Análise da sensibilidade do modelo geológico no sequenciamento de lavra

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Geostatistical simulations with heterotopic hard and soft data without modeling the linear model of coregionalization

Most mining decisions are based on models estimated/simulated given the information obtained from samples. During the exploration stage, samples are commonly taken using diamond drill holes which are accurate and precise. These samples are considered hard data. In the production stage, new samples are added. These last are cheaper and more abundant than the drill hole samples, but imprecise and are here named as soft data. Usually hard and soft data are not sampled at the same locations, they form a heterotopic dataset. This article proposes a framework for geostatistical simulation with completely heterotopic soft data. The simulation proceeds in two steps. First, the variable of interest at the locations where soft data are available is simulated. The local conditional distributions built at these locations consider both hard and soft data and are obtained using simple cokriging with the intrinsic coregionalization model. Second, the variable of interest in the entire simulation grid using the original and previously simulated values at soft data locations is simulated. The results show that the information from soft data improved both the accuracy and precision of the simulated models. The proposed framework is illustrated by a case study with data obtained from an underground copper mine

Metodologia para comparar a eficiência de alternativas para disposição de amostras

A avaliação de depósitos minerais é baseada na estimativa de valores de atributos de interesse ao longo do depósito. A amostragem do atributo, em cada local, é, comumente, realizada por sondagem, canaletas ou trincheiras. Contudo, devido aos elevados custos, em especial no que se refere à sondagem, o número de amostras disponíveis é limitado. Em geral, as informações amostradas são utilizadas na obtenção de estimativas ou simulações nos locais não amostrados, criando-se os ditos modelos de blocos. Após criados, os modelos de blocos podem, então, alimentar funções de transferência como, por exemplo, o VPL, que necessitam dos valores do atributo ao longo do depósito. Uma incerteza é associada às estimativas ou simulações, e conseqüentemente, ao valor calculado a partir destas para a função. Para reduzir a incerteza sobre a função, novas amostras devem ser coletadas. Como o número de sondagens é limitado, essas devem ser locadas a fim de trazer o maior benefício em termos de redução de incerteza. A locação de amostras adicionais seguindo uma malha regular e a locação de amostras nas regiões de elevada incerteza sobre o valor do atributo são dois esquemas possíveis para adensamento amostral. A idéia dessa tese é investigar qual a configuração de amostras (compreendendo dados iniciais e dados adicionais) mais eficiente na redução da incerteza sobre a função. A questão sobre quando adotar cada configuração é pesquisada. Para um mesmo número de dados iniciais, os desempenhos da configuração de amostras que compreende dados adicionados regularmente e daquela que compreende os dados adicionados nas regiões de elevada incerteza são avaliados, assim como, os fatores que influenciam nesses desempenhos. Simulação geoestatística é usada para acesso à incerteza sobre a função. Além disso, essa tese propõe um algoritmo para construção das configurações de amostras que visa agilizar a análise dos desempenhos dessas configurações, em cada caso.Mineral deposits evaluation is based on estimated values for relevant attributes along the deposit. Sampling of these attributes at each location is commonly carried out by drilling with core extraction, channel sampling or trenches. However, these types of sampling, specially drilling with core extraction, entail high costs, and due to these costs the number of samples is limited. Generally, the sampled information is used for estimates or simulations at unsampled locations to create the so called block models. After created, the block models can feed transfer functions as net present value, which require the values of the attribute along the deposit. It is known there is an uncertainty associated to the estimates or simulations, and consequently, to the function's value derived from this grade block models. In order to reduce the uncertainty about the function, new samples are required. As the number of drillings is limited, these new samples should be preferentially located in order to bring the maximum benefit in terms of uncertainty reduction. The location of additional samples following a regular grid and the location of samples at regions of high uncertainty related to the attribute's value are two possible schemes to be used. This thesis investigates which sample pattern (comprising initial and additional data) is the most efficient to reduce the uncertainty about a certain transfer function selected. The question about which sampling pattern should be used is investigated. Considering the same number of initial data, the efficiency of the two patterns, i.e. the one which add data regularly spaced and the one which add data at regions of high uncertainty are evaluated. Also, the factors which influence this efficiency are investigated. Geostatistical simulation is used to assess the uncertainty related to the block grades. Additionally, this thesis proposes an algorithm to build a sample pattern, thus making faster the evaluation of this pattern's efficiency

