O controle de qualidade na indústria mineira visa à extração de recursos naturais com confiabilidade e efetividade a um custo mínimo. A compreensão e a aplicação da teoria da amostragem (Theory of Sampling ou TOS), desenvolvida por Pierre Gy, de forma integrada ao gerenciamento do processo, são essenciais para alcançar esse objetivo. Por este motivo, ressalta-se a importância de expor os benefícios de uma amostragem correta a todos os níveis hierárquicos de um empreendimento mineiro, a fim de se obter o engajamento da equipe técnica e operacional, assim como o orçamento necessário para financiar treinamentos e compra de equipamentos adequados para uma amostragem precisa e acurada. Uma amostra jamais apresentará características idênticas àquelas do material de origem, devido à existência do erro fundamental de amostragem, que está associado à heterogeneidade constitucional do material. Ainda existem os demais erros que surgem no decorrer das operações de amostragem, como, por exemplo, o erro de segregação e agrupamento, associado à heterogeneidade distribucional e onde a força da gravidade assume papel preponderante. Cada etapa do processo de amostragem gera um erro que deve ser conhecido para a determinação da confiabilidade das estimativas. Neste contexto, os testes de heterogeneidade são uma ferramenta imprescindível para adquirir o conhecimento sobre a variabilidade natural da jazida e para conduzir a amostragem de uma forma correta, gerando amostras representativas. O presente trabalho estuda a heterogeneidade do minério de alumínio da região oeste do Pará, a partir dos resultados obtidos em diferentes experimentos descritos na literatura com base na teoria da amostragem. Os resultados dos experimentos permitem, então, otimizar os protocolos de amostragem, assim como determinar as massas mínimas representativas para amostras de bauxita. / Quality control in the mineral industry context is directed to extraction of natural resources with reliability, effectiveness and minimum cost. The understanding and application of the Theory of Sampling (TOS), developed by Pierre Gy, integrated with, process management are essential for reaching this objective. For this reason, it is important that all levels of personnel in a mining enterprise are made aware of the benefits of correct sampling so as to gain the engagement of the technical and operational team and equally, the necessary budget for training and purchase of appropriate equipment for sampling that is precise and accurate. Samples will never present exactly the same characteristics as the lot from which they originate because of the constitutional heterogeneity which generates the fundamental sampling error. Other errors arise in sampling operations; for example, the grouping and segregation errors related to distributional heterogeneity, where gravity assumes the most important role. Each stage of the sampling process produces an error which must be known for determining the reliability of the estimates. In this context, the heterogeneity tests are an essential tool for knowing the natural variability of the deposit, and to conduct sampling in a correct manner to generate representative samples. The present work studies the heterogeneity of the aluminum ore in western Pará, based on the results of different heterogeneity experiments described by the TOS. Results allow the optimization of sampling protocols as well as the determination of the minimum masses representative samples of bauxite.

O controle de qualidade na indústria mineira visa à extração de recursos naturais com confiabilidade e efetividade a um custo mínimo. A compreensão e a aplicação da teoria da amostragem (Theory of Sampling ou TOS), desenvolvida por Pierre Gy, de forma integrada ao gerenciamento do processo, são essenciais para alcançar esse objetivo. Por este motivo, ressalta-se a importância de expor os benefícios de uma amostragem correta a todos os níveis hierárquicos de um empreendimento mineiro, a fim de se obter o engajamento da equipe técnica e operacional, assim como o orçamento necessário para financiar treinamentos e compra de equipamentos adequados para uma amostragem precisa e acurada. Uma amostra jamais apresentará características idênticas àquelas do material de origem, devido à existência do erro fundamental de amostragem, que está associado à heterogeneidade constitucional do material. Ainda existem os demais erros que surgem no decorrer das operações de amostragem, como, por exemplo, o erro de segregação e agrupamento, associado à heterogeneidade distribucional e onde a força da gravidade assume papel preponderante. Cada etapa do processo de amostragem gera um erro que deve ser conhecido para a determinação da confiabilidade das estimativas. Neste contexto, os testes de heterogeneidade são uma ferramenta imprescindível para adquirir o conhecimento sobre a variabilidade natural da jazida e para conduzir a amostragem de uma forma correta, gerando amostras representativas. O presente trabalho estuda a heterogeneidade do minério de alumínio da região oeste do Pará, a partir dos resultados obtidos em diferentes experimentos descritos na literatura com base na teoria da amostragem. Os resultados dos experimentos permitem, então, otimizar os protocolos de amostragem, assim como determinar as massas mínimas representativas para amostras de bauxita. / Quality control in the mineral industry context is directed to extraction of natural resources with reliability, effectiveness and minimum cost. The understanding