ESTIMATIVA DE QUALIDADE DE CARVÃO A PARTIR DE

PERFILAGEM GEOFISICA E SEU USO NO PLANEJAMENTO DE

LAVRA A CURTO PRAZO.

George Olufunmilayo Gasper, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil

Camilla Zacché da Silva, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil Breno Gorelik, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil

Vládia Cristina G. de Souza, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil

Paulo Salvadoretti, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil

João Felipe Coimbra Leite Costa, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil

Jair Carlos Koppe, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil

RESUMO

A técnica de perfilagem geofísica, muito utilizada na indústria de petróleo, vem ganhando espaço no setor de

mineração como forma de aumentar a qualidade e a quantidade de informação acerca dos depósitos minerais. No

caso da sondagem, quando comparada à aplicação bem sucedida da técnica de perfilagem, essa representa custos

mais elevados, menor produtividade e, em certos casos, menor eficiência (casos de litologias friáveis em que a

recuperação é insuficiente ou inadequada para análises). A perfilagem pode ser feita, inclusive, em furos de

desmonte, o que permitiria um maior controle da qualidade do minério Run-of-Mine (ROM). Atualmente, isto é

feito, por meio de amostragens nas correias transportadoras de alimentação da usina de beneficiamento. Neste

contexto, esse trabalho visa à utilização da perfilagem para fins de previsão dos parâmetros de densidade e cinzas do

carvão antes da entrada na usina. Para isto, foram realizadas coletas de amostras de testemunho de sondagem (furos

de exploração), perfilagem destes com gama natural e resistividade, bem como de furos de desmonte em áreas teste

lavradas em um depósito de carvão conhecido. Os materiais provenientes destas áreas foram monitorados até a

chegada na correia transportadora de alimentação da usina e amostrados. Estabelecendo-se um modelo para estimar

os parâmetros densidade e cinzas, com base nos registros geofísicos de perfilagem dos furos de exploração e

análises de testemunhos, foi possível prever seus valores (para uma dada camada de carvão do depósito) por meio de

perfilagem de furos de desmonte antes que eles entrassem na usina. Os resultados das análises destes materiais,

coletados na entrada na usina, foram defrontados com estas previsões. As diferenças mostraram-se aceitáveis, sendo

que os erros relativos obtidos foram de: ± 3% para densidade e ± 4 % para cinzas

PALAVRAS-CHAVE: carvão; perfilagem geofísica; cinzas; qualidade.

INTRODUÇÃO

A técnica de perfilagem geofísica de poços, para fins de investigação geológica de subsuperfície,

vem sendo utilizada há quase um século pela indústria de petróleo, pioneira, também, no uso dos

métodos de sísmica para mapeamento estrutural (McDonald e outros, 1976; McWhorter &

Torgunson, 1995). No setor de mineração, a técnica vem conquistando seu espaço por se

mostrar, quando, corretamente aplicada, num modo econômico e eficiente de aumentar a

qualidade e a quantidade de informação acerca dos depósitos minerais, para fins de exploração,

modelagem, estimativa de recursos/reservas, planejamento de lavra e beneficiamento (Bond e

outros, 1971; Killen, 1983; Kerr, 1994; Nelson & Johnston, 1994; Turner e outros, 1996;

Gordon, 1999; Oliveira, 2005; Almeida, 2008; Oliveira, 2008).

Até mesmo grandes depósitos de ouro, tal como de Witwatersrand na África do Sul (Pretorius e

outros, 1989; Campbell, 1994; Pretorius e outros, 1994; Pretorius e outros, 1997; Pretorius e

outros, 2003), por exemplo, quando localizados em grandes profundidades, requerem um

adensamento amostral cujos custos são proibitivos, quando utilizado apenas sondagens. Tendo

em vista essa realidade, começou-se a investir na aplicação de outros métodos, tais como os

métodos de sísmica, no início, com vistas apenas ao mapeamento estrutural. Ou seja, até a

década de 70, estes eram métodos empregados somente pela indústria do petróleo. Ainda, não

somente nestes casos foram aplicados métodos de sísmica, como foram geradas imagens 3D para

modelagem, obtendo-se sucesso, devido à similitude entre depósitos de hidrocarbonetos e o

ambiente sedimentar de minas de ouro de Witwatersrand e demais ao seu redor (década de 80 e

inicio de 90), de acordo com Bernd e outros (2003) e Wright (1981). Até então, o que ocorria era

uma campanha no sentido da indústria mineral conscientizar-se da importância da aplicação

deste método como maneira de reduzir custos e aumentar a confiabilidade dos dados geológicos

de subsuperfície (Reed, 1993; Aylor, 1995; Milkereit e outros, 1996; Milkereit e outros, 2000).