Metodologia para comparar a eficiência de alternativas para disposição de amostras

A avaliação de depósitos minerais é baseada na estimativa de valores de atributos de interesse ao longo do depósito. A amostragem do atributo, em cada local, é, comumente, realizada por sondagem, canaletas ou trincheiras. Contudo, devido aos elevados custos, em especial no que se refere à sondagem, o número de amostras disponíveis é limitado. Em geral, as informações amostradas são utilizadas na obtenção de estimativas ou simulações nos locais não amostrados, criando-se os ditos modelos de blocos. Após criados, os modelos de blocos podem, então, alimentar funções de transferência como, por exemplo, o VPL, que necessitam dos valores do atributo ao longo do depósito. Uma incerteza é associada às estimativas ou simulações, e conseqüentemente, ao valor calculado a partir destas para a função. Para reduzir a incerteza sobre a função, novas amostras devem ser coletadas. Como o número de sondagens é limitado, essas devem ser locadas a fim de trazer o maior benefício em termos de redução de incerteza. A locação de amostras adicionais seguindo uma malha regular e a locação de amostras nas regiões de elevada incerteza sobre o valor do atributo são dois esquemas possíveis para adensamento amostral. A idéia dessa tese é investigar qual a configuração de amostras (compreendendo dados iniciais e dados adicionais) mais eficiente na redução da incerteza sobre a função. A questão sobre quando adotar cada configuração é pesquisada. Para um mesmo número de dados iniciais, os desempenhos da configuração de amostras que compreende dados adicionados regularmente e daquela que compreende os dados adicionados nas regiões de elevada incerteza são avaliados, assim como, os fatores que influenciam nesses desempenhos. Simulação geoestatística é usada para acesso à incerteza sobre a função. Além disso, essa tese propõe um algoritmo para construção das configurações de amostras que visa agilizar a análise dos desempenhos dessas configurações, em cada caso.Mineral deposits evaluation is based on estimated values for relevant attributes along the deposit. Sampling of these attributes at each location is commonly carried out by drilling with core extraction, channel sampling or trenches. However, these types of sampling, specially drilling with core extraction, entail high costs, and due to these costs the number of samples is limited. Generally, the sampled information is used for estimates or simulations at unsampled locations to create the so called block models. After created, the block models can feed transfer functions as net present value, which require the values of the attribute along the deposit. It is known there is an uncertainty associated to the estimates or simulations, and consequently, to the function's value derived from this grade block models. In order to reduce the uncertainty about the function, new samples are required. As the number of drillings is limited, these new samples should be preferentially located in order to bring the maximum benefit in terms of uncertainty reduction. The location of additional samples following a regular grid and the location of samples at regions of high uncertainty related to the attribute's value are two possible schemes to be used. This thesis investigates which sample pattern (comprising initial and additional data) is the most efficient to reduce the uncertainty about a certain transfer function selected. The question about which sampling pattern should be used is investigated. Considering the same number of initial data, the efficiency of the two patterns, i.e. the one which add data regularly spaced and the one which add data at regions of high uncertainty are evaluated. Also, the factors which influence this efficiency are investigated. Geostatistical simulation is used to assess the uncertainty related to the block grades. Additionally, this thesis proposes an algorithm to build a sample pattern, thus making faster the evaluation of this pattern's efficiency

Imperio : Diario de Zamora de Falange Española de las J.O.N.S.: Año XIII Número 3748 - 1949 Febrero 19

