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.

Santa Maria é um projeto de exploração mineral conduzido pela empresa Votorantim Metais Ltda, com foco nas comodities zinco e chumbo. Localizado no estado do Rio Grande do Sul, próximo das antigas minas de Camaquã e Uruguay, o projeto se encontra em uma região geologicamente fértil para exploração mineral. O depósito de Santa Maria possui informações suficientes para permitir a avaliação dos recursos minerais e também estudos de viabilidade econômica de projeto, entretanto, sua mineralização ocorre de forma heterogênea e condicionada a feições geológicas estruturais complexas, inserindo dúvidas à respeito da forma e volume dos corpos mineralizados. O objetivo desta pesquisa é a avaliação da incerteza associada à modelagem dos corpos mineralizados. Essa avaliação foi realizada através da comparação entre o modelo tridimensional confeccionado por interpretação de seções e outros dois modelos probabilísticos: um gerado por krigagem de indicadoras e outro gerado por simulação sequencial de indicadoras, que permitiu a interpretação da incerteza associada. Com os resultados obtidos foi possível quantificar os valores de volume máximo, mínimo e médio esperado no depósito, além de avaliar regiões de maior e menor confiança. A utilização conjunta dos métodos de krigagem de indicadoras e simulação sequencial de indicadoras se mostrou uma excelente opção para avaliação do modelo interpretado. Através do tratamento dos resultados foi possível obter informações à respeito da variabilidade local e global do depósito e sobre o comportamento espacial da mineralização. Os resultados e interpretações obtidos podem ser aplicados em trabalhos futuros no depósito, como na classificação do recurso mineral, no refinamento do modelo geológico e no planejamento de futuras malhas de sondagem infill. / Santa Maria is a mineral exploration project conducted by Votorantim Metais Ltda, with focus on zinc and lead extraction. The project is located in the state of Rio Grande do Sul, in the vicinities of the old mines of Camaquã and Uruguay, a favorable area for mineral exploration. There is enough information about Santa Maria\'s deposit to allow the estimation of mineral resources and the project\'s economical viability study, however, its mineralization occurs in heterogeneous ways and is conditioned to complex geological structural features, casting doubts about the shape and volume of the ore bodies. The main goal of this research is evaluating the uncertainty associated with the modeling of the orebodies. This evaluation was performed by comparing a three-dimensional model created by section interpretation and other two probabilistic models: one generated by indicator kriging, and the other generated by sequential indicator simulation, which allowed the interpretation of the associated uncertainty. Based on the obtained results, it was possible to quantify the maximum, minimum and average expected volume of the deposit, and also to evaluate the regions of most and least reliability. The joint use of indicator kriging and sequential indicator simulation methods proved to be an excelent tool for evaluating the interpreted model. By processing the results it was possible to obtain information about deposit\'s local and global variability and spatial behavior of mineralization. The obtained results and interpretations can be applied in deposit\'s further sutdies, for instance, to classify the mineral resource, to refine the geological model or to plan future infill drilholes.

Santa Maria é um projeto de exploração mineral conduzido pela empresa Votorantim Metais Ltda, com foco nas comodities zinco e chumbo. Localizado no estado do Rio Grande do Sul, próximo das antigas minas de Camaquã e Uruguay, o projeto se encontra em uma região geologicamente fértil para exploração mineral. O depósito de Santa Maria possui informações suficientes para permitir a avaliação dos recursos minerais e também estudos de viabilidade econômica de projeto, entretanto, sua mineralização ocorre de forma heterogênea e condicionada a feições geológicas estruturais complexas, inserindo dúvidas à respeito da forma e volume dos corpos mineralizados. O objetivo desta pesquisa é a avaliação da incerteza associada à modelagem dos corpos mineralizados. Essa avaliação foi realizada através da comparação entre o modelo tridimensional confeccionado por interpretação de seções e outros dois modelos probabilísticos: um gerado por krigagem de indicadoras e outro gerado por simulação sequencial de indicadoras, que permitiu a interpretação da incerteza associada. Com os resultados obtidos foi possível quantificar os valores de volume máximo, mínimo e médio esperado no depósito, além de avaliar regiões de maior e menor confiança. A utilização conjunta dos métodos de krigagem de indicadoras e simulação sequencial de indicadoras se mostrou uma excelente opção para avaliação do modelo interpretado. Através do tratamento dos resultados foi possível obter informações à respeito da variabilidade local e global do depósito e sobre o comportamento espacial da mineralização. Os resultados e interpretações obtidos podem ser aplicados em trabalhos futuros no depósito, como na classificação do recurso mineral, no refinamento do modelo geológico e no planejamento de futuras malhas de sondagem infill. / Santa Maria is a mineral exploration project conducted by Votorantim Metais Ltda, with focus on zinc and lead extraction. The project is located in the state of Rio Grande do Sul, in the vicinities of the old mines of Camaquã and Uruguay, a favorable area for mineral exploration. There is enough information about Santa Maria\'s deposit to allow the estimation of mineral resources and the project\'s economical viability study, however, its mineralization occurs in heterogeneous ways and is conditioned to complex geological structural features, casting doubts about the shape and volume of the ore bodies. The main goal of this research is evaluating the uncertainty associated with the modeling of the orebodies. This evaluation was performed by comparing a three-dimensional model created by section interpretation and other two probabilistic models: one generated by indicator kriging, and the other generated by sequential indicator simulation, which allowed the interpretation of the associated uncertainty. Based on the obtained results, it was possible to quantify the maximum, minimum and average expected volume of the deposit, and also to evaluate the regions of most and least reliability. The joint use of indicator kriging and sequential indicator simulation methods proved to be an excelent tool for evaluating the interpreted model. By processing the results it was possible to obtain information about deposit\'s local and global variability and spatial behavior of mineralization. The obtained results and interpretations can be applied in deposit\'s further sutdies, for instance, to classify the mineral resource, to refine the geological model or to plan future infill drilholes.

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.