Otimização do Infill para redução das incertezas em um depósito sintético de cobre

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Ramos, Gustavo Zanco
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Drill hole infill; Geoestatística; Geoestatistics; Infill amostral; Minimização de incertezas; Optimization; Otimização; Uncertainty minimization
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-27032017-111546/

A aquisição de novas informações de sondagem é realizada por intermédio do infill de furos de sonda e esta é uma prática utilizada em diversas etapas da exploração mineral. Métodos de otimização são largamente utilizados em várias fases e processos na vida da mina, por exemplo na otimização de cavas, na otimização do sequenciamento de lavra, entre outros. Contudo a utilização de métodos de otimização aplicados à locação de furos de inifill não é usual. Neste trabalho propõem-se utilizar a otimização matemática para melhorar a distribuição espacial dos novos furos, bem como para definir a quantidade adequada de furos a serem realizados. Métodos de otimização meta-heurísticos foram testados com o objetivo de minimizar duas funções objetivo que tratam das incertezas associadas à simulação dos dados, que são a soma da variância e a soma dos coeficientes de variação dos blocos simulados. O método que apresentou melhores resultados na otimização da função objetivo no menor tempo e custo computacional foi o método simulated annealing com resfriamento rápido e memória. Com base neste método de otimização comparou-se as funções objetivo propostas. Para efetuar a comparação amostraram-se os 11 furos definidos pela otimização para ambas as funções objetivo. O infill amostral foi realizado no corpo sintético e as comparações realizadas foram: a estatística descritiva - dos dados de infill comparados à população - e o gráfico Q-Q entre o e-type das simulações realizadas na base com infill e a população. A estatística descritiva do infill permitiu interpretar que a amostragem atualizada (soma das amostragens inicial e a nova) apresentou-se mais representativa do que a amostragem incial. Baseado no resultado dos gráficos Q-Q, a simulação calculada com o infill otimizando a minimização da soma dos coeficientes de variação apresentou maior aderência à população.