SILVA, Abel Brasil Ramos da. Estimação de curvas de indiferença de acessibilidade urbana via modelos e krigagem. 2013. 86 f. Dissertação (mestrado) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-07-19T20:05:11Z No. of bitstreams: 1 2013_dissert_abrsilva.pdf: 10126200 bytes, checksum: 75ea4c443ec269932fba69891f9e974c (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-07-19T20:05:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dissert_abrsilva.pdf: 10126200 bytes, checksum: 75ea4c443ec269932fba69891f9e974c (MD5) / Made available in DSpace on 2013-07-19T20:05:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dissert_abrsilva.pdf: 10126200 bytes, checksum: 75ea4c443ec269932fba69891f9e974c (MD5) Previous issue date: 2013 / The process of urbanization, growth of cities and urban structuring in recent decades among large Brazilian cities revealed the issue of accessibility as a relevant factor in quality of life. In this sense, analyzing the level of accessibility and welfare of individuals from where they leave their homes up to the point of execution of activities or consumer satisfaction becomes a matter of great scientific importance, yet to be explored in rigorously way. Thus, in this dissertation we analyze and model urban accessibility considering a theoretical perspective based on the methodology of utility maximization and estimation of econometric models. Therefore, this study is divided into two lines of research. The first one analyzes the accessibility using generalized ordered models through a new geo-referenced micro data set collected in the city of Fortaleza, Brazil. Our results show that variables such as income, car ownership, distance, and others are important for explaining accessibility of individuals. The second line of inquiry proposes and develops, in a pioneering way, a surface of spatial utility by means of Kriging techniques. The results point to the fact that the distance between home and destination has a very heterogeneous relationship with accessibility, revealing a spatial pattern greatly influenced by the prevailing economic inequalities all over the city. This result puts into question simplistic traditional assumptions that assume a linear or polynomial relation between distance and accessibility. / O processo de urbanização, crescimento das cidades e estruturação urbana ocorrido nas últimas décadas nas grandes cidades brasileiras vem colocando a questão da acessibilidade como fator relevante na qualidade de vida da população. Neste contexto, analisar rigorosamente o nível de acessibilidade e o bem-estar dos indivíduos a partir do momento que deixam suas residências até o ponto de execução de atividades ou satisfação de consumo torna-se uma questão de grande importância científica ainda pouco explorada de maneira rigorosa. Nesta dissertação buscamos analisar e modelar acessibilidade considerando uma perspectiva teórica baseada na metodologia da maximização da utilidade e na estimação de modelos econométricos. Para tanto, este estudo está dividindo em dois eixos de pesquisa: o primeiro, analisa a acessibilidade com o uso de modelos ordenados generalizados através de uma base inédita de micro dados geo-referenciados coletada na cidade de Fortaleza, Brasil. Os resultados mostram que variáveis como renda, posse de automóveis, distância, entre outras, são importantes para explicar a acessibilidade dos indivíduos. O segundo eixo de análise propõe e desenvolve, de maneira pioneira, uma superfície de utilidade espacial através de técnicas de krigagem. Os resultados mostram que a distância entre o domicílio e o ponto de destino possui uma relação bastante heterogênea com a acessibilidade, revelando um padrão espacial influenciado pela desigualdade econômica da cidade. Esse resultado coloca em dúvida suposições simplistas tradicionais que assumem uma relação linear ou polinomial entre distância e acessibilidade.

Este trabalho foi realizado a partir de dados disponibilizados pela empresa Yamana Gold Inc., referente a mina de ouro de Caiamar, localizada na região centro oeste do país, na cidade de Guarinos em Goiás, onde ocorrem os terrenos Greenstones inseridos no Maciço Mediano de Goiás. Estes tipos de depósitos auríferos, além de ocorrerem no estado de Goiás, ocorrem também nos estados do Tocantins e Minas Gerais e já são conhecidos desde a época colonial. A mineralização se encontra disposta nas formas concordante e sub-concordante a foliação SN, com uma direção média de 50-60°/SW distribuído em três níveis, antes denominados de A1, A2, A3 e em três camadas menores ou lentes chamadas A4, A5 e A6. Atualmente, com o desenvolvimento do trabalho na mina é possível dizer que as camadas que abrigam a maior quantidade do mineral são as camadas GRV e QFP. A técnica de geoestatística de indicadores ajudou na busca do mineral de interesse, além de ajudar a entender o modo de distribuição e sua continuidade dos teores, que pode estar associado tanto a veios e vênulas de quartzo quanto a porções mineralizadas com espessuras médias inferiores a 1 metro. O objetivo do trabalho é utilizar a