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.

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.

Modelo de blocos para teor é um recurso comumente utilizado pelo planejamento de lavra na indústria mineira. Na maioria dos casos o conhecimento sobre os teores das variáveis químicas não é suficiente para prever o desempenho geometalúrgico do minério quando submetido ao processo de concentração. A geometalurgia engloba um conjunto de testes de comportamento metalúrgico do minério e seus resultados são incorporados ao modelo de bloco, ajudando a tornar o planejamento da lavra mais preciso quanto à capacidade de produção, melhorando os ganhos financeiros e reduzindo os riscos associados à lavra e a tomada de decisões. A recuperação metalúrgica de nióbio mede o quanto do conteúdo metálico de interesse no minério é recuperado no concentrado após o processamento mineral. Esta informação é muitas vezes subutilizada no modelo de bloco devido à baixa quantidade de dados primários, o que dificulta a construção de um modelo de bloco confiável. No entanto, para complementar a variável de interesse, informações secundárias de outros atributos podem ser utilizadas. A cossimulacão de informações não aditivas em depósitos multivariados com mais de duas variáveis secundárias envolvidas é extremamente trabalhosa e normalmente seus resultados precisam ser ajustados posteriormente. A necessidade de ajustes posteriores, aliada a falta de praticidade da maioria dos métodos de cossimulação, motiva a busca por solucões alternativas que gerem resultados tão ou mais precisos e que sejam de fácil aplicação na rotina de modelamento geológico. É comum que os programas utilizados para a cossimulação se baseiem em uma única variável secundária, porém, o fenômeno analisado pode estar sendo influenciado por vários fatores, neste caso, o uso combinado de todos fatores relevantes pode melhorar a predição da variável de interesse. O uso de múltiplas variáveis secundárias pode ser gerenciado criando-se uma variável supersecundária. Neste caso, a quimiometria pode ser aplicada, resolvendo problemas preditivos e modelando propriedades de sistemas químicos visando prever a recuperação metalúrgica. Nesse trabalho, após a combinação de múltiplas variáveis em um preditivo supersecundário, a cossimulação sequencial gaussiana foi aplicada para gerar o modelo geometalúrgico. A simulação conjunta colocada permite a simulação conjunta do dado supersecundário com o dado primário, integrando mais informações para melhorar a predição da recuperação metalúrgica do nióbio. A cossimulação foi realizada com base no modelo de corregionalização de Markov para simplificar a modelagem da covariância cruzada. O modelo probabilístico geometalúrgico obtido se mostrou eficiente, mantendo uma precisão adequada na previsão da variável de interesse. / Grade block models are a standard input in mine planning throughout the mining industry. In most cases, the ore grades knowledge is not enough to predict the behavior of the ore at the processing plant. Geometallurgy comprises a set of ore metallurgical behavior tests and their results incorporated into the block model, helping in making mine planning more precise when it comes to the production capacity, improving financial earnings and reducing risks. Niobium Metallurgical Recovery is a very important variable to be controlled, measuring how much of the metal content in the ore is recovered in the concentrate after mineral processing. This information is often underused in the block model due to the low quantity of primary data, which makes the construction of a reliable block model difficult. However, to supplement the variable of interest, secondary information from other attributes can be used. Cosimulation of non-additive information in multivariate deposits with more than two secondary variables involved is extremely labor-intensive and its results usually need to be later adjusted. The need for subsequent adjustments, combined with the lack of practicality of most cossimulation methods, motivates the search for alternative solutions that generate results that are as accurate and easy to apply in the routine of geological modeling in the mineral industry. In multivariate geostatistics most programs used for cosimulation are based on one secondary variables. Frequently the analyzed phenomenon is influenced by several factors. In this case, the use of them combined can improve the prediction of the variable of interest. The use of multiple secondary variables can be managed by creating a super-secondary variable. In this case, chemometrics can be applied, solving predictive problems, modeling properties of chemical systems aiming at predicting the metallurgical recovery. After combining multiple variables into a super-secondary predictive, Sequential Gaussian Cosimulation was applied in this study to generate a geometallurgical model. The collocated joint simulation allows the joint simulation of a super-secondary data with the primary data, integrating more information to improve the cosimulation of the niobium metallurgical recovery. The cosimulation was run based on the Markov coregionalization model to simplify the cross-covariance modeling. The result is a representative probabilistic geometallurgical model, which proved to be efficient maintaining an adequate precision in forecasting the predicted variable.

