Comparison between K and alpha sampling constants with the Pierre Gy’s factors for bauxite

Abstract Sampling is an important tool for gathering information about mineral deposits, helping to estimate the ore grade, and has great relevance at any stage of a mining project, to ensure reliable results and consequently, to project a better mining planning. There are several errors to which the sampling is exposed and among them we can mention the fundamental sampling error (FSE). This error cannot become zero as it is related to the constitutional heterogeneity of the ore, so it represents the minimum sampling error. This study applies Pierre Gy’s theory of sampling (TOS) to estimate the values of K and α sampling constants at different deposits of bauxite in Brazil and compare them with the calculated factors, then calculate the relative standard deviation of the fundamental sampling error s(FSE) based on the results of the heterogeneity test (HT) in each deposit. The deposits are located in: Barro Alto - State of Goiás, Juruti - State of Pará, and Poços de Caldas - State of Minas Gerais. The weathering process is the main reason of the alteration of the physical and chemical factors diversifying bauxites in Brazil and worldwide. However, when sampling is carried out correctly, the Gy’s formula becomes a powerful tool for improving mining processes as long as the factors are estimated correctly for each ore

New reconciliation model for gold industry

A reconciliação pode ser dividida em etapas, cada etapa representando o desempenho de uma das seguintes operações mineiras: estimativa de longo-prazo, estimativa de curto-prazo, planejamento, lavra e beneficiamento. Na indústria do ouro, ainda existe a etapa do budget ou orçamento, quando a empresa informa ao mercado sua previsão de produção anual. A divisão da reconciliação em etapas permite, não só aumentar a confiabilidade na informação do orçamento anual das empresas de mineração, mas, também, detectar e corrigir as etapas críticas responsáveis pelo erro global de estimativa, otimizando métodos e equipamentos de amostragem. O presente trabalho objetiva desenvolver e validar um novo modelo de reconciliação para a indústria do ouro. Esse modelo fundamenta-se em práticas corretas de amostragem e na subdivisão da reconciliação em etapas, visando a uma melhor estimativa de teores e a um controle mais eficiente dos processos de mineração, desde a estimativa de recursos até a produção final.Reconciliation can be divided into stages, each stage representing the performance of a mining operation, such as: long-term estimation, short-term estimation, planning, mining and mineral processing. The gold industry includes another stage which is the budget, when the company informs the financial market of its annual production forecast. The division of reconciliation into stages increases the reliability of the annual budget informed by the mining companies, while also detecting and correcting the critical steps responsible for the overall estimation error by the optimization of sampling protocols and equipment. This paper develops and validates a new reconciliation model for the gold industry, which is based on correct sampling practices and the subdivision of reconciliation into stages, aiming for better grade estimates and more efficient control of the mining industry's processes, from resource estimation to final production.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Proactive reconciliation in mining industry

A prática comum de reconciliação baseia-se na definição do mine call factor (MCF) e sua aplicação às estimativas dos modelos de longo e de curto prazo. O MCF expressa a diferença entre a produção prevista pelos modelos e a produção registrada na usina e, portanto, sua aplicação permite corrigir futuras estimativas. Esta é uma prática de reconciliação reativa. Entretanto a aplicação desses fatores às estimativas dos modelos pode mascarar as causas dos erros responsáveis pelas discrepâncias observadas. As causas reais de qualquer variância só podem ser identificadas analisando-se as informações referentes a cada variância e, em seguida, modificando metodologias e processos. Este é o conceito de prognosticação, ou reconciliação pró-ativa, um processo iterativo de recalibração constante dos dados de entrada e dos cálculos. Portanto a prognosticação permite uma correção das metodologias de coleta de dados, e não, simplesmente, uma correção das estimativas dos modelos. O presente trabalho analisa as práticas de reconciliação realizadas em uma mina de ouro no Brasil e sugere um novo protocolo de amostragem, com base nos conceitos de prognosticação.The common practice of reconciliation is based on definition of the mine call factor (MCF) and its application to resource or grade control estimates. The MCF expresses the difference, a ratio or percentage, between the predicted grade and the grade reported by the plant. Therefore, its application allows to correct future estimates. This practice is named reactive reconciliation. However, the use of generic factors that are applied across differing time scales and material types often disguises the causes of the error responsible for the discrepancy. The root causes of any given variance can only be identified by analyzing the information behind any variance and, then, making changes to methodologies and processes. This practice is named prognostication, or proactive reconciliation, an iterative process resulting in constant recalibration of the inputs and the calculations. The prognostication allows personnel to adjust processes so that results align within acceptable tolerance ranges, and not only to correct model estimates. This study analyses the reconciliation practices performed at a gold mine in Brazil and suggests a new sampling protocol, based on prognostication concepts

