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dc.contributor.advisorCosta, Joao Felipe Coimbra Leitept_BR
dc.contributor.authorAfonseca, Bruno César de Deuspt_BR
dc.date.accessioned2021-07-23T04:40:41Zpt_BR
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/224369pt_BR
dc.description.abstractPreviamente à avaliação técnica e financeira de depósitos minerais, as propriedades geológicas que influenciam na mineralização devem estar entendidas e espacialmente representadas. Tradicionalmente, a modelagem de corpos de minério é feita pela interpolação de contatos manualmente interpretados a partir de seções. Mais recentemente, softwares dedicados vêm disponibilizando rotinas semiautomáticas de modelagem implícita. Embora permitam modelagem mais ágil, modelos implícitos demandam módulos específicos de software e, assim como as técnicas convencionais, os resultados refletem decisões algumas vezes subjetivas do modelador. Esta dissertação propõe a modelagem por probabilidade de indicadores combinada à técnica de anisotropia dinâmica para definir os contornos geológicos de um depósito de ouro cuja mineralização é controlada por fatores estruturais. A partir dos domínios geológicos definidos, a dissertação avalia a aplicabilidade do condicionamento uniforme e condicionamento uniforme localizado na previsão de recursos recuperáveis a partir de uma base de dados exploratória. O estudo compara resultados das técnicas não lineares aos resultados obtidos por krigagem ordinária. Os modelos de recurso obtidos foram reconciliados a cenários de referência simulados a partir do conjunto de dados mais completo disponível no depósito. Em seguida, o nível de sensibilidade dos métodos à configuração amostral foi testado através de estimativas feitas com variados espaçamentos da malha e os resultados reconciliados aos modelos de referência. O modelo probabilístico dos indicadores mostrou ser capaz de reproduzir com qualidade os contornos da mineralização, sobretudo nas regiões com maior disponibilidade de dados. A anisotropia dinâmica permitiu capturar com qualidade os contornos estruturais de macroescala, produzindo pseudo-probabilidades estimadas consistentes com a expectativa geológica. Resultados mostraram que as estimativas obtidas pelas técnicas não lineares reproduziram de forma mais acurada a distribuição de probabilidade e recursos recuperáveis dos modelos de referência. Entretanto, previsões feitas por condicionamento uniforme apresentaram menor eficiência na reprodução local dos teores se comparadas à krigagem ordinária.pt_BR
dc.description.abstractPrior to resource assessment and mine planning, the geometry and other relevant geological properties of the deposit must be spatially represented through tridimensional models. Traditionally, the modeling process is manually made by interpolating contact lines interpreted from cross-sections. Recently, mining industry has been implementing semi-automatic implicit modeling routines. Although it provides agility to the process, implicit models demand specific software packages and as well as traditional modeling approaches, the results often reflect geomodeler´s subjective assumptions. This thesis proposes an indicator probability modeling approach combined to dynamic anisotropy technique to define the geological domains of a structurally complex gold deposit. From the geological models, this work evaluates the appropriateness of uniform conditioning and localized uniform conditioning techniques on prediction of recoverable resource from exploratory sampling. The study compares the resource models from non-linear techniques to results obtained from ordinary kriging. The results were reconciliated to reference models created from the most detailed sampling set available. In addition, the methods were tested for the sensitivity level to the drilling pattern and the results compared to the reference models. The indicator probability models proved able to efficiently reproduce the ore outlines specially at the most detailed areas. The using of dynamic anisotropy allowed a better representation of the major folded geometries. The estimates by non-linear methods showed better results on reproducing the de distribution and recoverable resources of the reference models. Nevertheless, these techniques yielded worse results on representing locally the grades.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectGeostatisticsen
dc.subjectGeoestatísticapt_BR
dc.subjectModelagem geológicapt_BR
dc.subjectGeological modelingen
dc.subjectMineração auríferapt_BR
dc.subjectKrigingen
dc.subjectKrigagempt_BR
dc.subjectUniform conditioningen
dc.titleGeoestatistica não-linear aplicada à modelagem e estimativa de recursos recupeáveis em mineralização aurífera estruturalmente complexapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001128309pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de Materiaispt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2021pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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