Este trabalho teve como objetivo geral avaliar o uso da geoestatística aplicada ao inventário florestal. Especificamente avaliaram-se: a estrutura de continuidade espacial de quatro características dendrométricas, os métodos de ajuste e seleção de modelos da função de semivariância, o comportamento dos intervalos de confiança clássico e geoestatístico e o potencial da krigagem de bloco para a predição volumétrica por talhão. Os dados para realização do presente estudo foram obtidos num povoamento de 987 hectares de Eucalyptus grandis, com sete anos de idade, localizados no município de Itapetininga, São Paulo, pertencente à Votorantin Celulose e Papel (VCP). Pelos semivariogramas anisotrópico e isotrópico avaliou-se a estrutura de continuidade espacial das características: volume, diâmetro médio quadrático, área basal e altura média dominante. Dois modelos da função de semivariância foram ajustados para o volume, por meio de quatro métodos de ajuste e a seleção do melhor modelo foi efetuada a partir do critério de Akaike (AIC) e por meio das técnicas de validação cruzada e preditiva. Quanto às simulações estocásticas com o modelo geoestatístico, verificou-se o desempenho da cobertura do intervalo de confiança clássico e geoestatístico em relação à cobertura nominal. A predição volumétrica por talhão foi obtida da krigagem com simulação em cada um dos talhões do povoamento. Verificouse que as características dendrométricas mensuradas no inventário florestal apresentaram-se estruturadas espacialmente. Este resultado sugeriu que no processamento do inventário florestal deve-se considerar a componente espacial, ou seja, as parcelas não devem ser tratadas de forma independente. Sugere-se o uso conjugado do critério de Akaike e da validação cruzada para seleção de modelos da função de semivariância. Detectou-se que os intervalos de confiança clássico e geoestatístico apresentaram cobertura inferior à cobertura nominal, para uma população espacialmente contínua. Porém, a cobertura do intervalo de confiança do estimador clássico foi bem inferior à cobertura nominal, mostrando viés substancial na estimativa da variância da média quando há estrutura de continuidade espacial. Para populações fixas o estimador clássico proporcionou cobertura observada igual à cobertura nominal. Este resultado comprova a validade da aleatorização para uso do Teorema Central do Limite, na definição do intervalo de confiança, independente da estrutura de continuidade espacial. Na presença de continuidade espacial, o uso do estimador geoestatístico (krigagem de bloco), para estimativa do volume por talhão, é preferido por duas razões: proporciona estimativa da precisão sem viés e é de baixo custo quando comparado ao estimador clássico. / This research evaluated the use of applied geostatistic forestry inventory. Specifically, it evaluated: the continuity of spatial structure of four dendrometric characteristics, the adjustment methods and model selection of the semi variance function, the behavior of classic and geostatístic confidence intervals and the potential of the block krigage for the stand volumetric prediction. Data were obtained in a 987 ha of Eucalyptus grandis forest plantation aged 7 years, located in Itapetininga county- São Paulo State, belonging to Votorantim Pulp and Paper (VCP). The spatial continuity structure of volume, quadratic average diameter, basal area and dominant average height was evaluated through the anisotropic and isotropic semi variogrammes. Two semi variance function models were adjusted for volume, through four adjustment methods. The selection of the best model was made starting from the Akaike information criterion (AIC) and through the crossed validation and prediction techniques. Departing from stochastic simulations, using geostatistic model the performa nce of the classic and geoestatístic confidence interval covering was verified, in relation to the nominal covering. The stands volumetric prediction was obtained from the krigage with simulation in each plantation stand. It was verified that the dendrométric characteristics measured in the forestry inventory presented spatially structured. This result suggested that, in the forestry inventory processing, spatial component should be considered, i.e., the plots should not be treated separately. It seems tha t the AIC and the cross validation for semi variance function model selection must be associated. It was detected that both classic and geostatistic confidence intervals presented lower covering than that of the nominal covering, for a spatial continuous population. However, the confidence covering interval of the classic estimator was much lower than the nominal covering, showing substantial bias in the estimate of the average variance, when there is structure of spatial continuity. For fixed populations, the classic estimator provided observed covering equal to the nominal covering. Thus, proving that the validity of the randomization for use of the Central Limit Theorem, in the definition of the confidence interval, independently of the structure of space continuity. The use of the geoestatístic estimator (block krigage) for estimating stand volume, in the presence of spatial continuity, is preferred because it provides unbiased and precise estimate at lower cost as compared to the classic estimator.

