Aplicação Prática de Fluxo de Trabalho de Scorecard de Múltiplas Camadas (MLSW) para classificação de recursos minerais

Abstract

A classificação de Recursos Minerais desempenha um papel crucial na divulgação pública e é fundamental para avaliar a maturidade e o risco associado a um depósito mineral, auxiliando na tomada de decisões informadas sobre a viabilidade econômica de um projeto ou operação. Para garantir precisão e abrangência, os recursos minerais devem ser classificados com base em seu nível de confiança e categorizados como Medido, Indicado ou Inferido. Nesse contexto, este estudo propõe o uso de um fluxo de trabalho via scorecard com múltiplas camadas para a classificação de Recursos Minerais, que leva em consideração diversos fatores provenientes de diferentes disciplinas. Essa abordagem é flexível, permitindo que o usuário adapte o fluxo de trabalho do scorecard às particularidades de cada depósito. No presente trabalho, foram consideradas métricas clássicas para a Classificação de Recursos, tais como o número de amostras (NS), a inclinação da reta de regressão (slope of regression - SR), a eficiência da krigagem (KE) e a variância da krigagem (KV), juntamente com métricas mais modernas, como o Índice de Risco, que combina a variância de krigagem e a continuidade geológica por meio de uma abordagem probabilística. Além disso, a metodologia pode incorporar informações qualitativas obtidas por meio de geomodeladores especialistas, como a complexidade geológica. O objetivo é classificar os recursos minerais considerando todos os componentes relevantes que afetam a incerteza e o risco associados a eles. O fluxo de trabalho proposto foi aplicado a dois bancos de dados diferentes estudos de caso: um caso 2D e um caso 3D. Os resultados demonstram a aplicabilidade da metodologia na classificação de recursos minerais, levando em consideração informações provenientes de diversas fontes. Essas múltiplas fontes são agrupadas por meio de uma combinação linear, em que cada fator recebe um peso. Ao adotar uma abordagem de múltiplas camadas para a classificação de recursos, este estudo tem como objetivo fornecer uma avaliação abrangente da categorização dos recursos. A metodologia do scorecard de classificação de recursos minerais oferece uma avaliação integrada de riscos, incorporando informações multidisciplinares provenientes dos departamentos de geologia e geociências. Além disso, proporciona adaptabilidade, transparência e rastreamento de auditoria. Ao considerar esses aspectos, a metodologia busca fornecer uma avaliação abrangente dos recursos minerais, auxiliando os tomadores de decisão na avaliação da viabilidade econômica de um projeto ou operação mineral.

The classification of mineral resources is crucial for public disclosure. It is used to evaluate the maturity and risk associated with the mineral deposit to make informed decisions about the economic viability of a project or operation. To ensure accuracy and thoroughness, mineral resources must be classified based on their confidence level and categorized as Measured, Indicated, or Inferred. To address this need, this study proposes the use of a multi-layer scorecard workflow (MLSW) for mineral resource classification that considers multiple factors from different disciplines. This approach is highly flexible as the competent user may adapt the scorecard workflow to the particularities of each deposit. This study considered classical metrics for resource classification, such as the number of samples, the slope of regression, kriging efficiency, and kriging variance, combined with more modern ones (Risk Index), which combines the kriging variance and geological continuity using a probabilistic approach. The methodology can also incorporate qualitative information from the expert geomodeler, such as the geological complexity. The goal is to classify mineral resources considering all the relevant components that affect the uncertainty and risk associated with it. The proposed workflow has been applied in two different databases: one 2D and one 3D case. The results show the applicability of the methodology to classify mineral resources considering information from multiple sources. These multiple sources are combined as a linear combination, where each factor receives a weight. Using a multi-layer approach to resource classification, this study aims to provide a comprehensive and well-rounded evaluation of mineral resources. The mineral resource classification scorecard methodology offers integrating risk assessment, incorporating input from geology and geoscience departments, in addition to its adaptability, transparency, and audit trails. Considering these aspects, the methodology aims to provide an extensive mineral resource evaluation, supporting the decision-makers in assessing the economic availability of a project or the mineral operation.