A simulação geoestatística por múltiplos pontos é um campo de pesquisa bastante ativo e tem sido aplicada com sucesso na indústria petrolífera. Entretanto, poucos estudos foram direcionados para o seu emprego em depósitos minerais. A simulação multipontual é um método promissor que supera as principais desvantagens dos métodos tradicionais. Por ser um método estocástico, ela gera diversas realizações equiprováveis que permitem a inferência de incertezas. E a integração de mapas de probabilidade local como dados secundários permite que a deficiência das simulações em precisão local seja superada. Além de tudo, diferentemente da krigagem e da simulação clássica, que são baseadas em estatísticas de segunda ordem (bipontuais), a simulação multipontual é capaz de representar estruturas geológicas complexas, ao extrair de training images padrões estatísticos de alta ordem. Nesta dissertação, os contatos litológicos dos envelopes de minério de três depósitos minerais reais e de um depósito sintético foram estimados por krigagem e simulados por um método de simulação tradicional e por um método de simulação multipontual. Constatou-se que a simulação multipontual pode ser facilmente aplicada a depósitos minerais e o desempenho dos três métodos foi comparado em situações de diferentes densidades amostrais. Apesar da melhor adequação teórica da simulação multipontual para a representação de geologias complexas, os resultados obtidos para um depósito complexo foram insatisfatórios. A solução para esse caso pode estar entre os diversos algoritmos de simulação multipontual que têm sido recentemente desenvolvidos. Por outro lado, a aplicação da simulação multipontual nos três depósitos de geologia mais simples foi muito exitosa. Os resultados mostraram contornos geologicamente plausíveis e muito mais definidos do que com os métodos tradicionais. Os modelos gerados foram tão precisos quanto os oriundos de métodos determinísticos e possibilitaram a avaliação de incertezas por meio de uma média de realizações, como qualquer método estocástico. Outra vantagem do método multipontual foi a incorporação de mapas de probabilidade local como dados secundários que permitiram definir a zona de incerteza desejada nos modelos. Todo o procedimento empregado foi descrito e justificado detalhadamente.

Geostatistical multiple-point simulation (MPS) is a very active field of research that has been applied successfully in the oil industry. However, few studies about its application in mineral deposits have been conducted. MPS is a promising method that overcomes the main drawbacks of traditional methods. Because it is a stochastic method, it generates several equiprobable realizations that allow uncertainties inference. And the integration of local probability maps as secondary data allows the lack of local precision in simulations to be overcome. Furthermore, unlike kriging and classical simulation, which are based on second-order (two-point) statistics, a MPS is able to reproduce complex geological features by high-order statistical patterns extraction from training images. In this thesis, ore envelopes lithological contacts of three real mineral deposits and of a synthetic deposit were estimated by kriging and simulated by a traditional simulation method and by a MPS method. It was verified that the MPS can be easily applied to mineral deposits and the performances of the three methods were compared in situations of different sample densities. Despite the theoretical suitability of the MPS for the representation of complex geological structures, the results obtained for a complex deposit were unsatisfactory. The solution for this case may be among the several MPS algorithms that have been recently developed. On the other hand, the application of MPS in the three simple geology deposits was very successful. The results showed geologically plausible contours much more defined than those obtained through the traditional methods. The models created were as accurate as those derived from the deterministic methods and enabled the evaluation of uncertainties by means of a mean of realizations, like any stochastic method. Another advantage of the multiple-point method was the incorporation of local probability maps as secondary data that allowed setting the zone of uncertainty desired in the models. The entire procedure was described and explained in detail.