As pilhas de homogeneização são uma das formas mais comuns de homogeneização e redução da variabilidade de minério que alimenta uma unidade de processamento mineral ou o mercado diretamente. Uma das maneiras de construir essas pilhas consiste em dispor o material vindo da lavra em camadas horizontais e, posteriormente, retomá‐los em fatias verticais. A caracterização deste material vindo da mina (blocos de lavra) é uma das principais tarefas do planejamento mineiro. Existem várias técnicas que podem ser utilizadas para estimativa dos teores destes blocos, tais como Krigagem e Inverso da Distância (ID). A simulação por Bandas Rotativas é mais uma delas e foi utilizada neste trabalho, pois é capaz de reproduzir a variabilidade in situ e a continuidade espacial dos dados, ao contrário de outros métodos de estimativa. Com os resultados destas simulações são traçadas as possíveis rotas de lavra, que otimizam os diversos fatores de engenharia e economia. A rota de lavra é de difícil modificação e determinará a seqüência dos blocos que irão construir as pilhas de homogeneização. As pilhas são caracterizadas pela forma, tamanho, arranjo e número de camadas. O incorreto dimensionamento pode acarretar perdas financeiras devido ao alto estoque e/ou a perdas em recuperação e teores na usina de beneficiamento. O método proposto é capaz de quantificar a variabilidade dos sistemas de homogeneização para os n cenários de lavra conforme modelos de blocos simulados. Para tal metodologia foi desenvolvida uma rotina capaz de realizar diferentes tamanhos de pilhas para as várias simulações. Os dados utilizados são provenientes dos depósitos de carvão da região Sul do Brasil. Os parâmetros utilizados para a medida da variabilidade foram conteúdo de cinza e teor de enxofre, contaminantes comuns nestes depósitos. A metodologia proposta indica que é possível reduzir a variabilidade do sistema. A incerteza associada às variáveis foi reduzida, um tamanho conveniente de pilhas foi determinado e testes foram realizados para reduzir ainda mais os riscos econômicos da mineradora. / Mixing piles are one of the most common strategies of homogenization and ore variability reduction for mineral processing plant feeding or direct market feeding. One of the ways to construct these piles is to dispose the mined material in horizontal layers and, posteriorly, take them into vertical slices. The characterization of this material from the mine (mining blocks) is one of the main tasks of the mine planning. There are several techniques that can be used to estimate the grades of these blocks, such as Kriging and Inverse of Distance (ID). Turning bands simulation is one of them, and it was used on this study, because it is able to generate n possible values for the grades of the mining blocks. With these simulations results the possibilities for mining routes, those optimize the several mining and economic factors. The mining route is hard to modify and it will determine the block sequence that will build the homogenization piles. The piles are characterized by their shape, size, arrangement and the number of layers. An incorrect design can lead to financial losses due to high stock mass and/or to loss in processing plant recovery and grades. The proposed method is able to quantify the variability of mixing systems for n mining settings from simulated mining blocks. For this methodology was developed a routine able to realize different pile sizes for several simulations. The data used come from coal deposits in southern Brazil. The parameters used for the variability measure were ash content and sulfur grade, common contaminants in these deposits. The proposed methodology indicates that is possible to reduce the system variability. The uncertainty associated to the variables was reduced, a proper pile size was determined and tests were made, resulting in lower economic risks for the mining company.

Estimar os teores de minério alimentando uma usina de beneficiamento não é uma tarefa trivial e é uma contínua fonte de controvérsia na indústria de mineração. Os teores determinados como parte do planejamento de lavra de curto prazo muitas vezes não são reproduzidos pela amostragem do fluxo contínuo de minério na planta, devido a problemas na amostragem e/ou interpolação de baixa qualidade de teores. Os teores são normalmente obtidos por amostragens periódicas do fluxo contínuo durante um dia ou por turnos e tomando a média das múltiplas amostras recolhidas. O erro padrão do teor médio depende da variabilidade do minério e a frequência (número) de amostras. Quanto maior o número de amostras coletadas, maior será a precisão da média calculada. Experimentos variográficos são normalmente utilizados para mapear a variabilidade dos teores durante certo período, e a variância de extensão é derivada desse variograma. Esta abordagem é demorada, cara e complicada, e, por conseguinte, a sua utilização é muitas vezes evitada na indústria de mineração. Em alguns casos, as pilhas de homogeneização são utilizadas na indústria de mineração para a redução da variabilidade nos teores de minério que alimentam as plantas de beneficiamento, fornecidos pelo planeamento mina de curto prazo. Vários métodos são utilizados no design das pilhas de homogeneização, e a maioria não incorporam o a variabilidade in situ que é intrínseca ao depósito mineral A metodologia proposta aqui investiga uma nova abordagem baseada em simulação dos teores de minério que alimenta a planta de beneficiamento e as pilhas de homogeneização. Modelos tridimensionais dos teores in situ são construídos usando simulações geoestatísticas. A continuidade espacial dos teores e sua variabilidade são reproduzidos em modelos com