões para diferenças nos teores, massa e
metal contido causadas por problemas na obtenção
dos dados
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• acuracidade topográfica na locação dos collars;
• acuracidade na topografia down the hole;
7. O controle topográfico da informação
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8. efeito informação, aumento da densidade amostral
Cont. Razões para diferenças nos teores, massa e
metal contido causadas na obtenção dos dados
Mais amostras = mais resolução = diferentes resultados localmente. Poucas mudanças globalmente
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i. Logging (geológico, geotécnico):
• organizar clara e sistematicamente os logs, em papel e arquivos digitais;
• definição inequívoca dos códigos de geologia, geotecnia e intemperismo;
• definição do nível d´agua;
• anotar recuperação de testemunhos ;
• anotar intervalos amostrados ;
• armazenamento adequado e seguro dos testemunhos .
Óbvio? Então pratique o óbvio!!
Recomendações para reduzir erros:
Obtenção dos dados
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i. Geofísico (superfície e down hole)
• métodos usados;
• calibração e filtros empregados;
• apresentar logs geofísicos (evidência física equivalente a testemunho!).
ii. Dados (não-geofísicos):
• densidade in situ medida para todos os intervalos;
• comparar dados geoquímicos (ou físicos) com geofísicos;
• medir e usar correlações quando possível.
Recomendações para reduzir erros:
Obtenção dos dados
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Definição do protocolo de preparação e métodos analíticos adequados
para o minério em questão
• procedimentos de laboratório higiênicos e organizados;
• quality assurance and quality control: verificar a certificação de laboratório (normas
ISO ou ASTM), uso de materiais de referência certificados padrão, normas internas,
duplicar amostragem e inter-laboratorial round-robin para monitorar a precisão e
exatidão da amostragem;
• definir nível de precisão e acuracidade aceitáveis. dado ruím não leva a informação e
sim a desinformação!
Banco de dados x Bando de dados
Recomendações para reduzir erros:
Obtenção dos dados
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Recomendações para reduzir erros:
Banco de dados
i. utilizar o banco de dados de forma apropriada, assegurando:
• a qualidade dos dados com garantia no local;
• estrutura de banco de dados, aplicativos e procedimentos utilizados devidamente
documentados;
• dados adequadamente protegidos por backups do sistema;
• validação do banco de dados.
ii. verificar a integridade dos registros geológicos e amostragem (por exemplo, nenhuma
amostra sem detalhes de collar, sem lacunas ou sobreposições entre as amostras, etc.);
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Recomendações para reduzir erros:
Banco de dados
ii. rever os valores abaixo do limite de detecção e aplicar os valores padrão para sua
identificação no banco de dados (diferentemente de dados com ausência de amostra);
iii. verificação visual dos dados (por exemplo, locação dos furos de sondagem). Comparar
dados geológicos digitais e de ensaio com os registros em papel (check randômico – 2%
do BD por exemplo);
iv. revisão de dados estatísticos, incluindo a análise univariada e multivariada.
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Nota final:
Em geral, os procedimentos de QA/QC estão nas etapas de laboratório. No lab somos rigorosos e geralmente fazemos um trabalho bom.
Mas…. as etapas de campo?
E…
Logging?
Contatos?
Certificar recuperação (core recovery)?
Localização down the hole?
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i. Critérios para interpretação, definição de domínios litológicos e unidades (DGs) usados para modelar os
recursos minerais.
(Não há modelo que seja bom para tudo: geológico, geomecânico, de teores, hidrogeológico,
geometalúrgico)
ii. Bom entendimento do que controla a extensão da mineralização
iii. Domínios do modelo:
• litologia?
• teor?
Cont. Razões para diferenças nos teores, massa e
metal contido causadas na obtenção dos dados
9. Interpretação geológica
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iv. Existe alternativas para interpretação geológica usada? Se sim, quais as implicações ou variações que o
modelo poderia ter se fosse feito uma nova hipótese construtiva.
(a beleza do computador – fazer tudo de novo e visitar novas alternativas!)
v. Fazer uma análise crítica sobre a malha de sondagem empregada. É suficientemente densa para definir as
geometrias dos corpos (estruturas) que estou a interpretar?
Interpretação geológica
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Otimismo x pessimismo (raro)
O depósito é como um filho para um modelador (ele tende sempre a o fazer
parecer melhor do que ele de fato é).
Interpretação geológica
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Interpretação geológica
Erros comuns
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Interpretação geológica
Erros comuns
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Interpretação geológica
Necessidade de introduzir modelos probabilisticos para avaliar incerteza em
modelos geológicos
Por exemplo: IK, SISIM; GTSIM, PGSIM; MPS, DistSIM
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Probability Maps of occurrence for each lithotype.
