Modelagem geológica e avaliação de incerteza em modelos geológicos usando funções distância assinaladas

Abstract

Métodos geoestatísticos para estimativa e simulação de teores de minério requerem a delimita- ção prévia de domínios estacionários. Apesar da ampla adoção pela indústria da mineração da modelagem implícita com funções distância assinaladas como alternativa à modelagem explícita para esse fim, os modelos criados dessa forma não avaliam a incerteza em relação à posição real dos contatos geológicos em subsolo. Em muitos casos, a incerteza do modelo geológico pode ser uma fonte de incerteza importante para o projeto e ignorá-la pode ser devastador para o empreendimento. Esta tese propõe e investiga três diferentes metodologias para avaliar a incerteza em modelos geológicos multi-categóricos usando funções distância assinaladas. Uma das metodologias propostas é baseada em interpolação, enquanto as outras duas são baseadas em simulações Gaussianas não condicionais dentro de uma zona de incerteza. Um estudo de caso foi realizado para cada metodologia. Os resultados foram comparados com a simulação sequencial dos indicadores mostrando que as metodologias propostas podem gerar limites contínuos entre as diferentes litologias do depósito mineral com o realismo geológico esperado. Foram desenvolvidos softwares implementando as metodologias propostas que apresentam um alto nível de automação.

Geostatistical methods for estimation and simulation of ore grades require the previous delimitation of stationary domains. Despite the widespread adoption by the mining industry of implicit modeling with signed distance functions as an alternative to explicit modeling for this purpose, models created in this way do not assess uncertainty related to the real position of the geological contacts in the subsurface. In many cases, the uncertainty of the geological model can be a source of important project uncertainty, and ignoring it can be devastating for the enterprise. This thesis proposes and investigates three different methodologies for assessing uncertainty in multi-categorical geological models using signed distance functions. One of the proposed methodologies is based on interpolation, while the other two are based on unconditional Gaussian simulations inside an uncertainty zone. A case study was conducted for each methodology. The results were compared with sequential indicator simulation showing that the proposed methodologies can generate continuous boundaries between the different lithologies of the mineral deposit with the expected geological realism. Software implementing the proposed methodologies that have a high level of automation were developed.