as mesmas características do depósito real. Estes modelos são utilizados no planejamento de mina e sequenciamento de lavra, transformando um modelo de blocos tridimensionais em uma sequência unidimensional de valores que alimentam a planta de beneficiamento (fluxo unidimensional) e/ou a pilha de homogeneização. O método combina pilhas longitudinais e simulações geoestatísticas para emular a variabilidade in situ, bem como a variabilidade dos teores da pilha retomada. Foi desenvolvido dois algoritmos de emulação: um para emular o processo de amostragem de fluxo contínuo e um emulador de blendagem/homogeneização para pilhas de homogeneização longitudinais. No algoritmo de amostragem, é emulado o intervalo de amostragem de um fluxo contínuo baseado unicamente em simulações geoestatísticas que imitam o processo de extração de várias amostras a intervalos diferentes e o erro relativo calculado para cada plano de amostragem, comparando a média das amostras contra a média real (média de todas as amostras do fluxo contínuo emulada). No emulador de blendagem/homogeneização, em que a entrada consiste na sequência pré-definida de lavra, o algoritmo foi aplicado a vários cenários simulados do depósito mineral Esta sequência é rearranjada pelo algoritmo, que seleciona os blocos que formam a pilha de cada modelo de blocos simulado, e simula a operação de empilhamento e retomada do material. Usando esta metodologia pode-se avaliar, dentro de um determinado período de tempo, a variabilidade dos teores para vários tamanhos de pilha, bem como a variabilidade interna dos teores da pilha quando determinada pilha é retomada. Os resultados de um estudo de caso em duas grandes minas de ferro mostraram consistência e forneceu estimativas satisfatórias de o erro de amostragem para vários intervalos de amostragem, utilizando os teores simulados. Além disso demonstra-se que a taxa de variabilidade nas pilhas de homogeneização diminui à medida que o tamanho da pilha aumenta e a variabilidade interna teores diminui para um dado tamanho de pilha, quando o número de camadas na pilha é aumentado. / Estimating the head grades from the ore feeding a processing plant is not a trivial task and is a continuing source of controversy in the mining industry. Grades determined as part of short-term mine planning are frequently not reproduced by sampling the continuous flow of ore at the plant, due to problems in the sampling and/or due to poor grade interpolations. Head grades are normally obtained by sampling the continuous flow periodically during a day or shift and taking the average of the multiple samples collected. The standard error of this mean grade depends on the ore variability and the frequency (number) of samples. The more samples that are taken, the higher the precision of the calculated mean. Variographic experiments are normally used to map grade variability during a certain period, and the extension variance is derived from this variogram. This approach is time-consuming, expensive, and cumbersome, and therefore its use is often avoided in the mining industry. In some cases, homogenization piles are used in the mining industry for variability reduction in the head grades of the ore feeding the processing plants provided by the short-term mine planning. Various methods are used when designing homogenization piles, and most fail to incorporate the in situ grade variability that is intrinsic to the mineral deposit The methodology proposed here investigates a novel approach based on simulating the grades of ore feeding the processing plant and the homogenization piles. In situ three-dimensional grade models are constructed using geostatistical simulations. Grade spatial continuity and variability are reproduced in models with the same characteristics of the real deposit. These models are used in mine planning and scheduling, transforming a threedimensional block model into a one-dimensional string of values feeding the plant (onedimensional flow) and/or the homogenization pile. The method combines longitudinal piles and geostatistical simulations to emulate the in situ variability as well as the reclaimed pile grade variability. It has been developed two emulator algorithms: one to emulate the process of sampling of continuous flow and a blending/homogenization emulator for longitudinal stockpiles. In the sampling algorithm, it is emulated the sampling interval from a continuous flow based solely on geostatistical simulations mimicking the process of extracting various samples at different intervals and calculate for each sampling scheme the relative error by comparing the average of the samples against the true mean (mean of all samples in the emulated continuous flow). In the blending/homogenization emulator, where the input consists of the pre-defined mining sequence, the algorithm has been applied to several simulated scenarios of the mineral deposit This sequence is re-arranged by the algorithm, which selects the blocks that will form the pile of each simulated block model, and simulates the operation of the stacking and reclaiming equipment. Using this methodology one can evaluate, within a certain period, the expected grade variability for various pile sizes as well as the internal grade variability when a given pile is reclaimed. Results from a case study at two large iron mines showed consistency and provided satisfactory estimates of the sampling error for various sampling intervals using the simulated grades. Also, it is demonstrated that the rate of variability in the homogenization piles decreases as the pile size increases and the internal grade variability decreases for a given pile size, when the number of layers in the pile is increased.

