Uso de métodos geoestatísticos no auxílio à modelagem geológica

Abstract

Na fase inicial de um empreendimento mineiro, várias sondagens são realizadas, mas devido ao elevado custo de uma campanha de sondagem, normalmente não se executa em uma só fase toda a pesquisa com detalhamento. Entretanto, faz-se necessária a aquisição mínima de dados, de modo a prover subsídios para a construção de um modelo geológico inicial do corpo mineral. Tradicionalmente, o primeiro tratamento desses dados é feito de forma manual (uso de um software ou de uma prancheta de desenho) onde, de posse dos furos de sondagem, são geradas seções verticais e horizontais, baseadas nas interpretações geológicas das evidências de campo, das sondagens e de comparações com depósitos geneticamente semelhantes. A união espacial dessas seções irá resultar num modelo tridimensional do corpo mineral. Esta metodologia está em vigor há várias décadas e é padrão na indústria mineral. A proposta deste trabalho é analisar o uso de métodos geoestatísticos probabilísticos na construção de um modelo prévio do corpo mineral, servindo de ferramenta auxiliar tanto na modelagem geológica quanto no planejamento de futuras campanhas de sondagem, que visem detalhar os corpos mineralizados. Como o objetivo é delimitar corpos geométricos (por exemplo, os litotipos), foram escolhidos dois métodos que utilizam variáveis categóricas. Os dados utilizados provém das sondagens de um depósito de minério de ferro. Para a utilização da variável categórica, cada amostra recebeu o valor indicador zero ou um (abordagem dos indicadores). Como o litotipo de interesse é o hematitito, todas as amostras de hematitito, receberam o indicador um, sendo o indicador zero atribuído aos demais litotipos. Através das técnicas de krigagem de indicadores e simulação sequencial de indicadores, foram gerados mapas de probabilidade, onde essas probabilidades representam a expectativa de um determinado ponto no espaço pertencer ao litotipo hematitito. O método de krigagem gera um modelo onde cada ponto recebe diretamente um valor numérico entre zero e um, representando a probabilidade deste bloco conter hematita. Já a simulação, gera um número definido de realizações, onde cada uma representa um cenário diferente, resultante de variações randômicas no cálculo das probabilidades. No entanto, diferentemente da krigagem, a simulação preenche o modelo apenas com os indicadores zero ou um, e não com uma distribuição contínua de probabilidades. Assim, a probabilidade em cada ponto do modelo, é obtida analisando-se para cada ponto, a freqüência com que ele recebe o indicador zero ou um, no conjunto de realizações. Como incremento aos métodos geoestatísticos, foram avaliados os efeitos da adição de dados previamente interpretados, propiciando maior condicionamento dos processos de krigagem e simulação. Os resultados obtidos nos dois métodos mostraram-se satisfatórios quando comparados com as seções geológicas interpretadas diretamente dos furos de sondagem, gerando um modelo espacial bastante aproximado do corpo de hematita, onde toda a envoltória é definida respeitando a distribuição espacial dos litotipos. Ambos os métodos mostraram-se eficientes para auxiliar no modelagem geológica e planejamento de pesquisa.

In the initial phase of a mining exploration, several drilling campaigns are made. Due to the high cost of a survey campaign, usually is not practiced an exploration with a high detail level. However, it is necessary the minimum acquisition of data, in way to provide subsidies for the construction of an initial geological model of the ore body. Traditionally, the first treatment of these data is made in a hand made way (independently of using a software or a drawing board) where, using the data of the drilling holes, vertical and horizontal sections are generated, based on the geological interpretations of the field evidences, of the drilling campaigns and of comparisons with similar deposits. The spatial joining of these sections will result in a three-dimensional model of the mineral body. The proposal this work is to analyze the use of geostatistics methods in the construction of a previous model of the ore body, serving as auxiliar tool in the geological modeling, and in the planning of future drilling campaigns, to detail the mineralized bodies. Since the aim is to determine the limit of the lithotypes, two methods that use categorical variables were chosen. The data are surveys from an iron ore deposit. To use the categorical variable, each sample received the indicator value zero or one (indicator approach). Since the lithotype of interest is the hematite, all of the hematite samples, received the indicator one, and the others received the indicator zero. Through the techniques of indicator kriging and sequential indicator simulation, maps of probability were generated, where those probabilities represent the expectation of a certain point in the space to belong to the lithotype hematite. The kriging method generates a model where each point receives a numeric value between zero and one, which they are representing the probability of this block to contain hematite. The simulation generates a defined number of realizations, where each one represents a different scenery, resulting from random variations in the calculation of the probabilities. However, differently of the kriging, the simulation fills out the model only with the indicators zero or one, not with a continuous distribution of probabilities. This way, the probability in each point of the model, it is obtained by analyzing the frequency with that it receives the indicator one, in the group of realizations. As increment to the geostatistic methods, the effects of the addition of previously interpreted data were evaluated, propitiating larger conditioning for the kriging and simulation processes. The results obtained with these two methods were shown satisfactory when compared with the geological sections, interpreted directly from the drill holes, generating a quite approximate three-dimension model of the hematite body, where the whole envoltory is defined respecting the spatial distribution of the lithotypes. Both methods were shown efficient to aid in the geological modeling and research planning.