Análise de incertezas e classificação de recursos minerais | Treinamento

Aprenda as técnicas de simulação condicional aplicadas à avaliação de incertezas e como usá-las para classificação de recursos.

Objectivos

  • Aprenda a teoria e a prática das várias técnicas de simulações condicionais aplicadas a variáveis contínuas e categóricas.
  • Saiba como processar os resultados da simulação para uma análise abrangente das incertezas de teores e domínios geológicos.
  • Descubra os aspectos práticos e teóricos dos diferentes métodos de classificação de recursos minerais. Compare seus prós e contras.

Principais caracteristicas

  • Metade do curso é dedicado a apresentações metodológicas e a segunda metade é destinada a exercícios práticos para a compreensão e fixação dos conceitos. O foco está nas ilustrações e na contribuição prática dos conceitos abordados.
  • Exercícios práticos com Isatis.neo Mining Edition.
  • No curso é fornecido o material didático e a licença temporária do software.

Quem deve participar

Este curso destina-se a geólogos, engenheiros e outros profissionais que procuram um conhecimento teórico e prático sólido de simulações condicionais para aplicações de mineração.

Contéudo do curso

  • Revisão de geoestatística linear e não linear e seus papeis na avaliação de incertezas: variância de dispersão, mudança de suporte, efeito de informação, etc.
  • Revisão completa dos métodos de simulação condicional disponíveis em Isatis.neo Mining:
    – Simulações de variáveis contínuas: Turning Bands e simulações direta de blocos.
    – Simulações de variáveis categóricas: Simulações de indicadores sequenciais e simulações plurigaussianas.
  • Avaliação das incertezas sobre a estimativa dos recursos recuperáveis.
  • Revisão e comparação dos diferentes métodos de classificação de recursos: diferentes critérios relacionados com a krigagem e a malha de perfuração, intervalos de confiança calculados em simulações.
  • Estudos de caso: avaliação do risco e incertezas das estimativas.

Pré-requisitos

Como o curso se refere a conceitos geoestatísticos avançados, é altamente recomendável que os participantes tenham um sólido conhecimento de variografia e krigagem.