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.

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.

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.

Desde a exploração até o planejamento de lavra, metodologias para quantificação do risco associado ao empreendimento mineiro podem melhorar drasticamente o processo de tomada de decisão. Pequenas variações nas condições de contorno de um projeto podem ter impacto significativo sobre o retorno final do mesmo. Dentro deste contexto, na mineração, a incerteza geológica é vista como um dos principais fatores que contribuem para o insucesso do projeto. A medição e gerenciamento do risco geológico na avaliação do projeto e tomada de decisão pode ser realizada em varias etapas do empreendimento mineiro, desde a quantificação dos recursos, sequenciamento de lavra até a exaustão das reservas. Além disso, a incerteza geológica pode ser traduzida no risco financeiro associado, proporcionando uma análise sobre a viabilidade econômica do empreendimento. A necessidade da quantificação da incerteza geológica já era reconhecida pela indústria de mineração desde a década de 1970, onde estimativas globais e locais eram consideradas insuficientes para a otimização do planejamento de produção, sequenciamento de lavra ou estratégias de homogeneização de pilhas. Desta forma, a simulação estocástica vem desempenhando um papel crucial na construção de modelos de incerteza de teores em depósitos minerais, proporcionando uma ferramenta para obter uma análise do risco associado. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia que contribua para a construção de cenários de planejamento de lavra e avaliação do impacto provocado pelas incertezas geológicas fornecidas a partir de modelos simulados. As respostas buscadas, usando a abordagem sugerida, compreendem a definição de uma metodologia para controle e planejamento de lavra incorporando a incerteza local associada ao minério, avaliando a sensibilidade do retorno financeiro e o impacto no planejamento de lavra, considerando variações e incertezas relacionadas ao modelo geológico e estimativa de teores. / From exploration to mine planning, methodologies for quantifying the risk associated with mining enterprise can dramatically improve decision making process. Small variations in the boundary conditions of a project may have significant impact on the final return of the same. Within this context, in mining, geological uncertainty is seen as a major factor contributing to the failure of the project. The need to quantify and manage the geological risk for project evaluation and decision making can be translated into the need to assess the geological risk of any parameter at all stages, from the resources quantification, mining sequencing to reserves exhaustion. In addition, the geological uncertainty can be translated into financial risk, providing an analysis of the economic feasibility of the project. However, the need for quantification of geological uncertainty was already recognized by the mining industry since the 1970, where local and global estimates were considered insufficient for the optimization of production planning, sequencing mining, strategies of homogenization. Thus, the stochastic simulation has played a crucial role in the construction of grade uncertainty models in mineral deposits, providing a tool to perform risk analysis. This study aims to develop a methodology able to contribute in building scenarios of mine planning and evaluation of the impact caused by geological uncertainties supplied from simulated models. Answers searched using the suggested approach include understand the definition of a methodology to control and mine planning incorporating the local uncertainty associated with the ore, assessing the sensitivity of financial return and mine planning considering variantions and uncertainty related to the geological model and grade estimation.

