Viabilidade de dados secundários na estimativa de modelo de curto prazo

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Martins, Reinaldo Marques
• Orientador(a): Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Lavra : Planejamento; Krigagem; Estimativa
• Palavras-chave em Inglês: Bias and low precision; Grade estimation; Kriging; Cokriging
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/197231

Um dos pontos críticos frequentes no planejamento de lavra é a diferença entre os teores planejados e os executados na usina. Em geral, essa situação está associada à própria complexidade da jazida e as limitações da amostragem realizada, ocorrendo problemas em atingir níveis de flutuações toleráveis na alimentação da usina. Para melhoria dos modelos geológicos e diminuição da incerteza na previsão dos teores, optou-se, nesta pesquisa, por incorporar informações de menor custo, que possuem, em geral, viés e baixa precisão quando comparados às amostras advindas dos furos de sondagem diamantada. Desta forma, os dados de baixa precisão considerados como dados secundários foram tratados e utilizados na estimativa do modelo em conjunto com dados primários (furos de sonda). O uso dessa informação propiciou uma maior acuracidade e precisão no resultado da estimativa do modelo de blocos e, assim, na tomada de decisão no planejamento de curto prazo. Nos estudos de caso realizados em uma mina de fosfato, foram modeladas as continuidades espaciais considerando três bancos de dados: dados primários (i), dados primários e secundários originais (ii) e dados primários e secundários estandardizados (iii). A partir da definição destes três diferentes bancos de dados, foram estimados modelos realizando a combinação de metodologias de estimativa e banco de dados. Assim, os quatro cenários considerados derivam de modelos gerados por: krigagem ordinária com banco de dados (i), krigagem ordinária com banco de dados (ii), krigagem ordinária com banco de dados (iii) e cokrigagem ordinária com banco de dados (iii). A partir dos casos estudados conclui-se que a adição de dados secundários diminuiu consideravelmente a incerteza na previsão dos teores. O modelo criado utilizando o banco de dados de amostras primárias combinados com os dados secundários tratados (estandardizados e reescalonados), estimado pela metodologia de cokrigagem, demonstrou maior aderência e o menor erro relativo das estimativas, sugerindo a possibilidade de utilização prática na indústria em análise, melhorando a previsibilidade de resultados na usina sem custo adicional.