O uso da Cokrigagem Co-Locada (collocated cokriging) na integração de dados químicos e mineralógicos no minério de ferro

Abstract

Esse artigo apresenta uma técnica de coestimativa - Cokrigagem Co-Locada - aplicada à integração de dados mineralógicos e químicos de minério de ferro. Tendo-se como premissa a adoção de um Modelo Markoviano para facilitar a modelagem de covariâncias, o procedimento sugerido consiste na coestimativa da variável mineralógica goethita - GO com o auxílio da variável química Perda por Calcinação - PPC. A utilização dessa técnica é apoiada em: a) Correlação estatística existente entre as variáveis; b) Abundância de amostras da variável PPC, facilitando a modelagem de sua covariância direta. O método proposto apresenta como principal característica a simplicidade operacional, destacando-se a facilidade do uso da covariância direta da variável Goethita através do uso do Modelo Markoviano. A técnica foi aplicada ao minério de ferro de uma jazida do Quadrilátero Ferrífero e, considerando-se que a proporção de goethita afeta sobremaneira os processos de cominuição, aglomeração e redução, presta-se a auxiliar a caracterização do minério, seja na fase de avaliação de reservas, seja na fase do controle de lavra.<br>This paper presents a coestimation technique - Collocated Cokriging - applied for integrating mineralogical and chemical data from iron ore. Adopting, as an assumption, a Markov Model for making the covariances modelling easier, the suggested procedure is made up of coestimating the mineralogical variable Goethite having as auxiliary variable Loss on Ignition. The application of this technique is based on: a) The existing statistical correlation between the two variables; b) Existence of a large amount of Loss on Ignition samples, making its direct covariance modelling easier. The proposed method has, as the most important characteristic, operational simplicity, emphasizing the easily direct covariance modelling of Goethite through the Markov Model 2. The technique was applied to iron ore minerals from a deposit located in the Iron Quadrangle (MG). Considering that the proportion of Goethite affects the comminution, pelletizing and reduction processes, the method is suitable for characterizing the iron ore in both resources modelling and mining control phases

Alterations and spatial variability of soil fertility in successive years under no tillage system

“…However, it may be more useful to use a reduced form of cokriging, the collocated cokriging (CLCK), especially when working with several variables. The CLCK requires the knowledge of the semivariogram of the primary variable, the crosssemivariogram between the primary and secondary variables and the C 0 value from secondary variable semivariogram (GOOVAERTS, 1997;REMACRE and BOTELHO, 2005).…”

Efeito Da Variação Do PPC Do Minério No Processo De Pelotização Da Vale

“…Compressão média (kg/pelota) = 364.87 -0.81*Martita -1.13*Goethita -2.40*Magnetita ( 1 ) A equação acima mostra a influência negativa da magnetita e da goethita na resistência à compressão da pelota. A goethita (FeO(OH)) decompõe-se a temperaturas próximas de 320°C em hematita e vapor.…”

“…A figura 2 mostra a relação entre o percentual de goethita e o teor de PPC. [1] As seguintes operações serão avaliadas: moagem, filtragem, prensagem, pelotamento e queima. Este trabalho discorrerá sobre os impactos deste material nas operações unitárias bem como na resistência à compressão da pelota queimada.…”

Incorporação de informações secundárias para gerenciar o risco no planejamento de lavra de curto prazo.

“…Os outros dados secundários presentes no elipsóide de busca (vermelhos) não entram na resolução do sistema de Cokrigagem Co-Locada. Fonte: Remacre (2004) os dados da variável primária eúnico valor estimado da variável secundária como mostrado na Equação 4.17:…”

“…al. (1998) apud Remacre (2004), o modelo de Markov MM2 foi desenvolvido para os casos tem que a variável secundária Z2(u)é definida em um suporte muito maior que a variável primária Z1 (u). Nesses casos, a co-variância C 2 (h)é muito mais continua que C1(h) e a co-variância cruzada experimental C 12 (h) tende a refletir a melhor continuidade de C 2 .…”