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dc.contributor.authorChieregati, Ana Carolinapt_BR
dc.contributor.authorDelboni Júnior, Homeropt_BR
dc.contributor.authorCosta, Joao Felipe Coimbra Leitept_BR
dc.contributor.authorCarneiro, Fernanda de Bastospt_BR
dc.date.accessioned2010-04-20T04:15:27Zpt_BR
dc.date.issued2008pt_BR
dc.identifier.issn0370-4467pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/21041pt_BR
dc.description.abstractA prática comum de reconciliação baseia-se na definição do mine call factor (MCF) e sua aplicação às estimativas dos modelos de longo e de curto prazo. O MCF expressa a diferença entre a produção prevista pelos modelos e a produção registrada na usina e, portanto, sua aplicação permite corrigir futuras estimativas. Esta é uma prática de reconciliação reativa. Entretanto a aplicação desses fatores às estimativas dos modelos pode mascarar as causas dos erros responsáveis pelas discrepâncias observadas. As causas reais de qualquer variância só podem ser identificadas analisando-se as informações referentes a cada variância e, em seguida, modificando metodologias e processos. Este é o conceito de prognosticação, ou reconciliação pró-ativa, um processo iterativo de recalibração constante dos dados de entrada e dos cálculos. Portanto a prognosticação permite uma correção das metodologias de coleta de dados, e não, simplesmente, uma correção das estimativas dos modelos. O presente trabalho analisa as práticas de reconciliação realizadas em uma mina de ouro no Brasil e sugere um novo protocolo de amostragem, com base nos conceitos de prognosticação.pt_BR
dc.description.abstractThe common practice of reconciliation is based on definition of the mine call factor (MCF) and its application to resource or grade control estimates. The MCF expresses the difference, a ratio or percentage, between the predicted grade and the grade reported by the plant. Therefore, its application allows to correct future estimates. This practice is named reactive reconciliation. However, the use of generic factors that are applied across differing time scales and material types often disguises the causes of the error responsible for the discrepancy. The root causes of any given variance can only be identified by analyzing the information behind any variance and, then, making changes to methodologies and processes. This practice is named prognostication, or proactive reconciliation, an iterative process resulting in constant recalibration of the inputs and the calculations. The prognostication allows personnel to adjust processes so that results align within acceptable tolerance ranges, and not only to correct model estimates. This study analyses the reconciliation practices performed at a gold mine in Brazil and suggests a new sampling protocol, based on prognostication concepts.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.relation.ispartofRem: revista Escola de Minas. Ouro Preto, MG. v. 61, n. 3 (jul./set. 2008), p. 297-302pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectReconciliationen
dc.subjectAmostragempt_BR
dc.subjectIndústria mineralpt_BR
dc.subjectPrognosticationen
dc.subjectSamplingen
dc.subjectTratamento de minériospt_BR
dc.titleReconciliação pró-ativa em empreendimentos mineirospt_BR
dc.title.alternativeProactive reconciliation in mining industry en
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.identifier.nrb000667235pt_BR
dc.type.originNacionalpt_BR


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