PROSPECÇÃO E EXPLORAÇÃO

Report
1

Existe diferença entre os termos exploração e
prospecção???

Quais são os objetivos?

Exploração regional?
2
3








Prospecção convencional
Logística
Escala de exploração
Imagens de satélite e fotografias aéreas
Mapeamento geológico de campo
Poços e trincheiras
Sondagens
Análises de laboratório
4

Introdução

Geofísica regional
◦
◦
◦
◦
Sensoriamento remoto
Gravimetria
Magnetometria
Radiometria
5

Métodos superficiais
◦
◦
◦
◦

Gravimetria
Magnetometria
Métodos elétricos
Sísmica
Métodos de sub-superfície e em furos de
sondagem
◦ Gravimetria
◦ Elétricos
◦ Perfilagem geofísica
6



Procedimentos
Impactos da geologia de mina nas operações
mineiras
Objetivos da geologia de mina
◦ Pré-produção
◦ Ciclo de vida da mina
 Estágio inicial
 Estágio maduro
 Estágio senil
7





Dados necessários
Equipamentos recomendados
Simbologia
Log de furos de sondagem
Log geofísico
◦
◦
◦
◦
◦

Potencial espontâneo
Gama natural
Densidade (gama-gama)
Velocidade sônica
Resistividade
Mapa geológico
8
9
10

Métodos de sondagens e equipamentos
◦
◦
◦
◦






Sondagem roto-percussiva
Sondagem rotativa
Sondagem com coroas diamantadas
Outros métodos
Parâmetros de sondagens
Amostras volumétricas
Controle de teores
Outros métodos de amostragem
Preparação de amostras
Métodos de análise
11




Modelagem Geológica
Metodologia para a modelagem
Propósitos do modelo geológico
Representação dos dados geológicos
12







Metodologia para estimativa de recursos
Dados geológicos e interpretação
Interpretação geológica
Composição de amostras
Estatística básica e distribuição de teores
Distribuição de teores
Modelos de variograma
13






Métodos geométricos
Métodos das médias móveis
Inverso do quadrado das distâncias
Krigagem
Diluição e perdas de lavra
Seleção do método de estimativa
14
Entre os métodos tradicionais, os mais empregados
são os geométricos com áreas de influência e de
isolinhas.
Os principais métodos geométricos são:
• blocos regulares e irregulares;
• poligonal;
• seções transversais e paralelas;
• vizinho mais próximo (nearest neighbor);
• triangulação.
Método da poligonal
Método das seções
O método das seções paralelas consiste em, a partir de furos de
sondagens, desenhar perfis e encontrar o teor médio ponderado da
variável de interesse na área correspondente.
Com base nessa área de influência, pode-se encontrar um volume
“aproximado” do corpo de minério.
Para encontrar o teor
médio
da
seção,
encontra-se o teor médio
ponderado do furo.
Feito isso, define-se a
área de influência desse
furo, assumindo como
seu
teor
o
valor
encontrado
anteriormente.
O teor da seção, será a
ponderação dos teores de
todas
partes
que o
compõe.
A imagem abaixo é uma vista em planta dos furos de sondagens
Seção 1, contendo três
furos de sondagens,
conforme
lado.
figura
ao
Furo
DH4271
DH4270
DH2832
1.26
2.31
11.6
0.98
0.49
0
2.87
0.42
1.05
0.61
0
1.75
0.74
0
2.03
1.13
0
1.54
0.44
0.68
1.12
0.84
0.52
1.05
1.46
1.52
2.94
1.01
1.45
4.97
1.04
1.43
0.49
0.73
0.93
1.08
0.28
0.98
1.67
1.33
1.05
1.32
0.99
0.72
0.54
1.19
0.42
1.28
0.98
0.92
cada furo, faz-se a leitura do
valor
de
cada
intervalo
de
amostra e encontra-se o teor
médio. Nesse caso não houve
necessidade
pois
todos
de
os
ponderação,
intervalos
possuiam o mesmo tamanho (2
m).
0.54
Média
Para encontrar o teor médio de
2.47
Após
isso,
foi
desenhado uma linha
envoltória
do
seria
que
uma
interpretação
geológica da seção.
Em seguida,
foram
definidos os limites
de influência de cada
furo no interior da
envoltória geológica.
Após criar as envoltórias,
deve ser feito um desenho
do que seria um modelo
simplificado
de
cava,
levando em consideração
apenas o ângulo de talude
global, conforme figura ao
lado.
A figura abaixo representa o que seria a cava final.
Com o perfil concluído, deve-se encontrar a relação
estéril/minério para cada seção.
Estéril
Minério
Ao final do procedimento, deve-se
projetar a área encontrada no perfil a
uma
determinada
encontrando
assim
o
distância,
volume
do
corpo de minério e o estéril da cava
final. O valor da projeção deve ser
equivalente a metade da distância
entre 2 seções.
Nearest neighbor
Triangulação
Os métodos de isolinhas
requerem a construção de
curvas de isovalores através
de uma interpolação
realizada de modo contínuo
entre pontos sucessivos.
Com tal procedimento, há a
possibilidade de serem
mostrados os contrastes
entre os pontos altos e
baixos do atributo, nos
locais onde existe densidade
de dados.
De posse do mapa, pode-se calcular o volume pelo somatório das
áreas entre duas isópacas multiplicadas pelas espessuras médias
destas isópacas.
Interpolação no
Surfer
• Surfer é um
programa de
geração de grid
(malhas) e mapas;
• Programa de
interpolação em
2D;
• Utiliza três tipos de
arquivos: *.dat,
*.grd e *.srf.


