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Planejamento de lavra CSMine Diego Machado Marques Filipe Schmitz Beretta.

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1 Planejamento de lavra CSMine Diego Machado Marques Filipe Schmitz Beretta

2 Introdução O presente trabalho visa apresentar as primeiras etapas do planejamento de lavra, mais especificamente a avaliação do depósito. Para esse fim, utilizaremos o software CSMine.

3 Banco de dados Os dados utilizados para esta analise são resultantes de uma campanha de prospecção realizada na década de 30, cujos testemunhos de sondagens foram analisados quimicamente para o oxido de cobre (%). Os dados originais foram analisados em sua maioria em intervalos de 5 pés, mas contendo amostras com tamanho superior, contendo um total de 2016 amostras e 40 furos de sondagem.

4 Rotina do estudo Estimativa de teores Carregamento dos dados amostrais Regularização dos dados Criação do modelo de blocos Variografia dos dados Análise econômica dos blocos Estatística básica Definição da cava ótima O diagrama abaixo mostra a seqüência de passos que podem ser realizada no software CSMine.

5 Carregando o projeto O arquivo de projeto contém todos os parâmetros que serão utilizados em diversas caixas de diálogo ao longo do estudo. Esse arquivo deve ser criado ao final de cada estudo, eliminando assim a necessidade de reinserção de todos os dados na necessidade de alterar o projeto. Para carregar o arquivo de projeto, deve- ser fazer o seguinte: No menu file, selecione “Load Project File”. Surgirá uma janela padrão do windows, como o da figura ao lado. O arquivo de projeto possui a extensão.kon, selecione o arquivo correspondente.

6 Organização do CSMine O software CSMine é dividido em três módulos básicos, sendo eles: Drill Hole mode : manipulação dos dados de sondagem Composite Mode : manipulação dos dados regularizados Block mode : manipulação dos modelos de blocos O modo corrente é apresentado na barra superior da janela. Cada modo tem suas características próprias, sendo associadas a tipo de dados específicos. Os comandos de manipulação dos dados são diferentes em cada modo.

7 Dados amostrais Para a manipulação dos dados amostrais, deve-se usar o Drill Hole mode, onde os dados de sondagem são inseridos, lidos, demonstrados graficamente e salvos. O banco de dados com os furos de sondagem é um arquivo do tipo ascii, com a extensão.dhf. O arquivo utilizado no tutorial está incluído nos dados fornecidos junto com o programa.

8 Localização amostral Vista em planta dos furos de sondagem No Drill Hole mode, pode-se criar mapa de localização amostral dos furos de sondagem. Esse tipo de informação é importante, pois indica se a malha amostral é regular, ou houve amostragem preferencial do deposito, devendo-se descobrir suas causas. O CSMine permite uma customização do mapa de localização, estando disponível no menu Configure. É possível definir o tipo de unidade a ser utilizada, os limites do gráfico, espaçamento do grid de referência, etc.

9 Perfis Para entender melhor a distribuição das amostras, é possível gerar seções paralelas onde são representados os furos contidos em certa faixa de tolerância estipulada pelo usuário. AS seções podem ser na direção N-S ou E-W. Para gerar os perfis, deve-se estar no Drill Hole mode e selecionar o menu Section Plot. A propriedade a ser visualizada no perfil pode ser alterada no menu Configure. Por padrão, o perfil mostrado é paralelo ao ao norte (eixo Y). Também pode-se plotar os furos sem dados adicionais além de sua identificação, os assays ou os dados regualrizados (composites).

10 Regularização amostral A regularização dos dados amostrais é necessária para que todas os dados tenham o mesmo peso ou influência quando usados no calculo dos teores dos blocos. Onde: C é o valor regularizado A i é o teor do assay i L i é o comprimento do assay i Para regularizar as amostras, entre no Composit mode, vá no menu calculate. Será apresentada uma janela como a mostrada na figura ao lado. Nessa janela, deve-se informar o tipo de regularização (bench/collar) a maior elevação o intervalo da regularização e o número máximo de dados regularizados por furo. A regularização é feita de acordo com a fórmula ao lado. O número máximo de dados regularizados que pode ser armazenado na memória é de 8000.

11 Estatística A partir dos dados regularizados, pode-se obter a estatística básica. Para isso, no Composite mode, existe um menu chamado Statistics. Ao acionar esse comando, será apresentado uma com os resultados, conforme figura ao lado.

