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GEO 102 - Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais - Curso presencial em São Paulo, na Geokrigagem

GEO 102 – Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais

R$4.432,88R$5.541,11

Este curso tem por objetivo proporcionar o conhecimento da terminologia, metodologia e procedimentos (teóricos e práticos) comumente empregados na avaliação e classificação de recursos e reservas minerais, conforme as melhores práticas internacionais.

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Curso de avaliação de Recursos Minerais

Sobre o GEO 102 – Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais

Benefícios esperados:

Os treinandos irão aprender todo o processo de avaliação de recursos e reservas minerais, seguindo as principais e melhores práticas utilizadas na indústria da mineração no Brasil e no Mundo, conforme o seguinte fluxograma:

Avaliação de recursos minerais

 

Público alvo:

Executivos na área de mineração, geólogos, engenheiros de minas e técnicos de mineração.

 

Pré-requisitos

  • Trazer computador pessoal (Os tópicos são acompanhados de exercícios em computador usando programas e dados fornecidos pelo ministrante).
    • Para utilizar computadores corporativos, é necessário ter o usuário do administrador para executar os softwares.
  • Programa previamente instalado: Excel® (MS Office).
  • É desejável que o interessado tenha conhecimento de conceitos e fundamentos da geoestatística.

Programas fornecidos para o curso

  • SGeMS®;
  • Geokrige;
  • GKY.

 

Investimento:

 

[PARCELAMENTO] Em até 6 (seis) vezes sem juros.

O curso de Avaliação Geoestatística de Recursos Minerais tem um investimento de R$ 5.541,11.

  • Valor inclui:
    • 2 Coffee breaks/dia
    • Material didático
    • Certificado com carga horária
  • Desconto de 20% para associados da SEG (Valor final para associados: R$ 4.432,88)

OBS: A inscrição será validada mediante confirmação de pagamento (via site ou transferência bancária).

 

Carga horária: 40 horas (20 horas teóricas e 20 horas práticas)

  • Horário: das 8h30 às 17h30, durante 5 dias, com dois coffee breaks e um intervalo para almoço.

 

Material Didático:

Apostila do curso e exercícios fornecidos pelo instrutor.

 

Instrutores:

  • Prof. Dr. Jorge Kazuo Yamamoto
  • Eng. Marcio Goto
  • Bruno Nantes

 

Programa Completo:

Os princípios do código JORC (2012). Figura modificada de <https://www.ausimmbulletin.com/feature/the-jorc-code-and-professional-ethics/> Acessado em 26/10/2018.
Os princípios do código JORC (2012). Figura modificada de <https://www.ausimmbulletin.com/feature/the-jorc-code-and-professional-ethics/> Acessado em 26/10/2018.

1) Introdução e Conceitos Básicos

Minério, teor de corte, continuidade, recursos e reservas minerais, diluição, variável regionalizada, coleta de dados, SMU, exatidão e precisão. Os códigos internacionais para declaração de recursos e reservas minerais (JORC 2012, NI 43-101, SME 2014 e SAMREC).

 

 

 

 

 

 

 

2) Base de Dados

Coleta de dados para a base de dados relacional. Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais
Coleta de dados para a base de dados relacional.

Coleta e armazenamento de dados para o cálculo de recursos minerais. Dados para coleta: dados geológicos (litologia, mineralogia, alteração, estrutura, mapas e seções geológicas etc.), dados de sondagens (collar, assay, survey, litho, densidade, RQD, grau de recuperação), levantamentos planialtimétricos, testes de beneficiamento. Conceito de banco de dados relacional;

 

 

 

 

 

 

 Exemplo de validação de campanhas de sondagens: DDH (vermelho) e RC (em verde) e fusão para a distribuição de referência (azul=RC para DDH).
Exemplo de validação de campanhas de sondagens: DDH (vermelho) e RC (em verde) e fusão para a distribuição de referência (azul=RC para DDH).

3) Validação de Banco de Dados*

Verificar se existem inconsistências no banco de dados fornecido e o que deve ser feito com elas. Validação de distintas campanhas de sondagens ou de tipos diferentes de sondagens (RC e diamond drill hole), por meio do software GKY;

 

 

 

 

Regularização down-the-hole.
Regularização down-the-hole.

 

4) Regularização de Sondagens

Furos verticais ou inclinados, com ou sem desvios, por bancadas ou down-the-hole (figura abaixo);

 

 

5) Interpretação e Modelagem Geológica*

Definição dos domínios geológica e estatisticamente homogêneos para estimativa de recursos minerais, ou seja, o modelo geológico da mineralização, levando em consideração os controles geológicos: estrutural, mineralógico e litológico. Modelagem implícita e explícita. Krigagem Indicadora para modelagem probabilística do corpo de minério. Representação do modelo geológico por meio de um modelo tridimensional com nx*ny*nz blocos;

Modelo de teores obtido com aplicação da anisotropia global do Geokrige.
Modelo de teores obtido com aplicação da anisotropia global do Geokrige.