A modelagem de um depósito mineral é realizada por meio da combinação de diversas fontes de informações. Dentre estas fontes pode-se citar a sísmica de reflexão. A sísmica de reflexão fornece dados de tempos de propagação de ondas sísmicas até essas serem refletidas pelas estruturas dos depósitos minerais. As profundidades dessas estruturas podem ser obtidas multiplicando-se os tempos pelas velocidades de propagação das ondas sísmicas. Normalmente, a velocidade de uma onda sísmica é determinada indiretamente por meio do processamento dos próprios dados sísmicos, o que pode gerar erros na interpretação de seções geológicas. A perfilagem geofísica é uma alternativa na determinação dessa velocidade, uma vez que a velocidade de onda acústica é obtida ao longo do furo perfilado e a velocidade de onda acústica pode ser relacionada com a velocidade de onda sísmica. As estimativas de valores de velocidade na região entre os furos perfilados permite as estimativas de valores de profundidade nessa região. Neste estudo, foram analisadas possibilidades de se estimar, em um grid, valores de velocidade e incertezas associadas a esses valores, utilizando-se ferramentas geoestatísticas. A simulação seqüencial Gaussiana, dentre as ferramentas analisadas, pareceu ser a mais adequada para obtenção de velocidades e incerteza dos valores estimados em cada nó do grid considerado. Para o caso abordado, alguns valores de profundidade da estrutura de interesse apresentaram variações significativas em função da incerteza de velocidade. Essas variações são muito importantes na execução de certos métodos de lavra subterrânea, o que enfatiza a importância da determinação da incerteza das velocidades estimadas. A metodologia é apresentada e ilustrada em um importante depósito de carvão em Queensland, Austrália

Coordenadas cartesianas X coordenadas geológicas em geoestatística : aplicação à variável vagarosidade obtida por perfilagem acústica

O planejamento da lavra de um depósito mineral envolve o conhecimento de um ou mais atributos desse depósito. Esse conhecimento é obtido através de amostras do atributo em certos locais do depósito. Contudo a coleta de amostras pode envolver elevados custos, o que restringe o número de amostras e os locais onde valores do atributo são conhecidos. Assim, a estimativa de valores, em locais não amostrados, se torna necessária. A idéia de estimar valores em grids tridimensionais, utilizando amostras em coordenadas cartesianas e algoritmos da geoestatística pode levar a estimativas equivocadas em certas situações. Comumente, esse tipo de coordenadas não é compatível com a aplicação da geoestatística, visto que esse tipo de coordenadas pode prejudicar a determinação da continuidade dos valores amostrais e essa continuidade é a base dos algoritmos geoestatísticos. Assim, a questão da transformação de coordenadas cartesianas para coordenadas que permitam uma melhor determinação da continuidade dos valores amostrais é abordada nesse artigo. Para exemplificar a metodologia, uma transformação de coordenadas em um caso real de estimativas do atributo vagarosidade de onda acústica é apresentado.Mining planning requires the knowledge of one or more of the deposit’s attributes. This knowledge is obtained through attribute samples taken at certain locations. However, the sampling can be extremely costly which restricts the number of samples and locales where attribute values are known. Thus, the estimation of values, in unsampled locales, becomes necessary. The idea of value estimation in three-dimensional grids, using samples in Cartesian coordinates and geostatistical algorithms is the subject which has been approached. Nevertheless, commonly, this type of coordinates is not compatible to geostatistical application, since, this type of coordinates might damage the determination of the sample value’s continuity and this continuity is the base of geostatistical algorithms. So, the question of Cartesian coordinate’s transformation to coordinates that allow better samplevalue continuity determination is approached in this paper. To demonstrate a coordinate’s transformation, a real case of sonic wave slowness estimates is presented

Dimensionamento de pilares de sustentação em mineração de carvão em Santa Catarina

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Dimensionamento de pilares de sustentação em mineração de carvão em Santa Catarina

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Análise da sensibilidade do modelo geológico no sequenciamento de lavra

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