Pontos localizados nos
cruzamentos das linhas do grid
Definição baseado na
geometria dos dados



Algoritmo de interpolação atribuindo pesos para as
amostras (weighted average interpolation algorithms)
Pesos entre 0,0 e 1,0, sendo que o somatório dos pesos
deve ser 1,0
Quanto mais perto do nó do grid, maior seu peso
N
Gj 
w Z
ij
i 1
i


Métodos diferentes geram valores diferentes em um
nó do grid
Seleção do método através da opção Data no menu
Grid

Interpoladores exatos honram o valor da
amostra

Quando a posição coincide com o nó do grid

Peso (w) = 1.0

Kriging, nearest neighbor, triangulation
Wij=1


As curvas de isovalores são desenhadas de forma
suave
Reduz o efeito da variabilidade em pequenas
escalas entre dados vizinhos




Como o Surfer deve procurar os dados (amostras) para a
interpolação
Quatro tipos: all data, simple, quadrant, octant
Tipo quadrante e octante evitam clusters na interpolação
Search rules and ellipse especificam a quantidade e
distância ao redor do ponto a ser interpolado



Pontos não interpolados
podem significar dados
insuficientes
Podem indicar número
mínimo elevado ou raio de
busca pequeno
Raio de busca,
normalmente, deve ter a
mesma direção e tamanho
da elipse de anisotropia


Anisotropia indica a
direção de maior e menor
similitude entre os dados
de uma variável
Serão atribuídos pesos
maiores para os dados na
direção de maior
continuidade espacial
MÉTODO DO IQD – Inverso do quadrado da distância
Fundamenta-se na premissa de que os ponderadores para
estimativa de um teor de um ponto ou bloco obedecem a
uma lei de proporcionalidade, ou seja, o inverso do
quadrado da distância entre eles.
Nesse método é dado maior peso às amostras mais
próximas do local da estimativa.
Sendo:
t1 o teor a uma distância d1 de um bloco,
t2 o teor a uma distância d2 do mesmo bloco,
t3 o teor a uma distância d3 do mesmo bloco,
...
tn o teor a uma distância dn do mesmo bloco,
O teor do bloco (tb) vale:
t1 
tb 
1
2
d1
 t2 
1
2
d1

