Ao tratarmos de estimativas de recursos minerais, buscamos definir continuidades de teores, para que possamos avaliar a quantidade e qualidade dos recursos.
É importante destacar que o QAQC é fundamental nesta tarefa, pois permite validar os dados recolhidos e conhecer a precisão na estimativa.
Sem um programa de QAQC eficiente, não é possível obter estimativas confiáveis.
O processo de estimativa pode ser dividido em quatro etapas:
• Análise de dados;
• Variografia;
• Estimativa;
• Validação.
Para entender a importância do QaQC em todas as etapas da estimativa, pergunte-se:
Quais seriam as consequências do uso de dados não controlados?
Quais são as consequências de se trabalhar com dados de baixa precisão ou exatidão?
Quais são os riscos associados ao uso de amostras com posicionamento espacial errado?
Como a variografia pode ser afetada pela presença de lotes com viés, lotes com diversas trocas de amostras?
Como as metodologias geoestatísticas devem ser adequadas quando os dados apresentam baixa qualidade?
Qual o risco de se utilizar dados de densidade de baixa confiabilidade ou não ter executado os ensaios de umidade dos materiais?
Dados ruins, dados não controlados podem comprometer o produto estimativa.
O QaQc é fundamental para definição das precisões associadas a todos os dados utilizados.
Os processos de utilizados na estimativa devem ser entendido e aplicados de acordo com as características do depósito e disponibilidade de dados.
As perguntas acima colocadas trazem uma reflexão sobre os dados e processos que envolvem as estimativas de recursos e reservas para que você entenda que dados e informações ruins geram produtos e decisões ruins.