A partir de 2000, os métodos de sísmica conquistaram definitivamente seu espaço, com

aplicações desde a exploração até o planejamento e desenvolvimento de minas, a exemplo do

trabalho de Duweke e outros (2002), o qual produziu imagens de sísmica 3D do complexo de

Bushveld (depósito de cromita e EGP, elementos do grupo da platina, também, situado na África

do Sul, mas agora em contexto geológico diferente do ambiente deposicional de Witwatersrand).

Enquanto tudo isso se processava, com relação aos métodos de sísmica e sua aplicação na

mineração, a perfilagem com gama natural já estava sendo aplicada, inclusive para prever

qualidade de minério, porém com sucesso apenas em alguns depósitos de carvão (Kayal & Das,

1981; Kayal & Christofel, 1989); sem falar em outras finalidades, como exploração (Kayal,

1979) ou os estudos geotécnicos de Killeen (1983), por exemplo. A partir da década de 90, a

indústria do carvão tem sido assediada com as propostas de perfilagem com sondas nucleares

cada vez mais sofisticas, esquecendo-se um pouco da gama natural, devido a dificuldades na

identificação das camadas de carvão em certos depósitos, a maior acuracidade prometida e

cumprida das medidas de densidade e, por conseguinte, da possibilidade de previsão de

qualidade, tal como das cinzas (Borsaru e outros, 1985; Borsaru & Ceravolo, 1994; Borsaru e

outros, 2001; Borsaru, 2005 e Borsaru & Asfahania, 2007).

Com o desenvolvimento das ferramentas apropriadas, portanto, na década de 90, a técnica da

perfilagem já tinha sido aplicada em diferentes tipos de depósitos minerais (Fullagar & Fallon,

1997; Fallon e outros, 1997; Gordon, 1999; Mutton, 1997; Fallon e outros, 2000) com relativo

sucesso. No Brasil, ela ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento. Por outro lado, o

interesse pela técnica cresce rapidamente no cenário nacional, à medida que os investidores

redobram seus esforços para reduzir as incertezas associadas à estimativa de parâmetros como

densidade e teor, os quais podem variar muito dentro de uma mesma litologia, inclusive com a

profundidade. Para estimativa de recursos, é comum o uso de valores médios de densidade por

litologia, o que repercute diretamente sobre o cálculo de tonelagens de um depósito. As

estimativas, por sua vez, são feitas como base nas análises em laboratório de amostras de

afloramento ou de testemunhos de sondagem apenas.

Ainda, os resultados de laboratório tornaram-se, com o tempo, cada vez mais confiáveis, com o

desenvolvimento de diversas técnicas e equipamentos analíticos. No entanto, as estimativas de

densidade e teor do minério, num dado depósito, não dependem, essencialmente, disso, mas da

obtenção de um número representativo de amostras, que é o que impacta de forma mais efetiva o

grau de confiabilidade das mesmas durante as etapas de planejamento de lavra.

Enquanto a sondagem representa um elevado custo no processo, com baixas taxas de

produtividade em diversas situações, a técnica da perfilagem aparece como uma solução viável:

tanto como informação complementar (Reeves, 1976; Davies, 1992; Kay e outros, 2004), bem

como, em certas circunstâncias, para substituir a primeira, ou seja, as análises de laboratório

(Kayal, 1989; Oliveira e outros, 2004; Souza e outros, 2009).

A perfilagem geofísica é uma técnica que, definitivamente, é capaz de medir de forma eficaz as

quantidades físicas do carvão, com baixo custo de operação, fácil manuseio e versatilidade

(Hoffman, 1982; Hearst, 1985), portanto, já há algum tempo. A novidade incide no fato dela

poder ser aplicada durante as operações de lavra para fornecer uma resposta imediata ao

parâmetro medido, pois pode ser realizada em furos ou poços com ou sem recuperação de

testemunho (Kayal & Christofel, 1989).