Modelo de blocos para teor é um recurso comumente utilizado pelo planejamento de lavra na indústria mineira. Na maioria dos casos o conhecimento sobre os teores das variáveis químicas não é suficiente para prever o desempenho geometalúrgico do minério quando submetido ao processo de concentração. A geometalurgia engloba um conjunto de testes de comportamento metalúrgico do minério e seus resultados são incorporados ao modelo de bloco, ajudando a tornar o planejamento da lavra mais preciso quanto à capacidade de produção, melhorando os ganhos financeiros e reduzindo os riscos associados à lavra e a tomada de decisões. A recuperação metalúrgica de nióbio mede o quanto do conteúdo metálico de interesse no minério é recuperado no concentrado após o processamento mineral. Esta informação é muitas vezes subutilizada no modelo de bloco devido à baixa quantidade de dados primários, o que dificulta a construção de um modelo de bloco confiável. No entanto, para complementar a variável de interesse, informações secundárias de outros atributos podem ser utilizadas. A cossimulacão de informações não aditivas em depósitos multivariados com mais de duas variáveis secundárias envolvidas é extremamente trabalhosa e normalmente seus resultados precisam ser ajustados posteriormente. A necessidade de ajustes posteriores, aliada a falta de praticidade da maioria dos métodos de cossimulação, motiva a busca por solucões alternativas que gerem resultados tão ou mais precisos e que sejam de fácil aplicação na rotina de modelamento geológico. É comum que os programas utilizados para a cossimulação se baseiem em uma única variável secundária, porém, o fenômeno analisado pode estar sendo influenciado por vários fatores, neste caso, o uso combinado de todos fatores relevantes pode melhorar a predição da variável de interesse. O uso de múltiplas variáveis secundárias pode ser gerenciado criando-se uma variável supersecundária. Neste caso, a quimiometria pode ser aplicada, resolvendo problemas preditivos e modelando propriedades de sistemas químicos visando prever a recuperação metalúrgica. Nesse trabalho, após a combinação de múltiplas variáveis em um preditivo supersecundário, a cossimulação sequencial gaussiana foi aplicada para gerar o modelo geometalúrgico. A simulação conjunta colocada permite a simulação conjunta do dado supersecundário com o dado primário, integrando mais informações para melhorar a predição da recuperação metalúrgica do nióbio. A cossimulação foi realizada com base no modelo de corregionalização de Markov para simplificar a modelagem da covariância cruzada. O modelo probabilístico geometalúrgico obtido se mostrou eficiente, mantendo uma precisão adequada na previsão da variável de interesse. / Grade block models are a standard input in mine planning throughout the mining industry. In most cases, the ore grades knowledge is not enough to predict the behavior of the ore at the processing plant. Geometallurgy comprises a set of ore metallurgical behavior tests and their results incorporated into the block model, helping in making mine planning more precise when it comes to the production capacity, improving financial earnings and reducing risks. Niobium Metallurgical Recovery is a very important variable to be controlled, measuring how much of the metal content in the ore is recovered in the concentrate after mineral processing. This information is often underused in the block model due to the low quantity of primary data, which makes the construction of a reliable block model difficult. However, to supplement the variable of interest, secondary information from other attributes can be used. Cosimulation of non-additive information in multivariate deposits with more than two secondary variables involved is extremely labor-intensive and its results usually need to be later adjusted. The need for subsequent adjustments, combined with the lack of practicality of most cossimulation methods, motivates the search for alternative solutions that generate results that are as accurate and easy to apply in the routine of geological modeling in the mineral industry. In multivariate geostatistics most programs used for cosimulation are based on one secondary variables. Frequently the analyzed phenomenon is influenced by several factors. In this case, the use of them combined can improve the prediction of the variable of interest. The use of multiple secondary variables can be managed by creating a super-secondary variable. In this case, chemometrics can be applied, solving predictive problems, modeling properties of chemical systems aiming at predicting the metallurgical recovery. After combining multiple variables into a super-secondary predictive, Sequential Gaussian Cosimulation was applied in this study to generate a geometallurgical model. The collocated joint simulation allows the joint simulation of a super-secondary data with the primary data, integrating more information to improve the cosimulation of the niobium metallurgical recovery. The cosimulation was run based on the Markov coregionalization model to simplify the cross-covariance modeling. The result is a representative probabilistic geometallurgical model, which proved to be efficient maintaining an adequate precision in forecasting the predicted variable.

