Dissertação

{pt_PT=Real Time Mining (RTM). Integration of Fast Data into the updating and estimation of resources through a portable XRF sensor} {} EVALUATED

{pt=O futuro panorama da indústria mineira prevê a diminuição de minérios enriquecidos e a necessidade de se aceder a depósitos mais profundos. Consequentemente, o desafio que se segue é o acesso a esses depósitos melhorando os padrões de segurança e reduzindo impactos ambientais. O objectivo deste trabalho reforça as vantagens na obtenção de dados em tempo real minimizando o tempo, esforço e custos ao permitir que as empresas operem de forma rápida assegurando decisões baseadas em mais informação disponível. Este trabalho presta a sua contribuição nos atuais procedimentos de amostragem ao integrar os conceitos de Real Time Mining e Geostatística aplicados a um aparelho de fluorescência de raios -X (hXRF). O hXRF é um instrumento facilmente manuseado em campo e responsável por prover uma rápida análise geoquímica dos materiais de interesse. Este exercício foi realizado através do caso de estudo da mina de Neves-Corvo expondo as vantagens da aquisição de Fast data proporcionado pelo aparelho hXRF, o qual presta uma utilidade significativa quando aplicado entre as campanhas de amostragem através de sondagens (ALL) e amostras colhidas nas frentes de trabalho (UGS), ambas consideradas como provedoras de Slow data. Para comparar os dados Fast com Slow, a partir da análise bivariada foi gerada uma nova base de dados (hXRf2) que prevê os possíveis resultados que poderiam ser obtidos através do hXRF relativamente às referências de laboratório. A estimação geostatística por krigagem normal foi responsável pela estimação dos recursos minerais, verificando-se as vantagens de se integrar Fast data nas campanhas., en=The future panorama in the mining industry forecast the depletion of enriched ores and near-surface mineral deposits. Hence, the coming challenge is to access these depleted and remote deposits while improving the safety standards and reducing the environmental impact. The aim of this work is to reinforce the advantages of obtaining data in real time which would save significant time, effort and money, thus, allowing companies to guide operations much more quickly, making informed decisions. To accomplish the proposed, this work contributes to the sampling procedures frontline while integrating the concepts of Real-Time Mining (RTM) and Geostatistics applied to a portable X-ray fluorescence (hXRF). The hXRF is an instrument easily managed in the field and responsible to provide a fast geochemical analysis regarding the materials of interest at the mining stopes. This exercise was performed in the case study of Neves-Corvo Mine and it shows the advantages of considering the fast data provided by the hXRF device, which expresses a significant utility once applied between the drilling core sampling (ALL) and the face chip sampling (UGS) campaigns, both herein considered as slow data providers. To compare the fast data with the slow data, the bivariate analysis created a new dataset (hXRF2) which was a forecast of the possible data that could be obtained through the hXRF device regarding the traditional laboratory assays references. The geostatistical ordinary kriging algorithm was responsible for the mineral resource estimation and verified the advantages of integrating fast data in the sampling campaigns. }
{pt=Real- Time Mining, Geostatística, Aparelho de fluorescência raios-X, Slow data, Fast data, Estimação de recursos minerais., en=Real-Time Mining, Geostatistics, Portable X-rays fluorescence device, Slow data, Fast data, Mineral resources estimation.}

Abril 9, 2018, 14:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Amílcar de Oliveira Soares

Departamento de Engenharia Civil, Arquitectura e Georrecursos (DECivil)

Professor Catedrático

ORIENTADOR

Nelson Bruno Monteiro Ferreira Pacheco

Somincor - Sociedade Mineira de Neves-Corvo, S.A.

Especialista