12 Variografia Também é possível gerar um mapa variográfico, através do menu Rose Diagram, onde é mostrado o alcance obtido para cada direção. Este recurso permite a visualização das direções de maior e menor alcances (figura ao lado). Os variogramas podem ser modelados, alterados seus dados de eixos e selecionados os dados a serem exibidos juntamente com o variograma experimental. Essa opção está disponível no menu Model. Ainda no modo Composite é possível calcular e modelar os variogramas, a partir de parâmetros simples e resumidos. Para realizar a análise variográfica, mo Composite mode acione o menu Variogram. Para calcular os variogramas use o menu Calculate, será apresentado uma janela como a da figura ao lado para a inserção dos parâmetros.

13 Modelo de blocos Modelo de blocos conceitual (Crawford & Davey, 1979) Um dos problemas freqüentemente enfrentados por geólogos e engenheiros de minas é o problema da definição dos limites do corpo mineral assim como avaliar a quantidade e a qualidade dos parâmetros de interesse. Existe uma série de métodos disponíveis para definir os limites de um dado corpo mineral. O método mais utilizado atualmente é a representação de um modelo de blocos, discretizando o corpo mineral em um conjunto de pequenos blocos conceituais. A figura ao lado apresenta um modelo de blocos conceitual e como os blocos são dispostos dentro de uma malha regular.

14 Criação do modelo de blocos O modelo de blocos é definido por três parâmetros básicos: Origem do modelo O tamanho do bloco O número de blocos nas direções X, Y e Z. O programa restringe o máximo de 8000 blocos no plano X,Y e 255 blocos ao longo do eixo Z. Para a criação do modelo de blocos, é necessário que já se possua os dados regularizados. Isto é necessário, pois sua realização só pode ser feito no momento da estimativa. No Block mode, selecione o menu Calculate. Na aba inicial, deve-se inserir os parâmetros do modelo de blocos. Também é possível adicionar um arquivo contendo a topografia, para não utilizar os blocos que estiverem acima dela nas estimativas

15 Estimativa de teores (IDS) A estimativa pelo inverso do quadrado da distância (IDS) é muito simples no CSMine, sendo necessário definir apenas o raio de busca, o número máximo de pontos a ser utilizado e se a busca apresenta anisotropia. Para realizar, deve-se estar no Block mode e acionar o menu Calculate. Será apresentado uma janela com três abas, conforme as figuras ao lado. Na primeira aba, como já foi visto, devem ser inseridos os parâmetros de criação do modelo de blocos. Na segunda aba, define-se a anisotropia e na terceira o raio de busca e o máximo número de dados a ser utilizado

16 Estimativa de teores (Krigagem) Nesse método é necessário fornecer ao software os parâmetros de variografia obtido anteriormente, na aba Variogram Parameters. A aba Kriging/IDS Parameters é usada para definir o tipo de krigagem a ser usada, além dos parâmetros necessário para o cálculo dos teores. Pode ser feita krigagem de pontos ou de blocos, além de contar com os seguintes métodos: Ordinary Lognormal Universal 1 Universal 2

17 Para realizar a otimização de cava, deve-se saber inicialmente: Definição dos limites do corpo mineral Quantidade e qualidade dos parâmetros de interesse Teores estimados no modelo de blocos Todas as cavas possíveis possuem um valor econômico, onde: VALOR = BENEFÍCIO – CUSTO BENEFÍCIO: pode ser calculado a partir da tonelagem de minério, teor, recuperação e preço do produto. CUSTOS: dificuldade em prever (ver próximo slide) A cava ótima será aquela com o maior valor econômico e que respeite as características geomecânicas do material a ser lavrado. Otimização de cava

18 A figura abaixo tenta ilustrar alguns exemplos de instabilidades presentes em projetos mineiro, os quais podem afetar siginicativamente o projeto. Otimização de cava

19 Com o passar dos anos, esforços têm sido realizados no sentido de tentar desenvolver procedimentos que resultem na chamada cava ótima. O ótimo seria definido como a configuração resultante de um algoritmo que apresentasse, por exemplo: Máxima lucratividade Maior valor presente líquido Maior aproveitamento dos recursos minerais. Dentro dessa concepção de otimização existe uma série de algoritmos desenvolvidos que se propõem a atingir os objetivos acima apresentados, porém os métodos que alcançaram a maior popularidade e conseqüente implementação computacional foram a técnica dos cones flutuantes, a qual é utilizada pelo CSMine.

