Aplicação do sensoriamento remoto e modelo digital do terreno de superfície triangular para estimativas de produção na mineração
Application of remote sensing and digital triangular surface terrain model for production estimates in mining
Karena Layane da Silva; Osvail André Quaglio
Resumo
O presente estudo foi realizado em uma empresa de mineração localizada no município de Cajati-SP, onde a produção e os estoques são constantemente medidos. Para esse procedimento é importante que as ferramentas topográficas e de sensoriamento remoto tenham uma alta precisão, garantindo que esses dados estejam corretos. O objetivo foi gerar um modelo digital do terreno utilizando principalmente superfícies de malha triangular para calcular os volumes dos ensaios de densidades e analisar como essas informações podem ser aplicadas nas estimativas de produção. Na metodologia foram realizadas coletas amostrais do terreno real com os equipamentos base E800 e receptor RTK/ E200, que foram processadas nos softwares TopoGRAPH e Autodesk® Civil 3D para serem empregadas nos cálculos de peso líquido, densidade e empolamento. Os resultados demonstraram que a malha triangular possui maior precisão, a média ponderada da densidade específica é de 2,38 (t/m3 ) e a taxa de acréscimo do fator de empolamento é de 4,38%. Entretanto, as densidades exibiram variações de acordo com cada área, o que aponta a necessidade de maior atenção na aplicação dessas informações no planejamento e operação da mina. As técnicas utilizadas apresentaram bom aproveitamento nos ensaios de densidade, as quais possibilitam correções que diminuem as incertezas dos procedimentos e aumentam a precisão nos dados finais.
Palavras-chave
Abstract
The present study was carried out in a mining company located in the municipality of Cajati-SP, where production and stocks are constantly measured. For this procedure, it is important that topographic and remote sensing tools have high precision, ensuring that this data is correct. The objective was to generate a digital terrain model using mainly triangular mesh surfaces to calculate the volumes of density tests and analyze how this information can be applied in production estimates. In the methodology, sample collections were carried out from the real terrain with the E800 base equipment and RTK/E200 receiver, which were processed in the TopoGRAPH and Autodesk® Civil 3D software to be used in the calculations of net weight, density and blistering. The results demonstrated that the triangular mesh has greater precision, the weighted average of the specific density is 2.38 (t/m3 ) and the increase rate of the blistering factor is 4.38%. However, densities varied according to each area, which highlights the need for greater attention in the application of this information in the planning and operation of the mine. The techniques used performed well in the density tests, which enable corrections that reduce uncertainties in the procedures and increase the precision of the final data.
Keywords
References
1 Ribeiro S Jr. Determinação de volumes em atividades de mineração utilizando ferramentas do sensoriamento remoto [tese]. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa; 2011.
2 Rocha AP, Souza LMG, Ferreira RRF, Silva MB. Levantamento topográfico perimétrico: método GNSS RTK X método Polar. In: 13° Congresso de Cadastro Multifinalitário e Gestão Territorial; 2018 outubro 21-24; Florianópolis; Brasil. Anais [...]. Florianópolis: Cobrac; 2018. p. 113-124.
3 Barbosa EM, Monico JFG, Alves DBM, Oliveira LC. Integridade no posicionamento RTK e RTK em rede. Boletim de Ciências Geodésicas. 2010;16:589-605. http://doi.org/10.1590/S1982-21702010000400007.
4 El-Sheimy N, Valeo C, Habib A. Digital terrain modeling: acquisition, manipulation and applications. Boston: Artech House; 2005.
5 Paranhos Filho AC, Mioto CL, Pessi DD, Gamarra RM, Silva NM, Ribeiro VO, et al. Geotecnologias para aplicações ambientais. Maringá: Uniedusul; 2020.
6 Felgueiras CA. Modelagem numérica de terreno. In: Câmara G, Davis C, Monteiro AMV, editors. Introdução à ciência da geoinformação. São José dos Campos: INPE; 2001. p. 1-38.
7 Costa FS. Extração fotogramétrica de modelos digitais de superfície: um estudo comparativo para a bacia hidrográfica do Rio Piabanha/RJ [dissertação]. Rio de Janeiro: Universidade Federal do Rio de Janeiro; 2014.
8 Miranda GHB, Medeiros NG, Santos AP, Santos GR. Análise de qualidade de amostragem e interpolação na geração de MDE. Rev. Bras. Cartografia. 2018;70:226-257.
9 Braga DM. Técnicas de análises de densidade e porosidade de minério de ferro por cálculo normativo mineralógico, microtomografia computadorizada, permoporosimetria e picnometria clássica: um estudo comparativo entre os métodos [dissertação]. Belo Horizonte: Universidade Federal de Minas Gerais; 2019.
10 Reis CHM. Estimativa da variável densidade e seu impacto no planejamento de lavra: estudo de caso Mina de Serra Azul [dissertação]. Ouro Preto: Universidade Federal de Ouro Preto; 2019.
11 Rocha R., Barros J.M.C., Vieira R. Contribuição ao Estudo do Empolamento dos Solos. In: XVI COBRAMSEG - Congresso Brasileiro de Mecânica dos Solos e Engenharia Geotécnica; 2012; Porto de Galinhas, Brasil. Anais [...]. Porto de Galinhas: XVI COBRAMSEG; 2012.
12 Barros G. Reavaliação geoestatística dos recursos/reservas de fosfato da Mina de Cajati, SP [dissertação]. São Paulo: Universidade de São Paulo; 2001.
13 Brumatti M. Mineralogia aplicada ao beneficiamento das zonas de xenólitos, Mina de Cajati, SP [dissertação]. São Paulo: Universidade de São Paulo; 2008.
Submitted date:
01/30/2024
Accepted date:
10/16/2024