Antes de se fazer uma estimativa ou uma simulação geoestatística, os domínios geológicos devem ser modelados de forma que cada domínio utilize apenas dados que pertencem a ele. Na industria mineral a incerteza oriunda dos teores geralmente é levada em consideração, entretanto a incerteza gerada pelo modelo nem sempre é analisada. Sabendo que a maior fonte de incerteza está na transição de uma litologia para outra, essa dissertação visa avaliar a incerteza do modelo geológico através de simulações de funções distâncias assinaladas em zonas de maior incerteza, gerando vários modelos com diferentes proporções de cada litologias. Um estudo de caso em um banco de dados real com alta complexidade geológica é utilizado para avaliar o uso da metodologia. O método se mostrou eficaz para avaliar o impacto da diferença de volume que cada litologia pode alcançar, demonstrando a importância de medir a incerteza na construção de modelos geológicos. / Before making an estimation or a geostatistical simulation, geological domains must be modeled so that each domain uses only data that belongs to it. In the mineral industry the uncertainty derived from the grades is generally taken into account, however the uncertainty generated by the model is not always analyzed. Knowing that the greatest source of uncertainty is in the transition from one lithology to another, this dissertation aims to evaluate the uncertainty of the geological model through signed distances function simulation in uncertainty zones, generating several models with different proportions of each lithology. A case study in a real dataset with high geological complexity is used to evaluate the use of the methodology. The method proved effective in assessing the impact of the volume difference that each lithology can reach, demonstrating the importance of measuring uncertainty in the construction of geological models.

Antes de se fazer uma estimativa ou uma simulação geoestatística, os domínios geológicos devem ser modelados de forma que cada domínio utilize apenas dados que pertencem a ele. Na industria mineral a incerteza oriunda dos teores geralmente é levada em consideração, entretanto a incerteza gerada pelo modelo nem sempre é analisada. Sabendo que a maior fonte de incerteza está na transição de uma litologia para outra, essa dissertação visa avaliar a incerteza do modelo geológico através de simulações de funções distâncias assinaladas em zonas de maior incerteza, gerando vários modelos com diferentes proporções de cada litologias. Um estudo de caso em um banco de dados real com alta complexidade geológica é utilizado para avaliar o uso da metodologia. O método se mostrou eficaz para avaliar o impacto da diferença de volume que cada litologia pode alcançar, demonstrando a importância de medir a incerteza na construção de modelos geológicos. / Before making an estimation or a geostatistical simulation, geological domains must be modeled so that each domain uses only data that belongs to it. In the mineral industry the uncertainty derived from the grades is generally taken into account, however the uncertainty generated by the model is not always analyzed. Knowing that the greatest source of uncertainty is in the transition from one lithology to another, this dissertation aims to evaluate the uncertainty of the geological model through signed distances function simulation in uncertainty zones, generating several models with different proportions of each lithology. A case study in a real dataset with high geological complexity is used to evaluate the use of the methodology. The method proved effective in assessing the impact of the volume difference that each lithology can reach, demonstrating the importance of measuring uncertainty in the construction of geological models.

Antes de se fazer uma estimativa ou uma simulação geoestatística, os domínios geológicos devem ser modelados de forma que cada domínio utilize apenas dados que pertencem a ele. Na industria mineral a incerteza oriunda dos teores geralmente é levada em consideração, entretanto a incerteza gerada pelo modelo nem sempre é analisada. Sabendo que a maior fonte de incerteza está na transição de uma litologia para outra, essa dissertação visa avaliar a incerteza do modelo geológico através de simulações de funções distâncias assinaladas em zonas de maior incerteza, gerando vários modelos com diferentes proporções de cada litologias. Um estudo de caso em um banco de dados real com alta complexidade geológica é utilizado para avaliar o uso da metodologia. O método se mostrou eficaz para avaliar o impacto da diferença de volume que cada litologia pode alcançar, demonstrando a importância de medir a incerteza na construção de modelos geológicos. / Before making an estimation or a geostatistical simulation, geological domains must be modeled so that each domain uses only data that belongs to it. In the mineral industry the uncertainty derived from the grades is generally taken into account, however the uncertainty generated by the model is not always analyzed. Knowing that the greatest source of uncertainty is in the transition from one lithology to another, this dissertation aims to evaluate the uncertainty of the geological model through signed distances function simulation in uncertainty zones, generating several models with different proportions of each lithology. A case study in a real dataset with high geological complexity is used to evaluate the use of the methodology. The method proved effective in assessing the impact of the volume difference that each lithology can reach, demonstrating the importance of measuring uncertainty in the construction of geological models.