Gerenciar riscos é fundamental para que investimentos estejam protegidos de quaisquer fatores que possam modificar um cenário idealizado. Imprevistos não podem ser controlados, mas seus impactos podem ser minimizados se forem tomadas medidas de planejamento considerando diversos cenários da realidade. A indústria mineral se encaixa neste paradigma, pois diversas de suas áreas são estocásticas, desde flutuações econômicas e políticas até fenômenos relativos ao clima e à geologia. Uma destas características de difícil previsão é o volume das mineralizações em um depósito. Um cenário ideal é aquele em que é conhecido o valor esperado da variável de interesse, bem como sua dispersão, com mínimo e máximo definidos. Isto pode ser obtido a partir da combinação dos resultados de estimativa, que resultam em um valor esperado, aliados ao resultado das simulações, em que pode ser obtida a variância entre todos os cenários equiprováveis. Este trabalho propõe uma técnica para quantificar a incerteza dos volumes na modelagem geológica de domínios mineralizados em dois modelos geológicos, interpolado e interpretado, através da transferência da variância obtida nos resultados da simulação, e desta forma criar uma ferramenta de gerenciamento de risco e planejamento a partir dos resultados de incerteza. Para isto foram utilizados os dados de descrição geológica de 168 testemunhos de sondagem de um depósito de cobre, localizado no norte da Bahia. Os resultados mostraram a possibilidade em se utilizar os dados de variância da simulação para quantificar a incerteza em cada domínio do depósito. A partir do volume esperado em determinado modelo, e com os valores da variância da simulação, foi possível identificar uma gama de possibilidades volumétricas. Adicionalmente, a probabilidade de que cada bloco faça parte de um domínio foi calculada, e os volumes dos domínios foram parametrizados para auxiliar na avaliação da incerteza. / Managing risks is essential for investments being safe from any factors that may modify an idealized scenario. Unpredictabilities cannot be controlled, but their impacts can be minimized if planning measures are taken considering various scenarios of reality. The mining industry fits this paradigm, since several of its fields are stochastic, from economic and political fluctuations to phenomena related to climate and geology. One of these characteristics, which are difficult to predict, is the volume of mineralization at the deposit. An ideal scenario is the one in which both the expected value and its dispersion are known, with defined minimum and maximum. This can be achieved with the combination of results from estimates and simulations, the first providing the expected value and the last providing the variance of the variable. This research proposes a technique to quantify the volumetric uncertainty in geological modeling of mineralized domains on two geological models, interpreted and interpolated, by transferring the variance obtained in the simulation results, thus creating a risk and planning management tool from the uncertainty results. For that, we used a geological logging from a database set with 168 drillholes of a copper deposit located north of Bahia state, Brazil. The results showed that it is possible to use the variance from simulation to quantify the uncertainty in each deposit domain. Using the expected volume value in a specific model with the variance values of the simulations, it were able to identify a range of possibilities for the volumetric content of each domain. In addition, the probability of each block being a domain was calculated, resulting in a volume parametrization by probability that can assist in the uncertainty analysis.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-11-29T11:27:18Z No. of bitstreams: 1 Reginaldo Macedônio da Silva_.pdf: 12568015 bytes, checksum: b7f2c89facf89b0186ab816497e38c2a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-29T11:27:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Reginaldo Macedônio da Silva_.pdf: 12568015 bytes, checksum: b7f2c89facf89b0186ab816497e38c2a (MD5) Previous issue date: 2014-08-11 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / PROSUP - Programa de Suporte à Pós-Gradução de Instituições de Ensino Particulares / O crescente avanço de novas tecnologias na área das geociências, como o posicionamento por GNSS, o mapeamento por GPR ou a geração de modelos tridimensionais com a técnica LIDAR permite a integração de técnicas de sensoriamento remoto em diferentes aplicações nas geociências. Para isso é necessário experimentar, testar e avaliar