6) Análise Estatística*

Análise estatística: definição de termos (população e amostra), teoria da amostragem, erro de amostragem (erro proposital – o caso BRE-X), amostragem e incerteza, desvios de sondagens, diferença entre erro e incerteza, fontes de incerteza, exatidão e precisão, distribuições de frequência e medidas descritivas associadas (tendência central, dispersão e forma – assimetria e curtose), intervalo de confiança da média, distribuições teóricas de probabilidade (normal, lognormal, uniforme e triangular), diagrama de dispersão, coeficiente de correlação, regressão pelos mínimos quadrados, diagramas Q-Q e P-P, desagrupamento por células;

Características da distribuição lognormal. Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais
Características da distribuição lognormal.

7) Análise Geoestatística*

Variáveis regionalizadas, função variograma, fórmulas básicas em geoestatística, cálculo de variogramas para dados com distribuição regular e irregular, parâmetros para definição de variogramas direcionais e o conceito de empilhamento de dados para atenuar flutuações estatísticas, modelos de variogramas com e sem patamar, propriedades de um variograma típico com patamar, relação entre variograma e função covariância, definição e correção de modelos de anisotropia (zonal, mista e geométrica);

Modelo típico de variograma com patamar. Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais
Modelo típico de variograma com patamar.

8) Modelo de Teores*

Cálculo do modelo de teores condicionado ao modelo geológico e estrutural. Aplicação de anisotropia global ou local (dinâmica) para localização dos vizinhos próximos. Utilização de técnicas geoestatísticas de estimativas lineares (krigagem ordinária) e não lineares (krigagem lognormal e multiGaussiana). Validação do modelo de blocos (swath plots). Aplicação da krigagem indicadora para modelagem probabilística do grade shell. Simulação sequencial Gaussiana para definição de cenários de incerteza.

 

 

Curva teor X tonelagem Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais
Curva teor X tonelagem

9) Avaliação de Recursos Minerais*

Aplicação dos parâmetros para a transformação de teores em recursos minerais (densidade e volume). Cálculo do teor médio e variância global do depósito. Parametrização teor X tonelagem.

 

 

 

 

10) Classificação de Recursos Minerais*

Conforme a terminologia adotada pela Comissão Brasileira de Recursos e Reservas Minerais (CBRR).

Aplicação dos conceitos de continuidade geológica, de teores e espacial para as classes de recursos minerais. Utilização de critérios geométricos (distância do ponto mais próximo e densidade de pontos), da variância de krigagem (índice de configuração espacial), da amplitude do variograma e índice de risco.

Exemplo de aplicação da variância de krigagem como índice de configuração espacial para classificação de recursos minerais (Snowden, 2001). Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais
Exemplo de aplicação da variância de krigagem como índice de configuração espacial para classificação de recursos minerais (Snowden, 2001).
Classificação de recursos e reservas minerais adotada pela CBRR (2016). Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais
Classificação de recursos e reservas minerais adotada pela CBRR (2016).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11) Fatores Modificadores

Aplicação dos fatores para transformação de recursos em reservas minerais: lavra, processamento, metalurgia, infraestrutura, economicidade, mercado e questões de ordem legal, ambiental, social e governamental.

 

12) Conceituação do Negócio e do Projeto de Mineração

A jazida mineral como objeto de um plano de negócio de mineração e o projeto para a sua instalação e operacionalização, e para estimativa de dados para as fases posteriores de desenvolvimento.

 

13) Cava Ótima*

Objetivos, dados geológicos (e melhores estimativas) para projeto da cava ótima (modelo de blocos com teores, “litologias”, características tecnológicas dos minérios, comportamento frente à operação de lavra – recuperações e diluições -, restrições à lavra e às estruturas do projeto, ângulos máximos de talude, dados hidrogeológicos, etc.), dados de custos e de receitas, e/ou “função benefício”. Aplicação de algoritmos de otimização: Lerchs-Grossmann e pseudoflow. Exercícios práticos. Consideração sobre aproveitamento de minérios marginais.

 

Sequenciamento de lavra a partir da definição da cava ótima. Avaliação e Classificação de Recursos e Reservas Minerais
Sequenciamento de lavra a partir da definição da cava ótima.

14) Sequenciamento de Lavra*

Importância da análise de opções de sequenciamento de lavra. Possíveis objetivos: maximizar o valor presente, otimizar o aproveitamento, reduzir variações de qualidade, projetar infraestrutura e recursos necessários, estabilidade da produção, analisar riscos, etc. Definição da ordem de remoção dos blocos com base nos seguintes parâmetros: meta de produção, meta de qualidade, remoção de estéril para acesso ao minério, capacidade da usina de beneficiamento, blendagem de minérios de diferentes frentes de lavra e despacho de caminhões.