Dentre as técnicas de perfilagem geofísica, pode-se se afirmar que a perfilagem com gama

natural é a de utilização mais simples para identificação de contrastes entre litotipos, incluindo

parâmetros de qualidade (Kayal 1981; Kayal & Das, 1981; Kayal & Christofel, 1989;). Isto

ocorre, pois, quando comparada a sondas que possuem fonte radioativa, os procedimentos de

operação não requerem pessoal treinado ou licenciado, nem todos os demais cuidados relativos

ao transporte e seu manuseio. Comparada à sonda de resistividade, também, é muito mais

simples, pois esta requer o preenchimento total do furo com água. No entanto, tem sido

observado, em depósitos de carvão, incluindo alguns do Sul do Brasil, que sem a sonda de

resistividade ou outra qualquer contendo fonte radioativa, torna-se quase impossível diferenciar

as camadas de carvão do material estéril (Webber e outros, 2006; Souza e outros, 2010).

Dentre os parâmetros de controle de qualidade do carvão, talvez, o mais importante seja,

realmente, o teor de cinzas, pois por meio dele poderiam ser inferidos os demais (com exceção, é

claro, do enxofre ou conteúdo de pirita): por exemplo, a densidade do carvão possui elevada

correlação com as cinzas. Quando este parâmetro, especificamente, foi avaliado por meio

perfilagem geofísica, em certos depósitos do Sul do Brasil, verificou-se que a precisão das

estimativas derivadas do modelo de ajuste é elevada, inclusive com relação ao uso apenas da

sonda de gama natural (Souza e outros, 2009; Souza e outros, 2010). Isto ocorreu, porque o teor

de cinzas de carvão costuma ser diretamente proporcional à contagem do gama natural, por

conseqüência, inversamente proporcional ao poder calorífico (Oliveira, 2005).

Alguns testes realizados em depósitos de carvão do sul do Brasil, comprovaram que há uma forte

correlação entre a radiação natural e gama retro-espalhado com o teor de cinzas dos carvões

(Oliveira, 2005; Souza e outros, 2009;. Webber e outros, 2009). A diferença principal no

resultado da aplicação das técnicas citadas é que, num depósito possuindo carvão intercalado

com arenitos ou paraconglomerados menos impuros e pouco saturados, há uma dificuldade

muito grande em distinguir a assinatura destes materiais pelo gama natural, mesmo com a ajuda

da sonda de resistividade. O gama retro-espalhado torna, portanto, mais fácil o reconhecimento

das camadas de carvão, no entanto, exige procedimentos de campo mais complexos e pessoal,

devidamente, treinado e licenciado para esta finalidade.

Nessa linha de investigação, os autores escolheram um depósito de carvão situado no Sul do

Brasil, para executar novas campanhas de exploração e fazer perfilagem em furos com

recuperação de testemunhos, bem como de desmonte, a fim de predizer a qualidade do carvão

com vistas ao planejamento em curto prazo e beneficiamento. Para tanto, foram utilizados dados

de análises das amostras de testemunho, suas descrições geológicas e correlação estratigráfica,

para estabelecer uma função de calibração para estimar teor de cinzas com base no gama natural.

Durante a interpretação dos registros geofísicos, foram reconhecidas as assinaturas das camadas

de carvão, identificando-se, ao longo de cada furo, a coluna litoestratigráfica típica do depósito.

Dada a forte correlação existente entre gama natural e cinzas nestes depósitos, seria possível

melhorar o planejamento de lavra em curto prazo e prever a sua qualidade antes da entrada na

usina. A questão, a ser respondida, por outro lado, é o quão precisa e acurada seria esta

previsão?

METAS E OBJETIVO

Este estudo investiga o uso da perfilagem com gama natural e resistividade para previsão da

qualidade do carvão ROM (Run Of Mine) no planejamento de lavra de curto prazo. Para atingir

essa meta, ficaram determinados os seguintes objetivos: (i) criar modelos por meio de perfilagem

para prever o conteúdo de cinzas e densidade para uma dada camada de carvão do depósito; (ii)

aplicá-los aos dados provenientes de perfilagem em furos de desmonte e (iii) estimar acuracidade

e precisão destes modelos para previsão de qualidade de amostras ROM.

