Análise de Risco dos Teores de Ferro em Planos de Lavra Mensais e Anual de uma Mina em Operação

Transcrição

1 Análise de Risco dos Teores de Ferro em Planos de Lavra Mensais e Anual de uma Mina em Operação

2 Agenda Objetivo Descrição do Problema Caso Base Resultados Conclusão Trabalhos Futuros

3 Objetivo Descrição do Problema Caso Base Resultados Conclusão Trabalhos Futuros

4 Análise de Risco dos Planos de Lavra

5 Considerar o impacto da variabilidade amostral no planejamento de lavra; Demonstrar a aplicabilidade da análise de risco nos planos de lavra, não importando a fase da mina; Analisar novas tecnologias que auxiliem a previsibilidade de nossas programações.

6 Objetivo Descrição do Problema Caso Base Resultados Conclusão Trabalhos Futuros

7 Planejamento Tradicional Necessita de novas tecnologias para minimizar as possíveis incertezas provenientes do modelo geológico. Simulação Condicional Reproduz a variabilidade local e a continuidade espacial dos dados originais o que permite a criação de cenários equiprováveis. Quantificar Incertezas Agrega valor no momento de se decidir por retirar, ou não, um bloco com uma distribuição de possíveis níveis de concentração do elemento de interesse, com respectiva distribuição de valores econômicos.

8 Objetivo Descrição do Problema Caso Base Resultados Conclusão Trabalhos Futuros

9 O estudo de caso foi feito para uma mina em operação que possui como tipologia de minério hematitas, cangas e itabiritos ricos. O minério que alimenta a planta atual é o mais rico, ocorrendo em lentes menores na jazida.

10 Simulação Geoestatística (MRWS) Anamorfose Gaussiana Análise e Ajustes Variográficos Desagrupamento das amostras Simulação (MRWS) Back Tranform

11 Validação dos Dados e Análise Estatística Total: 2717 Max.: 69,24 Min.: 23,83 Média: 47,30 Var.: 134,09 Desv.: 11,58

12 Desagrupamento de Amostras Utilizou-se a metodologia de células móveis para o desagrupamento. Total: 2717 Max.: 69,24 Min.: 23,83 Média: 45,82 Var.: 124,27 Desv.: 11,15

13 Transformação Gaussiana Os valores originais desagrupados são transformados para uma distribuição gaussiana com média próxima de zero e variância próxima de um.

14 Variografia Variograma Variogramas omnidirecionais simples e cruzados entre as variáveis de ferro original e gaussiana (considerando o peso de desagrupamento) com três estruturas esféricas e efeito pepita proporcional. Utilizou-se como alcance para as três estruturas os valores de 20m, 50m e 200m e patamares proporcionais em correlação intrínseca. A anisotropia foi desconsiderada.

15 Simulações As simulações foram feitas através de um algoritmo de simulação desenvolvido por uma equipe da Vale S.A., baseado no processo de simulação por passeios aleatórios (MRWS). Ainda em fase de testes. As simulações foram simplificadas com modelos variográficos isotrópicos e domínio geológico único. Cada etapa descrita até o momento, desde o desagrupamento das amostras, pode ser realizada pelo algoritmo. Foram realizadas simulações global e local.

16 Objetivo Descrição do Problema Caso Base Resultados Conclusão Trabalhos Futuros

17 Validação das Simulações

18 Validação das Simulações Simulações Dados originais desagrupados Reprodução do histograma dos dados originais

19 Comparação Simulação - Amostras de LP e CP Amostras LP Amostras LP+CP Lavra 2013 Modelo oficial com domínios - FE Lavra 2013 Modelo SIM - FE Carência de informações Pode influenciar na dispersão dos teores de ferro?

20 Cubagem Blocos Lavrados 2013

21 Cubagem Planos Mensais

22 Objetivo Descrição do Problema Caso Base Resultados Conclusão Trabalhos Futuros

23 Distribuição de Teores Aumento / redução de malha amostral Localização de novas amostras Tomada de decisão

24 Tonnage Volume Parametrização Cut off grade curve Teor Corte Teor Médio Grade (%)

25 Tonnage Volume Parametrização Cut off grade curve Teor Corte Teor Médio Grade (%)

26 Objetivo Descrição do Problema Caso Base Resultados Conclusão Trabalhos Futuros

27 Dados Simulados Grande dispersão no teor de FERRO Valores médios SIM < valores estimados Simplificação das simulações / Mistura de domínios Região de maior incerteza, sinalizada pela SIM, com maior número de amostras de frente. Mudança na geometria do plano de lavra para cumprimento de qualidade Região com MENOR incerteza Região com MAIOR incerteza Lavra imediata Lavra futura Campanhas de fechamento de malha de amostragem de frente de lavra Implementação de um algoritmo otimizador que minimize erros mas considere metas de blendagem

28 Dados Simulados Grande dispersão no teor de FERRO Valores médios SIM < valores estimados Considerar domínios e anisotropia Se houver região de grande incerteza, sinalizada pela SIM, analisar a possibilidade do aumento do número de amostras de frente. Refazer simulações

29 Muito Obrigada! Janaina Gonçalves Diniz Tamantini Ribeiro Alexandre Marinho Carlos Enrique Arroyo