Programa de Pós-Graduação em Geotecnia. Núcleo de Geotecnia, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Maurílio Figueiredo (maurilioafigueiredo@yahoo.com.br) on 2014-07-17T19:25:49Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) DISSERTAÇÃO_AnáliseTensõesInsitu.pdf: 12075595 bytes, checksum: 7596922656f08d51aa790d0c14f6857d (MD5) / Approved for entry into archive by Gracilene Carvalho (gracilene@sisbin.ufop.br) on 2014-07-18T17:54:22Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) DISSERTAÇÃO_AnáliseTensõesInsitu.pdf: 12075595 bytes, checksum: 7596922656f08d51aa790d0c14f6857d (MD5) / Made available in DSpace on 2014-07-18T17:54:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) DISSERTAÇÃO_AnáliseTensõesInsitu.pdf: 12075595 bytes, checksum: 7596922656f08d51aa790d0c14f6857d (MD5) Previous issue date: 2013 / O estudo das tensões in situ realizado na presente dissertação foi conduzido a partir da norma publicada pela International Society of Rock Mechanics (ISRM) no ano de 2012 em que sua metodologia se baseia em diversas etapas a serem seguidas para consolidação de um modelo de tensões in situ para uma dada região. A mina Cuiabá localizada na região norte do Quadrilátero Ferrífero tem suas atividades de lavra subterrâneas datadas desde o ano 1985 e serviu de modelo para aplicação da norma uma vez que várias informações sobre tensão estavam disponíveis. Foram utilizados neste estudo dados geológicos, topográficos, testemunhos de sondagem, furos de ventilação, parâmetros de laboratório e resultados de ensaios de tensão in situ. Diversos métodos para estimativa das tensões in situ foram considerados sendo ensaio de sobrefuração como método direto e as ocorrências de discing e as quebras em escavações circulares como indiretos. A primeira etapa da dissertação seguiu com a análise dos dados regionais que contribuíram para entendimento e classificação preliminar do campo de tensões em que a mina está inserida. Os litotipos e a estrutural da área foram analisados, além do resultado de ensaios de compressão uniaxial e condições dos maciços rochosos. Foram levantados 35 furos de ventilação da mina entre os níveis 7 e 15 sendo que parte destes apresentam quebras diametralmente opostas ao longo de suas paredes. Foi verificada a possibilidade de estas quebras serem indicadores da orientação das tensões como breakouts clássicos. Ensaios de sobrefuração foram realizados no ano de 2004 nos níveis 12 e 14 da mina nas profundidades 800m e 933m, respectivamente. O resultado dos ensaios foi considerado na interpretação dos dados de campo dos furos de ventilação em modelagem numérica 3D. Os furos de sondagem na mina Cuiabá tem registrado diversos intervalos com a ocorrências de discings em suas rochas de caráter rúptil desde 2008. Detalharam-se diversas características dos discings que incluem forma, espessura, distribuição espacial e outras com intuito de que estes fossem empregáveis no conhecimento das tensões in situ. Todos os dados foram interpretados e validados para consolidar o conhecimento do campo de tensões da mina. __________________________________________________________________________________________ / ABSTRACT: The In Situ stress study carried out in this thesis was based on the fifth suggested method published by the International Society of Rock Mechanics (ISRM) in 2012 whoser methodology is based on many stages to be followed in order to build the In Situ stress model of a site. The Cuiaba mine, located in the north part of the Quadrilátero Ferrífero area, has its underground mining activities since 1985 and was considered to employ the suggested method since many stress data was available. Geological data, information about topography, drilling cores, ventilation boreholes, laboratory tests and In Situ stress measurements were considered in this study. Different methods were used to estimate In Situ stress, overcoring was the direct method, discing and damage in circular boreholes, were the indirect ones. On the first part of thesis, regional data was analyzed in order to understand the geology of the site and to give a preliminary idea of the field stress where the Cuiabá mine is located in. Lithology and structural data were analyzed, besides uniaxial compression test results and the rockmass conditions. It was collected data from 35 ventilation boreholes located between the 7th and 15th level. In some of them diametral failures ocurred in the excavation walls what led the study to carry out in this thesis. It was suggested the possibility of considering this failures as stress indicators like breakouts. In 2004, overcoring measurements were conducted in the 12th and 14th levels, at 800 and 933m deep. The stress measurements results were considered in the 3D numerical modeling of the ventilation borehole failures. The Cuiaba drilling cores have indicated discing cases in brittle rocks since 2008. Discing parameters were detailed which included shape, thickness, location and others in order to employ them for the In Situ Stress knowledge of the site. All data was interpreted and validated to build the mine field stress.

Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2014-11-10T18:30:16Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_AnáliseDesempenhoOperadores.pdf: 2469343 bytes, checksum: 472f4fccfe3c4a2955422625ecbf6734 (MD5) / Approved for entry into archive by Gracilene Carvalho (gracilene@sisbin.ufop.br) on 2014-11-24T17:50:49Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_AnáliseDesempenhoOperadores.pdf: 2469343 bytes, checksum: 472f4fccfe3c4a2955422625ecbf6734 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-24T17:50:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_AnáliseDesempenhoOperadores.pdf: 2469343 bytes, checksum: 472f4fccfe3c4a2955422625ecbf6734 (MD5) Previous issue date: 2014 / O trabalho tem como foco principal o impacto na lavra da Mina Casa de Pedra, analisando o desempenho dos operadores dos equipamentos de carga e transporte. A mineração Casa de Pedra, pertencente à Companhia Siderúrgica Nacional (CSN), localizada na cidade de Congonhas, Estado de Minas Gerais, faz extração de minério de ferro através da lavra convencional utilizando equipamentos de carga e transporte de grande porte. A mina é composta por quatro regiões de lavra: Corpo principal e Corpo Oeste (método de lavra em cava); Corpo Norte e Serra do Mascate (método de lavra em encosta). Os caminhões fora de estrada possuem várias alternativas de perfis de transporte, o que influencia diretamente em seu desempenho. Os estudos foram desenvolvidos a partir da escolha de indicadores de desempenho chave para os operadores dos equipamentos de mina, mensurados através do sistema de despacho eletrônico utilizado da mina, com o intuito de classificar os operadores de acordo com práticas operacionais individuais. O objetivo do trabalho é obter maior aderência ao plano mensal de lavra e aumentar a produtividade efetiva dos operadores, através da identificação de atividades detectadas como baixo rendimento, em comparação com as melhores praticas operacionais das equipes e criação de treinamentos específicos para cada indicador previsto. Os resultados do trabalho foram simulados utilizando diferentes cenários de operação, com tempos fixos variados (tempos de manobra no carregamento e basculamento, tempo de carregamento e tempo de basculamento) com o intuito de mensurar os ganhos operacionais através dos indicadores produtivos. A empresa funciona em regime integral, com turnos de 6 horas de duração e possui 270 operadores divididos em cinco equipes de produção. ______________________________________________________________________ / ABSTRACT: The dissertation has a main focus in mining the impact of the “Casa de Pedra” mine, analyzing the performance of the operators of mining equipment. The "Casa de Pedra" iron ore mine, a division of the CSN(*) Group, is located in the city of Congonhas, in the Brazilian state of Minas Gerais. The ore exploitation is made conventional ally trucks and front loaders. The mine is composed for four regions of mine: Main body and West Body (open pit mining in cave); North Body and Serra do Mascate (open pit mining in hillside). The trucks of the mine have some alternatives of transport profiles, influencing directly in their performance. These studies were developed to evaluate the performance of the operators of mining equipments. In these studies was used electronic dispatch system of the mine in order to sort the operators according to individual operating practices. The objective of this dissertation is to obtain better adherence to the monthly plan of mining and improvement in effective productivity of operators. The activities that detected as overhead, compared to the best practices of operating teams and creating specific training for the indicators. The results were simulated using different operating scenarios, with cycle times varied (spot on the load and dump times, loading time and dumping time) in order to measure the operational gains through the productivity indicators. The mine regime of production is 24 hours a day with work shifts of 6 hours each and has 270 operators divided into five production teams.