A aplicabilidade de training images a depósitos minerais. - Avila, Arlo Nóbrega de (2018)
A simulação geoestatística por múltiplos pontos é um campo de pesquisa bastante ativo e tem sido aplicada com sucesso na indústria petrolífera. Entretanto, poucos estudos foram direcionados para o seu emprego em depósitos minerais. A simulação multipontual é um método promissor que supera as principais desvantagens dos métodos tradicionais. Por ser um método estocástico, ela gera diversas realizações equiprováveis que permitem a inferência de incertezas. E a integração de mapas de probabilidade local como dados secundários permite que a deficiência das simulações em precisão local seja superada. Além de tudo, diferentemente da krigagem e da simulação clássica, que são baseadas em estatísticas de segunda ordem (bipontuais), a simulação multipontual é capaz de representar estruturas geológicas complexas, ao extrair de training images padrões estatísticos de alta ordem. Nesta dissertação, os contatos litológicos dos envelopes de minério de três depósitos minerais reais e de um depósito sintético foram estimados por krigagem e simulados por um método de simulação tradicional e por um método de simulação multipontual. Constatou-se que a simulação multipontual pode ser facilmente aplicada a depósitos minerais e o desempenho dos três métodos foi comparado em situações de diferentes densidades amostrais. Apesar da melhor adequação teórica da simulação multipontual para a representação de geologias complexas, os resultados obtidos para um depósito complexo foram insatisfatórios. A solução para esse caso pode estar entre os diversos algoritmos de simulação multipontual que têm sido recentemente desenvolvidos. Por outro lado, a aplicação da simulação multipontual nos três depósitos de geologia mais simples foi muito exitosa. Os resultados mostraram contornos geologicamente plausíveis e muito mais definidos do que com os métodos tradicionais. Os modelos gerados foram tão precisos quanto os oriundos de métodos determinísticos e possibilitaram a avaliação de incertezas por meio de uma média de realizações, como qualquer método estocástico. Outra vantagem do método multipontual foi a incorporação de mapas de probabilidade local como dados secundários que permitiram definir a zona de incerteza desejada nos modelos. Todo o procedimento empregado foi descrito e justificado detalhadamente.