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A caracterização e quantificação mineralógica dos solos desta região torna-se importante para melhor entendimento dos processos pedogênicos do solo, e uso de melhores práticas de manejo. Por meio de ferramentas como a geoestatística é possível entender a relação entre a mineralogia do solo e as formas da paisagem, indicando a variabilidade espacial dos dados e a dependência entre os atributos pedogênicos e os geomórficos da região. Assim, o presente trabalho teve como objetivos: a) caracterizar os teores e a cristalinidade da caulinita (Ct) e gibbsita (Gb), e suas relações com os diferentes compartimentos geológicos e geomorfológicos do POP; b) e avaliar o potencial de diferentes metodologias aplicadas às curvas espectrais, dada pela técnica de espectroscopia de reflectância difusa (ERD), para estimativa da razão entre Ct e Gb, e caracterizar a variabilidade espacial da razão para o POP. Foram coletadas 600 amostras de solo georreferenciadas, próximas às principais rodovias do estado de São Paulo. Para quantificação dos teores e cristalinidade da Ct e Gb foi utilizada a técnica de difratometria de raios X (DRX) e a metodologia de Rietveld. A quantificação não convencional pela técnica de ERD, foi feita por três metodologias aplicadas às curvas espectrais: contínuo removível, relação direta do vale e regressão mínima por quadrados parciais. Os dados foram submetidos a análises de estatística descritiva, análise de regressão (para comparativo entre as técnicas) e análises geoestatísticas, pela krigagem simples. Os compartimentos geológicos e geomorfológicos influenciam na distribuição dos teores de Ct e Gb, e na formação cristalográfica destes. Ambientes de geologia Arenítica apresentam maiores teores de Ct, menos cristalinas, e ambientes de Basalto maiores teores de Gb de maior cristalinidade. A ERD mostrou-se como uma técnica eficiente para a estimativa não convencional dos minerais, tendo a metodologia do contínuo removível apresentado os melhores parâmetros estatísticos, entre a comparação de valores dados pela DRX e pela ERD. A variabilidade espacial da razão entre Ct e Gb, apresentou padrões semelhantes entre os mapas de dados da DRX e ERD, para ambas as metodologias. / The Ouest Paulista Plateau (POP) is one of the main areas of citrus cultivation in the country, accounting for about 80% of the national production, with a large share of sugar and alcohol production. The characterization and mineralogical quantification of the soils of this region becomes important for a better understanding of the soil pedogenic processes, and the use of better management practices. Through tools such as geostatistics, it is possible to understand the relationship between soil mineralogy and landscape forms, indicating the spatial variability of the data and the dependence between the pedogenic and geomorphic attributes of the region. Thus, the present work had as objectives: a) to characterize the contents and crystallinity of kaolinite (Kt) and gibbsite (Gb), and its relations with the different geological and geomorphological compartments of POP; B) and to evaluate the potential of different methodologies applied to the spectral curves, given by the diffuse reflectance spectroscopy (DRS) technique, to estimate the ratio between Ct and Gb, and to characterize the spatial variability of the ratio for the POP. A total of 600 georeferenced soil samples were collected near the main highways in the state of São Paulo. The X-ray diffraction (XRD) technique and the Rietveld methodology were used to quantify the Ct and Gb contents and crystallinity. The unconventional quantification by the DRS technique was done by three methodologies applied to the spectral curves: removable continuous, direct ratio of the valley and minimum regression by partial squares. Data were submitted to descriptive statistics analysis, regression analysis (for comparison between the techniques) and geostatistical analysis, by simple kriging. The geological and geomorphological compartments influence the distribution of Kt and Gb contents and their crystallographic formation. Environments of sandstone geology have higher levels of Ct, less crystalline, and environments of basalt greater Gb levels of greater crystallinity. DRS proved to be an efficient technique for the unconventional estimation of minerals, and the methodology of the removable continuum presented the best statistical parameters between the comparison of values given by the XRD and the DRS. The spatial variability of the ratio between Kt and Gb presented similar patterns between the XRD and DRS data maps for both methodologies. / FAPESP: 2015/20692-0

Quantificação de incerteza e risco tem aplicação direta no projeto de limites de cava e na programação de produção. Pequenas variações nas condições de contorno de um projeto podem ter impacto significativo sobre o retorno final do mesmo na ordem de milhões de dólares. Preço de mercado do bem mineral, o custo de capital, taxas de atratividade, etc, são fatores usualmente testados para analisar a viabilidade de um empreendimento, porém, raramente é considerada a incerteza relacionada ao atributo geológico em questão. O propósito de um planejamento de lavra tem sido prover subsidio para o engenheiro de minas decidir sobre a capacidade de minerar determinadas unidades de lavra do depósito a partir de teores estimados. Salienta-se porém que existe, a partir dos dados amostrais, incertezas a respeito do modelo geológico que devem ser consideradas ao se projetar uma cava e desenvolver a lavra. A simulação geoestatistica tem a capacidade de produzir múltiplos modelos equiprováveis, os quais podem ser avaliados independentementecomo possíveis cenários do depósito mineral. Simulação condicional, ao contrário de técnicas de interpolação e estimativa, provê respostas para questões associadas a risco devido à variações nos teores do modelo geológico. Ao gerar múltiplos cenários tem-se acesso à probabilidade e conseqüentemente às variações de retorno financeiro e rotas de extração de minério de um projeto. o presente trabalho tem como objetivo a investigação de novas metodologias que contribuam para a construção de cenários de planejamento de lavra e avaliação do impacto provocado nestes pela incerteza fornecida a partir de modelos simulados. As respostas buscadas dentro da abordagem sugerida por esse trabalho, compreendem a definição de uma metodologia para controle e planejamento de lavra a médio e longo prazo por incorporação da flutuabilidade local associada ao minério, avaliando a sensibilidade do retorno financeiro e o traçado de lavra em relação ao método de geração do modelo geológico de teores. Para solucionar o problema em questão, sugere-se a geração de modelos estocásticos e a alimentação de múltiplos modelos selecionados por critérios considerados relevantes para a delimitação do espaço de incerteza. A aplicação de funções de transferência tais como mudança de suporte e seqüenciamento de produção sobre os modelos simulados é a chave para a obtenção de respostas a respeito do impacto sobre a lucratividade de um projeto. Ao alimentar à essas funções modelos equiprováveis que preservam as características estatísticas e a conectividade espacial dos dados amostrais mas que invariavelmente possuem diferentes distribuições de teores tem-se a dimensão em termos econômicos do risco associado à incerteza geológica. Foi confrontado o retorno financeiro produzido por modelos simulados e verificou-se para o caso especifico que os métodos de simulação geoestatistica empregados não produziram diferenças significativas quando comparados casos selecionados segundo os mesmos critérios. Porém, entre cenários extremos gerados pelo mesmo algoritmo de simulação foram verificadas desigualdades relevantes. Verificou-se também a transferência de minério entre diferentes classes de qualidade ao proceder-se com variações nas dimensões dos blocos de lavra.