METODOLOGIA E BASE DE DADOS

O trabalho de campo envolveu, primeiramente, duas etapas (campanhas 1 e 2), sendo que na

primeira foram coletadas amostras de testemunho ao longo de 9 furos de exploração (Tabela I) e

a segunda ao longo de 7 furos (de comprimento variando entre 60 e 120 m). As amostras destas

campanhas foram analisadas em laboratório, obtendo-se os dados de densidade e cinzas. Ainda,

estes furos estavam dispostos em malha irregular, com espaçamento variando entre 200 e 600m

(média de 300m).

Durante a segunda campanha, os furos de exploração foram perfilados com as sondas de

resistividade e gama natural.

A primeira campanha foi realizada para coletar dados e estabelecer um modelo de ajuste entre

densidade e cinzas, ambas determinadas em laboratório. A segunda campanha foi realizada para

estimar valores de cinza, com base nos valores de gama natural e, depois, com base nestes novos

valores de cinza (estimados) prever a densidade.

A última etapa ou terceira campanha consistiu na perfilagem de furos de desmonte em áreas teste

lavradas do mesmo depósito.

Após os primeiros levantamentos de campo, dois bancos de dados foram construídos: um que

compreendia os resultados obtidos por análises laboratoriais das amostras de testemunhos de

duas campanhas (Tabela I) e outro contendo dados de leitura de perfilagem geofísica com sonda

gama natural e resistividade (Tabela II), proveniente apenas da campanha 2. Os valores de gama

natural das amostras coletadas nestes furos corresponderam aos valores médios ao longo do

intervalo da camada de carvão.

Tabela I - Banco de dados contendo valores de densidade e cinzas da camada M1, resultantes das

análises laboratoriais das amostras de testemunhos de duas campanhas de exploração (1 e 2)

Campanha

1

Furo

Dens. Lab.

(g/cm3)

Cinzas

Lab. (%)

Campanha

2

Furo

Dens. Lab.

(g/cm3)

Cinzas

Lab. (%)

B3-01 1,7 43,5 B3-Z1 1,7 45,4

B3-02 1,7 38,1 B3-38 1,6 45,7 B3-04 1,8 47,8 B3-29 1,7 47,4

B3-06 2,1 75,7 B3-37 1,8 48,1 B3-08 2,0 54,8 B3-18 1,7 47,6

B3-14 1,6 41,4 B3-12 1,7 46,3

B3-16 2,0 66,9 B3-13 1,7 44,9 B3-17 1,6 38,4 B3-22 1,8 56,6

B3-19 1,6 43,4 --- --- ---

Tabela II - Banco de dados contendo valores médios de gama natural e resistividade das

assinaturas da camada de carvão M1, obtidos por perfilagem geofísica de furos com recuperação

de testemunhos durante a segunda campanha. Furo Gama Natural (API) Resistividade (Ohm.m)

B3-Z1 87,8 47,0 B3-38 88,7 39,8

B3-29 94,9 51,2 B3-37 91,4 12,5

B3-18 74,6 45,0

B3-12 85,6 12,0 B3-13 57,0 24,0

B3-22 122,0 60,8

Os furos de exploração interceptaram as principais camadas de carvão do depósito. A figura 1

mostra a coluna litoestratigráfica do depósito de carvão em estudo e as assinaturas geofísicas das

camadas de carvão.

Figura 1: Coluna litoestratigráfica do depósito (a), com detalhamento das camadas S e M e

materiais estéreis, partings (b) assinatura geofísica típica encontrada durante a leitura dos

registros de gama natural (GN) e resistividade (RES) das camadas investigadas durante

campanhas de exploração (à direita).

O depósito é composto, basicamente, pelas camadas de carvão designadas como A (A1 e A2), S,

M (M1, M2 e M3) e I (I1 e I2). Existem importantes variações locais com relação ao conteúdo de

cinzas no depósito, incluindo o aparecimento de camadas de carvão como a “L” entre a “S” e a

“M” e, ainda, variações de espessuras dos materiais estéreis entre S e M1 (Parting S-M1) e entre

M1 e M2 (Parting M1-M2).

Neste trabalho, foi investigada a possibilidade da previsão da qualidade do carvão proveniente

apenas da camada M1, pois os furos de desmonte na área lavrada estudada não possibilitaram o

reconhecimento das assinaturas geofísicas para a camada S (furos situados sobre a camada S na

bancada), nem I (furos acabavam antes ou no meio da camada I1).

