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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.44.2022.tde-12082022-075956
Document
Author
Full name
Luigi Carboni
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2022
Supervisor
Committee
Rocha, Marcelo Monteiro da (President)
Oliveira, Saulo Batista de
Vidal, Alexandre Campane
Title in Portuguese
Modelagem tridimensional elaborada pelos métodos implícito, explícito e probabilístico aplicados a mineralização do depósito de Ambrósia, Paracatu - MG
Keywords in Portuguese
Depósito de Ambrósia
Depósito de zinco e chumbo
Geoestatística
Krigagem de indicadoras
Modelagem explícita
Modelagem implícita
Abstract in Portuguese
O depósito mineral de Ambrósia, operado pela Nexa Resources, tem como Zn e Pb os principais elementos produzidos, e é localizado em Paracatu, Minas Gerais. A mineralização é contida em brechas hidrotermais estruturalmente controladas. Sua complexidade estrutural impacta diretamente na modelagem geológica da zona mineralizada, que, por sua vez, reflete diretamente na cubagem e valoração do depósito. A modelagem da mineralização apresenta grande importância na tomada de decisão sobre o projeto mineiro, uma vez que ele é responsável por controlar o volume e feição do recurso que vai ser cubado e assim, posteriormente, lavrado. Atualmente as formas mais comuns de se gerar um modelo da mineralização é a partir de técnicas determinísticas pelas formas explícita, implícita e probabilística a partir de técnicas de geoestatísticas. O objetivo dessa pesquisa é a análise das diferenças nos modelos tridimensionais da mineralização feitos a partir da metodologia implícita, explícita e probabilística. As diferenças analisadas são: 1) Volume global, local e forma dos modelos 2) Avaliação do risco associado aos modelos determinísticos a partir do resultado da krigagem de indicadoras 3) Comparação entre as facilidades e tempos necessários para confecção dos modelos e de questões sobre inserção de interpretações geológicas e enviesamento. O resultado desse trabalho demonstrou diferenças locais e globais significativas. Localmente, regiões de maior divergência está relacionada com regiões baixa quantidade amostral. Entre os modelos determinísticos, o ganho temporal e automatização do modelo implícito é inversamente proporcional a quantidade de amostras disponíveis.
Title in English
Three-dimensional modeling elaborated by implicit, explicit and probabilistic methods applied to mineralization of Ambrosia Deposit, Paracatu - Mg
Keywords in English
Ambrosia Deposit
Explicit modeling
Geostatistics
Implicit modeling
Indicator kriging
Zinc and lead deposit
Abstract in English
The Ambrósia mineral deposit, operated by Nexa Resources, has the main produced elements as Zn and Pb, and is located in Paracatu, Minas Gerais. The Mineralization is contained in structurally controlled hydrothermal breccias. Its structural complexity directly impacts the geological modeling of the mineralized zone, which, in turn, directly reflects on the cubage and valuation of the deposit. The mineralization modeling has a big impact in decision making about the mining project, since it is responsible for controlling the volume and shape of the resource that will be cubed and thus, subsequently, mined. Currently, the most common ways to generate a mineralization model is from deterministic techniques by the explicit, implicit and probabilistic forms from geostatistics techniques. The objective of this research is the analysis of the differences in the three-dimensional models of mineralization made from the implicit, explicit and probabilistic methodology. The differences analyzed are: 1) Global volume, location and shape of the models 2) Assessment of the risk associated with deterministic models based on the result of kriging of indicators 3) Comparison between the facilities and time required for making the models and questions about insertion of geological interpretations and bias. The result of this work demonstrated significant local and global differences. Locally, regions of greater divergence are related to regions of low sample quantity. Among deterministic models, the temporal gain and automation of the implicit model is inversely proportional to the number of samples available.
 
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Publishing Date
2022-08-12
 
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