Grande parte dos custos da fase de exploração mineral vem das sondagens e análises químicas e granulométricas, principalmente em depósitos onde são necessárias informações sobre múltiplos atributos, como os depósitos de ferro, manganês e bauxita. Neste tipo de depósito mineral, é freqüentemente necessário estimar os atributos discriminados em diversas faixas granulométricas. Este trabalho avalia o efeito do adensamento amostral de apenas alguns atributos, os teores em base global, em minério de ferro, para auxiliar na escolha ou priorização entre projetos de mineração em fase preliminar de pesquisa ou para auxílio no planejamento de curto prazo. Para isso, foram analisadas diversas alternativas metodológicas de estimativa utilizando dados com adensamento amostral menos custoso e comparados os modelos estimados nestas alternativas com um modelo de referência, obtido de um banco de dados denso e completo. Entre todas as alternativas analisadas, o melhor procedimento de estimativa utilizando adensamento amostral de atributos em base global consiste na utilização das relações entre os atributos para preencher o banco de dados por modelos de regressão linear para depois estimar o depósito - uma variação da técnica conhecida como krigagem combinada com regressão (regression-kriging). Dentro dessa técnica, cokrigagem foi utilizada como método base para a obtenção dos modelos analisados, através do uso do Modelo de Corregionalização Intrínseca - MCI. Foi possível gerar estimativas com qualidade necessária às propostas do estudo, obtendo-se 50% do depósito estimado com erros relativos ao Modelo de Referência menores do que 10%, utilizando 14% da informação química discriminada em faixas granulométricas. O procedimento de estimativa obtido nesta dissertação para a resolução do problema existente garante coerência entre as múltiplas variáveis estimadas, mantendo as correlações existentes entre elas. Também garante que os balanços de massa (estequiométricos e granulométricos) que os dados apresentam sejam respeitados nas estimativas. / Drilling and sampling are responsible for most of the costs during mineral exploration, especially in multi elements and polymetallic deposits, such as iron, manganese and bauxite deposits. On these deposits, often it is necessary to estimate multiple attributes at several granulometric fractions, i.e., distinct particle sizes. This work investigates the effect of sampling in a dense grid only the head grades for the multiple chemical species in iron ore deposits. The remaining required data at the various grain sizes are sampled in a sparse grid. The derived geological model is checked for precision and accuracy comparing the output obtained against a model obtained using a complete isotopic dataset including head grades and chemical analysis at each granulometric fraction analyzed in all sampled positions. Among the several tested alternatives, the best procedure for dealing with the problem at hand involved utilizing the correlation coefficients between the grades at distinct fractions to obtain an isotopic database prior interpolation - a modified regression-kriging technique. Cokriging was the method used, based on the Intrinsic Coregionalization Model. Estimates were obtained with the quality needed for the proposal of the study. Results showed that at least 50% of the blocks were estimated with errors less than 10% relative to the grades obtained at the Reference Model, using only 14% of the granulochemical data employed to obtain the Reference Model. The method also preserved on the estimated model the correlations between the attributes in their several granulometric fractions and the mass balances (granulometric and stoichiometric) that the data exhibit.