1
2
d2
1
2
d2
 t3 

1
2
d3
1
2
d3
 ...  t n 
 ... 
1
2
dn
1
2
dn
m
R
Ponderar pelo inverso
da distância.
Limitar seu alcance até
um valor arbitrário da
área de influência.
in
Outras possibilidades:
Rm
ax
IQD
O inverso do quadrado da distância é um bom estimador para ser
utilizado na estimativa de reservas?
GEOESTATÍSTICA
Pode ser entendida como as ferramentas e técnicas
matemáticas utilizadas no estudo de variáveis regionalizadas
(VR).
VR: função que varia de um lugar a outro no espaço, com certa
aparência de continuidade, i.e., variáveis cujos valores são
relacionados de algum modo com a posição espacial que
ocupam.
EXEMPLOS: teor do minério, espessura de uma camada,
densidade.
GEOESTATÍSTICA
George Matheron (1957-1962), cujo trabalho foi bastante
influenciado pela Escola Sul-Africana é um dos precursores:
Krige e Sichel (1947-1960): identificaram um fenômeno
regionalizado nos reefs de ouro nas minas do Rand. Buscava-se
melhorar a estimativa de teores de Au sem ter que executar novas
sondagens.
Wijs (1952-1953): trabalhos estatísticos sobre jazidas de U.
GEOESTATÍSTICA
Matheron criou a formulação matemática dos princípios
geoestatísticos:
KRIGAGEM: processo básico de estimativa em Geoestatística.
1962: publicou um tratado sobre a teoria das variáveis
regionalizadas (“Traité de Geoestatistique Appliquée”).
OBJETIVOS
Tentar extrair dos dados disponíveis (aparentemente
desordenados), uma imagem da VARIABILIDADE dos
mesmos, ou seja, uma medida de correlação entre eles, que
se consegue através do VARIOGRAMA.
Medir a precisão de toda estimativa, sendo para isto
necessária uma teoria de estimativa de reservas:
KRIGAGEM
Ferramenta matemática que permite estudar a dispersão
natural das variáveis regionalizadas.
Representa o grau de continuidade da mineralização.
Mede a variação ou discrepância entre pares de valores
separados por uma distância h.
7.0
Função Gama
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
Variograma experimental
1.0
Variograma ajustado
0.0
5
10
15
Distancia
20
VARIOGRAMA: 2g(h)
OBSERVADO (experimental)
2 g (h ) 
1
n (h )
n (h )
i 1
 X ( z i )  X ( z i  h ) 
2
VERDADEIRO (real do depósito, desconhecido)
TEÓRICO (referência, ajustado)
SEMI-VARIOGRAMA: g(h)
Objetivo: comparar com a variância estatística.
A estimativa g(h), para as amostras separadas de:
h=a
2 g (a ) 
1
4
4
2


X
(
z
)

X
(
z

a
)

i
i
i 1
h = 2a
2 g (2a ) 
3
X ( z i )  X ( z i  2 a ) 

3
1
i 1
2
FENÔMENO
ALEATÓRIO
PURO
(VARIÁVEIS
INDEPENDENTES)
h
g
EFEITO DE
POSIÇÃO DAS
AMOSTRAS
(VARIÁVEIS
REGIONALIZADAS)
h
A partir de uma certa distância, as amostras não têm mais influência
umas sobre as outras (range ou alcance).
Variância total (C + Co) = patamar.
Efeito pepita (Co) = variações locais (minerais distribuição errática).
VARIOGRAMA PARA UM DEPÓSITO DE OURO
KRIGAGEM
Método que fornece o melhor estimador linear dos blocos.
Conhecida como “BLUE” (Best Linear Unibiased Estimator).
Sistema de equações que permite calcular o valor de cada um
dos ponderadores de tal forma que a variância de estimativa
seja mínima e a soma dos ponderadores seja igual a 1.
n

