Simulação Geoestatística para Quantificação de Incerteza

1. Modelagem de Variáveis Contínuas

Técnicas aplicadas para avaliar o risco de flutuação de teores e garantir a aderência aos dados reais.

• Simulação Sequencial Gaussiana (SGS / SGSIM)

  O padrão da indústria para avaliação de incerteza de teores. Ideal para modelar a variabilidade local, permitindo a geração de múltiplos cenários equiprováveis que honram rigorosamente os dados de sondagem e o modelo variograma.

• Simulação Turning Bands (TBS)

  Técnica clássica e extremamente robusta para reproduzir com alta fidelidade a continuidade estrutural e a variabilidade espacial do depósito, superando artefatos matemáticos comuns em outras abordagens.

• Simulação Sequencial Direta (DSS)

  Abordagem avançada que opera diretamente nos dados originais sem a necessidade de transformação gaussiana. É altamente eficiente para honrar simultaneamente o histograma e o variograma da variável.

• Cosimulação Condicional

  Utilizada em depósitos multicommodity ou quando há forte correlação entre variáveis, para garantir que a relação estatística entre os elementos seja preservada em todos os cenários simulados.

2. Modelagem de Variáveis Categóricas

Técnicas focadas na incerteza geológica e nos contatos entre diferentes litologias ou domínios de estimativa.

• Simulação Gaussiana Truncada e Plurigaussiana (TGS / PGS)

  A solução para domínios geológicos complexos. Permite modelar transições litológicas respeitando as relações cronológicas e espaciais de contato.

• Simulação Sequencial Indicadora (SIS / SISIM)

  Excelente para mapear a incerteza nos limites dos domínios geológicos, especialmente para depósitos onde o controle estrutural é categórico. Modela a probabilidade de ocorrência de uma litologia específica em qualquer ponto do modelo de blocos.

• Multipoint Simulation (MPS)

  Utiliza imagens de treinamento (TI) em vez de variogramas clássicos para reproduzir geometrias geológicas complexas e curvilíneas, como canais paleofluviais, venulações e estruturas dobradas que a estatística tradicional tem dificuldade em capturar.

3. Aplicações

• Análise de Risco de Projeto

  Probabilidade de atingir metas de teor de corte (cut-off) e tonelagem.

• Otimização de Malha de Sondagem (DHSA)

  Definição matemática do espaçamento ideal de furos para conversão de recursos.

• Previsibilidade de Lavra

  Escalonamento de modelos para simular a variabilidade de teores na escala de produção (Grade Control).