Análise de sensibilidade das estimativas ao erro amostral, posicional e suas aplicações

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Silva, Victor Miguel
• Orientador(a): Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Krigagem; Depósitos minerais; Amostragem; Geoestatística; Estimativa
• Palavras-chave em Inglês: Ordinary kriging; QAQC; Sensitivity analysis
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/143279

Desde que um depósito mineral apenas terá sua geometria e propriedades reais conhecidas após a completa extração e processamento, é necessário o emprego de modelos e estimativas ao longo da vida do projeto para seu correto planejamento. Estimativas são fortemente afetadas pela qualidade dos dados, o que torna fundamental seu controle e certificação. Tal necessidade levou à industrial mineral a adotar controles e procedimentos que meçam e garantam a qualidade da informação. Esses controles para amostragem e análises laboratoriais são baseados em valores de tolerância máxima de erros tipicamente baseada na literatura ou tidos como boas práticas, apesar de tais valores não levarem em conta a precisão e acurácia necessária em um dado projeto ou características especificas de um projeto. Nesse contexto se propõe, através da análise de sensibilidade, uma metodologia que mensure como os erros analíticos e/ou locacionais se propagam às estimativas. Assumindo a base de dados inicial como isenta de erros, outras bases são geradas pela adição de incerteza; as curvas de sensibilidades relacionam o impacto das estimativas à incerteza adicionada a cada base de dados. Tais erros são sorteados dentro de uma distribuição normal com média zero e diferentes desvios-padrões (simulando diferentes níveis de incerteza) para teores e posição espacial. O impacto é medido pela comparação das estimativas com a base se dado sem perturbação e os os modelos derivados de bases perturbadas. Os resultados são apresentandos através de perda/diluição, correlação entre blocos estimados com os dados originais e perturbados e pelo seu desvio médio. A metodologia proposta foi aplicada nos dados de Walker Lake (Nevada-USA) e parte do depósito de bauxita de Miraí (MG-Brazil). Baseado na curva de sensibilidade, pôde-se avaliar impacto na reconciliação diária da mina de Miraí, causada pela incerteza dos dados. Os resultados indicaram que o impacto de erros nas coordenadas tem um comportamento exponencial, onde erros relativos até 10% da dimensão da malha causam um baixo desvio nas estimativas. A incerteza analítica em geral é reduzida na incerteza dos valores krigados. Definindo como aceitável na mina de Miraí que 90% dos blocos devam ter um máximo de incerteza causada pelos dados de 10% para Al2O3 e recuperação mássica e de 30% para sílica reativa, a metodologia proposta definiu uma tolerância para o controle de qualidade das duplicatas de campo respectivamente de 10.9%, 9.5% e 12.5%. Os erros calculados coincidem com os 10% tipicamente sugeridos pela literatura.