2
E
mínima

i 1
i 1
Supondo que se tenha o seguinte bloco a ser estimado:
O teor do bloco estimado por Krigagem seria:
T (x 0 )   1T (x 1 )   2 T (x 2 )   3 T (x 3 )   4 T (x 4 )   5 T (x 5 )   6 T (x 6 )
Ou seja:
n
T (x 0 ) 
  i T (x i )
i 1
Onde i são os coeficientes de ponderação associados com os furos
xi.
T ( x 0 )   1 T ( x 1 )   2 T ( x 2 )  ...   n T ( x n )
SISTEMA DE KRIGAGEM
γ1,1 γ1,2 γ1,3 γ1,4 ... γ1,n 1
λ1
γ1,0
γ2,1 γ2,2 γ2,3 γ2,4 ... γ2,n 1
λ2
γ2,0
γ3,1 γ3,2 γ3,3 γ3,4 ... γ3,n 1
λ3
γ3,0
..
.
..
.
..
.
..
.
..
.
..
.
γn,1 γn,2 γn,3 γn,4 ... γn,n 1
1 1 1 1 ... 1 0
λn
μ
= .
.
.
γn,0
1
T(x0)
T(x1)
d1
γ0,1
γ0,2 d2
T(x2)
IQD
1
T (x 0 ) 
50
2
T (x 1 ) 
1
50
2

1
25
1
2
25
2
T (x 2 )
 0 , 2 T ( x 1 )  0 ,8 T ( x 2 )
T(x0)
γ0,2 d2
d1
T(x1)
γ0,1
T(x2)
Krigagem
T ( x 0 )  0 , 276 T ( x 1 )  0 , 724 T ( x 2 )
T(x0)
γ0,2 d2
d1
29,3%
γ0,1
1,5%
TC = 8%
IQD
T ( x 0 )  7 , 06 %
Krigagem
T ( x 0 )  9 ,17 %
Sistemas de classificação de
recursos e reservas
 Principais critérios de classificação 
confiança geológica e viabilidade econômica;
 Como o erro associado à estimativa deve ser
calculado?
 Códigos não prescritivos  duas classes de
métodos: (i) tradicionais ou clássicos e (ii) com
abordagem geoestatística.
Métodos
 Métodos tradicionais: continuidade
geológica, densidade amostral, interpolação
versus extrapolação, teor de corte,
tecnológicos, qualidade dos dados,
geométricos, isolinhas, área de influência;
 Métodos geoestatísticos: alcance do
variograma, variância de krigagem, índice de
confiabilidade de recursos, simulação
condicional.
Histórico
década
de 30
1967
Outorga do atual
Código de
Mineração.
Primeiros sistemas
de classificação.
1992
1994
Proposta de
Primeiro
alteração do
encontro CMMI
sistema brasileiro. (África do Sul).
Criação do grupo
das Nações Unidas.
1998
Unificação códigos
CMMI e UN-ECE
(Genebra).
1988
Primeira versão
do Código JORC.
1996
Primeiro
código da ONU
(UN-ECE).
1999
Ratificação do
acordo para
trabalho conjunto
CMMI/UN-ECE.
1997
Escândalo Bre-X.
Segundo
encontro CMMI
(Denver).
2000
Propostas de
transformação dos
padrões em normas
de certificação ISO.
Histórico
Normas para classificação e inventário de carvão,
pelo Código JORC.
Sistema brasileiro
 1992, “Bases Técnicas de Um Sistema de Quantificação do
Patrimônio Mineral Brasileiro”  IBRAM, SBG, FAEMI,
APROMIN  sem divulgação e/ou implementação;
 Maioria
das
empresas
carboníferas
brasileiras

estimativa por isolinhas e categorização subjetiva pela área
de influência.
FREITAS, J.C.F. 1985. Métodos clássicos de cálculos de reserva e
geoestatística. In: Métodos e Técnicas de Pesquisa Mineral, cap. 7,
págs. 293-355, DNPM, Brasília.
GUERRA, P.A.G. 1988. Métodos geoestatísticos. In: Geoestatística
Operacional, cap. 4, págs. 49-134, DNPM, Brasília.
MARANHÃO, R.J.L. 1982. Avaliação de reservas e prospecção em
profundidade. In: Introdução à Pesquisa Mineral, cap. 2.3, págs.
329-402, BNB/ETENE, Fortaleza.

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