Geoestatística Não Linear, mais precisamente a técnica de krigagem de indicadores para restringir a estimativa dos blocos estimados, com uma probabilidade maior que 0,5 ppm de ser minério. A partir de várias tentativas de estimativas mal sucedidas, duas estratégias foram escolhidas para execução do trabalho. A primeira estratégia foi utilizar os teores mínimos, 0.5 ppm, transformados em indicadores e estimar a região mineralizada (grade shell), identificando a geologia mineralizada ou a zona mineralizada, em seguida utilizar a técnica krigagem ordinária para os dados dentro da região mineralizada e mapear os teores desejados de ouro. A segunda estratégia, utiliza as informações fornecidas pela mina, como as litologias descritas pelo geólogo de campo, identificadas como sendo as mais mineralizadas e utilizar a krigagem ordinária para se mapear os teores de ouro. Com as evidências encontradas a segunda estratégia mostrou-se ser a mais promissora, especialmente por gerar um impacto em redução no custo de produção. / This study was conducted from data provided by the company Yamana Gold Inc., regarding the gold mine of Caiamar, located in the west central region of Guarinos city, where there are the Greenstones lands inserted in the Maciço Mediano de Goiás. These types of gold deposits, besides occur in the state of Goiás, also occur in the states of Tocantins and Minas Gerais and have been known since colonial times. Mineralization is arranged in ways concordant and sub-concordant to SN foliation with an average direction of 50-60°/SW distributed on three levels previously named A1, A2, A3 and three smaller layers or lens so-called A4, A5 and A6. Nowadays, with the development of the work in the mine is possible to say that the layers that shelter the greatest amount of mineral layers are GRV and QFP. The technique of geostatistics indicators helped in the search for mineral of interest and help to understand the mode of distribution and continuity of the levels, which may be associated with both veins and quartz venules as the mineralized portions with average thicknesses of less than 1 meter. The objective is to use the nonlinear geostatistics, specifically the kriging technique indicators to restrict the estimation of blocks estimated with a probability greater than 0.5 ppm to be ore. From several unsuccessful attempts to estimate, two approaches were chosen to perform the work. The first strategy was to use the minimum concentration, 0.1 ppm, and estimate indicators transformed into the mineralized area (grade shell), identifying geological mineral or mineralized zone then use ordinary kriging technique for the data within the mineralized region and map the desired gold content. The second strategy uses the information provided by the mine, as the lithologies described by the field geologist, identified as being the most mineralized and using ordinary kriging to map the gold grades. Evidences found in the second strategy proved to be the most promising, especially for generating an impact in reducing the cost of production.

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:26:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_7854_40 - Dissertação - Diego Capucho Cezana20150903-153246.pdf: 2100977 bytes, checksum: 8dc97702d900729d466a34e5d8a7c161 (MD5) Previous issue date: 2014-02-27 / A agricultura de precisão trouxe ferramentas que permitem considerar as plantas de uma lavoura, não como um ambiente homogêneo, e sim em toda a sua variabilidade. Ferramentas como o variograma e a krigagem possibilitam a construção de mapas por meio da interpolação dos pontos amostrais que apresentam dependência espacial entre si, fazendo desse modo, se conhecer pontos dentro da malha amostral, sem a necessidade de amostragem Objetivou-se no presente estudo descrever a variabilidade espacial e temporal dos nutrientes foliares e produtividade de uma lavoura de café Conilon em duas épocas de amostragem. O trabalho foi conduzido em uma lavoura comercial de café Conilon da variedade denominada Bamburral, em regime de irrigação por microaspersão, no município de São Mateus - Espírito Santo. A área experimental possui dimensões de 100 x 115 m, onde se amostrou uma malha de 100 pontos com distância mínima de 2 m entre eles. A produtividade da lavoura foi estimada por meio da colheita de uma planta a cada ponto amostral. Os atributos estudados apresentaram estrutura de dependência espacial moderada, sendo o modelo esférico o que melhor se ajustou para todas as variáveis avaliadas. A maior variabilidade foi obtida pela produtividade na época 1 (CV 66,66%), e a menor, para o N também da época 1 (CV 9,21%). Ambas as variáveis apresentaram distribuição normal, com alcance de 14,31 e 44,0 m, respectivamente. O coeficiente de variação dos micronutrientes Fe, Zn, Cu, Mn e B nas duas épocas foi classificado como moderado. Os macronutrientes K, Ca, Mg e S na época 1 foram classificados como moderados enquanto o N e o P apresentaram CV baixo, na época 2 o CV moderado foi apresentado pelo P, Ca, Mg e S e o CV baixo foi apresentado pelo N e K.