 

 

15) Avaliação Econômica de Jazidas e de Projetos de Mineração

Introdução de como fazer uma avaliação econômica de projetos: objetivos do desenvolvimento de jazidas minerais, valor, objetivos da avaliação econômica, métodos de avaliação econômica (discussões sobre valor no tempo, pay-back, valor presente líquido e taxa interna de retorno), principais componentes da estimativa de fluxo de caixa (investimentos e reinvestimentos, custos operacionais, depreciação, amortização e cota de exaustão, receita de vendas (importância dos preços e suas projeções), capital de giro e tributações. Exemplos e exercícios práticos. Comentários sobre análises econômicas adicionais (análises de sensibilidade, análise de risco e teoria das opções reais).

*Aula teórica e prática.

 

Informação adicional

LOCAL

Escritório da Geokrigagem. Rua Orissanga, 26 – conjunto 63. CEP 04052-030 – São Paulo – SP. Metrô Praça da Árvore.

CONTEÚDO

Programa :

Módulo 1 – Introdução e Conceitos Básicos
Módulo 2 – Base de Dados
Módulo 3 – Validação de Banco de Dados
Módulo 4 – Regularização de Sondagens
Módulo 5 – Interpretação e Modelagem Geológica
Módulo 6 – Análise Estatística
Módulo 7 – Análise Geoestatística
Módulo 8 – Modelo de Teores
Módulo 9 – Avaliação de Recursos Minerais
Módulo 10 – Classificação de Recursos Minerais
Módulo 11 – Fatores Modificadores
Módulo 12 – Conceituação do Negócio e do Projeto de Mineração
Módulo 13 – Cava Ótima
Módulo 14 – Sequenciamento de Lavra
Módulo 15 – Avaliação Econômica de Jazidas e de Projetos de Mineração

BIBLIOGRAFIA RECOMENDADA

Abzalov M. 2016. Applied Mining Geology, Moder Approaches in Solid Earth Sciences. Cham, Springer. 448p.

Annels A.E. 1991. Mineral Deposit Evaluation: A Pratical Approach. London, Chapman & Hall. 436p.

David, M. 1977. Geostatistical ore reserve estimation. Amsterdam, Elsevier. 363p.

Dimitrakopoulos R. (Ed.). Advances in Applied Strategic Mine Planning. Cham, Springer. 800p.

Isaaks, E.H.; Srivastava, R.M. 1989, Applied geostatistics, New York, Oxford University Press. 561p.

Joint Ore Reserves Committee of The Australasian Institute of Mining and Metallurgy – JORC. 2012. The JORC code. AusIMM – The Minerals Institute. 44p.

Journel, A.G.; Huijbregts, Ch.J. 1978. Mining geostatistics. London, Academic Press. 600p.

National Instrument NI 43-101. 2011. Standards of disclosure for mineral projects. CIM.

Peters W.C. 1978. Exploration and Mining Geology. New York, John Wiley & Sons. 696p.

Revuelta B.R. 2018. Mineral Resources: From Exploration to Sustainability Assessment. Cham, Springer. 653p.

Rossi M.E., Deutsch C.V. 2014. Mineral Resource Estimation. Dordrecht, Springer. 332p.

Sinclair A.J., Blackwell G. H. 2002. Applied Mineral Inventory Estimation. Cambridge, Cambridge University Press. 381p.

SAMREC, 2016. The South African Code for the Reporting of Exploration Results, Mineral Resources and Mineral Reserves. 88p.

Society for Mining, Metallurgy and Exploration – SME. 2014. The SME guide for reporting exploration results, mineral resources and mineral reserves. Englewood, SME. 65p.

Snowden, D.V. 2001. Practical interpretation of mineral resource and ore reserve classification guidelines. In: Mineral Resources and Ore reserve Estimation – The AusIMM Guide to a Good Practice (Ed. A.C. Edwards) p. 643-652. Melbourne, The Australasian Institute of Mining and Metallurgy.

Wellmer F.W. 1998. Statistical Evaluations in Exploration for Mineral Deposits. Berlin, Springer. 379p.

Wellmer F.W. 1998. Economic Evaluations in Exploration. Berlin, Springer. 163p.

Yamamoto J.K. 2001. Avaliação e Classificação de Reservas Minerais. São Paulo, Edusp. 226p.

TURMAS

10 a 14 de junho de 2019

DADOS CADASTRAIS DA EMPRESA

JK Yamamoto – EIRELI – EPP
CNPJ: 21.652.240/0001-40
Empresa optante pelo sistema de Lucro Presumido.
Todas as certidões negativas estão disponíveis, mediante solicitação.

PERFIL

Associado(a) da SEG (Society of Economic Geologists), Não-Associado da SEG (Society of Economic Geologists)

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