Classificação de Recursos e Reservas Rodrigo de Lemos Peroni, Eng. Minas, Dr. Eng. Luis Eduardo de Souza Eng. de Minas, Dr. Eng.
Classificação de Recursos e
ReservasRodrigo de Lemos Peroni, Eng. Minas, Dr. Eng.
Luis Eduardo de Souza
Eng. de Minas, Dr. Eng.
Métodos de estimativa e classificação
de recursos
Introdução
De maneira geral, há um certo grau de confusão, mesmoentre profissionais da área da mineração, com os termos“estimativa” e “classificação” de recursos e reservas.
O processo de estimativa envolve uma avaliação feita combase em dados amostrais, bi ou tri-dimensionais.
Estas estimativas são aplicadas a um volume de rochamineralizada que apresenta muitas ordens de magnitude noseu volume a mais do que o volume total amostrado.Assim, geralmente o volume é discretizado em um conjuntode blocos, onde o valor médio de cada um desses blocosdeve ser estimado de alguma maneira a partir dos dadospróximos.
Como as estimativas são efetuadas a partir de informaçõesamostrais obtidas durante campanhas de exploraçãomineral, estas estimativas estarão sujeitas a uma variaçãoem torno de um valor verdadeiro.
E, assim, fica claro que o próprio sucesso doempreendimento de mineração fica diretamenteinfluenciado pela qualidade das estimativas.
O que os sistemas ou metodologias de classificação derecursos tentam fazer é alertar para possíveis riscos emrelação a blocos previamente estimados. Assim, os recursossão categorizados em função de um nível de confiança(subjetivo ou estatístico), de maneira a refletir o riscoassociado a essas estimativas.
Outra questão geralmente levantada é se, de fato, épossível “estimar reservas”...
Para muitos autores, principalmente em relação ao que osatuais códigos de classificação estabelecem, o queestimamos são recursos minerais. As reservas sãocategorizadas, a partir da aplicação dos fatoresmodificadores (tecnológicos, sociais, ambientais, técnicos,etc), a partir dos recursos estimados.
De maneira geral, os métodos de estimativa de recursospodem ser divididos em dois grandes grupos:
● os ditos tradicionais ou clássicos e
● os métodos geoestatísticos.
Independentemente do tipo de método, todos eles foramdesenvolvidos com o objetivo de tentar responder àsseguintes questões fundamentais:
● qual é a quantidade existente do bem mineral?
● qual o seu teor médio global e local?
A grande vantagem dos métodos clássicos de estimativaestá na sua simplicidade e, por isso, podem ser utilizadosno campo para se ter uma primeira ideia da potencialidadedo depósito mineral.
Os principais métodos tradicionais de estimativa são:
(a) isópacas;
(b) polígonos;
(c) triângulos;
(d) seções longitudinais e transversais;
(e) grid´s irregulares e regulares.
O que os métodos clássicos de estimativa nuncaconseguiram definir exatamente é:
● qual é o grau de certeza associado com essas
estimativas?
Em função desta e outras limitações é que passaram a serutilizados, cada vez mais, métodos geoestatísticos deestimativa, ou seja:
● krigagem (ordinária, simples, universal, com
modelo de tendência, etc);
● simulação geoestatística.
Em relação à classificação de recursos, também se admite aexistência de dois grandes grupos de métodos:
● os tradicionais: continuidade geológica, densidade
amostral, interpolação versus extrapolação, teor de corte,tecnológicos, qualidade dos dados, geométricos, área deinfluência, geométricos;
● os geoestatísticos: alcance do variograma,
variância de krigagem, índice de confiabilidade de recursos,simulação condicional (variância condicional), ângulo deregressão.
● Metodologia de cubagem e
classificação de recursos pelaárea de influência
● Densidade amostral na vizinhança de cada bloco a ser
estimado
● Alcance do variograma
● Variância de krigagem
Curva de freqüências para variância de krigagem sugeridapor Annels, 1991.
● Variância de krigagem
Classificação de recursos/reservas baseada na quantificaçãodo erro a partir do desvio padrão de krigagem
● Variância de krigagem
Estimativa de dois blocos distintos, mas com a mesma configuração espacial de dados na vizinhança e o mesmo variograma.A variância é igual em ambos os casos apesar dos dados em A e B serem significativamente diferentes.
● Metodologia de classificação
pela variância condicional
● Índice de Risco
0
0 0 0 1 0 0 0 0
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Corpo A
Corpo B
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A
B
1
h
Unit
1
h
Variograma unitário
Corpo B
Corpo A
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Corpo A
Corpo B
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0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0
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0 0 0
A
B
1
h
Unit
1
h
Variograma unitário
1
h
Unit
1
h
Variograma unitário
Corpo B
Corpo A
Continuidade geológica (1-IK)
Vari
ân
cia
de k
rig
ag
em
S
2IK
II
I
Medido
Indicado
InferidoIV
III
Continuidade geológica (1-IK)
Vari
ân
cia
de k
rig
ag
em
S
2IK
Continuidade geológica (1-IK)
Vari
ân
cia
de k
rig
ag
em
S
2IK
II
I
Medido
Indicado
InferidoIV
III500m
Section 825
I III
II
IV
Measured
Indicated
inferred
Geological continuity (1-IK)
Kri
gin
g v
ari
an
ce
S
2IK
II
I
IV
III
A B
RI
500m
Section 825
I III
II
IV
Measured
Indicated
inferred
Geological continuity (1-IK)
Kri
gin
g v
ari
an
ce
S
2IK
II
I
IV
III
A B
500m500m
Section 825
I III
II
IV
Measured
Indicated
inferred
Geological continuity (1-IK)
Kri
gin
g v
ari
an
ce
S
2IK
II
I
IV
III
A B
RI
Medido
Indicado
Inferido A
Seção 825
B
Continuidade geológica (1-IK)
Vari
ân
cia
de k
rig
ag
em
S
2IK
II
I
Medido
Indicado
InferidoIV
III
Continuidade geológica (1-IK)
Vari
ân
cia
de k
rig
ag
em
S
2IK
Continuidade geológica (1-IK)
Vari
ân
cia
de k
rig
ag
em
S
2IK
II
I
Medido
Indicado
InferidoIV
III500m
Section 825
I III
II
IV
Measured
Indicated
inferred
Geological continuity (1-IK)
Kri
gin
g v
ari
an
ce
S
2IK
II
I
IV
III
A B
RI
500m
Section 825
I III
II
IV
Measured
Indicated
inferred
Geological continuity (1-IK)
Kri
gin
g v
ari
an
ce
S
2IK
II
I
IV
III
A B
500m500m
Section 825
I III
II
IV
Measured
Indicated
inferred
Geological continuity (1-IK)
Kri
gin
g v
ari
an
ce
S
2IK
II
I
IV
III
A B
RI
Medido
Indicado
Inferido A
Seção 825
B
● Índice de Risco
● Ângulo de regressão linear
Regressão de valores verdadeiros versus estimados, (a) condicionalmente não-tendenciosos e (b) condicionalmente tendenciosos.
● Ângulo de regressão linear