Análise da variabilidade de minério de nióbio e definição de estratégias de amostragem utilizando simulações estocásticas

Abstract

O processamento mineral, para sua máxima eficiência, requer uma matéria prima com a menor variabilidade possível. Quanto menos flutuações nos teores de alimentação, maiores são os ganhos em recuperação metalúrgica além de um melhor controle dos principais insumos utilizados. Dentre os principais métodos de estimativas de recursos e reservas minerais, o mais utilizado é a krigagem ordinária. Esse método, quando executado de maneira adequada, garante a uma estimativa precisa e acurada (não enviesada e com menor erro) a partir dos dados amostrais disponíveis, no entanto, não permite o acesso a incerteza associada à estimativa, ou seja, as flutuações de teores. Uma maneira de quantificar essas incertezas associadas ao fenômeno geológico é o uso de simulação geoestatística, que permite o acesso à variabilidade in situ e é capaz de garantir a continuidade espacial dos dados. Nesse estudo será utilizada a simulação geoestatística por Bandas Rotativas. Os dados abordados neste estudo são provenientes de uma mina de Nióbio da Companhia Brasileira de Metalurgia e Mineração (CBMM) e Companhia de Desenvolvimento Econômico de Minas Gerais (CODEMIG). Desde julho de 2013 a empresa vem adotando uma das melhores práticas de minimização de variabilidade de teores: a utilização de um stacker (empilhadeira) que dispõe o minério em camadas ao longo de um eixo longitudinal e de um reclaimer (retomadora) que faz a retomada do material em fatias perpendiculares ao eixo de formação da pilha. No entanto, não existia uma sistemática de previsibilidade de variabilidade do minério que alimentava o sistema de beneficiamento nem uma técnica alternativa de amostragem desse minério homogeneizado. O trabalho propõe uma combinação de pilhas longitudinais e simulações geoestatísticas para emular a variabilidade in situ, bem como a variabilidade dos teores das pilhas de homogeneização. Os resultados desse estudo demostraram que o uso de pilhas de homogeneização reduz em até 65% a variabilidade do minério de nióbio, e tomada de decisões proativas podem ser feitas com base na previsibilidade da variabilidade dessas pilhas. Além disso uma alternativa de amostragem, utilizando somente os resultados de simulação geoestatística, se mostrou bastante consistente com os resultados atuais de reconciliação da empresa sinalizando a possibilidade de ganhos econômicos com redução de números de amostras sem um aumento significativo nos erros relativos de amostragem.

Mineral processing, for maximum efficiency, requires a raw material with the lowest possible variability. The less are the fluctuations in the feed contents, the greater are the gains in the metallurgical recovery besides a better control of the main inputs used. Among the main estimation methods used for metal grades in mineral deposits, the most commonly used is ordinary kriging. This method, when properly executed, guarantees a precise and accurate estimate (unbiased and with minimum error) from the available sample data, however, it does not allow a proper assessment of the uncertainty associated to the estimated values, i.e, the fluctuations on the grade contents. One way for quantifying the uncertainty associated with a geological phenomenon is by using of geostatistical simulation, which allows assessment of the in situ variability and is able to reproduce the spatial continuity of the data. In this study the geostatistical simulation by Turning Bands was used. The data discussed in this study comes from a Niobium mine of Companhia Brasileira de Metalurgia e Mineração (CBMM) and Companhia de Desenvolvimento Econômico de Minas Gerais (CODEMIG). Since July 2013 the company has been adopting one of the best practices for minimizing the variability of the contents. The system consists of a stacker that piles up the ore in layers along a longitudinal axis and a reclaimer that extracts the material in slices perpendicular to the pile forming axis. However, there was no a systematic variability predictability of the ore that fed the beneficiation system nor an alternative sampling technique for this homogenized ore. The work proposes a combination of longitudinal piles and geostatistical simulations to emulate the variability in situ, as well as the variability of the contents of the homogenization piles. A sampling technique based solely on the results of geostatistical simulations is also proposed. A sampling technique based solely on the results of geostatistical simulations is also proposed. The simulated three-dimensional blocks models are used in mining planning and, from an annual mining sequencing, are transformed into a one-dimensional sequence of values that emulates the feed of the beneficiation plant (one-dimensional flow) and / or the homogenization stack. The results of this study demonstrated that the use of homogenization piles reduces the variability of niobium ore by up to 65%, and proactive decisions can be made based on the predictability of the variability of these piles. In addition, a sampling alternative using only the geostatistical simulation results was very consistent with the company's current reconciliation results, signaling the possibility of economic gains reducing sampling numbers without a significant increase in the relative sampling errors.