cientificamente o potencial de integração dessas diferentes tecnologias, de forma a explorar em sua plenitude os diferentes tipos de dados. A análise, descrição e interpretação de afloramentos são atividades corriqueiras dos trabalhos de campo geológicos. Apesar do avanço tecnológico das últimas décadas, a obtenção de dados quantitativos a partir do uso de instrumentos não se sobrepôs à tradicional forma de aquisição de dados pelos geólogos: a observação da rocha. Dessa forma, o estudo de afloramentos constitui uma fonte indispensável para a obtenção de dados intermediários entre as escalas megascópica (e.g., geologia regional) e microscópica (e.g., amostra), que por sua natureza são dependentes de aquisição por sensores remotos e instrumentos diversos. O principal desafio em pesquisas dessa natureza é integrar dados quantitativos e digitais, obtidos por instrumentos com diferentes princípios de aquisição e integrá-los aos dados qualitativos e analógicos obtidos pela subjetividade da percepção do geocientista. O objetivo deste trabalho foi analisar, testar e validar essa abordagem multidisciplinar para a modelagem de afloramentos considerando um estudo de caso real no Afloramento Morro Papaléo. Para tanto, considerou-se como premissa que o modelo geológico resultante da integração de dados de diferentes naturezas não tivesse erro posicional em ordem de grandeza superior à resolução espacial do sensor com maior limitação de amostragem. A integração de dados segundo procedimentos metodológicos adequados permitiu gerar um Modelo Digital de Afloramento (MDA) que tornou possível visualizar, medir e interpretar com exatidão a geologia a partir de uma representação geológica do objeto de estudo. A validação de campo foi realizada para assegurar que a qualidade da metodologia proposta pode ser utilizada nesse tipo de estudo. Quanto aos dados de subsuperfície, por meio de seções geofísicas, foi possível estabelecer correlações entre os dados obtidos com a técnica LIDAR, o que permitiu integrar dados de superfície e de subsuperfície. Portanto, com o estabelecimento do modelo 3D gerado numa base de dados consistente, calibrada e validada pode-se a qualquer tempo adicionar dados e incrementar o modelo de forma dinâmica. / The increasing advance of new technologies in the field of geosciences, such as GNSS positioning, mapping by GPR or the generation of three dimensional models with the LIDAR technique allows the integration of orbital and non-orbital remote sensing techniques for different applications in geosciences. Thus, it is necessary to experiment, test and scientifically evaluate the potential of integration of these different technologies in order to explore the different types of data. The analysis, description and interpretation of outcrops are daily activities of the geological fieldwork. Despite the technological advances in the last decades, the acquisiton of quantified data from instruments and sensors did not substitute the traditional source of data of the geologists: the observation of the rock. Thus, the study of outcrops is fundamental in the acquisition of intermediate data between the megascopic (e.g. regional geology) and microscopic scales (e.g., sample), quite dependent of acquisition by remote sensors and instruments. The main challenge in this type of research is to integrate quantitative digital data obtained by instruments and sensors based on different principles with qualitative, analogic data, obtained by the subjective perception of the geoscientist. The main purpose of this study was to analyze, test and validate this multidisciplinary approach to the modeling of outcrops considering a real case study in Morro Papaléo Outcrop. For this, it was considered as a premise that the geological model resulting from the integration of different data had not a positional error in an order of magnitude higher than the spatial resolution of the more limited sensor. The data integration using appropriate methodological procedures allowed generate a Digital Outcrop Model (DOM) which made it possible to view, measure and accurately interpret the geology from a 3D geological representation. The field validation was performed to ensure that the quality of the proposed methodology can be used in this type of study. Through geophysical sections was possible to correlate subsurface data with those obtained with the LIDAR technique, allowing data integration of surface and subsurface data. Therefore, with the establishment of the 3D model generated in a consistent database, calibrated and validated, at any time more data can be added to this dynamic model.