Na maioria das minas, até poucos anos, só havia preocupação em estimar-se o teor de uma ou no máximo duas espécies químicas de interesse, por exemplo, teor de cobre, ouro ou ferro. Hoje, existem padrões de qualidade em produtos e concentrados que exigem um rigoroso controle de outros elementos além do metal/mineral minério. É comum ser necessário a estimativa de múltiplos elementos, possivelmente correlacionados e em algumas vezes com uma combinação de teores que deva fechar uma soma constante (por exemplo, 100%). Dados que somam uma constante são conhecidos como dados composicionais (CODA), carregando consigo informação relativa e não absoluta. Esta situação (soma de uma constante) condiciona a que as estimativas também devam fechar uma constante. As metodologias clássicas, como é o casso da krigagem e a cokrigagem ordinária, podem ser apropriadas para obter a melhor estimativa local do ponto de vista teórico. Mas, cada variável é estimada separadamente (no caso OK) com seus respectivos parâmetros de medidas de continuidade espacial, o que leva a obter pesos diferentes para cada atributo e em contraposto gera problemas para o fechamento final das estimativas. Novas técnicas estatísticas podem ser adaptadas ao estudo de CODA que permitam garantir, além de resultados coerentes, o fechamento após estimativas. Esta dissertação utilizou as transformações de razões logarítmicas isométricas (ilr) que permite projetar o espaço amostral dos dados originais (espaço euclidiano) ao espaço simplex de D-1 partes da composição (SD). Os resultados mostraram-se satisfatórios, já que além de obter bons resultados, foi garantido o fechamento após estimativas. Esses resultados foram comparados com os resultados obtidos na krigagem tradicional utilizando os mesmos critérios de interpolação. Ambas as metodologias produziram resultados semelhantes em termos de qualidade de estimativa, mostrando-se ser uma metodologia alternativa para estimativa em depósitos multivariados. Uma desvantagem nesta transformação é o uso de transformações de tipo não lineares combinada com interpoladores lineares (OK), já que quando fazemos o processo de retro-transformação (ilr) estamos expostos a um viés na média estimada. Para solucionar esse problema, foi utilizada a simulação das transformações (ilr) que não gera viés, já que o dado simulado é obtido a partir de uma tiragem randômica de função de probabilidade local. Comparou-se então, os resultados do e-type das simulações (ilr) com os resultados da krigagem (ilr) para observar a influência do viés da média aritmética localmente. Os resultados mostraram que, embora esse viés exista teoricamente, para este estudo de caso não foi representativo, ou seja, a média local entre o e-type das simulações (ilr) e a krigagem (ilr) não é maior que 5%. / In most of the mines, until a few years ago, there was only concern in estimating the content of one or at most two chemical species of interest, such as percentage of copper, gold or iron. Today, there are standards of quality in products and concentrates, which require careful control of other elements besides metal / ore minerals. It is common to estimate multiple elements, possibly correlated and sometimes with a combination of contents which must close a constant sum (e.g. 100%). Data that add up to a constant are known as compositional data (CODA), carrying information relative and not absolute. This (sum of a constant) determines that the estimates should also close a constant. The classical methods, such as kriging and ordinary cokriging, may be appropriate for the best local estimate. However, each variable is estimated separately (in case OK) with their specific parameters of spatial continuity, which leads to obtain different weights for each attribute and fails to obtain estimates that satisfy the constant sum constraint. New statistical techniques can be adapted to the study of CODA that guarantee consistent results after the closing estimates. This dissertation uses the isometric transformations of logarithmic ratios (ilr) that allows to transform the sample space of the original data (Euclidean space) into the simplex space with D-1 parts of the composition (SD). The results were satisfactory providing closed sums after estimates. These results were compared with the results obtained using the traditional kriging interpolator. Both methods produced similar results in terms of quality of the estimation, proving to be an alternative methodology to estimate multivariate deposits. A disadvantage in this transformation is the use of nonlinear transformations combined with linear interpolation (OK), since when doing this process of retro-transformation (ilr) can lead to a bias in the estimated average. To solve this problem, it was used simulation of the transformation (ilr) and this solution do not generates bias, since the simulated data is obtained from randomly drawing of a local probability function. The average of all simulations wase compared with kriging to observe the impact of the arithmetic bias. The results showed that, although this bias exists theoretically, for this case study it was not significant, i.e., the difference from the local average of the e-type simulations (ilr) and kriging (ilr) is not greater than 5%.

Os investimentos e o planejamento econômico na mineração requerem o entendimento, quantificação e avaliação de riscos na determinação de teores e tonelagens de minério. O planejamento de lavra e as operações em usinas de beneficiamento também requerem a estimativa de teores e tonelagens. A geoestatística proporciona as ferramentas necessárias para realizar essas estimativas utilizando adaptações das técnicas clássicas de regressão. O minério de ferro, assim como o de manganês, são exemplos de casos nos quais é necessário determinar múltiplas variáveis para a caracterização do minério, de modo tal, que os teores nos modelos de blocos dos depósitos satisfaçam os balanços de massa entre as frações granulométricas e a estequiometria para as espécies químicas dos dados originais. Esses sistemas são altamente complexos, apresentando múltiplas variáveis correlacionadas e sendo, portanto, apropriados para serem abordados com a utilização de técnicas geoestatísticas multivariadas. Apesar de a cokrigagem apresentar um estimador que desde o ponto de vista teórico é não tendencioso e que minimiza a variância do erro, nos casos de depósitos complexos, com um número elevado de variáveis relacionadas por várias somas constantes, apresenta uma série aspectos problemáticos: (i) estimativas fora do intervalo original das amostras e/ou negativas que precisam ser pós-processadas; (ii) a não satisfação, por parte dos teores estimados, dos balanços de massa e estequiométricos (somas constantes), sendo necessária a distribuição do erro ou carregá-lo em uma variável que seja determinada a partir dessas relações; (iii) dificuldades na modelagem da corregionalização que faz necessários softwares que consigam dar satisfação às condições de definição positiva impostas pelo Modelo Linear de Corregionalização e (iv) modelos variográficos que não se ajustam adequadamente aos variogramas experimentais diretos e cruzados. Essa tese aborda metodologias da geoestatística multivariada, alternativas à cokrigagem, no caso de um depósito de ferro, com um número elevado de variáveis presentes em diversas faixas granulométricas, correlacionadas espacialmente e que satisfazem várias relações de soma constante simultaneamente. Inicialmente, é aplicada a decomposição em Fatores de Autocorrelação Mínimos/Máximos (MAF), uma metodologia semelhante à decomposição em Componentes Principais (PCA), que propõe descorrelacionar as variáveis até um vetor de separação pequeno, geralmente coincidente com o espaçamento amostral ou com o alcance da primeira estrutura do variograma, evitando assim a modelagem da corregionalização, determinando cada fator de forma independente e posteriormente retro-transformando-o ao espaço original. Nessa tese os fatores são estimados por krigagem ordinária como uma metodologia de estimativa simples e rápida, porém aproximada, já que a transformação MAF inclui uma etapa de normalização das informações originais, o que constitui uma transformação não linear. A metodologia fornece resultados adequados, não sendo necessária a utilização de softwares específicos para a modelagem da corregionalização já que o problema se remete à modelagem de variogramas de variáveis independentes, e, ao incluir uma etapa de normalização e retro-transformação ao espaço original, as estimativas permanecem dentro do intervalo original das amostras, não havendo a necessidade de pós-processá-las. Compara-se com a metodologia clássica da krigagem das componentes principais (PCA), que descorrelaciona as variáveis só para o vetor de separação nulo, com resultados superiores para os fatores MAF. Porém, não dá uma solução ao problema do fechamento dos balanços, devendo-se também, distribuir o erro ou carregá-lo numa variável que é determinada por diferença, para satisfazê-los. Em segunda instância, implementa-se a cokrigagem de razões-logarítmicas aditivas (alr), sendo uma metodologia desenvolvida para dados composicionais (que apresentam uma soma constante). Essa metodologia fornece resultados superiores aos obtidos por cokrigagem direta das variáveis originais, com estimativas dentro do intervalo original das amostras e uma satisfação dos balanços considerados para a totalidade dos valores determinados. A consideração mais importante dessa metodologia é que as variáveis que constituem uma composição regionalizada, como é o caso das variáveis consideradas nos depósitos de ferro, têm um espaço amostral que está restringido ao simplex no qual a soma constante é satisfeita. Porém, não oferece uma solução para o problema da modelagem da variabilidade espacial conjunta (modelo linear de corregionalização). No entanto, diminui numa unidade a ordem de magnitude dos sistemas de cokrigagem sendo, portanto, mais simples de modelar. / Determination of grades and tonnages, directly affect the comprehension, quantification and risks evaluation in the investment and economic planning for mining projects. Adapting the classic regression techniques, Geostatistics provide the needed methodologies for these determinations. Iron and manganese ores, are examples of cases in which multiple variables need to be determined for ore characterization, simultaneously satisfying the original mass balances and stoichiometry among granulometric fractions and chemical species, respectively. These highly complex systems, with multiple correlated variables, are appropriate for the utilization of multivariate geostatistics. Although the cokriging provides an unbiased estimator that minimizes the error variance, in the case of complex deposits, with a high number of correlated variables, related by multiple constrained sums, it leads to some problematic aspects: (i) estimates outside the original data interval of values and/or negative values, that need to be pos-processed; (ii) estimates that do not satisfy the mass balances and stoichiometry, with the error having to be distributed among variables or assigned to a single variable determined by difference; (iii) impositions of the Linear Model of Corregionalization in presence of multiple variables, need to be achieved by the utilization of specific softwares and (iv) variogram models that do not adhere to experimental direct and cross-variograms. In this thesis, methodologies of multivariate geostatistics, other than cokriging, are evaluated in the frame of an iron ore deposit, with multiple correlated variables, present in various granulometric fractions, simultaneously satisfying diverse closed sum constraints. In first place, decomposition in Minimum/Maximum Autocorrelation Factors (MAF), a methodology similar to Principal Components decomposition (PCA) is performed. This methodology decorrelates variables up to a small separation vector, generally coincident with sampling spacing or with the range of the first structure of the variogram, thus, allowing estimating each factor individually, avoiding modeling the corregionalization. In this thesis, the MAF factors are estimated through ordinary kriging as it is simple and easily implemented, although it provides approximated estimates because of the nscore transformation of the original data that is embedded in the MAF decomposition and back-transformation, which is a non-linear transformation. It provides adequate results, without specific softwares needed for modeling the corregionalization, because the problem is simplified to modeling and estimating individual variables. It is compared with the classical methodology of kriging the Principal Components (PCA) which decorrelates the variables only for a separation vector equal to zero, with superior results for MAF decomposition. The nscore transformation and back-transformation, leads to estimates restricted to the original samples interval, eliminating the pos-processing step. Nevertheless, MAF decomposition does not provide a solution to the closure of mass balances and stoichiometry and the error has to be distributed among variables or assigned to a single variable obtained by difference, as in the case of cokriging of the original data. Secondly, additive log-ratio (alr) cokriging is implemented, being a methodology developed for compositional data (with closed constant sum). This methodology provides better results when compared to the ones obtained by cokriging of the original data, with all estimates within the original data values interval and satisfying the considered balances. The most important consideration of this methodology is that the variables that conform a regionalized composition, as it is the case of variables considered in iron ore, have a sample space that is restricted to the simplex in which the constant sum condition is satisfied. However, it does not provide a solution for modeling the spatial joint correlation (Linear Model of Corregionalization). But, it leads to cokriging systems that are one unit smaller than the original ones and consequently easier to model.

O algoritmo de simulação seqüencial estocástica mais amplamente utilizado é o de simulação seqüencial Gaussiana (ssG). Teoricamente, os métodos estocásticos reproduzem tão bem o espaço de incerteza da VA Z(u) quanto maior for o número L de realizações executadas. Entretanto, às vezes, L precisa ser tão alto que o uso dessa técnica pode se tornar proibitivo. Essa Tese apresenta uma estratégia mais eficiente a ser adotada. O algoritmo de simulação seqüencial Gaussiana foi alterado para se obter um aumento em sua eficiência. A substituição do método de Monte Carlo pela técnica de Latin Hypercube Sampling (LHS), fez com que a caracterização do espaço de incerteza da VA Z(u), para uma dada precisão, fosse alcançado mais rapidamente. A técnica proposta também garante que todo o modelo de incerteza teórico seja amostrado, sobretudo em seus trechos extremos. / Sequential simulation is probably the most used algorithm in geostatistical simulation, specially the sequential Gaussian algorithm. In theory, this method maps the space of uncertainty as the number realizations increase. However, some times the number of simulations needs to be large which makes the procedure prohibitive. This Thesis presents a more efficient strategy. The idea is to replace the Monte Carlo simulation by the Latin Hypercube Sampling (LHS) technique in order to improve the efficiency of the algorithm. The use of the modified algorithm showed that the space of uncertainty related to the random variable modeled was faster obtained than the traditional Monte-Carlo simulation for a given degree of precision. This approach also ensures that the model of uncertainty is better represented in its entirety.

A utilização de modelos de incerteza geológica é fundamental para a quantificação e avaliação da flutuação dos atributos analisados pelos departamentos de planejamento da indústria mineira. O método de simulação seqüencial Gaussiana (SSG) é amplamente utilizado para a construção destes modelos. O SSG caracteriza-se por representar adequadamente o espaço de incerteza da variável aleatória (VA) Z(u), desde que o número de realizações L seja adequado para reproduzi-lo. Existem dois algoritmos implementados em SSG que efetuam a tiragem aleatória da distribuição condicional local de probabilidade (dclp) cumulativa, visando gerar as realizações que vão compor a simulação. O algoritmo clássico, baseado na tiragem simples por Monte Carlo, denomina-se Simple Random Sampling (SRS), enquanto que o método alternativo é denominado Latin Hypercube Sampling (LHS). Esta dissertação compara a eficiência destes dois algoritmos, como forma de caracterizar o espaço de incerteza de algumas funções de transferência usadas na indústria mineral. O estudo de caso envolveu a análise do número de realizações necessárias para caracterizar adequadamente a variabilidade da resposta destas funções, como mecanismo para comparação, para um banco de dados de minério de ferro da Província Mineral de Carajás. Observou-se que o método LHS ofereceu maior eficiência na caracterização do espaço de incerteza da VA Z(u), estratificando a dclp de acordo com cada realização, proporcionando menor número de realizações e melhor cobertura da dclp, na construção do modelo de incerteza. Estes benefícios facilitam a implementação da técnica de SSG nas rotinas de planejamento, de forma que os modelos de incerteza serão menores e mais fáceis de manipular. / Assessing geological uncertainty is of paramount importance in mining industry risk analysis. Sequential Gaussian Simulation (SGS) is widely used for building such models, especially when mapping grade uncertainty. SGS is commonly used for mapping the uncertainty space of a random variable (RV) Z(u), and the number of realizations L to adequate characterize this space is possible large. Two algorithms were herein implemented combined with SGS for random drawing from the conditional cumulative distribution function (ccdf). The classical algorithm, based on Monte Carlo simple drawing known as Simple Random Sampling (SRS), whereas the alternative method, Latin Hypercube Sampling (LHS). The present dissertation compares the efficiency of these two algorithms checking their efficiency in characterizing the uncertainty space of some transfer functions employed in the mineral industry. Through a case study it was checked the number of necessary realizations to adequately characterize the variability of these response functions, as a mechanism for comparison. The dataset comes from an iron ore mine at the Carajás Mineral Province It was observed that the LHS method is more efficient in characterizing uncertainty space of RV Z(u), by stratifying the ccdf according to each realization. Such characteristic of LHS requires fewer realizations to proper build the uncertainty model. These benefits facilitate the implementation simulations into the routines of planning, using smaller and easier to manipulate uncertainty models.