Foram analisadas a densidade e as cinzas das amostras dos materiais estéreis situados entre as

camadas S e M1, bem como entre M1 e M2, retiradas dos testemunhos das campanhas de

exploração. Os resultados foram utilizados para fins de previsão de diluição, após a

recomposição de topo e de base topográfica da camada M1 lavrada. Com valores de espessura de

materiais estéreis, de sua densidade e teores de cinza de cada área, pode ser feita a reconciliação

e a correção das primeiras estimativas de cinzas da camada M1 com base na perfilagem gama

natural dos furos de desmonte.

Foram perfilados 11 furos de desmonte nas áreas teste lavradas, com comprimento variando de

15 a 18m cada um, partindo da camada S até a I1 (Figura 2 mostra a localização destes furos, sua

disposição nas quatro áreas teste e dimensão das mesmas).

Figura 2: Furos de desmonte para as quatro áreas teste lavradas que interceptam a camada M1.

Para prever o teor de cinzas das camadas de carvão é necessário, primeiramente, conseguir

identificá-las. Para tal, foram interpretados os perfis geofísicos em conjunto com as análises

laboratoriais dos testemunhos e de sua descrição geológica. Para o caso das amostras da usina,

foram realizados, primeiramente, procedimentos de reconciliação: as áreas lavradas foram

registradas e as tonelagens recalculadas e comparadas com aquelas registradas na planilha de

produção mensal correspondente. Os resultados das análises de cinzas das amostras coletadas na

correia foram ponderados pelas suas respectivas áreas de influência (ver Figura 2), resultando na

Tabela III.

Portanto, para cálculo das tonelagens (reconciliação) foram utilizados: (i) valores de densidade

obtidos pela perfilagem dos furos de desmonte e (ii) valores de espessura média da camada M1,

em cada área teste lavrada, com base na leitura do registro de resistividade dos furos de

desmonte. Este cálculo é descrito novamente e mostrado seus resultados mais adiante.

Tabela III- Valores de cinzas da usina . Área

Datas de produção Cz (%)

usina

1 até 9/4 52,1

2 até 16/4 53,8

3 17/4 53,5

4 20/4 49,9

Ainda, de acordo com as Tabelas I e II, é possível observar que os de valores de cinzas das

amostras de testemunho caem dentro do mesmo intervalo das amostras coletadas sobre a correia

de alimentação da usina (Tabelas III).

Tabela IV- Dados de perfilagem geofísica feita nos furos de desmonte das áreas lavradas (M1)

Furo De (m) Até (m) Esp. (m) Res. (Ohm.m) GN (API)

Área 1

B01 3,8 4,2 0,4 167,4 83,1 B09 3,8 4,5 0,7 232,2 83,2

B10 3,7 4,2 0,5 225,9 81,2

MÉDIA 3,8 4,3 0,5 208,5 82,5

Área 2

B03 3,8 4,4 0,6 180,7 77,5

B08 3,6 4,3 0,7 198,7 90,0 B11 3,0 3,6 0,6 286,0 85,0

MÉDIA 3,5 4,1 0,6 221,8 84,2

Área 3

B07 3,3 4,0 0,7 222,0 86,0

B12 2,5 3,1 0,6 234,0 76,0

MÉDIA 2,9 3,6 0,7 228,0 81,0

Área 4

B04 5,0 5,6 0,6 206,1 80,0

B06 3,2 3,9 0,8 228,2 85,4 B13 2,4 3,0 0,6 - -

MÉDIA 3,5 4,2 0,7 217,1 82,7 Nota: De e Até são a referência de profundidade do topo e base da camada M1 nos furos de desmonte; Esp. é a espessura da camada de carvão

M1; Res. é a resistividade e GN, o gama natural.

Ainda, para identificação das camadas de carvão foi feita a leitura dos registros de gama natural

e resistividade dos furos de desmonte. Foram comparadas as assinaturas com aquelas

encontradas por meio de perfilagem de furos de exploração e suas respectivas descrições

geológicas (Figura 2, para reconhecimento das assinaturas). Portanto, para identificação das

camadas, foram utilizadas duas ferramentas: sonda de gama natural e resistividade. Porém, para

estimativa das cinzas, utilizaram-se apenas os valores de gama natural, pois a resistividade não

possui uma correlação simples e linear com o conteúdo de cinzas nas áreas estudadas do

depósito, conforme pode ser verificado pelos dados constantes na Tabela II.

