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Classificação de Recursos Minerais: Continuidade Geológica

Série de artigos: Classificação de Recursos Minerais

Classificação de Recursos Minerais – Parte 1

Classificação de Recursos e Reservas Minerais – Parte 2: Continuidade Geológica e de Teores

Os esquemas para classificação de recursos minerais estão baseados fundamentalmente no conhecimento geológico, que permite assumir a continuidade da mineralização. Segundo Sinclair e Blackwell (2002, p. 327), existem dois estágios importantes para se chegar a um nível aceitável do conhecimento geológico para a classificação de recurso/reserva mineral:

  1. coleta de dados de alta qualidade;
  2. interpretação racional desses dados.

Ainda segundo esses autores, uma classificação de recurso/reserva mineral depende, em primeiro lugar, do reconhecimento da continuidade da mineralização, que pode ser subdividida em:

  • Continuidade geológica;
  • Continuidade de teores.

 

Além disso, a continuidade da mineralização pode ser medida pela continuidade espacial que é derivada tanto do tipo de depósito mineral, como também do modelo de correlação espacial definido pelo variograma. O conceito de continuidade espacial foi proposto por Duke e Hanna (2014, p. 149):

  • Continuidade espacial.

 

Veja também:

O Processo de Avaliação de Recursos e Reservas Minerais

Como Validar Dados para a Avaliação de Recursos Minerais

 

O que é continuidade geológica

Continuidade geológica é a ocorrência física ou geométrica de feições geológicas que controlam a localização e disposição da mineralização (Sinclair e Blackwell, 2002, p. 59). Os depósitos minerais são geralmente conhecidos a partir de pontos de amostragem esparsos, afloramentos e trabalhos subterrâneos limitados, de tal modo que uma interpolação substancial é requerida baseada no entendimento da natureza geológica do depósito mineral (Sinclair e Blackwell, 2002, p. 327).

Como fazer a interpolação dos pontos

A interpolação entre pontos de amostragem é feita tanto para variáveis geológicas como para variáveis contínuas (teores, densidade etc.). Observe-se que na modelagem explícita, onde os contatos são desenhados manualmente, faz-se efetivamente uma interpolação manual. Quando se procede ao desenho dos contatos, o geólogo assume que existe a continuidade geológica entre os dois pontos de amostragem.

Entretanto, nem sempre isso ocorre, pois, o corpo mineralizado pode ter sido erodido entre as duas sondagens e a continuidade não existe. Além disso, segundo Sinclair e Blackwell (2002, p. 327), mesmo que a continuidade seja baseada em estudo e documentação, a interpretação ainda permanece subjetiva, dependendo do modelo de depósito mineral.

Uma geologia bem executada é a garantia para uma boa estimativa do recurso mineral e, consequentemente, para sua classificação. Nesse sentido, observações considerando o estilo de mineralização e extensão física conhecida de cada domínio mineralizado são as duas feições que contribuem na definição dos limites de mineralização dentro da qual as estimativas são feitas e classificadas (Sinclair e Blackwell, 2002, p. 327).

 

A Figura 1 apresenta uma classificação dos depósitos minerais em função da continuidade geológica e da proporção de mineral de minério, segundo King et al. (1982, p. 9). A dificuldade da estimativa do recurso mineral cresce com a diminuição da continuidade geológica e da proporção de mineral de minério, onde no extremo aparecem os depósitos de ouro em veios.

Como classificar recursos minerais - continuidade geológica
Figura 1: Proporção de mineral de minério em função da continuidade geológica (King et al. 1982, p. 9).

Continuidade de Teores

Trata-se do segundo aspecto importante para classificação de recursos minerais, segundo Sinclair e Blackwell (2002, p. 327). A continuidade de teores pode ser medida por meio do modelo da correlação espacial, ou seja, do variograma (Figura 2).

Como classificar recursos minerais - continuidade geológica
Figura 2: Modelo típico de variograma com patamar apresentando descontinuidade na origem devido ao efeito pepita.

O modelo de correlação espacial informa a distância máxima das amostras que podem ser utilizadas para estimativa de um bloco de minério. Quando um bloco for estimado somente com amostras situadas no campo aleatório, ou seja, além da amplitude, o teor do bloco será simplesmente a média aritmética dos teores dessas amostras. Nesse caso, a incerteza é grande e o recurso deve ser classificado com baixo grau de confiança.

