Aplicação de técnicas estatísticas e geoestatísticas para estimativa de teores de ouro e modelamento de um depósito mineral - estudo de caso em pilar de Goiás (GO)

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Silva, Maria Fernanda Parise Tomazella da [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Ouro; Krigagem Ordinária; Simulação Sequencial Gaussiana; Greenstone Belt; Gold; Ordinary Kriging; Sequential Gaussian Simulation
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/144501

A viabilidade econômica da exploração de um depósito mineral envolve diversas variáveis, como teor e volume do minério, método de lavra, infraestrutura e mão de obra próxima à localização do depósito. Desta forma, se faz necessário quantificar os recursos minerais para reduzir o risco financeiro do empreendimento. A área de estudo está inserida na porção sudoeste do Greenstone Belt de Pilar de Goiás, constituída por uma sequência de metassedimentos químicos, metassedimentos clásticos, pequenos corpos intrusivos e rochas gnáissicas. As ocorrências de ouro estão associadas às camadas de clorita e grafita xistos. O objetivo deste trabalho consiste em caracterizar a distribuição espacial dos teores de ouro da mina Pilar de Goiás-GO, utilizando as técnicas de Krigagem Ordinária e Simulação Sequencial Gaussiana. O trabalho teve início com a validação do banco de dados dos furos de sondagens e a regularização das amostras para o comprimento de um metro. Com base nas descrições dos furos de sondagens, obteve-se a atitude das camadas dos litotipos, constituindo o modelo geológico que foi elaborado no programa Leapfrog Geo®. As amostras conferidas foram então submetidas às análises estatísticas e geoestatísticas. Em ambas as técnicas, realizou-se a modelagem dos variogramas e do elipsoide de busca dos dados. Para a krigagem ordinária, a filtragem restringiu os dados ao intervalo de 0 a 4,38 ppm, sendo que os outliers foram substituídos pelo valor máximo de teor. Verificou-se que os resultados obtidos pela krigagem são válidos, pois respeitam a distribuição de frequência dos dados originais. A análise da superfície do comportamento dos teores regionais permitiu concluir que não há uma direção preferencial de crescimento de teores de ouro, porém esta superfície acompanha a foliação regional das rochas hospedeiras. A estimativa por Simulação Sequencial Gaussiana se mostrou eficaz para modelar a camada de interesse, na qual estão os maiores teores de ouro.