Aspectos relevantes a considerar durante um modelo de Recursos Minerais

Hoje quero apresentar e comentar os conceitos básicos que devem ser considerados ao desenvolver um modelo de Recursos Minerais.

Como esta postagem abordará temas gerais, ela é voltada para um público que está começando nesse universo, portanto, não encontrará aqui detalhes ou informações mais complexas. Caso queira se aprofundar, deixei ao longo do texto alguns links para artigos do site geostatisticslesson.com, que gosto bastante para consultar aspectos mais técnicos.

Vamos por partes:

1. Banco de dados:
Toda estimativa de Recursos Minerais começa e depende de um banco de dados confiável. As informações coletadas em campo, especialmente por meio de sondagens, constituem o insumo fundamental para construir modelos geológicos e estimar teores.

Um banco de dados típico inclui a localização e orientação das sondagens (collar e desvio), descrições geológicas, teores químicos, densidades e controles de qualidade (QA/QC). A integridade dessas informações deve ser validada antes de qualquer modelagem. Isso envolve a verificação de coordenadas e trajetórias, duplicação de amostras e codificação correta de litologias ou zonas mineralizadas.

A implementação de rotinas de controle de qualidade, como o uso de padrões, duplicatas e brancos, é fundamental para garantir a confiabilidade dos resultados analíticos. Além disso, um banco de dados bem estruturado e protegido facilita a rastreabilidade dos dados e permite atualizações eficientes à medida que novos resultados são obtidos.

2. Geologia do depósito:
Para conectar os dados obtidos ao modelo a ser desenvolvido, é essencial compreender a geologia do depósito, pois a mineralização segue padrões controlados por estruturas, litologias, alterações e processos geológicos que devem ser interpretados. Por esse motivo, o papel do geólogo nunca poderá ser substituído, já que sua experiência e conhecimento profissional serão fundamentais para a coerência do modelo.

Essa combinação entre os dados e a interpretação do geólogo se traduz em modelos tridimensionais que representam a geometria do corpo mineralizado, os contatos entre unidades e a distribuição dos diferentes domínios geológicos. As superfícies modeladas não são apenas úteis para visualizar o depósito, mas são cruciais para definir os domínios de estimativa — ou seja, as zonas dentro das quais se assume que os teores apresentam comportamentos estatísticos semelhantes.

Recomendo consultar este conteúdo: https://geostatisticslessons.com/lessons/stationarity

3. Estatística e geoestatística:
Antes de estimar os teores, é necessário entender como eles se distribuem e variam no espaço. A análise estatística básica inclui histogramas, medidas de tendência e dispersão, além da identificação de valores extremos (outliers), que podem precisar ser tratados para evitar superestimação do conteúdo metálico.

Também é importante realizar análises multivariadas, especialmente quando há mais de um elemento de interesse ou quando existem correlações significativas entre eles.

Do ponto de vista geoestatístico, a análise de continuidade espacial por meio de variogramas é essencial. O variograma permite modelar como um teor varia com a distância e em que direções ele apresenta maior continuidade. Isso é fundamental para a escolha dos parâmetros de estimativa e, em última instância, para construir um modelo que respeite o comportamento real do depósito.

Para mais informações, recomendo os seguintes links:

• https://geostatisticslessons.com/lessons/nuggeteffect
• https://geostatisticslessons.com/lessons/variogramanisotropy
• https://geostatisticslessons.com/lessons/variogramparameters

4. Estimativa de teores e simulações condicionais:
Com um banco de dados limpo, uma interpretação geológica clara e uma análise estatística sólida, podemos seguir para a estimativa dos teores. Isso normalmente é feito com métodos como krigagem, inverso da distância (IDW), métodos não-lineares ou simulações condicionais, aplicados sobre um modelo de blocos que discretiza o depósito em pequenas unidades volumétricas.

A escolha do método depende dos objetivos do estudo. A krigagem, por exemplo, é útil quando se busca uma estimativa única e não tendenciosa, enquanto as simulações condicionais permitem modelar a variabilidade e quantificar a incerteza — o que é essencial em etapas iniciais de avaliação ou no planejamento mineiro probabilístico.

Essa etapa envolve a definição de parâmetros como o tamanho do bloco, raio de busca, quantidade mínima e máxima de amostras, além do respeito aos domínios previamente definidos. A estimativa é realizada separadamente dentro de cada domínio para evitar a mistura de populações com comportamentos distintos.

Recomendo revisar o conteúdo de: https://geostatisticslessons.com/lessons/localization

5. Validação do modelo:
Uma vez estimados os teores, o modelo deve ser validado. Esta etapa é crucial para verificar se os resultados são coerentes com os dados originais.

A validação inclui comparações estatísticas, análises visuais em seções e plantas, além de ferramentas como os swath plots, que mostram tendências espaciais.

Outro ponto importante é avaliar o nível de suavização, pois isso pode levar o modelo a subestimar valores altos e superestimar os baixos. Dependendo do uso do modelo, esse efeito pode ser aceitável ou exigir ajustes, como a aplicação de técnicas não-lineares (por exemplo, Condicionamento Uniforme Localizado) ou o uso de simulações.

Para mais informações, consulte:
https://geostatisticslessons.com/lessons/changeofsupport

6. Classificação dos recursos:
Após a validação do modelo, os recursos estimados devem ser classificados conforme o nível de confiança nos dados, na geologia e na estimativa. Essa classificação é essencial para embasar decisões econômicas e cumprir padrões internacionais, como o JORC e o NI 43-101.

Os recursos são classificados em três categorias, em ordem decrescente de confiança:

• Medidos
• Indicados
• Inferidos

A classificação não depende apenas da densidade dos dados, mas também da continuidade e complexidade geológica, da qualidade do banco de dados e da robustez do modelo. A análise de incerteza em diferentes volumes de produção e espaçamentos entre sondagens, por meio de simulações condicionais, permite justificar cada categoria.

7. Modelos integrados e gestão da incerteza:
A abordagem tradicional de modelar a geologia de forma determinística e estimar teores por krigagem foi fundamental para o desenvolvimento da indústria da mineração. No entanto, essa abordagem apresenta limitações importantes ao lidar com a variabilidade e incerteza inerentes aos depósitos minerais.

Hoje, a indústria tem a oportunidade de avançar para modelos estocásticos e integrados, nos quais não apenas os teores, mas também a geologia, os parâmetros metalúrgicos e geotécnicos são simulados em múltiplas realizações possíveis. Essa abordagem não busca prever um único cenário, mas sim compreender a gama de realidades possíveis, quantificar riscos e tomar decisões mais robustas.

Ao trabalhar com múltiplas realizações, em vez de um único modelo suavizado, torna-se possível incorporar a incerteza no planejamento da mina, no design de lavra e na avaliação econômica.

Por fim, quero destacar que avançar para essa nova forma de modelar requer ferramentas adequadas, conhecimento especializado e uma mentalidade aberta à mudança. Mas, sem dúvida, este é o caminho necessário para enfrentar a crescente complexidade técnico-econômica da mineração.