An update in the threshold limit value for crystalline silica and its effects on respirator selection

O objetivo desse trabalho foi investigar o processo de seleção de equipamentos de proteção respiratória e verificar a existência de mudanças nesse processo quando o limite de exposição ocupacional de uma substância é alterado. Utilizaram-se, como base de dados, dois estudos anteriormente realizados em empresas mineradoras da região metropolitana da cidade de São Paulo, selecionando-se, como contaminante, a sílica cristalina devido à sua abrangência e à gravidade das doenças relacionadas à sua exposição. Os fatores de proteção atribuídos aos equipamentos fornecidos pelas empresas estudadas foram comparados com os requeridos pelas atividades e com a metodologia do programa de proteção respiratória da FUNDACENTRO. Os resultados mostraram que, até 2005, algumas empresas estavam fornecendo equipamentos inadequados e que, a partir de 2006, ano em que foi alterado o limite de exposição, todas as empresas estudadas forneciam proteção insuficiente. Concluiu-se ser oportuna a criação de um portal na internet onde a seleção dos EPIs possa ser feita, de maneira atualizada, a partir das informações fornecidas pelas empresas.The purpose of this study was to investigate the respiratory protective device selection process and to identify changes in this process when an exposure limit value is updated. Two previous studies conducted in mining industries in the metropolitan area of São Paulo were put through the respiratory protective device selection process. The protection factors of the equipment provided by the companies were compared with the required protection factors and with the FUNDACENTRO's respiratory protection program. The results showed that until 2005, some companies were providing inadequate protection, and after the change in crystalline silica exposure limit value in 2006, all the analyzed companies were providing inadequate respirators. This study suggests that there is an opportunity to create a web portal, where the selection process can be done by the companies with updated information

A solution for funding the development of technology in oilwell drilling

This article proposes a novel methodology to solve an existing gap in benchmark definition by the adoption of statistically defined benchmarks as references to test products or technical procedures. In a win–win partnership, remuneration is made upon realistic bases of comparison being proportional to existing risks. However, establishing values for benchmarks is rarely unanimous if asked to different persons involved in drilling analysis. Conventional benchmarking, which enhances few results and leaves aside poor operational performances, produces references that do not properly represent the geological environment. Nonetheless, when testing new products, it serves as reference to remunerate suppliers. The review of an optimization program, which resulted in a world record of drilling rate of penetration, reveals the financial magnitude of the savings produced, proposing the method discussed as a reliable solution to the development of technology.publishedVersio

Validation of a new blasthole sampler for reconciliation purposes

Mining operations around the world make extensive use of blasthole sampling for short-term planning, which has two undisputed advantages: (1) blastholes are closely spaced providing relatively high sampling density per ton, and (2) there is no additional cost since the blastholes must be drilled anyway. However, blasthole sampling usually presents poor sampling precision, and the inconstant sampling bias caused by particle size and density segregation is an even more serious problem, generally precluding representativeness. One of the main causes of this bias is a highly varying loss of fines, which can lead to both under- and over-estimation of grade depending on the ore type and the gangue. This study validates a new, modified sectorial sampler, designed to reduce the loss of fines and thereby increase sampling accuracy for narrow-diameter blasthole sampling. First results show a significantly improved estimation of gold grade as well as the minimization of the loss of fines.As operações mineiras, em todo o mundo, fazem uso extensivo da amostragem de furos de desmonte para o planejamento de curto prazo, o que apresenta duas vantagens indiscutíveis: (1) o espaçamento entre os furos é pequeno, fornecendo uma alta densidade de amostragem por tonelada de minério e (2) não há custos adicionais, já que os furos devem ser perfurados de qualquer maneira. Entretanto a precisão da amostragem de furos de desmonte é, normalmente, baixa e o enviesamento causado pela segregação de densidade e tamanho de partículas é um problema ainda mais sério, que prejudica a representatividade das amostras geradas. Uma das principais causas desse enviesamento é a perda de finos, que pode levar a uma sub ou superestimativa do teor do minério, dependendo do tipo de minério e da ganga. O presente trabalho valida um novo equipamento de amostragem, projetado para reduzir a perda de finos e, assim, aumentar a acurácia da amostragem de furos de desmonte de pequeno diâmetro. Os resultados iniciais mostram uma melhoria significativa na estimativa do teor de ouro e a minimização da perda de finos

Proactive reconciliation at mining industry.

