Influência do espaçamento da malha de sondagem na incerteza da declaração do recurso mineral

Os testemunhos de sondagem são as principais informações para a modelagem geológica, e são caros e escassos. O espaçamento da malha de sondagem pode ser escolhido para reduzir as incertezas no modelo geológico e no inventário de recursos minerais. Essa dissertação investiga como a incerteza dos recu...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Silva, Carlos José Evangelista
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2020
País:Brasil
Institución:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/212168
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10183/212168
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Geoestatística
Simulação geoestatística
Incerteza
Malha amostral
Geostatistics
Sequential Gaussian simulation
Data spacing uncertainty
Descripción
Sumario:Os testemunhos de sondagem são as principais informações para a modelagem geológica, e são caros e escassos. O espaçamento da malha de sondagem pode ser escolhido para reduzir as incertezas no modelo geológico e no inventário de recursos minerais. Essa dissertação investiga como a incerteza dos recursos minerais é influenciada por distintos espaçamentos das malhas de sondagem através de um estudo de caso sobre a mineralização de bauxita no platô da Amazônia brasileira. A Simulação sequencial Gaussiana (SGS) foi realizada em uma malha muito adensada e assumimos que essa simulação representa a distribuição verdadeira da variável de interesse. Após, seis bancos de dados distintos com espaçamento de dados regulares foram obtidos a partir desta simulação: (i) 25x25; (ii) 100x100; (iii) 200x200; (iv) 400x 400; (v) 800x800 e (vi) 1200x1200 metros ao longo das direções X e Y, respectivamente. Então, 50 realizações usando Simulação sequencial Gaussiana (SGS) foram geradas usando cada um desses bancos de dados como dados condicionais. As realizações foram feitas em suporte pontual e redimensionadas para o volume de bloco usado na lavra. Em seguida, as curvas Teor-Tonelagem das realizações obtidas com as diferentes bases de dados foram calculadas e comparadas. As Curvas de Teor-Tonelagem resultantes foram usadas para quantificar a relação entre a amostragem da sondagem e a incerteza dos recursos minerais globais. Os resultados mostraram que a incerteza do recurso mineral diminui à medida que o espaçamento de dados diminui. Dependendo do nível de incerteza aceitável, espaçamentos de dados mais amplos podem ser selecionados. Assim, a equipe de projeto pode economizar no orçamento e no tempo das atividades de declaração de recursos. Este espaçamento adequado de sondagem pode ser definido usando um valor de incerteza aceitável. O estudo de caso ilustrado demonstra a complexidade e utilidade do fluxo de trabalho proposto.