Modelamento geológico é o processo utilizado na reconstrução de um depósito mineral dando origem a um modelo virtual tridimesional, de modo que esse estabeleça condições viáveis e facilitadoras para que se conheça o comportamento do fenômeno em estudo, a fim de torná-lo descritível qualitativa e quantitativamente.
A modelagem 3D permite uma visão global do depósito mineral, assim como também, permite determinar a extensão, padrão geométrico, localização e distribuição espacial da mineralização.
Atualmente, existem ferramentas tecnológicas capazes de fazer o modelamento “automaticamente”, contudo, não oferecem a oportunidade de adicionar o conhecimento e experiência do profissional.
Modelamento manual
O modelamento manual também é conhecido como método das seções paralelas. A geometria de uma zona mineralizada é ilustrada em uma série de seções verticais ou horizontais que interceptam de maneira sistemática o corpo de minério.
As seções verticais geralmente coincidem com as linhas dos furos de sondagem.
As seções horizontais são geradas em determinados níveis ou cotas, são construídas baseadas na interpolação das informações das seções verticais já interpretadas. Essas seções geralmente são interpretadas de forma manual, utilizando um software de modelagem ou mesmo uma prancheta de desenho, onde de posse dos dados de sondagem e comparações com depósitos geneticamente semelhantes são geradas as seções verticais e horizontais delineando a mineralização e rochas encaixantes. A união espacial dessas seções irá resultar num modelo tridimensional do corpo de minério
Simples
Embora o procedimento seja trabalhoso, o método explícito de digitalização polígonos em várias seções transversais é definitivamente simples. Na verdade, esta é a principal razão para a sua popular utilização.
Demorado
O desenho 2D das linhas de contorno e das linhas de ligação exige uma enorme quantidade de tempo. É muito comum para um profissional passar até três meses desenvolvendo um modelo geológico.
Subjetividade e não-repetibilidade
O volume de mineralização é essencialmente composto por prolongadas séries de pequenas subjetividade e decisões determinísticas, como cada canto da linha de contorno de cada seção transversal que é escolhida pelo profissional que está realizando o modelamento.
Inflexibilidade
É muito difícil a atualização de um modelo geológico sobre o advento de novos furos de sondagem ou novas informações. Normalmente, as modificações são realizadas em campanhas.
Incerteza inacessível
É difícil avaliar a incerteza global nestes limites geométricos entre os dados da amostra. Esta incerteza pode ser uma importante fonte de insegurança em muitas situações. Por exemplo, com um depósito do tipo veio de ouro, o volume de mineralização é um indicador econômico vital para gestão do projeto. Ignorando a incerteza volumétrica, considerando apenas um limite de modelagem explícito pode devastar o empreendimento.
Geologicamente realista
Embora todas essas limitações do método manual os limites resultantes serão geologicamente realistas especialmente quando interpretado pelo mesmo indivíduo. Há um controle direto desse objetivo no processo de digitalização. Não há uma maneira
simples de incorporar múltiplas realizações de contorno possíveis representando incerteza. Este é de fato a única limitação mais importante do método.
Modelamento Geoestatístico
O processo de modelamento geoestatístico envolve a estimativa da variabilidade espacial, cujo objetivo é detectar áreas onde existam concentrações de minério e essas possam ser delineadas. O estudo dessa variabilidade espacial é realizado por meio da aplicação de técnicas sobre dados georreferenciados. Dentre as técnicas utilizadas no estudo da variabilidade espacial, destaca-se a Geoestatística, que se baseia na Teoria das Variáveis Regionalizadas.
Modelamento Implícito
O modelamento implícito é um método de ajuste matemático de uma superfície a uma série de pontos de dados conhecidos. Este processo de ajuste envolve a interpolação dessa superfície entre esses pontos. Uma forma de fazer isso é obter valores da função em alguns pontos discretos no intervalo de interesse. Então, uma função mais simples pode ser desenvolvida para ajustar esses dados. Essa aplicação é conhecida como ajuste de curvas .
A técnica de modelamento implícito utilizada neste trabalho faz uso de funções de base radial (FBR) como método de interpolação.
Batista (sem ano) realizou um estudo onde comparou estas três formas de modelamento. No seu estudo ele modelou duas classes de litológicas: hematite e itabirito. A figura a seguir mostra a localização das amostras na sua área de estudo.
Batista (sem ano) realizou um estudo onde comparou estas três formas de modelamento. No seu estudo ele modelou duas classes de litológicas: hematite e itabirito. A figura a seguir mostra a localização das amostras na sua área de estudo.
Variograma
O variograma é a representação gráfica da dependência espacial obtido pela variância versus a distância. Segundo Vieira et al. (2008), é a grandeza mais aproximada para decidir se a dependência espacial existe ou não. Se a dependência espacial existir, haverá um crescimento na semivariância até uma determinada distância, a partir da qual o variograma se estabiliza.
O variograma é função somente do incremento h, sendo um modelo da variabilidade da variável regionalizada à medida que a distância entre as posições espaciais aumenta.
Segundo Medronho (1999), constitui-se na principal medida utilizada em geoestatística para descrever a variabilidade espacial e compõe-se dos seguintes elementos:
Alcance (range) - a: é o valor da distância máxima do variograma a partir da qual as amostras se tornam independentes;
Patamar (sill) - C1: valor do variograma correspondente ao seu alcance. A partir deste ponto, considera-se que não existe mais dependência espacial, já que a variância da diferença entre os pares de pontos - Var{Z(s) - Z(s+h)} - torna-se invariante com a distância. O patamar reflete a variância da variável para distâncias superiores ao alcance;
Efeito pepita (nugget effect) - C0: teoricamente, γ(0) = 0. Entretanto, muitas vezes na prática, à medida que h tende para 0, γ(h) se aproxima de um valor positivo denominado de efeito pepita .
Este valor revela a descontinuidade do variograma para distâncias menores do que a menor distância entre as observações. Acredita-se que este fenômeno seja devido à variação em micro-escala que causaria uma descontinuidade na origem ou a possíveis erros de medida para observações muito próximas (Cressie, 1993).
Contribuição - C1: é a diferença entre o patamar (C) e o efeito pepita (C0).
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