Modelagem e análise de estimadores lineares aplicados sobre variáveis geometalúrgicas
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Monografia de especialização
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Primeiro orientador
Membros da banca
Pedro Benedito Casagrande
Douglas Batista Mazzinghy
Douglas Batista Mazzinghy
Resumo
Atividades de modelagem e estimativa de teores são essenciais e rotineiramente aplicadas na indústria mineira para o propósito de avaliação de recursos minerais, planejamento econômico e estratégico de lavra à curto, médio e longo prazos e dimensionamento de parâmetros para operação. A inclusão de variáveis geometalúrgicas no modelo de blocos – como dados de recuperação e teores no rejeito da flotação - sinaliza materiais potencialmente deletérios no beneficiamento mineral que, quando devidamente programados em blend adequado, podem viabilizar seu aproveitamento e otimizar a produção. Assim como para interpolação clássica de teores, a geoestatística pode ser utilizada como ferramenta para popular os blocos com a estimativa de variáveis geometalúrgicas. Entretanto, o desafio é apresentado na escolha de um método adequado que possa respeitar a condição de não aditividade desse tipo de variável, uma vez que não é possível calcular um valor médio que possa caracterizar de forma fidedigna um ponto não amostrado. Apesar da limitação de métodos de estimativa lineares na quantificação dessas variáveis, este estudo propõe a análise de sua utilização para fins qualitativos e comparação dos resultados obtidos entre interpoladores clássicos, uma vez que são amplamente conhecidos e rotineiramente utilizados na indústria. Como estudo de caso foram selecionadas duas áreas distintas da Mina Morro do Ouro, de atual propriedade da Kinross Gold, cuja tentativa de elaboração de modelos geometalúrgicos foi motivada pela presença de material argiloso potencialmente deletério. O método de vizinho mais próximo é o que mais preserva a ocorrência de valores extremos e que, em uma malha de sondagem ótima, pode melhor representar numericamente a característica geometalúrgica de determinado material.
Abstract
Modeling activities and grade estimation are essential and routinely applied in the mining industry to evaluate mineral resources, economic and strategic planning of mining in the short, medium, and long terms, and to choose the best operations parameters. The addition of geometallurgical variables in the block model – such as recovery data and flotation tailings grades – make it a potentially deleterious material in mineral processing which, when properly programmed in an appropriate blend, can enable its use, and optimize production. As well as for classical interpolation of grade, geostatistics can be used as a tool to stamp blocks with the estimation of geometallurgical variables. However, the challenge is presented in the choice of an appropriate method that can respect the condition of non-additivity of this type of variable, since it is not possible to calculate an average value that can accurately characterize an unsampled point. Despite the limitation of linear estimation methods in the quantification of these variables, this study proposes the analysis of its use for qualitative purposes and comparison of the accuracy of the estimation between classical interpolators, widely known and used in the industry. As a case study, two distinct areas of the Morro do Ouro Mine were selected, the current property of Kinross Gold, whose attempt to develop geometallurgical models was motivated by the presence of potentially deleterious clay material. The nearest neighbor method is the one that best preserves the occurrence of extreme values and represents numerically the geometallurgical characteristic of a material, but in an ideal drilling grid.
Assunto
Minas e recursos minerais, Beneficiamento de minério, Modelagem
Palavras-chave
Geometalurgia, Recuperação, Estimativa, Modelagem, Interpolação linear