Na fase inicial de um empreendimento mineiro, várias sondagens são realizadas, mas devido ao elevado custo de uma campanha de sondagem, normalmente não se executa em uma só fase toda a pesquisa com detalhamento. Entretanto, faz-se necessária a aquisição mínima de dados, de modo a prover subsídios para a construção de um modelo geológico inicial do corpo mineral. Tradicionalmente, o primeiro tratamento desses dados é feito de forma manual (uso de um software ou de uma prancheta de desenho) onde, de posse dos furos de sondagem, são geradas seções verticais e horizontais, baseadas nas interpretações geológicas das evidências de campo, das sondagens e de comparações com depósitos geneticamente semelhantes. A união espacial dessas seções irá resultar num modelo tridimensional do corpo mineral. Esta metodologia está em vigor há várias décadas e é padrão na indústria mineral. A proposta deste trabalho é analisar o uso de métodos geoestatísticos probabilísticos na construção de um modelo prévio do corpo mineral, servindo de ferramenta auxiliar tanto na modelagem geológica quanto no planejamento de futuras campanhas de sondagem, que visem detalhar os corpos mineralizados. Como o objetivo é delimitar corpos geométricos (por exemplo, os litotipos), foram escolhidos dois métodos que utilizam variáveis categóricas. Os dados utilizados provém das sondagens de um depósito de minério de ferro. Para a utilização da variável categórica, cada amostra recebeu o valor indicador zero ou um (abordagem dos indicadores). Como o litotipo de interesse é o hematitito, todas as amostras de hematitito, receberam o indicador um, sendo o indicador zero atribuído aos demais litotipos. Através das técnicas de krigagem de indicadores e simulação sequencial de indicadores, foram gerados mapas de probabilidade, onde essas probabilidades representam a expectativa de um determinado ponto no espaço pertencer ao litotipo hematitito. O método de krigagem gera um modelo onde cada ponto recebe diretamente um valor numérico entre zero e um, representando a probabilidade deste bloco conter hematita. Já a simulação, gera um número definido de realizações, onde cada uma representa um cenário diferente, resultante de variações randômicas no cálculo das probabilidades. No entanto, diferentemente da krigagem, a simulação preenche o modelo apenas com os indicadores zero ou um, e não com uma distribuição contínua de probabilidades. Assim, a probabilidade em cada ponto do modelo, é obtida analisando-se para cada ponto, a freqüência com que ele recebe o indicador zero ou um, no conjunto de realizações. Como incremento aos métodos geoestatísticos, foram avaliados os efeitos da adição de dados previamente interpretados, propiciando maior condicionamento dos processos de krigagem e simulação. Os resultados obtidos nos dois métodos mostraram-se satisfatórios quando comparados com as seções geológicas interpretadas diretamente dos furos de sondagem, gerando um modelo espacial bastante aproximado do corpo de hematita, onde toda a envoltória é definida respeitando a distribuição espacial dos litotipos. Ambos os métodos mostraram-se eficientes para auxiliar no modelagem geológica e planejamento de pesquisa. / In the initial phase of a mining exploration, several drilling campaigns are made. Due to the high cost of a survey campaign, usually is not practiced an exploration with a high detail level. However, it is necessary the minimum acquisition of data, in way to provide subsidies for the construction of an initial geological model of the ore body. Traditionally, the first treatment of these data is made in a hand made way (independently of using a software or a drawing board) where, using the data of the drilling holes, vertical and horizontal sections are generated, based on the geological interpretations of the field evidences, of the drilling campaigns and of comparisons with similar deposits. The spatial joining of these sections will result in a three-dimensional model of the mineral body. The proposal this work is to analyze the use of geostatistics methods in the construction of a previous model of the ore body, serving as auxiliar tool in the geological modeling, and in the planning of future drilling campaigns, to detail the mineralized bodies. Since the aim is to determine the limit of the lithotypes, two methods that use categorical variables were chosen. The data are surveys from an iron ore deposit. To use the categorical variable, each sample received the indicator value zero or one (indicator approach). Since the lithotype of interest is the hematite, all of the hematite samples, received the indicator one, and the others received the indicator zero. Through the techniques of indicator kriging and sequential indicator simulation, maps of probability were generated, where those probabilities represent the expectation of a certain point in the space to belong to the lithotype hematite. The kriging method generates a model where each point receives a numeric value between zero and one, which they are representing the probability of this block to contain hematite. The simulation generates a defined number of realizations, where each one represents a different scenery, resulting from random variations in the calculation of the probabilities. However, differently of the kriging, the simulation fills out the model only with the indicators zero or one, not with a continuous distribution of probabilities. This way, the probability in each point of the model, it is obtained by analyzing the frequency with that it receives the indicator one, in the group of realizations. As increment to the geostatistic methods, the effects of the addition of previously interpreted data were evaluated, propitiating larger conditioning for the kriging and simulation processes. The results obtained with these two methods were shown satisfactory when compared with the geological sections, interpreted directly from the drill holes, generating a quite approximate three-dimension model of the hematite body, where the whole envoltory is defined respecting the spatial distribution of the lithotypes. Both methods were shown efficient to aid in the geological modeling and research planning.