As práticas de reconciliação consistem na comparação entre as quantidades e teores de minério estimados pelos modelos da jazida e as quantidades e teores de minério produzidos na usina de beneficiamento. O resultado dessas comparações é geralmente um grupo de fatores que são aplicados a estimativas futuras, na tentativa de melhorar a previsão do desempenho de uma operação. Atualmente, a prática comum de reconciliação baseia-se na definição do mine call factor (MCF) e sua aplicação às estimativas dos modelos de recursos e de controle de teor. O MCF expressa a diferença entre a produção prevista pelos modelos e a produção registrada na usina e, portanto, sua aplicação permite uma correção nas estimativas dos modelos. Esta é uma prática de reconciliação reativa. Entretanto, a aplicação desses fatores às estimativas dos modelos pode mascarar as causas dos erros responsáveis pelas discrepâncias observadas. As causas reais de qualquer variância só podem ser identificadas analisando-se as informações referentes a cada variância e, em seguida, modificando metodologias e processos. Este é o conceito de prognosticação, ou reconciliação pró-ativa, um processo iterativo de recalibração constante das entradas de dados e dos cálculos. Portanto, a prognosticação permite uma correção das metodologias de coleta de dados, e não simplesmente uma correção das estimativas dos modelos. O presente trabalho analisa as práticas de reconciliação realizadas em uma mina de ouro do Brasil e sugere um novo protocolo de amostragem, com base nos conceitos de prognosticação.Reconciliation is the practice of comparing the tonnage and average grade of ore predicted from resource and grade control models with the tonnage and grade generated by the processing plant. The result is usually a group of factors, which are applied to future estimates in an attempt to better predict how the operation may perform. The common practice of reconciliation is based on definition of the mine call factor (MCF) and its application to resource or grade control estimates. The MCF expresses the difference, a ratio or percentage, between the predicted grade and the grade reported by the plant. Therefore, its application allows to correct model estimates. This practice is named reactive reconciliation. However, the use of generic factors that are applied across differing time scales and material types often disguises the causes of the error responsible for the discrepancy. The root causes of any given variance can only be identified by analyzing the information behind any variance and, then, making changes to methodologies and processes. This practice is named prognostication, or proactive reconciliation, an iterative process resulting in constant recalibration of the inputs and the calculations. The prognostication allows personnel to adjust processes so that results align within acceptable tolerance ranges, and not only to correct model estimates. This study analyses the reconciliation practices performed at a gold mine in Brazil and suggests a new sampling protocol, based on prognostication concepts

Proactive reconciliation at mining industry.

As práticas de reconciliação consistem na comparação entre as quantidades e teores de minério estimados pelos modelos da jazida e as quantidades e teores de minério produzidos na usina de beneficiamento. O resultado dessas comparações é geralmente um grupo de fatores que são aplicados a estimativas futuras, na tentativa de melhorar a previsão do desempenho de uma operação. Atualmente, a prática comum de reconciliação baseia-se na definição do mine call factor (MCF) e sua aplicação às estimativas dos modelos de recursos e de controle de teor. O MCF expressa a diferença entre a produção prevista pelos modelos e a produção registrada na usina e, portanto, sua aplicação permite uma correção nas estimativas dos modelos. Esta é uma prática de reconciliação reativa. Entretanto, a aplicação desses fatores às estimativas dos modelos pode mascarar as causas dos erros responsáveis pelas discrepâncias observadas. As causas reais de qualquer variância só podem ser identificadas analisando-se as informações referentes a cada variância e, em seguida, modificando metodologias e processos. Este é o conceito de prognosticação, ou reconciliação pró-ativa, um processo iterativo de recalibração constante das entradas de dados e dos cálculos. Portanto, a prognosticação permite uma correção das metodologias de coleta de dados, e não simplesmente uma correção das estimativas dos modelos. O presente trabalho analisa as práticas de reconciliação realizadas em uma mina de ouro do Brasil e sugere um novo protocolo de amostragem, com base nos conceitos de prognosticação.Reconciliation is the practice of comparing the tonnage and average grade of ore predicted from resource and grade control models with the tonnage and grade generated by the processing plant. The result is usually a group of factors, which are applied to future estimates in an attempt to better predict how the operation may perform. The common practice of reconciliation is based on definition of the mine call factor (MCF) and its application to resource or grade control estimates. The MCF expresses the difference, a ratio or percentage, between the predicted grade and the grade reported by the plant. Therefore, its application allows to correct model estimates. This practice is named reactive reconciliation. However, the use of generic factors that are applied across differing time scales and material types often disguises the causes of the error responsible for the discrepancy. The root causes of any given variance can only be identified by analyzing the information behind any variance and, then, making changes to methodologies and processes. This practice is named prognostication, or proactive reconciliation, an iterative process resulting in constant recalibration of the inputs and the calculations. The prognostication allows personnel to adjust processes so that results align within acceptable tolerance ranges, and not only to correct model estimates. This study analyses the reconciliation practices performed at a gold mine in Brazil and suggests a new sampling protocol, based on prognostication concepts