No contexto da indústria mineral, reconciliação pode ser definida como a prática de comparar a massa e o teor médio de minério previstos pelos modelos geológicos com a massa e o teor gerados na usina de beneficiamento. Esta prática tem se mostrado cada vez mais importante, visto que, quando corretamente executada, aumenta a confiabilidade no planejamento de curto prazo e otimiza as operações de lavra e beneficiamento do minério. No entanto, a utilidade da reconciliação depende da qualidade e confiabilidade dos dados de entrada, gerados por diferentes métodos de amostragem. Uma boa reconciliação pode ser ilusória. Em muitos casos, erros cometidos em determinado ponto do processo são compensados por erros cometidos em outros pontos, resultando em reconciliações excelentes. Entretanto, esse fato mascara os erros do sistema que, mais cedo ou mais tarde, podem se revelar. Frequentemente, os erros de amostragem podem levar a uma análise errônea do sistema de reconciliação, gerando consequências graves à operação, principalmente quando a lavra alcança regiões mais pobres ou mais heterogêneas do depósito. Como uma boa estimativa só é possível com práticas corretas de amostragem, a confiabilidade dos resultados de reconciliação depende da representatividade das amostras que os geraram. Este trabalho analisa as práticas de amostragem manual em uma mina de cobre e ouro em Goiás e propõe um método mais confiável para fins de reconciliação. Os resultados mostram que a reconciliação aparentemente excelente entre mina e usina é ilusória, consequência da compensação de diversos erros devidos às práticas de coleta de amostras para o planejamento de curto prazo.

In the mining industry context, reconciliation can be defined as the practice of comparing the tonnage and average grade of ore predicted by the geological models with the tonnage and grade generated by the processing or metallurgical plant. This practice has shown an increasingly importance, since, if correctly executed, allows to improve the reliability on short-term planning and to optimize the mining and processing operations. However, the usefulness of reconciliation relies on the quality and reliability of the input data, generated by different sampling methods. Successful reconciliation can be illusory. In many cases, errors generated at one point of the process are offset by errors generated at other points, resulting in excellent reconciliations. However, this fact can hide compensating biases in the system that may surface someday. Very often sampling errors can be masked and may lead to erroneous analysis of the reconciliation system, generating serious consequences to the operation, especially when mining reaches poorer or more heterogeneous areas of the deposit. Since good estimation is only possible with correct sampling practices, the reliability in the reconciliation results depends on the representativeness of the samples that generated them. This work analyzes the manual sampling practices carried out at a copper and gold mine in Goiás, proposing a more reliable sampling method for reconciliation purposes. Results show that the apparently excellent reconciliation between the mine and the plant is in fact illusory, consequence of the compensation of many errors due to sampling practices for short-term planning.