Efeito pepita e descontinuidade dos teores

O efeito pepita é um parâmetro importante que pode indicar o grau de descontinuidade nos teores. Pode-se avaliar essa descontinuidade por meio do grau de aleatoriedade da função variograma, proposto por Guerra (1988):

Fórmula - Descontinuidade de teores

Assim, quanto maior o efeito pepita, maior o grau de aleatoriedade e, dessa forma, a descontinuidade dos teores. A Tabela 1 reproduz a classificação do grau de aleatoriedade, conforme Guerra (1988).

Como classificar recursos minerais - continuidade geológica
Tabela 1: Classificação do grau de aleatoriedade (Guerra, 1988).

Com relação ao cálculo dos variogramas experimentais, espera-se que os eixos de anisotropia sejam caracterizados (direção e distância) pelos dados amostrais. Assim, as amostras devem ser representativas da geometria e estrutura do corpo de minério. A título de ilustração, a Figura 3 mostra duas situações com sondagens amostrando o minério: em altos ângulos e baixos ângulos (King et al. 1982, p. 10).

Como classificar recursos minerais - continuidade geológica
Figura 3: Exemplos de representatividade da amostragem proporcionada por sondagens. A) altos ângulos; B) ângulos baixos (King et al., 1982, p. 10).

No caso da Figura 3A, a amostragem permitirá determinar a variabilidade total da mineralização, enquanto no caso da Figura 3B, as sondagens cortam na direção da continuidade da mineralização, ficando prejudicada a determinação da direção de maior variabilidade (perpendicular).

 

Continuidade espacial

A continuidade espacial é uma característica do tipo de depósito mineral em estudo e pode ser avaliada diretamente por meio da correlação espacial, ou seja, do modelo de variograma.

Duke e Hanna (2014, p. 149) apresentam a Figura 4 para ilustrar o conceito da continuidade espacial entre dois extremos: ouro supérgeno (descontínuo) e cobre pórfiro (contínuo).

continuidade espacial - Geokrigagem
Figura 4: Caracterização da continuidade espacial, conforme o tipo de depósito mineral e com base nos parâmetros do modelo de variograma (baseado em Duke e Hanna, 2014, p. 149).

 

Como se pode observar nesta figura, o ouro supérgeno apresenta descontinuidade espacial, refletida no variograma pelo efeito pepita, bem como pelo alcance curto. Por outro lado, cobre pórfiro se caracteriza pela continuidade espacial, com efeito pepita pequeno e um alcance vertical longo.

 

Referências bibliográficas

Duke, J.H.; Hanna, P.J. 2014. Geological interpretation for resource modelling and estimation. In: Mineral resource and ore reserve estimation – The AusIMM Guide for good practice. P. 145-153.

Guerra, P.A.G. 1988. Geoestatística operacional. Brasília, DNPM.

King, H.; McMahon, W.; Bujtor, G. 1982. A guide to the understanding of ore reserve estimation. Proceedings No. 281. 21p.

Sinclair, A.J.; Blackwell, G.H. 2002. Applied mineral estimation. New York, Cambridge. 381p.

 

 

Na continuação deste artigo, serão apresentadas as medidas de incerteza associadas à krigagem ordinária.

 

 

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Jorge Kazuo Yamamoto

Escrito por Jorge Kazuo Yamamoto

Prof. Dr. Jorge Kazuo Yamamoto, fundador da Geokrigagem, é geólogo, foi pesquisador do IPT e docente do Instituto de Geociências da USP, onde se aposentou como Professor Titular do Departamento de Geologia Sedimentar e Ambiental. Atualmente, atua como Professor Sênior do Departamento de Engenharia de Minas e de Petróleo – Escola Politécnica – USP. É responsável pela disciplina “Métodos geoestatísticos” na Pós-Graduação do IPT – Investigação do subsolo: Geotecnia e Meio Ambiente. Dedica-se ao ensino de geoestatística, com ênfase no desenvolvimento de algoritmos e pesquisa de novas aplicações, tais como: variância de interpolação, cálculo da variância global de depósitos minerais e correção do efeito de suavização da krigagem. Ultimamente, seu interesse está voltado para o ensino e divulgação da linguagem R.

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