20 Otimização de cava A técnica dos cones flutuantes considera se o material que estiver contido dentro do cone (construído por taludes respeitando as restrições físicas e geomecânicas locais) contém uma quantidade de minério que proporcione um retorno financeiro (soma dos blocos maior que 0), dessa maneira o cone considerado será extraído. O processo se repete até que não existam mais cones economicamente mineráveis. Algoritmos baseados nessa abordagem podem conduzir a uma resposta não ótima, apesar de estudos posteriores e modificações no algoritmo, ainda não existe um algoritmo usando essa abordagem que conduza a um resultado comprovadamente ótimo. Contudo as interpretações utilizando o algoritmo dos cones flutuantes são rápidas e possuem um apelo bastante intuitivo.

21 Atribuindo valores econômicos aos blocos O passo posterior a estimativa de teores é a avaliação econômica do modelo de blocos, pois o valor econômico do bloco será usado para a definição dos limites da cava ótima. Para realizar essa operação no CSMine, deve-se estar no Block mode, selecionar o menu Calculate e escolher a opção Economic Block Values. Será apresentada uma caixa de dialogo como a da figura ao lado.

22 Atribuindo valores econômicos aos blocos Os valores obtidos na análise econômica pode ser obtida através dos seguintes cálculos: F1 : toneladas por bloco F2 : Custo por bloco minerado F3 : Quantidade de mineral por bloco F4 : O valor do mineral contido no bloco F5 : o valor do bloco se moído/britado F8 : O valor final atribuído ao bloco O padrão utilizado para cálculo é o RPN, semelhante ao utilizado nas calculadoras gráficas HP. Para a fórmulas são usadas os seguintes símbolos: ~ Entra + Adição - Subtração * Multiplicação / Divisão > Maior que < Menor que Como exemplo podemos citar: O Cálculo fica da seguinte forma: 5 ~ 4 * 2 / Sendo o resultado igual a 10

23 Modelo de blocos com atributos econômicos O procedimento anterior deve gerar um modelo de blocos que leva em consideração os parâmetros econômicos. A figura abaixo mostra uma idealização desse modelo de blocos. A imagem não foi fornecida pelo CSMine. A partir do modelo gerado, é possível utilizar o algoritmo de otimização de cava do CSMine. Modelo de blocos econômico teórico

24 Cava final Para se chegar a cava final no programa, deve-se fazer certas restrições ao modelo. No Block mode, deve-se acessar o menu Pit Restrictions e marcar as seguintes opções (figura ao lado): Surface constraints : acionando essa opção, restringe-se do modelo todos os blocos com valores igual a -2 (identificação do sistema para blocos acima da superfície topográfica. Geometric pit limits : restringe o modelo de blocos apenas aos blocos fisicamente possíveis de minerar. Outer economic bound : apresenta a cava resultante da união de todos os cones que apresentam apéx em blocos com valor econômico positivo. Floating cone bound : Desenha a linha limite da cava final Os parâmetros geomecânicos da cava pode ser determinado no menu Pit Slopes do Block mode (figura ao lado). Para esse exemplo, como as dimensões dos blocos são 100 x 100 x 50 em X,Y e Z respectivamente, usa-se 1:2 para um ângulo de 45º.

25 A figura acima apresenta um perfil da cava final ao perpendicular ao eixo Y (norte) na coordenada local 4850 (pés). O CSMine realiza as operações matemáticas em 3 direções, mas possui a capacidade de apresentar as informações em apenas 2 dimensões (planos). Cava final(perfil)

26 Resultados Ainda no Block mode é possível obter, através do menu Reports, a tonelagem total, tonelagem por bancada e a estatística da cava, utilizando ou não os parâmetros de restrição citados anteriormente. A figura ao lado apresenta o relatório de tonelagem total da cava final, com as restrições aplicadas. O relatório está no sistema imperial, mas pode- se alterar para o sistema métrico na menu Configure.

27 Resultados A figura ao lado apresenta um sumário estatístico da estimativa realizada através de krigagem A figura ao lado apresenta um sumário com a tonelagem e os teores estimados por nível do modelo de blocos.


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