Avaliação do impacto da incerteza de teores no planejamento de mina subterrânea

Abstract

O planejamento de uma mina subterrânea tem como finalidade determinar a quantidade e sequência de extração dos recursos minerais de forma a maximizar o retorno econômico do empreendimento. Essa atividade envolve atividades multidisciplinares que trazem consigo riscos para o plano proposto. Dentre os riscos que podem prejudicar o retorno financeiro de uma mineradora, se destacam aqueles associados à geologia do depósito; mais especificamente à quantidade de metal contido presente no mesmo. Esse risco se deve, principalmente, à complexidade dos processos de formação geológica dos depósitos minerais aliada ao espaçamento grande entre os furos de sondagem para a construção de modelos determinísticos para determinação das tonelagens e teores da variável de interesse. Esse estudo se propõe a desenvolver uma metodologia de quantificação do risco à predição da quantidade de metal presente em um realce com base em um planejamento de mina baseado em modelos probabilísticos de simulação geoestatística do teor da variável de interesse. Adicionalmente, a densidade é calculada utilizando uma curva de regressão baseada no teor de zinco e diferentes cenários de realces são desenhados para cada simulação. A partir dos modelos simulados serão construídos planos de lavra para cada realização a fim de calcular a probabilidade de valores de metal contido para cada realce de lavra. Com base nesses resultados, será criado um indicador do risco associado ao valor de metal contido de cada realce e poderá ser criada uma priorização durante o sequenciamento de lavra para os realces que apresentam índices de risco geológico mais baixos.

Underground mine planning aims at determining the amount and sequence of extraction of the mineral resources in order to maximize the deposit profit. It involves multiple sources of information which add risk to the developed plan. Among the risks that can affect the financial return of a mining company, those associated with the geology of the deposit stand out; more specifically the amount of metal contained within the deposits or parts of it. This risk is mainly due to the complexity of the geological process of the mineral deposits allied to the sparse drilling spacing available used for constructing deterministic models to determine the tonnages and contents of the variable of interest. This study aims at develop a methodology to quantify the risk related to the prediction of metal contained in a stope. The risk will be measured based on mine planning constructed through probabilistic models based on geostatistical simulations of the zinc content. Additionally, density is calculated through a regression curve based on the zinc grade and different scenarios of stopes are designed for each simulation. Each designed stope will have its metal content predicted by each simulated model. Multiple simulations allow to calculate the probability of metal contained at each stope. Based on these results, a risk indicator is proposed to flag the risk associated with the metal contained value in each stope. From this indicator, a rank from low to high risk zones can be taken into account during mining scheduling.