As faixas dos registros geofísicos com elevada resistividade e baixa contagem gama natural são

características dos carvões deste depósito. Em outros depósitos, como aqueles onde os arenitos

entre as camadas de carvão são muito porosos, possuem grau de saturação d’água baixo, e

contém pouca quantidade de impurezas (tais como, argilominerais os quais possam contribuir na

contagem dos elementos radiométricos), pode ser quase impossível identificar as camadas de

carvão, sem o auxilio da descrição dos testemunhos. Materiais, com estas características, fazem

com que os valores de resistividade fiquem mais elevados, enquanto, o gama natural diminui,

sendo confundidos, então com o carvão. Em tais depósitos, por enquanto, o que se faz é a

perfilagem com gama retro-espalhado ou sonda gama-gama (Oliveira, 2005). Assim, salienta-se

que nas áreas do depósito estudado acontece o contrário: a camada de arenito situada entre a S e

M1 possui gama natural elevado e resistividade baixa, pois se trata de arenito bastante impuro,

pouco poroso e com elevado grau de saturação em água, o que permitiria a identificação da

camada M1, mesmo na ausência da descrição do testemunho.

RESULTADOS

Foram estabelecidas duas equações com base em correlações:

(i) Correlação entre os dados de densidade e cinzas de amostras de testemunho

analisadas em laboratório (provenientes da campanha 1, Tabela I),

Y=0,0134X+1,1081, sendo X as cinzas (%) e Y a densidade (g/cm3), e

(ii) Correlação entre os valores de gama natural da camada M1 (provenientes da

perfilagem dos furos de exploração da campanha 2) e o conteúdo de cinza destas

amostras (analisado em laboratório).

Y=0,17X+33, sendo X a contagem de gama natural (API) e Y as cinzas (%).

A primeira equação foi usada, portanto, para estimar a densidade e a outra para estimar o

conteúdo de cinzas tanto das amostras de testemunho da campanha 2, quanto para as áreas

lavradas (furo de desmonte). Em seguida, foram estimados os erros obtidos por estas equações,

ou seja, para estes modelos.

A Figura 3 mostra a correlação existente entre os valores de densidade e cinzas de amostras de

testemunho analisadas em laboratório. Esta ficou em torno de 0,8 (R2), sendo que o erro relativo

para as estimativas de densidade foi ±3% para as campanhas de exploração (Tabela V).

Figura 3- Correlação entre valores de densidade e cinzas de amostras de testemunho.

Tabela V- Valores de densidade e cinzas das amostras de testemunho: estimativas baseadas em

perfilagem gama natural, bem como os erros para previsão da densidade com base nas cinzas Furo Dens. Lab.

(g/cm3)

Cinzas Lab.

(%)

Estimativa

(g/cm3)

Erro Absoluto

(g/cm3)

Erro Relativo

(%)

Campanha 1

B3-01 1,7 43,5 1,7 0,0 2,0

B3-02 1,7 38,1 1,6 0,0 2,4

B3-04 1,8 47,8 1,8 0,0 2,7 B3-06 2,1 75,7 2,1 0,1 3,6

B3-08 2,0 54,8 1,8 -0,2 -8,2 B3-14 1,6 41,4 1,7 0,1 3,4

B3-16 2,0 66,9 2,0 0,0 0,2

B3-17 1,6 38,4 1,7 0,1 3,5 B3-19 1,6 43,4 1,7 0,1 3,1

Campanha 2

B3-Z1 1,7 45,4 1,7 0,0 0,1 B3-38 1,6 45,7 1,7 0,1 5,7

B3-29 1,7 47,4 1,8 0,1 5,8 B3-37 1,8 48,1 1,8 0,0 0,9

B3 - 18 1,7 47,6 1,8 0,1 5,3

B3 - 12 1,7 46,3 1,7 0,0 2,4 B3 - 13 1,7 44,9 1,7 0,1 3,1

B3-22 1,8 56,6 1,9 0,1 3,8

A Figura 4 mostra a correlação existente entre valores de gama natural e cinzas das amostras de

testemunho da segunda campanha de exploração. Esta ficou em torno de 0,7 (R2), sendo que o

erro relativo para as estimativas de cinzas foi ±4% (Tabela VI).

