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Planejamento de lavra sob a incerteza de teores aplicado à lavra subterrânea

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Planejamento de lavra sob a incerteza de teores aplicado à lavra subterrânea

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Título Planejamento de lavra sob a incerteza de teores aplicado à lavra subterrânea
Autor Mello, Paulo Roberto Guimarães
Orientador Peroni, Rodrigo de Lemos
Data 2015
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de Materiais.
Assunto Geoestatistica
Lavra : Planejamento
Lavra subterrânea
Resumo O planejamento de lavra visa extrair de modo estratégico as reservas de minério, seguindo restrições técnicas, durante a tentativa de maximizar o lucro, geralmente medido através do valor presente líquido. Este processo é fundamental para o sucesso do empreendimento, dado que é na fase de planejamento que as decisões sobre o desenvolvimento do projeto serão definidas. A incerteza durante o planejamento da mina pode estar associada a diversos fatores, por exemplo, o preço da commodity e custos operacionais. No entanto, a incerteza da informação geológica do depósito desempenha um papel significativo no projeto de viabilidade, principalmente em minas subterrâneas, onde as restrições são rígidas e a tolerância para erro é mínima. O planejamento da mina e o projeto de aberturas geralmente requer como entrada um modelo geológico ou modelo de teores, embora tais modelos sejam incapazes de representar a variabilidade do fenômeno geológico, em algumas circunstâncias podem gerar resultados longe da realidade. Este estudo tem por objetivo demonstrar o impacto da incerteza geológica fornecida por modelos condicionalmente simulados em painéis de lavra. O método avalia o impacto da incerteza de teores através da abordagem proposta capaz de medir o potencial econômico dos painéis de lavra. Assim, a sensibilidade do projeto para a incerteza de teores pode avaliada, auxiliando no processo de tomada de decisão, com a análise de múltiplos cenários alternativos. Esta metodologia utiliza um índice quantitativo capaz de avaliar o potencial dos cenários obterem sucesso, sendo estes, construídos a partir da incerteza de teores. Por fim, comparar seu potencial economico aos métodos de definição de cenários convencionais.
Abstract Mine planning aims at maximizing mineral reserves recovery, following technical constraints, while trying to maximize profit, usually measured by the project net present value. This process is critical to the venture’s success, given that it is at the planning stage that decisions on project development will be defined. Uncertainty during mine planning might be associated with several factors, e.g., commodity price and operating costs. However, most of the time, uncertainty in the geological information of the deposit plays a significant role in the project feasibility, mainly for underground mines, where the constraints are very strong and the tolerance for error is minimal. Mine planning and design usually requires as an input a deterministic geological or grade block model, although such models are incapable of taking into account the variability from the geological phenomenon, and in some circumstances can deliver results far from reality. This study aims at demonstrating the impact of geological uncertainty provided by conditionally simulated models in mine panels. The method assess the impact of grade uncertainty using the proposed approach able to measure the economic potential of the panels. So, this way, the project’s sensitivity to grade uncertainty can be analyzed, which in turn informs the decision-making process, with alternative scenarios analysis. This methodology reduces the possibility of mining high-risk areas of a deposit, or those areas with low potential of having the necessary amount of metal to justify financially the development of a new stope, ultimately, leading thus, to a more profitable project.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/118839
Arquivos Descrição Formato
000969188.pdf (5.170Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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