HEMATITIC ORE ITABIRITIC ORE WASTE
Trabalhos recentes
33
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Vertical Sections of the probability maps.
HEMATITIC ORE
ITABIRITIC ORE
WASTE
34
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Todo o visto até o momento antecede a estimativa:
Pré-Geoestatística
** Agora, vamos estimar, tendo em mente as fontes de erro apresentadas
(9)
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i. Realizar análise estatística do banco de dados, de acordo com a
interpretação dos domínios definidas na construção do modelo;
ii. Checar se os domínios geoestatísticos/geológicos definidos corroboram a
estatística dos teores (e vice-versa);
iii. Mapear valores extremos (espúrios e altos teores);
iv. Revisar critérios para composição de amostras. Checar suporte no dataset
(por comprimento, densidade, volume- diâmetro, tipo de sonda, etc.).
Recomendações para reduzir erros:
Estatística
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i. Os estudos geoestatísticos devem examinar os teores da variável principal
e todas as demais que afetam o processo ou o produto;
ii. Cada variável deve ter sua continuidade espacial devidamente medida e
modelada;
iii. Existem várias funções de continuidade espacial disponíveis (além do
variograma);
Recomendações para reduzir erros:
Boas práticas na definição da continuidade espacial
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i. A continuidade espacial é uma propriedade do fenômeno e não dos dados;
ii. Todos os parâmetros físico e químicos de um depósito mineral possuem
continuidade espacial.
AXIOMA:
Continuidade especial existe: com dados ou sem dados para calculá-la e
modelá-la!
Boas práticas na definição da continuidade espacial
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i. definir as dimensões do bloco de maneira apropriada, de acordo com o
espaçamento amostral e variabilidade do parâmetro a ser interpolado;
ii. verificar se as interpretações dos domínios geram volumes compatíveis
com o estilo da mineralização e com a base de dados;
iii. identificar as amostras a serem usadas nas estimativas de cada domínio;
iv. verificar os contatos do modelo (fisicos e/ou quimicos) com “análise de
contatos”.
Recomendações para reduzir erros:
Modelo de blocos
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Estimativa
• verificar se o método de estimativa de recursos é adequado para avaliar o
estilo de mineralização;
• os parâmetros utilizados são adequados para as amostras utilizadas, o(s)
domínio(s), análise de continuidade espacial ?
• avaliar a sensibilidade dos parâmetros de interpolação (variando os
parâmetros de busca, o número de amostras, modelos de continuidade
espacial), se aplicável;
• tratar os valores extemos (outliers) de forma adequada durante a estimativa;
• foram executados estimativas alternativas (por exemplo, NN ou swath plots)
para fins de validação;
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Estimativa
• validar interativamente, na tela, os furos de sondagem e modelo de blocos,
para avaliar a localização espacial correta, a sobreposição de modelos de
blocos, e deslocamento adequado devido a uma falha.
• o volume estimado é aproximadamente semelhante ao volume do modelo
geológico?
• verificar se o teor médio estimado é aproximadamente semelhante ao teor
médio desagrupado das amostras;
• avaliar se não há uma suavização excessiva no modelo estimado;
• como a densidade foi abordada durante a estimativa?
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Existem várias coisas conspirando contra a gente, para fazer que as estimativas nos
levem ao erro !!
A boa prática está na combinação de asseio, capricho, organização e boa técnica
(domínio dos princípios).
Incluiu-se:
i. entendimento dos princípios geológicos que controlam a mineralização;
ii. entendimento e domínio da teoria da amostragem;
iii. boas práticas de topografia, incluindo geoposionamento down the hole;
iv. entendimento e coerência na descrição dos furos;
v. Etc. etc.
Estou cada vez mais longe do que eu acreditava em 1983 !!
Conclusões parciais
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Agora, somente sob a ótica geoestatistica:
v. compreeensão das técnicas de modelagem geológica e dominio dos softwares
específicos;
vi. correto entendimento dos métodos geoestatísticos e sua aplicação (constante
inovação).
Qualquer problema entre (i) e (v) compromete (vi). Então, não existe geoestatística sem
(i) a (v) coerente. E não adianta ser bom em (i) a (v) e comprometer em (vi)
Um avaliador de recursos minerais deve ter domínio de (i) a (vi) !!!!
Conclusões parciais
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Conclusões parciais
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t = r V
(Massa = densidade x volume)
Densidade está desbalanceada na equação
QA/QC da sondagem
Perfilagem geofísica combinada a geoestatística
Comentário final
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Existe uma longa lista de problemas e dúvidas em nossa atividade (mineraçãocomo um todo, avaliação de depósitos minerais em especial)
Isto é ruim ou bom?
É ótimo!
Temos bastante o que fazer, investigar e pesquisar.
O dia que as dúvidas encerrarem, estaremos pronto para aposentadoria!
Conclusões