Estudo de malha ótima e correlação do Máximo Erro da Estimativa (MEE) entre volumes de produção de longo e curto prazo

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Amaral, Aline Maria de Rezende
• Orientador(a): Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Depósitos minerais; Simulação geoestatística; Coeficiente de variação; Estimativa
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/254323

Erros associados à estimativa de um atributo de interesse de um depósito, por exemplo o teor de um elemento, podem comprometer decisões de planejamento, sequenciamento e de beneficiamento mineral dentro de uma empresa. Vários fatores estão associados aos erros de estimativa, entre eles podemos destacar aspectos associados ao espaçamento amostral, ao tamanho dos volumes de produção e à variabilidade do atributo considerado na estimativa. Em geral, temos que, à medida que o espaçamento entre as amostras diminui e/ou o volume de produção aumenta, o erro da estimativa tende a diminuir e, à medida que o coeficiente de variação do atributo de interesse aumenta, o erro tende a aumentar. Para redução do espaçamento amostral, mais investimentos financeiros precisam ser feitos em sondagem, portanto, deve-se analisar sempre o ótimo espaçamento que vai proporcionar um erro de estimativa aceitável e que esteja dentro do orçamento da empresa destinado à perfuração. A previsão da incerteza relacionada à estimativa pode ser feita por alguns métodos geoestatísticos, por exemplo, por simulação estocástica, porém esse é um processo que exige conhecimento da técnica e demanda tempo. Trabalhos anteriores propuseram um método simplificado e de fácil consulta para o acesso ao Máximo Erro da Estimativa (MEE) associado a diferentes tipos de variáveis de teor, em função do espaçamento amostral, dentro de volumes de produção pequenos, de curto prazo e faixas de coeficiente de variação específicas. Essa dissertação estudará as correlações dos resultados de MEE já obtidos na literatura para volumes de curto prazo com resultados de MEE obtido para volumes de longo prazo, analisados neste trabalho, visando permitir um rápido acesso ao MEE para volumes maiores também. Este trabalho trará importantes considerações sobre o MEE obtido por simulação geoestatística para diferentes padrões de amostragem e volumes de produção do depósito de Chapada, do tipo Cu-Au, localizado no interior do estado de Goiás. Atualmente, a utilização do MEE também para a classificação de recursos, dentro de volumes de produção definidos, vem crescendo na indústria, seguindo a proposta de estudos anteriores. Dessa forma, nesta dissertação, correlações serão mostradas entre volumes menores, de curto prazo, e volumes de produção maiores e serão feitas considerações sobre essas análises sob a ótica da classificação de recursos.