and application of the Theory of Sampling (TOS), developed by Pierre Gy, integrated with, process management are essential for reaching this objective. For this reason, it is important that all levels of personnel in a mining enterprise are made aware of the benefits of correct sampling so as to gain the engagement of the technical and operational team and equally, the necessary budget for training and purchase of appropriate equipment for sampling that is precise and accurate. Samples will never present exactly the same characteristics as the lot from which they originate because of the constitutional heterogeneity which generates the fundamental sampling error. Other errors arise in sampling operations; for example, the grouping and segregation errors related to distributional heterogeneity, where gravity assumes the most important role. Each stage of the sampling process produces an error which must be known for determining the reliability of the estimates. In this context, the heterogeneity tests are an essential tool for knowing the natural variability of the deposit, and to conduct sampling in a correct manner to generate representative samples. The present work studies the heterogeneity of the aluminum ore in western Pará, based on the results of different heterogeneity experiments described by the TOS. Results allow the optimization of sampling protocols as well as the determination of the minimum masses representative samples of bauxite.

O processo de estimativa de teores, em qualquer etapa de um empreendimento mineiro, requer resultados confiáveis para a tomada de decisão ou para a entrega de produtos finais. Através da caracterização dos tipos de erros a que um protocolo de amostragem está exposto e da definição de diversas práticas corretas para eliminá-los, Pierre Gy desenvolveu a Teoria da Amostragem. Dentre os onze erros identificados, o erro fundamental de amostragem - Fundamental Sampling Error (FSE) - é o único que não pode ser anulado. A forma de estimar o FSE é tema abordado em diversas publicações, sendo que os dois métodos mais utilizados são o teste de heterogeneidade e o teste da árvore. A seleção da amostra inicial, a massa, o tipo e o local de coleta são alguns dos fatores que impactam diretamente no resultado final, que pode ser mascarado por variações estatísticas, frutos de erros não controlados. Este estudo tem como objetivo comparar os resultados de estimativa de FSE pelos testes de heterogeneidade e da árvore, e a estimativa utilizando observações mineralógicas em testemunhos de sondagem na fórmula de Gy. O presente trabalho foi realizado na mina Lamego, em Sabará, Minas Gerais, utilizando a rocha mineralizada em ouro, o quartzo fumê. A metodologia empregada para o teste de heterogeneidade baseou-se nos protocolos utilizados por Pitard, e o teste da árvore seguiu o protocolo proposto por François-Bongarçon, ambos especialistas e consultores em Amostragem. As análises demonstraram que a utilização somente dos resultados de observações mineralógicas, associados à fórmula de Gy, gerou um alto desvio e, consequentemente, um protocolo de baixa aplicabilidade. O teste de heterogeneidade, único que isola o FSE, apresentou desvio mais alto que o teste da árvore, ao contrário do esperado. A influência de clusters de ouro na fração grosseira gerou uma alta variabilidade nos resultados do teste de heterogeneidade e foi retirada do cálculo da estimativa da constante de heterogeneidade constitucional. Com base nos resultados, pôde-se concluir que o teste da árvore é a melhor opção de estimativa do FSE para o minério de ouro de Lamego. / Grade estimation at any stage of a mining project requires reliable results to guarantee best decisions or the delivery of final products. Characterizing the types of error to which sampling is exposed and defining several correct practices to diminish these errors, Pierre Gy developed the Theory of Sampling. From the eleven identified errors, the Fundamental Sampling Error (FSE) is the only one that will cannot become zero. The estimation of the FSE is a subject of many papers and the most common protocols used are the heterogeneity test and the sampling tree test. The selection of the primary sample, the mass, type and local of collection are some of the factors which directly impact on the final result, that could be masked by statistical variation on the data, rooted on non controlled errors. This study compares the results of FSE estimation by the heterogeneity test, the sampling tree method, and by using mineralogical observations from drill cores on Gy\'s formula. The study analyses the gold bearing smoky quartz from Lamego Mine, Sabará, Minas Gerais. The methodology for the heterogeneity test was based on the protocol used by Pitard, and the sampling tree method followed François-Bongarçon\'s protocol, both specialists and consultants on Sampling. The application of Gy\'s formula using mineralogical observations study resulted in a high deviation of the proposed protocol and this approach was discarded. The heterogeneity test, the only test on which the FSE is isolated, presented a higher deviation than the sampling tree experiment, contradicting the expected result. Gold clusters in the coarse fraction created a high variability of the results and this fraction had to be removed from the calculation of the constitutional heterogeneity constant. Based on the results, it could be concluded that the sampling tree test is the best option to estimate FSE for the Lamego gold ore.