Figura 4- Correlação entre valores de gama natural e cinzas de amostras de testemunho (dados

provenientes da segunda campanha de exploração).

Tabela VI- Valores de cinzas e gama natural: estimativa e erros na previsão das cinzas das

amostras de testemunho com base no gama natural (GN) Furo

Cinzas Lab. (%) GN (API)

Estimativa (%) Erro Absoluto (%) Erro Relativo (%)

B3-Z1 45,4 87,8 47,9 2,5 5,6 B3-38 45,7 88,7 48,1 2,3 5,1

B3-29 47,4 94,9 49,1 1,7 3,7 B3-37 48,1 91,4 48,5 0,5 1,0

B3 - 18 47,6 74,7 45,7 -1,9 -4,1

B3 - 12 46,3 85,6 47,5 1,3 2,8 B3 - 13 44,9 57,0 42,7 -2,2 -4,8

B3-22 56,6 122,0 53,7 -2,9 -5,1

A Tabela VII mostra as estimativas de cinzas, com base nos valores de gama natural da camada

M1 de carvão provenientes da perfilagem dos furos de desmonte.

Tabela VII– Estimativas de cinzas com base na perfilagem gama natural (GN) dos furos de

desmonte, aplicando a equação estabelecida na campanha 2 (Figura 4) Furo Gama Nnatural (API) Estimativa de Cinzas (%)

Área 1

B01 83,1 47,1 B09 83,2 47,1

B10 81,2 46,8

MÉDIA 82,5 47,0

Área 2

B03 77,5 46,2 B08 90,0 48,3

B11 85,0 47,5

MÉDIA 84,2 47,3

Área 3

B07 86,0 47,6

B12 76,0 45,9

MÉDIA 81,0 46,8

Área 4

B04 80,0 46,6

B06 85,4 47,5

MÉDIA 82,7 47,1

Depois de estimados os valores de cinzas das amostras de carvão com base no gama natural,

estes foram ponderados, utilizando-se os valores de espessura de carvão e espessura estéril

lavrado junto durante processo de lavra (diluição), com os respectivos valores de cinza para

material estéril do entorno.

A Tabela VIII mostra os valores médios resultantes das análises químicas feitas em laboratório

de amostras de material estéril entre a camada S-M1 e M1–M2 (“partings”), com vistas ao

cálculo das cinzas ponderadas pela diluição. O valor médio de diluição acima e abaixo da

camada M1, foi de cerca de 5 cm nas quatro áreas teste lavradas.

Ainda, as cinzas e a densidade variaram, conforme pode ser visto na Tabela VIII de 70 a 87% e

de 1,9 a 2,4 g/cm3, com coeficiente de variação de 6% e 9,5%, respectivamente.

Tabela VIII- Valores de cinza e densidade de amostras de material estéril entre a camada S-M1 e

M1–M2 (“partings”), retiradas de testemunho de furos de exploração (para fins de cálculo de

diluição).

Furo Cinzas (%) Densidade (g/cm3)

B01 86,5 - B02 74,2 1,9 B04 80,0 2,0 B14 77,0 2,2 B16 81,5 2,3 B17 87,0 2,4 B19 79,8 2,3 B12 79,0 2,1 B13 70,0 2,2 B18 82,0 2,2 B22 80,0 1,7

Média 80,0 2,1 Desvio 4,7 0,2

A Tabela IX mostra os resultados para a previsibilidade das cinzas das áreas lavradas. O erro

relativo para as estimativas das cinzas foi, também, de ±4% (Tabela VIII), considerando as

quatro áreas.

Tabela IX – Valores de cinza das amostras da usina estimados com base na perfilagem gama

natural dos furos de desmonte, após correção da reconciliação (dados de diluição mostrados

anteriormente). Os dados são as médias da camada M1 em cada área teste lavrada, mostrando-se

os erros de estimativa. Área Cinzas Usina (%) Estimativa Cinzas(%) Erro Absoluto (%)

(%)

Erro relativo (%)

(%) 1 52,1 52,5 0,4 0,8 2 53,8 52,0 -1,8 -3,4 3 53,5 51,0 -2,6 -4,8 4 49,9 54,0 3,8 7,5

Após o conteúdo de cinzas ser estimado com base no gama natural nas áreas teste lavradas,

foram feitas novas estimativas de densidade para estas mesmas áreas (Tabela X), utilizando a

equação calibrada pela campanha 1 (correlação entre cinzas e densidade de laboratório). O erro

relativo de uma estimativa de densidade, com base numa cinza, também, estimada, agora pela

geofísica (gama natural) foi ainda de ±3%, com erro máximo igual a 7,6%.

