Uma utilização de simulação geoestatística no tratamento de incertezas no planejamento de mina.

Abstract

Os riscos e incertezas associados à mineração são vários e complexos. Um empreendimento mineral difere de outros tipos de empreendimentos, pois o conhecimento do produto está baseado grandemente em estimativas de reservas, e potenciais mudanças de receitas e o tamanho do inventário mineral são grandemente controlados por preços de commodities e taxas de câmbios. A principal fornte de riscos e incertezas é o próprio corpo mineral, do qual se conhece relativamente pouco. O domínio ou o controle dos riscos e incertezas dos projetos também tem sido exigido pelos órgãos de financiamento devido à escassez de investimentos no setor e tambem devido à pressão da sociedade en relação que se deve ter com o meio ambiente. Por essas razões, a estimativa de reservas extrapola o aspecto econômico e se constitui em uma das questões mais importantes dos projetos de avaliação de recursos minerais, tendo ainda em vista o controle ambiental. Neste trabalho procurou-se fazer um levantamento das principais fontes de riscos e incertezas associadas às várias fases de um planejamento mineiro e mostrou, usando dados de uma mina de minério de ferro, como ferramentas geoestatísticas podem contribuir para uma tomada de decisão diante do cenário de incertezas que envolve a mineração. Foram comparados através de validação cruzada dois possíveis cenários para estimativas de reservas: um en que utiliza nas estimativas somente informações associadas no mesmo tipo litológico do bloco que se quer estimar, e outro em que se utilizam também informações de outros tipos litológicos. Foi também aplicada uma simulação sequencial gaussiana gerando 50 realizações. Para cada realização foi obtido um resultado possível de quantidade de metal, teor médio e benefício a serem realmente obtidos quando se seleciona os blocos a serem lavrados a partir de teores médios de blocos estimados krigagem. Através da comparação de 50 resultados gerados com o valor estimado destas funções a partir dos teores médios estimados dos blocos, pode-se ter uma ideia quantitativa do cenário de incertezas associados aquela estimativa possibilitando, assim, uma tomada de decisão com riscos menores.