O processo de estimativa de teores, em qualquer etapa de um empreendimento mineiro, requer resultados confiáveis para a tomada de decisão ou para a entrega de produtos finais. Através da caracterização dos tipos de erros a que um protocolo de amostragem está exposto e da definição de diversas práticas corretas para eliminá-los, Pierre Gy desenvolveu a Teoria da Amostragem. Dentre os onze erros identificados, o erro fundamental de amostragem - Fundamental Sampling Error (FSE) - é o único que não pode ser anulado. A forma de estimar o FSE é tema abordado em diversas publicações, sendo que os dois métodos mais utilizados são o teste de heterogeneidade e o teste da árvore. A seleção da amostra inicial, a massa, o tipo e o local de coleta são alguns dos fatores que impactam diretamente no resultado final, que pode ser mascarado por variações estatísticas, frutos de erros não controlados. Este estudo tem como objetivo comparar os resultados de estimativa de FSE pelos testes de heterogeneidade e da árvore, e a estimativa utilizando observações mineralógicas em testemunhos de sondagem na fórmula de Gy. O presente trabalho foi realizado na mina Lamego, em Sabará, Minas Gerais, utilizando a rocha mineralizada em ouro, o quartzo fumê. A metodologia empregada para o teste de heterogeneidade baseou-se nos protocolos utilizados por Pitard, e o teste da árvore seguiu o protocolo proposto por François-Bongarçon, ambos especialistas e consultores em Amostragem. As análises demonstraram que a utilização somente dos resultados de observações mineralógicas, associados à fórmula de Gy, gerou um alto desvio e, consequentemente, um protocolo de baixa aplicabilidade. O teste de heterogeneidade, único que isola o FSE, apresentou desvio mais alto que o teste da árvore, ao contrário do esperado. A influência de clusters de ouro na fração grosseira gerou uma alta variabilidade nos resultados do teste de heterogeneidade e foi retirada do cálculo da estimativa da constante de heterogeneidade constitucional. Com base nos resultados, pôde-se concluir que o teste da árvore é a melhor opção de estimativa do FSE para o minério de ouro de Lamego. / Grade estimation at any stage of a mining project requires reliable results to guarantee best decisions or the delivery of final products. Characterizing the types of error to which sampling is exposed and defining several correct practices to diminish these errors, Pierre Gy developed the Theory of Sampling. From the eleven identified errors, the Fundamental Sampling Error (FSE) is the only one that will cannot become zero. The estimation of the FSE is a subject of many papers and the most common protocols used are the heterogeneity test and the sampling tree test. The selection of the primary sample, the mass, type and local of collection are some of the factors which directly impact on the final result, that could be masked by statistical variation on the data, rooted on non controlled errors. This study compares the results of FSE estimation by the heterogeneity test, the sampling tree method, and by using mineralogical observations from drill cores on Gy\'s formula. The study analyses the gold bearing smoky quartz from Lamego Mine, Sabará, Minas Gerais. The methodology for the heterogeneity test was based on the protocol used by Pitard, and the sampling tree method followed François-Bongarçon\'s protocol, both specialists and consultants on Sampling. The application of Gy\'s formula using mineralogical observations study resulted in a high deviation of the proposed protocol and this approach was discarded. The heterogeneity test, the only test on which the FSE is isolated, presented a higher deviation than the sampling tree experiment, contradicting the expected result. Gold clusters in the coarse fraction created a high variability of the results and this fraction had to be removed from the calculation of the constitutional heterogeneity constant. Based on the results, it could be concluded that the sampling tree test is the best option to estimate FSE for the Lamego gold ore.