Na fase inicial de um empreendimento mineiro, várias sondagens são realizadas, mas devido ao elevado custo de uma campanha de sondagem, normalmente não se executa em uma só fase toda a pesquisa com detalhamento. Entretanto, faz-se necessária a aquisição mínima de dados, de modo a prover subsídios para a construção de um modelo geológico inicial do corpo mineral. Tradicionalmente, o primeiro tratamento desses dados é feito de forma manual (uso de um software ou de uma prancheta de desenho) onde, de posse dos furos de sondagem, são geradas seções verticais e horizontais, baseadas nas interpretações geológicas das evidências de campo, das sondagens e de comparações com depósitos geneticamente semelhantes. A união espacial dessas seções irá resultar num modelo tridimensional do corpo mineral. Esta metodologia está em vigor há várias décadas e é padrão na indústria mineral. A proposta deste trabalho é analisar o uso de métodos geoestatísticos probabilísticos na construção de um modelo prévio do corpo mineral, servindo de ferramenta auxiliar tanto na modelagem geológica quanto no planejamento de futuras campanhas de sondagem, que visem detalhar os corpos mineralizados. Como o objetivo é delimitar corpos geométricos (por exemplo, os litotipos), foram escolhidos dois métodos que utilizam variáveis categóricas. Os dados utilizados provém das sondagens de um depósito de minério de ferro. Para a utilização da variável categórica, cada amostra recebeu o valor indicador zero ou um (abordagem dos indicadores). Como o litotipo de interesse é o hematitito, todas as amostras de hematitito, receberam o indicador um, sendo o indicador zero atribuído aos demais litotipos. Através das técnicas de krigagem de indicadores e simulação sequencial de indicadores, foram gerados mapas de probabilidade, onde essas probabilidades representam a expectativa de um determinado ponto no espaço pertencer ao litotipo hematitito. O método de krigagem gera um modelo onde cada ponto recebe diretamente um valor numérico entre zero e um, representando a probabilidade deste bloco conter hematita. Já a simulação, gera um número definido de realizações, onde cada uma representa um cenário diferente, resultante de variações randômicas no cálculo das probabilidades. No entanto, diferentemente da krigagem, a simulação preenche o modelo apenas com os indicadores zero ou um, e não com uma distribuição contínua de probabilidades. Assim, a probabilidade em cada ponto do modelo, é obtida analisando-se para cada ponto, a freqüência com que ele recebe o indicador zero ou um, no conjunto de realizações. Como incremento aos métodos geoestatísticos, foram avaliados os efeitos da adição de dados previamente interpretados, propiciando maior condicionamento dos processos de krigagem e simulação. Os resultados obtidos nos dois métodos mostraram-se satisfatórios quando comparados com as seções geológicas interpretadas diretamente dos furos de sondagem, gerando um modelo espacial bastante aproximado do corpo de hematita, onde toda a envoltória é definida respeitando a distribuição espacial dos litotipos. Ambos os métodos mostraram-se eficientes para auxiliar no modelagem geológica e planejamento de pesquisa. / In the initial phase of a mining exploration, several drilling campaigns are made. Due to the high cost of a survey campaign, usually is not practiced an exploration with a high detail level. However, it is necessary the minimum acquisition of data, in way to provide subsidies for the construction of an initial geological model of the ore body. Traditionally, the first treatment of these data is made in a hand made way (independently of using a software or a drawing board) where, using the data of the drilling holes, vertical and horizontal sections are generated, based on the geological interpretations of the field evidences, of the drilling campaigns and of comparisons with similar deposits. The spatial joining of these sections will result in a three-dimensional model of the mineral body. The proposal this work is to analyze the use of geostatistics methods in the construction of a previous model of the ore body, serving as auxiliar tool in the geological modeling, and in the planning of future drilling campaigns, to detail the mineralized bodies. Since the aim is to determine the limit of the lithotypes, two methods that use categorical variables were chosen. The data are surveys from an iron ore deposit. To use the categorical variable, each sample received the indicator value zero or one (indicator approach). Since the lithotype of interest is the hematite, all of the hematite samples, received the indicator one, and the others received the indicator zero. Through the techniques of indicator kriging and sequential indicator simulation, maps of probability were generated, where those probabilities represent the expectation of a certain point in the space to belong to the lithotype hematite. The kriging method generates a model where each point receives a numeric value between zero and one, which they are representing the probability of this block to contain hematite. The simulation generates a defined number of realizations, where each one represents a different scenery, resulting from random variations in the calculation of the probabilities. However, differently of the kriging, the simulation fills out the model only with the indicators zero or one, not with a continuous distribution of probabilities. This way, the probability in each point of the model, it is obtained by analyzing the frequency with that it receives the indicator one, in the group of realizations. As increment to the geostatistic methods, the effects of the addition of previously interpreted data were evaluated, propitiating larger conditioning for the kriging and simulation processes. The results obtained with these two methods were shown satisfactory when compared with the geological sections, interpreted directly from the drill holes, generating a quite approximate three-dimension model of the hematite body, where the whole envoltory is defined respecting the spatial distribution of the lithotypes. Both methods were shown efficient to aid in the geological modeling and research planning.

