QAQC: A estimativa de recursos minerais

por Marcela Tainã em 27/May/2020
QAQC: A estimativa de recursos minerais

No texto anterior discutimos sobre alguns impactos da falta de QAQC na modelagem geológica. (Para ler a matéria anterior: clique aqui)

Dando continuidade aos textos sobre o QAQC e os impactos que a falta do mesmo causa nas diferentes fases do empreendimento mineiro, vamos pincelar alguns pontos relacionados à estimativa de recursos minerais.

Quando estamos modelando buscamos definir continuidades geológicas, para a estimativa buscamos definir continuidade de teores.

Vou considerar o processo da estimativa como dividido em 4 fases:
• Análise exploratória dos dados;
• Variografia;
• Estimativa;
• Validação.

Utilizarei a mesma abordagem usada no texto sobre modelagem geológica, ou seja, lançarei alguns questionamentos visando instigar o leitor a refletir sobre os impactos que dados não controlados podem gerar.

Como seria o comportamento estatístico dos teores em amostras que foram preparadas e analisadas por métodos distintos?

Como seria o comportamento estatístico dos teores em amostras que apresentam uma população enviesa devido há momentos de baixa exatidão analítica?

Como seria o comportamento variográfico de amostras sob as condições de lotes com viés, lotes com diversas trocas de amostras?

Qual seria o impacto na estimativa de amostras com posicionamento espacial errado?

Não adianta lançar mão das metodologias geoestatísticas mais refinadas caso os dados utilizados apresentem baixa qualidade.

Marcela Tainã

Membro do Australian Institute of Geoscientists AIG. Bacharel em Geologia (USP), é especialista em Amostragem, QA/QC e Avaliação de Recursos. Participou como CP/ QP e implementação de programas de QA/QC (Quality Assurance and Quality Control) em projetos de grandes players nacionais. Vasta experiência também em modelamento geológico e Geometalurgia.

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