Gerenciar riscos é fundamental para que investimentos estejam protegidos de quaisquer fatores que possam modificar um cenário idealizado. Imprevistos não podem ser controlados, mas seus impactos podem ser minimizados se forem tomadas medidas de planejamento considerando diversos cenários da realidade. A indústria mineral se encaixa neste paradigma, pois diversas de suas áreas são estocásticas, desde flutuações econômicas e políticas até fenômenos relativos ao clima e à geologia. Uma destas características de difícil previsão é o volume das mineralizações em um depósito. Um cenário ideal é aquele em que é conhecido o valor esperado da variável de interesse, bem como sua dispersão, com mínimo e máximo definidos. Isto pode ser obtido a partir da combinação dos resultados de estimativa, que resultam em um valor esperado, aliados ao resultado das simulações, em que pode ser obtida a variância entre todos os cenários equiprováveis. Este trabalho propõe uma técnica para quantificar a incerteza dos volumes na modelagem geológica de domínios mineralizados em dois modelos geológicos, interpolado e interpretado, através da transferência da variância obtida nos resultados da simulação, e desta forma criar uma ferramenta de gerenciamento de risco e planejamento a partir dos resultados de incerteza. Para isto foram utilizados os dados de descrição geológica de 168 testemunhos de sondagem de um depósito de cobre, localizado no norte da Bahia. Os resultados mostraram a possibilidade em se utilizar os dados de variância da simulação para quantificar a incerteza em cada domínio do depósito. A partir do volume esperado em determinado modelo, e com os valores da variância da simulação, foi possível identificar uma gama de possibilidades volumétricas. Adicionalmente, a probabilidade de que cada bloco faça parte de um domínio foi calculada, e os volumes dos domínios foram parametrizados para auxiliar na avaliação da incerteza. / Managing risks is essential for investments being safe from any factors that may modify an idealized scenario. Unpredictabilities cannot be controlled, but their impacts can be minimized if planning measures are taken considering various scenarios of reality. The mining industry fits this paradigm, since several of its fields are stochastic, from economic and political fluctuations to phenomena related to climate and geology. One of these characteristics, which are difficult to predict, is the volume of mineralization at the deposit. An ideal scenario is the one in which both the expected value and its dispersion are known, with defined minimum and maximum. This can be achieved with the combination of results from estimates and simulations, the first providing the expected value and the last providing the variance of the variable. This research proposes a technique to quantify the volumetric uncertainty in geological modeling of mineralized domains on two geological models, interpreted and interpolated, by transferring the variance obtained in the simulation results, thus creating a risk and planning management tool from the uncertainty results. For that, we used a geological logging from a database set with 168 drillholes of a copper deposit located north of Bahia state, Brazil. The results showed that it is possible to use the variance from simulation to quantify the uncertainty in each deposit domain. Using the expected volume value in a specific model with the variance values of the simulations, it were able to identify a range of possibilities for the volumetric content of each domain. In addition, the probability of each block being a domain was calculated, resulting in a volume parametrization by probability that can assist in the uncertainty analysis.

Orientador: Alexandre Campane Vidal / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica e Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-12T08:28:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_LuizMauricioSilvade_M.pdf: 4795138 bytes, checksum: 429f15da9df616f78f3feee5b40ebb38 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: A caracterização de reservatórios e de fundamental importância para a implantação de uma estratégia de produção de um campo petrolífero. Os modelos geológicos permitem o entendimento da gênese do reservatório em estudo com a possibilidade de realizar uma distribuição espacial e qualitativa das principais heterogeneidades. Esta analise envolve quantidade enorme de variáveis devido à complexidade do problema gerando um grande numero de cenários prováveis. Para o modelo geológico da área, fundamentada na analise de dez perfis elétricos e radioativos, foi possível a determinação de intercalações de camadas, definição das fácies e a definição da porosidade e permeabilidade dos arenitos. Devido a presença de pacotes mais espessos e contínuos de arenitos na direção SW-NE, portanto com maior razão areia/folhelho, infere-se esta como a direção preferencial de aporte dos sedimentos. A analise geoestatistica foi realizada para as principais variáveis referentes à caracterização de reservatórios. Esta analise definiu a direção SW-NE como a direção preferencial de aporte dos sedimentos e forneceu uma estimativa de volume de óleo in cento. Devido a elevada incerteza na estimativa desse volume, foi realizada a simulação estocástica levando em consideração as variáveis topo e base do reservatório, distribuição de arenitos e porosidade. Os resultados da simulação estocástica demonstram a variação dos volumes de óleo in situ. / Abstract: The reservoir characterization model is of fundamental importance for the planning of a strategy production petroleum field. The geological models allow the understanding of the reservoir's spacial and qualitative distribution of its principal heterogeneity. This analysis involves enormous amount of variables due to the complexity of the problem, which generates a great number of probable scenarios. For the geological model of the area the interpretation is based on the analysis of ten electrical and radioactive logs, with which it is possible to determine the intercalations layers and the definition of the porosity and permeability of the sandstones. The presence of thicker and continuous packages of sandstones in the NE-SW direction, with its high net to gross ratio, is probable due to the existence of a preferential direction of the sediment sources. The geostatistical analysis was carried out for the principle variables regarding the characterization of the reservoir. This analysis defined the direction SW-NE as the preferential direction of the sediments sources and in situ oil volume estimate. Due to the raised uncertainty in the estimate of this volume, a stochastical was carried out with the consideration of; top and base variables of the reservoir, distribution of sandstones and porosity. The results of the stocastical simulations show the variation of the volume in situ of oil. / Mestrado / Reservatórios e Gestão / Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo