O julgamento da qualidade de um método de estimativa/simulação é mais adequado se os resultados puderem ser comparados a dados reais. Uma vez que na mineração isto é inviável, este trabalho é baseado em um modelo de depósito mineral de cobre - representando a geologia e a distribuição de dados de modo heterogêneos. O modelo reproduz um depósito com preenchimento hidrotermal em uma falha inversa e as rochas encaixantes são meta-arenito e folhelho dobrados. O objetivo é comparar os resultados obtidos pelo método de Simulação Baseada em Wavelets - método o qual utiliza a estatística espacial de alta-ordem para reproduzir as estruturas da geologia - com o método clássico de Simulação Sequencial Gaussiana, a fim de avaliar um método de geoestatística de multiponto aplicado a variável contínua. Para comparar os resultados, foi calculado o valor potencial e para qual pilha (minério ou estéril) deveria ir cada bloco. Os resultados mostram que, matematicamente, a Simulação Sequencial Gaussiana obteve resultados melhores, uma vez que destinou melhor seus blocos e perdeu menos dinheiro com estéril na pilha de minério e minério de pilha de estéril. Porém, é notória a influência da imagem de treinamento nos resultados da Simulação Baseada em Wavelets, o que mostra que a Simulação Baseada em Wavelets de variáveis contínuas é promissora se a imagem de treinamento for adequada. O grande problema é que sua escolha ou criação é demasiadamente complexa, pois necessita de precisão local e global. / The judgment of the quality of an estimation/simulation method is more suitable if the results can be compared to real data. Once in mining that is not feasible, this work is based on a synthetic mineral deposit - represented by a very heterogeneous geology and spatial data distribution. The model reproduces a deposit with hydrothermal filling in a n inverse fault and the bedrocks are folded meta-sandstone and phyllite. The objective is to compare the results obtained by Wavelet-based Simulation method - which uses the spatial high-order statistic to reproduce the geologic structures - with the classic method of Sequential Gaussian Simulation in order to evaluate a multipoint geostatistical method applied to a continuous variable. To compare the results, the potential value was calculated and to which pile (ore or waste) each block should go. The results show that, mathematically, Sequential Gaussian Simulation\'s results are better, since its blocks allocated better and lost less money on waste in ore pile and ore in waste pile. However, it is clear the influence of the training image on the results of Wavelet-based Simulation. This shows that the Wavelet-based Simulation of continuous variables is promising if the training image is appropriate. The big problem is that choosing or creating it is too complex, because it requires local and global precision.

O julgamento da qualidade de um método de estimativa/simulação é mais adequado se os resultados puderem ser comparados a dados reais. Uma vez que na mineração isto é inviável, este trabalho é baseado em um modelo de depósito mineral de cobre - representando a geologia e a distribuição de dados de modo heterogêneos. O modelo reproduz um depósito com preenchimento hidrotermal em uma falha inversa e as rochas encaixantes são meta-arenito e folhelho dobrados. O objetivo é comparar os resultados obtidos pelo método de Simulação Baseada em Wavelets - método o qual utiliza a estatística espacial de alta-ordem para reproduzir as estruturas da geologia - com o método clássico de Simulação Sequencial Gaussiana, a fim de avaliar um método de geoestatística de multiponto aplicado a variável contínua. Para comparar os resultados, foi calculado o valor potencial e para qual pilha (minério ou estéril) deveria ir cada bloco. Os resultados mostram que, matematicamente, a Simulação Sequencial Gaussiana obteve resultados melhores, uma vez que destinou melhor seus blocos e perdeu menos dinheiro com estéril na pilha de minério e minério de pilha de estéril. Porém, é notória a influência da imagem de treinamento nos resultados da Simulação Baseada em Wavelets, o que mostra que a Simulação Baseada em Wavelets de variáveis contínuas é promissora se a imagem de treinamento for adequada. O grande problema é que sua escolha ou criação é demasiadamente complexa, pois necessita de precisão local e global. / The judgment of the quality of an estimation/simulation method is more suitable if the results can be compared to real data. Once in mining that is not feasible, this work is based on a synthetic mineral deposit - represented by a very heterogeneous geology and spatial data distribution. The model reproduces a deposit with hydrothermal filling in a n inverse fault and the bedrocks are folded meta-sandstone and phyllite. The objective is to compare the results obtained by Wavelet-based Simulation method - which uses the spatial high-order statistic to reproduce the geologic structures - with the classic method of Sequential Gaussian Simulation in order to evaluate a multipoint geostatistical method applied to a continuous variable. To compare the results, the potential value was calculated and to which pile (ore or waste) each block should go. The results show that, mathematically, Sequential Gaussian Simulation\'s results are better, since its blocks allocated better and lost less money on waste in ore pile and ore in waste pile. However, it is clear the influence of the training image on the results of Wavelet-based Simulation. This shows that the Wavelet-based Simulation of continuous variables is promising if the training image is appropriate. The big problem is that choosing or creating it is too complex, because it requires local and global precision.