Abstract Geostatistical simulation comprises a variety of techniques which can help on the decision-making process for uncertainties. They allow the uncertainty assessment of function responses (which depend on the simulated inputs) commonly through a non-linear relationship (net present value, interest tax return, geometallurgical ore recovery...). However, one of their limitations is that running the simulation can take considerable processing time to be executed in large deposits or large grids. Herein is presented an attempt to solve this problem in short-term modeling cases, via the use of Multiple Random Walk Simulation. This algorithm combines kriging with the simulation of independent random walks in order to generate simulated scenarios much faster than via traditional simulation algorithms. A case study is presented to illustrate the application of the method in an iron mine. The Multiple Random Walk Simulation models were properly built, respecting the reproduction of both histogram and variograms. Also, the speed-up was compared with standard methods of geostatistical simulation and there was a considerable speed gain with Multiple Random Walk Simulation (3.39 to 5.65 times faster than the others).

A proposta básica desse estudo é definir malhas ótimas de sondagem a serem aplicadas em pesquisas futuras de jazidas de minério de ferro. Realizou-se um estudo geoestatístico utilizando-se como parâmetro de otimização, a distribuição das classes dos recursos, obtidas a partir do Índice de Risco (IR), adotado como padrão, na avaliação de depósitos e minas de ferro pela Vale. Esse índice baseia-se no emprego da krigagem da indicatriz de minério para classificação dos recursos, avaliando-se, então, a influência da variação da malha de sondagem na categorização dos mesmos, pela criação de malhas regulares de sondagem "virtuais" com espaçamentos diversos. Estudos comparativos foram realizados em minas existentes e em projetos, tanto no Quadrilátero Ferrífero, quanto em Carajás, obtendo-se malhas de sondagem indicativas por província, sendo que, para novas áreas, criou-se uma metodologia de pesquisa sequencial, com adensamento gradativo da malha de sondagem e avaliação dos riscos em cada etapa.

Mineral deposit assessment is based on estimates of the attributes within the ore body, where the sampling of these attributes is usually obtained through cores from diamond drill holes. Due to the high costs associated with drilling and sampling, the amount of drill holes is limited and their locations must be correctly defined to simultaneously maximize the uncertainty reduction related to the estimates and the confidence of the resource and reserve inventories. Having posed the problem, this article presents a methodology for defining the ideal drill-hole grids for optimizing the distribution of resources according to their measured, indicated, and inferred classes. The method combines the estimation error and geological continuity through an indicator kriging approach. This methodology is currently used as a benchmark in all the ferrous resource classification done at the Vale Ferrous mine planning department, and a comprehensive case study was conducted in two different iron ore deposits demonstrating its robustness and applicability in any mineral inventory assessment.

Combinações de minério provenientes de diferentes frentes de lavra e pilhas de homogeneização são, comumente, empregadas para reduzir a variabilidade dos teores nas plantas de beneficiamento. A metodologia proposta, nesse trabalho, visa a quantificar a variabilidade das diversas etapas em um sistema de homogeneização. O parâmetro químico avaliado é sílica (SiO2) de minério de ferro, na faixa granulométrica inferior a 0,15 mm. Este é um contaminante errático, nesse tipo de depósito. Os resultados mostram a variância esperada para os diversos tamanhos de pilhas. Fica demonstrado que a variância, reduz com o aumento da massa da pilha.

Blending and homogenization piles are usually employed for reducing head grade fluctuation at a processing plant. The methodology suggested herein aims at quantifying the variability at various stages in a homogenization system. The chemical parameter evaluated is silica (SiO2) from an iron ore at a granulometry below 0.15mm. This is a highly variable contaminant in iron ore deposits. The results show the expected variance among the grades for various pile sizes. It is demonstrated that the rate of variance decreases as the pile size increases.

Um dos grandes problemas existentes na indústria mineira são as flutuações no teor do minério, que afetam, significativamente, o desempenho das plantas de beneficiamento. Assim, faz-se necessário um controle dessa variabilidade. Para tanto, pode-se usar combinações de minério provenientes de diferentes frentes de lavra e/ou pilhas de homogeneização. As pilhas de homogeneização são caracterizadas pela sua forma, tamanho, arranjo e número de camadas. O estudo em questão se propõe a minimizar a variabilidade dos depósitos minerais, utilizando pilhas longitudinais do tipo chevron, montadas com informações de teores do modelo de blocos gerados a partir de simulação geoestatística. As análises são feitas simulando diferentes modelos de pilhas, a partir de combinações de massas e diferentes números de camadas. Os resultados demonstram uma redução de até 90% da variabilidade, possibilitando um dimensionamento mais adequado do pátio e dos equipamentos de construção da pilha.

Blending and homogenization piles are usually employed for reducing grade fluctuation from the ore feeding a processing plant. These piles are characterized by their form, size (length and height), construction lay-out and number of layers. Various methods are found for blending piles design and most fail to incorporate the in situ grade variability intrinsic of a mineral deposit. The methodology suggested in this study is able to quantify the variability of the homogenization system using multiple equally probable realizations derived from a geostatistical simulation for the grade block model. The variable tested was silica (SiO2) in a grannulometry below 0,15mm (SI3), an erratic contaminant in iron deposits. The results demonstrated a reduction exceeding 90% in the original variability (in situ compared to grades feeding the processing plant) of the system in favorable conditions. Finally, the reduction in the uncertainty in the head grades feeding the processing plant, leads to cost savings and lower economical risks.