Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-04-13T13:08:22Z No. of bitstreams: 12 Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira (1).pdf: 17644242 bytes, checksum: ab5fa50d404a6c4a211b84194b2443f2 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira (2).pdf: 16660004 bytes, checksum: cf5e68fe373f5599a5185def4cd2dbc9 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira (3).pdf: 16826382 bytes, checksum: d132111aea6718262b141b27469610cf (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira (4).pdf: 18524080 bytes, checksum: f823b94af26d66b0c3372283946a4faf (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (5).pdf: 18542428 bytes, checksum: fcbc6bc33ae4ce8f406d45226db9cec1 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (6).pdf: 16491972 bytes, checksum: 700456f830447b127f5ebba098ae0777 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (7).pdf: 17053967 bytes, checksum: 282d9a25fc2337ddbbe0d09a801e9821 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (8).pdf: 13201210 bytes, checksum: c784be01d079249a502dd2dff455ca27 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (9).pdf: 16669209 bytes, checksum: caf85a078ee9178fcd2989dca14ad6c6 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (10).pdf: 16406537 bytes, checksum: 9019ab1ca27b30efd351da8c77f3ac36 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (11).pdf: 3595306 bytes, checksum: 2cc84e96aca8430238c275c770941926 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-04-13T13:17:38Z (GMT) No. of bitstreams: 12 Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira (1).pdf: 17644242 bytes, checksum: ab5fa50d404a6c4a211b84194b2443f2 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira (2).pdf: 16660004 bytes, checksum: cf5e68fe373f5599a5185def4cd2dbc9 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira (3).pdf: 16826382 bytes, checksum: d132111aea6718262b141b27469610cf (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira (4).pdf: 18524080 bytes, checksum: f823b94af26d66b0c3372283946a4faf (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (5).pdf: 18542428 bytes, checksum: fcbc6bc33ae4ce8f406d45226db9cec1 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (6).pdf: 16491972 bytes, checksum: 700456f830447b127f5ebba098ae0777 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (7).pdf: 17053967 bytes, checksum: 282d9a25fc2337ddbbe0d09a801e9821 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (8).pdf: 13201210 bytes, checksum: c784be01d079249a502dd2dff455ca27 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (9).pdf: 16669209 bytes, checksum: caf85a078ee9178fcd2989dca14ad6c6 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (10).pdf: 16406537 bytes, checksum: 9019ab1ca27b30efd351da8c77f3ac36 (MD5) Dissertação - Paulo Elias Carneiro Pereira - 2017 (11).pdf: 3595306 bytes, checksum: 2cc84e96aca8430238c275c770941926 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-13T13:17:38Z (GMT). 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The project begins with a Mineral Exploration phase, whose objective is to discover and subsequently evaluate the deposit for the feasibility of its extraction. This process involves setting the shape, dimensions and grades, resulting in a model that will be used to determine the recoverable reserves, that is, the economically usable part of the mineral resource, which will base the decision on the implementation or not of the enterprise, based mainly on technicaleconomic criteria. The elaboration of the physical form of the geological bodies that control the mineralization (geological model) and the estimation of the geological variables that characterize the quality of the different materials can be done by two approaches: by traditional or by geostatistical methods. The latter approach is currently being preferred, as it is a more accurate alternative and therefore, more reliable over traditional methods. The work uses indicator kriging (IK) and ordinary kriging (OK), both geostatistical tools, for the determination of the geological model and estimation of the geological variables (grades), respectively, of a limestone deposit located at Indiara city, Goiás State. Finally, from the obtained model the optimal limits of the extraction were established, based on the algorithm of Lerchs-Grossmann, that maximize the net present value of the enterprise. The results showed a significant deviation between themodel calculated by IK and the reality (samples), which can have as consequence the present spatial configuration of the sample data. The estimated geological variables also showed important deviations (overestimation and/or underestimation), particularly MgO oxide. The areas of occurrence of such deviations were coincident for all variables, which makes evident the existence of problems with the current sampling grid (spacing between samples and presence of very different sample supports), in such a way that it is recommended to collect additional samples, particularly with standardized supports. The optimal pit delimited a total reserve of 109,436,160.43 tons, with a total strip ratio of 0.13, which makes the venture, at first, attractive. This configuration, however, tends to be modified according to the collection of new geological evidence. / Um empreendimento mineiro é composto por um conjunto de fases sucessivas e interdependentes entre si, as quais podem culminar ou não na explotação do bem mineral. O projeto se inicia com uma fase de Exploração Mineral, cujo objetivo é descobrir e subsequentemente avaliar o depósito quanto à viabilidade de sua extração. Tal processo envolve estabelecer a forma, as dimensões e os teores, resultando em um modelo que será utilizado para a determinação das reservas lavráveis, ou seja, a parte economicamente aproveitável do recurso mineral, a qual fundamentará a decisão sobre a implantação ou não do empreendimento a partir de critérios principalmente técnico-econômicos. A elaboração do formato físico dos corpos geológicos que controlam a mineralização (modelo geológico) e a estimativa das variáveis geológicas que caracterizam a qualidade dos diferentes materiais podem ser feitas a partir de duas abordagens: por métodos tradicionais ou por geoestatísticos. Os últimos têm sido utilizados recentemente como uma proposta mais precisa em relação aosmétodos tradicionais. O trabalho utiliza a krigagem indicadora (KI) e a krigagem ordinária (KO), ambas ferramentas geoestatísticas, para a determinação do modelo geológico e estimativa das variáveis geológicas (teores), respectivamente, em um depósito de calcário situado no município de Indiara, estado de Goiás. Por fim, a partir do modelo obtido estabeleceu-se os limites ótimos da extração baseados no algoritmo de Lerchs-Grossmann, que maximizamo valor presente líquido do empreendimento. Os resultados mostraram um desvio significativo entre o modelo calculado pela KI e realidade (amostras), o que pode ter como consequência significativa a atual configuração espacial da amostragem. As variáveis geológicas estimadas também demonstraram desvios (sobrestimativa e subestimativa) importantes, particularmente o óxido MgO. As áreas de ocorrência de tais desvios foram coincidentes para todas as variáveis, o que torna evidente a existência de problemas com a atual malha de amostragem (espaçamento entre amostras e presença suportes amostrais muito diferentes), de tal forma que se recomenda a coleta de amostras adicionais, e de suportes padronizados. A cava ótima delimitou uma reserva total de 109.436.160,43 toneladas, com uma relação estéril-minério (REM) total de 0,13, o que torna o empreendimento, a princípio, atrativo. Tal configuração, entretanto, tende a ser alterada conforme a coleta de novas evidências geológicas.