Na fase inicial de um empreendimento mineiro, várias sondagens são realizadas, mas devido ao elevado custo de uma campanha de sondagem, normalmente não se executa em uma só fase toda a pesquisa com detalhamento. Entretanto, faz-se necessária a aquisição mínima de dados, de modo a prover subsídios para a construção de um modelo geológico inicial do corpo mineral. Tradicionalmente, o primeiro tratamento desses dados é feito de forma manual (uso de um software ou de uma prancheta de desenho) onde, de posse dos furos de sondagem, são geradas seções verticais e horizontais, baseadas nas interpretações geológicas das evidências de campo, das sondagens e de comparações com depósitos geneticamente semelhantes. A união espacial dessas seções irá resultar num modelo tridimensional do corpo mineral. Esta metodologia está em vigor há várias décadas e é padrão na indústria mineral. A proposta deste trabalho é analisar o uso de métodos geoestatísticos probabilísticos na construção de um modelo prévio do corpo mineral, servindo de ferramenta auxiliar tanto na modelagem geológica quanto no planejamento de futuras campanhas de sondagem, que visem detalhar os corpos mineralizados. Como o objetivo é delimitar corpos geométricos (por exemplo, os litotipos), foram escolhidos dois métodos que utilizam variáveis categóricas. Os dados utilizados provém das sondagens de um depósito de minério de ferro. Para a utilização da variável categórica, cada amostra recebeu o valor indicador zero ou um (abordagem dos indicadores). Como o litotipo de interesse é o hematitito, todas as amostras de hematitito, receberam o indicador um, sendo o indicador zero atribuído aos demais litotipos. Através das técnicas de krigagem de indicadores e simulação sequencial de indicadores, foram gerados mapas de probabilidade, onde essas probabilidades representam a expectativa de um determinado ponto no espaço pertencer ao litotipo hematitito. O método de krigagem gera um modelo onde cada ponto recebe diretamente um valor numérico entre zero e um, representando a probabilidade deste bloco conter hematita. Já a simulação, gera um número definido de realizações, onde cada uma representa um cenário diferente, resultante de variações randômicas no cálculo das probabilidades. No entanto, diferentemente da krigagem, a simulação preenche o modelo apenas com os indicadores zero ou um, e não com uma distribuição contínua de probabilidades. Assim, a probabilidade em cada ponto do modelo, é obtida analisando-se para cada ponto, a freqüência com que ele recebe o indicador zero ou um, no conjunto de realizações. Como incremento aos métodos geoestatísticos, foram avaliados os efeitos da adição de dados previamente interpretados, propiciando maior condicionamento dos processos de krigagem e simulação. Os resultados obtidos nos dois métodos mostraram-se satisfatórios quando comparados com as seções geológicas interpretadas diretamente dos furos de sondagem, gerando um modelo espacial bastante aproximado do corpo de hematita, onde toda a envoltória é definida respeitando a distribuição espacial dos litotipos. Ambos os métodos mostraram-se eficientes para auxiliar no modelagem geológica e planejamento de pesquisa. / In the initial phase of a mining exploration, several drilling campaigns are made. Due to the high cost of a survey campaign, usually is not practiced an exploration with a high detail level. However, it is necessary the minimum acquisition of data, in way to provide subsidies for the construction of an initial geological model of the ore body. Traditionally, the first treatment of these data is made in a hand made way (independently of using a software or a drawing board) where, using the data of the drilling holes, vertical and horizontal sections are generated, based on the geological interpretations of the field evidences, of the drilling campaigns and of comparisons with similar deposits. The spatial joining of these sections will result in a three-dimensional model of the mineral body. The proposal this work is to analyze the use of geostatistics methods in the construction of a previous model of the ore body, serving as auxiliar tool in the geological modeling, and in the planning of future drilling campaigns, to detail the mineralized bodies. Since the aim is to determine the limit of the lithotypes, two methods that use categorical variables were chosen. The data are surveys from an iron ore deposit. To use the categorical variable, each sample received the indicator value zero or one (indicator approach). Since the lithotype of interest is the hematite, all of the hematite samples, received the indicator one, and the others received the indicator zero. Through the techniques of indicator kriging and sequential indicator simulation, maps of probability were generated, where those probabilities represent the expectation of a certain point in the space to belong to the lithotype hematite. The kriging method generates a model where each point receives a numeric value between zero and one, which they are representing the probability of this block to contain hematite. The simulation generates a defined number of realizations, where each one represents a different scenery, resulting from random variations in the calculation of the probabilities. However, differently of the kriging, the simulation fills out the model only with the indicators zero or one, not with a continuous distribution of probabilities. This way, the probability in each point of the model, it is obtained by analyzing the frequency with that it receives the indicator one, in the group of realizations. As increment to the geostatistic methods, the effects of the addition of previously interpreted data were evaluated, propitiating larger conditioning for the kriging and simulation processes. The results obtained with these two methods were shown satisfactory when compared with the geological sections, interpreted directly from the drill holes, generating a quite approximate three-dimension model of the hematite body, where the whole envoltory is defined respecting the spatial distribution of the lithotypes. Both methods were shown efficient to aid in the geological modeling and research planning.

Este trabalho foi realizado a partir de dados disponibilizados pela empresa Yamana Gold Inc., referente a mina de ouro de Caiamar, localizada na região centro oeste do país, na cidade de Guarinos em Goiás, onde ocorrem os terrenos Greenstones inseridos no Maciço Mediano de Goiás. Estes tipos de depósitos auríferos, além de ocorrerem no estado de Goiás, ocorrem também nos estados do Tocantins e Minas Gerais e já são conhecidos desde a época colonial. A mineralização se encontra disposta nas formas concordante e sub-concordante a foliação SN, com uma direção média de 50-60°/SW distribuído em três níveis, antes denominados de A1, A2, A3 e em três camadas menores ou lentes chamadas A4, A5 e A6. Atualmente, com o desenvolvimento do trabalho na mina é possível dizer que as camadas que abrigam a maior quantidade do mineral são as camadas GRV e QFP. A técnica de geoestatística de indicadores ajudou na busca do mineral de interesse, além de ajudar a entender o modo de distribuição e sua continuidade dos teores, que pode estar associado tanto a veios e vênulas de quartzo quanto a porções mineralizadas com espessuras médias inferiores a 1 metro. O objetivo do trabalho é utilizar a Geoestatística Não Linear, mais precisamente a técnica de krigagem de indicadores para restringir a estimativa dos blocos estimados, com uma probabilidade maior que 0,5 ppm de ser minério. A partir de várias tentativas de estimativas mal sucedidas, duas estratégias foram escolhidas para execução do trabalho. A primeira estratégia foi utilizar os teores mínimos, 0.5 ppm, transformados em indicadores e estimar a região mineralizada (grade shell), identificando a geologia mineralizada ou a zona mineralizada, em seguida utilizar a técnica krigagem ordinária para os dados dentro da região mineralizada e mapear os teores desejados de ouro. A segunda estratégia, utiliza as informações fornecidas pela mina, como as litologias descritas pelo geólogo de campo, identificadas como sendo as mais mineralizadas e utilizar a krigagem ordinária para se mapear os teores de ouro. Com as evidências encontradas a segunda estratégia mostrou-se ser a mais promissora, especialmente por gerar um impacto em redução no custo de produção. / This study was conducted from data provided by the company Yamana Gold Inc., regarding the gold mine of Caiamar, located in the west central region of Guarinos city, where there are the Greenstones lands inserted in the Maciço Mediano de Goiás. These types of gold deposits, besides occur in the state of Goiás, also occur in the states of Tocantins and Minas Gerais and have been known since colonial times. Mineralization is arranged in ways concordant and sub-concordant to SN foliation with an average direction of 50-60°/SW distributed on three levels previously named A1, A2, A3 and three smaller layers or lens so-called A4, A5 and A6. Nowadays, with the development of the work in the mine is possible to say that the layers that shelter the greatest amount of mineral layers are GRV and QFP. The technique of geostatistics indicators helped in the search for mineral of interest and help to understand the mode of distribution and continuity of the levels, which may be associated with both veins and quartz venules as the mineralized portions with average thicknesses of less than 1 meter. The objective is to use the nonlinear geostatistics, specifically the kriging technique indicators to restrict the estimation of blocks estimated with a probability greater than 0.5 ppm to be ore. From several unsuccessful attempts to estimate, two approaches were chosen to perform the work. The first strategy was to use the minimum concentration, 0.1 ppm, and estimate indicators transformed into the mineralized area (grade shell), identifying geological mineral or mineralized zone then use ordinary kriging technique for the data within the mineralized region and map the desired gold content. The second strategy uses the information provided by the mine, as the lithologies described by the field geologist, identified as being the most mineralized and using ordinary kriging to map the gold grades. Evidences found in the second strategy proved to be the most promising, especially for generating an impact in reducing the cost of production.

A caracterização do minério e sua previsão de resposta na unidade de processamento sempre estiveram incluídas em projetos de mineração. Os resultados dessa caracterização devem passar a integrar o modelo de recursos usados no planejamento de lavra. As etapas necessárias desde a caracterização mineral à sua modelagem 3D são referidas como modelo geometalúrgico. Nesse contexto, a rocha fosfática não é exceção e seu comportamento na usina deve ser projetado antecipadamente. O objetivo desse trabalho é distinguir diferentes tipologias de minério através de suas características mineralógicas, químicas e metalúrgicas. Essas características foram definidas a princípio por critérios descritivos de campo como mapeamento geológico de detalhe, seguidos por análise química dos teores e testes de desempenho que reproduzem em escala de bancada o processo de beneficiamento mineral. O mapa geológico foi usado como base para descrição de tipologias de minério e sua constituição mineralógica. Este mapa também foi utilizado para a seleção das amostras de sondagem e de curto prazo. Para atingir a massa necessária para os ensaios de bancada, uma ou mais amostras com as mesmas características e espacialmente correlacionadas foram agrupadas compondo um bloco amostral. Os blocos foram ensaiados numa planta piloto, que simula as etapas do tratamento de minério da planta industrial. Cada bloco recebeu uma característica descritiva em função dos valores de recuperação metalúrgica e mássica encontrados. Essas características foram cruzadas com as informações do mapeamento tipológico e domínios geometalúrgicos foram definidos. Observou-se a possibilidade de prever desempenhos de recuperação para os diferentes tipos de minério em concordância com o mapa geológico. Um modelo geometalúrgico foi gerado, empregando um método da geoestatística não linear para modelagem de variáveis categóricas, i.e., tipos de minério. A metodologia mostrou-se adequada, permitindo rapidez na atualização do modelo de blocos. / Ore characterization and its mass recovery and response at processing plants should be thoroughly studied and included in mining projects. The results of this orecharacterization should be part of the resource model used for mine planning. This modelling process is known as geometallurgy. In this context, phosphate rock is no exception and its behavior in terms of processing mass recovery should be predicted in advance. To help in this modelling process, this study aims at distinguishing different ore types through their mineralogical, chemical and metallurgical characteristics. They were defined by descriptive criteria such as geological mapping, followed by analysing the main chemical species and batch tests which reproduce the mineral processing plant flowsheet. The geological map was used as a basis fordescribing the ore types and their mineralogical constitution. This was also used for short term and drill hole samples selection. To achieve themass requiredfor thebatch tests, one or more samples with the same characteristics and spatially correlated were groupedto form a large volume sample or block. The blocks were tested at thepilot plant, which emulates the steps of processing the ore at the plant. Each block received a codeon the basis of its mass and metallurgicalyield values found.These characteristics were combined with the typological mapping and geometallurgical domains were identified. The results made possible to predict the performances of mass and metallurgical yield at various domains within the deposit starting with grouping the ore types in accordance with the geological map. A geometallurgical model was generated using a nonlinear geostatistics for modeling categorical variables, i.e. ore types. This methodology proved to be adequate, providing valid models and moreover permitting fast updating of the block model.

A caracterização do minério e sua previsão de resposta na unidade de processamento sempre estiveram incluídas em projetos de mineração. Os resultados dessa caracterização devem passar a integrar o modelo de recursos usados no planejamento de lavra. As etapas necessárias desde a caracterização mineral à sua modelagem 3D são referidas como modelo geometalúrgico. Nesse contexto, a rocha fosfática não é exceção e seu comportamento na usina deve ser projetado antecipadamente. O objetivo desse trabalho é distinguir diferentes tipologias de minério através de suas características mineralógicas, químicas e metalúrgicas. Essas características foram definidas a princípio por critérios descritivos de campo como mapeamento geológico de detalhe, seguidos por análise química dos teores e testes de desempenho que reproduzem em escala de bancada o processo de beneficiamento mineral. O mapa geológico foi usado como base para descrição de tipologias de minério e sua constituição mineralógica. Este mapa também foi utilizado para a seleção das amostras de sondagem e de curto prazo. Para atingir a massa necessária para os ensaios de bancada, uma ou mais amostras com as mesmas características e espacialmente correlacionadas foram agrupadas compondo um bloco amostral. Os blocos foram ensaiados numa planta piloto, que simula as etapas do tratamento de minério da planta industrial. Cada bloco recebeu uma característica descritiva em função dos valores de recuperação metalúrgica e mássica encontrados. Essas características foram cruzadas com as informações do mapeamento tipológico e domínios geometalúrgicos foram definidos. Observou-se a possibilidade de prever desempenhos de recuperação para os diferentes tipos de minério em concordância com o mapa geológico. Um modelo geometalúrgico foi gerado, empregando um método da geoestatística não linear para modelagem de variáveis categóricas, i.e., tipos de minério. A metodologia mostrou-se adequada, permitindo rapidez na atualização do modelo de blocos. / Ore characterization and its mass recovery and response at processing plants should be thoroughly studied and included in mining projects. The results of this orecharacterization should be part of the resource model used for mine planning. This modelling process is known as geometallurgy. In this context, phosphate rock is no exception and its behavior in terms of processing mass recovery should be predicted in advance. To help in this modelling process, this study aims at distinguishing different ore types through their mineralogical, chemical and metallurgical characteristics. They were defined by descriptive criteria such as geological mapping, followed by analysing the main chemical species and batch tests which reproduce the mineral processing plant flowsheet. The geological map was used as a basis fordescribing the ore types and their mineralogical constitution. This was also used for short term and drill hole samples selection. To achieve themass requiredfor thebatch tests, one or more samples with the same characteristics and spatially correlated were groupedto form a large volume sample or block. The blocks were tested at thepilot plant, which emulates the steps of processing the ore at the plant. Each block received a codeon the basis of its mass and metallurgicalyield values found.These characteristics were combined with the typological mapping and geometallurgical domains were identified. The results made possible to predict the performances of mass and metallurgical yield at various domains within the deposit starting with grouping the ore types in accordance with the geological map. A geometallurgical model was generated using a nonlinear geostatistics for modeling categorical variables, i.e. ore types. This methodology proved to be adequate, providing valid models and moreover permitting fast updating of the block model.