Tabela X- Valores de densidade estimada com base em uma cinza estimada (cinza estimada por

meio do gama natural) e os respectivos erros Furo Densidade (g/cm

3) Cinzas (%) Estimativa (g/cm

3) Erro Relativo

(%) B3-Z1 1,7 47.9 1,8 1,9

B3-38 1,6 48,1 1,8 7,6 B3-29 1,7 49,1 1,8 7,2

B3-37 1,8 48,5 1,8 0,5

B3-18 1,7 45,7 1,7 3,8 B3-12 1,7 47,5 1,7 3,4

B3-13 1,7 42,7 1,7 1,3 B3-22 1,8 53,7 1,8 1,7

Após estas novas estimativas de densidade, o valor médio de densidade de cada área ficou em

torno de 1,7 g/cm3. O valor máximo de densidade poderia chegar a 1,9 g/cm

3, de acordo com o

erro máximo. Quanto às tonelagens recalculadas de cada área lavrada para fins de reconciliação,

usando estas novas estimativas de densidade, foram obtidos erros entre 3% e 6 % no máximo.

Assim, a reconciliação poderia ser feita, com base, apenas, na perfilagem de furos de desmonte

com gama natural.

Finalmente, na Tabela XI, são mostrados os dados usados no cálculo de reconciliação,

considerando as diluições ocorridas no processo de lavra, tal que as espessuras registradas nos

perfis sofrem um aumento 10cm, em média, correspondente a materiais estéreis de topo e base

da camada com densidade próxima a 2 g/cm3.

Ainda, a Tabela XI mostra que a massa total produzida, registrada pela usina, foi de 9.200 t,

sendo a massa recalculada, com base num valor médio de densidade estimado por gama natural,

em torno de 9.195 t, ou seja, resultando em uma diferença global de apenas 0,1%!

Tabela XI – Cálculos de reconciliação: diferença entre a massa produzida e a calculada por meio

de estimativas baseadas em perfilagem gama natural e erros, com respeito ao método tradicional

de análises em laboratório de amostras ROM (correia de alimentação da usina). Área

Massa Área

Espessura (m) Densidade (g/cm3) Massa Erro (%) Espessura

(m)

Densidade (g/cm3)

Massa (t) Erro

Lavrada

Área

Lavrada

Produzida (t)

Produzida (t)

(m2) Carvão

Esteril

Lab. Esteril

Estim.

carvão

Recalculada (t) Relativo

(%) 1 2963 2915 0,5 0,10 2,1 1,7 3148,2 6,3

2 1866 1414 0,6 0,10 2,1 1,7 1773,2 -5,0

3 1391 1007 0,7 0,10 2,1 1,7 1430,6 2,8

4 2980 1991 0,7 0,10 2,1 1,7 2843,1 -4,6

CONCLUSÃO

Foi possível construir modelos tanto para previsão de cinzas como para previsão de densidade, a

partir da perfilagem geofísica com gama natural, pois havia uma boa correlação entre os

parâmetros de interesse. Como podemos analisar pelos resultados, as estimativas das cinzas com

base no gama natural, apresentam um erro relativo máximo de ±4%. Quanto às estimativas de

densidade, obteve-se um erro relativo de ±3%, com base nas cinzas de laboratório ou, ainda, com

base numa cinza estimada (proveniente da perfilagem com gama natural). Assim, a reconciliação

poderia ser feita com base apenas na perfilagem de furos de desmonte com gama natural tanto

para a massa minerada como para a qualidade do ROM.

A perfilagem geofísica com gama natural e resistividade, portanto, mostrou-se como uma técnica

de boa precisão e acuracidade para obtenção de informações necessárias ao planejamento de

lavra em curto prazo neste depósito, podendo, inclusive ser realizada em furos de desmonte com

vistas a previsão da qualidade do carvão ROM.

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