A estimativa de recursos minerais é essencial para o propósito de planejamento econômico em qualquer empreendimento mineiro. Além de finalizar os trabalhos de pesquisa mineral, a avaliação de recursos/reservas é a base sobre a qual serão estabelecidos os estudos de viabilidade econômica que se seguem. Atividades como planejamento e otimização de cavas, orientação dos avanços da lavra, projeção de fluxos de caixa, projetos de financiamento e mesmo a operação de plantas de beneficiamento requerem, além da prévia estimativa dos recursos disponíveis, a correta classificação desses recursos. A estimativa e a subseqüente classificação dos recursos em diferentes classes ou categorias, de acordo com as possíveis variações que esses recursos apresentem, devem indicar não apenas os níveis diferenciados de risco envolvidos, mas permitir a elaboração de um modelo que quantifique esse risco. Nesse sentido, a indústria mineira já há muito tempo havia reconhecido e estabelecido padrões para avaliação e classificação de recursos mas agora, com a crescente internacionalização das empresas de mineração, cada vez mais é ressaltada a necessidade do estabelecimento de padrões internacionalmente aceitáveis para essa classificação. Todos os principais sistemas de classificação atualmente em uso compartilham alguns aspectos em comum, baseando a definição das classes de recursos em função da distância de separação entre as amostras e no grau de confiança ou acuracidade associado com os resultados estimados. Apesar de muito claros em termos de estabelecer os critérios geométricos de distância entre amostras e distância máxima de extrapolação, os sistemas de classificação não fornecem definições claras de como esses limites de confiança poderiam ser calculados. Dessa forma, esta dissertação buscou, basicamente, apresentar uma alternativa metodológica que, diante da ineficiência dos métodos até então utilizados, permitisse a incorporação de incertezas às estimativas de recursos e reservas, proporcionando o correto enquadramento nas classes propostas pelos principais sistemas de avaliação e classificação. Com esse intuito, investigou-se a aplicabilidade de técnicas geoestatísticas como krigagem e simulação estocástica, procurando apresentar alternativas e discutir as limitações encontradas. Enquanto a krigagem ordinária permite uma resposta rápida em termos de tonelagem, a avaliação do erro associado à estimativa requer a adoção de uma série de hipóteses e é alvo de várias críticas já consubstanciadas na bibliografia. Por outro lado, os resultados obtidos pelas técnicas de simulação empregadas, demonstraram que o erro associado a uma estimativa pode ser avaliado utilizando múltiplos cenários simulados para definir limites de confiança, permitindo uma real avaliação da incerteza associada à estimativa. Tanto pela técnica de simulação gaussiana quanto pela simulação de indicadores obteve-se resultados similares quanto ao espaço de incerteza mapeado e quanto às características de precisão e acuracidade na distribuição de valores de saída da simulação. O estudo de caso é ilustrado em um grande depósito de carvão brasileiro onde a metodologia provou ser apropriada para abordar o problema da quantificação da incerteza, permitindo sua utilização pelos sistemas de classificação de recursos e reservas. / Mineral resources estimation is essential for planning of any new mine. Besides concluding the mineral exploration, the resources/reserves evaluation is the base on which will be established the studies of economical feasibility. Mine planning and pit optimization, mining cuts and orientation, projection of cash flows, and even the operation of processing plants request the estimate of the available resources and their correct classification. The estimate and the subsequent classification of the resources in different classes or categories is based on different levels of risk and requires a model able to quantify this risk for evaluation and classification of mineral resources a long time ago. All classification systems share some common aspects in terms of defining the classes of resources based on distance separating samples and on the degree of confidence or accuracy associated with the results reported. Despite of being very clear in terms of stating sample distances, all the systems of classification do not provide clear definitions on how confidence limits should be calculated. This dissertation investigates an alternatives capable of incorporating uncertainties to the estimates of resources and reserves. Geostatistic techniques as kriging and stochastic simulation were investigated, and their appropriateness was discussed. While the ordinary kriging allows a fast response to determine tonnages, the error calculated requires a series of assumptions which in various cases are difficult to be sustained. Contrary, the results obtained via simulation techniques demonstrate that the error associated with an estimate can be approximated using multiple simulated tonnage models to define confidence limits, allowing a more realistic evaluation of the uncertainty associated with the estimate. Either gaussian simulation or indicators simulation provided similar results in terms of space of uncertainty and precision and accuracy. The methodology developed is illustrated in a large Brazilian coal deposit and proved to be appropriate to address the issue of quantifying the uncertainty necessary to be incorporated in the systems of resources and reserves classification.