Qual a Importância de Classificar Recursos e Reservas Minerais?

Durante a exploração geológica, são geradas populações de dados que refletem a distribuição de teores e informações de um determinado depósito mineral associada aos domínios geológicos, mineralógicos, estruturais, geometalúrgicos e outros. Porém, densidade de informações e o grau de detalhamento do depósito podem ser irregulares ao longo da zona mineralizada. Existem vários motivos para esta irregularidade, como: escassez de recursos financeiros, presença de teores marginais em alguns pontos, impedimentos legais, falta de acessos, licenciamentos e etc. Sendo assim, dentro da zona mineralizada, são definidas as “áreas alvo” que são objeto de maior detalhamento. Quanto maior o detalhamento, maior o grau de conhecimento geológico que gera maiores níveis de confiança sobre os recursos minerais estimados. 

A classificação de recursos e reservas minerais é necessária por vários motivos. Segundo Sinclair e Blackwell (2002), podemos citar as seguintes razões: criação de um inventário formal dos principais ativos da companhia, documentação dos ativos para demonstrar o potencial de produção para médio e longo prazos, obter financiamento via mercado financeiro e reduzir o risco para o financiamento do negócio. Além disso, os autores citam a importância de desenvolver os trabalhos seguindo normas e padrões internacionais. 

Um dos códigos internacionais mais adotados na indústria de mineração é o código JORC (2012). De acordo com este documento, o cálculo dos recursos minerais deve considerar os seguintes fatores: confiança relativa nas estimativas de teor/tonelagem, confiabilidade dos dados de entrada, confiança na continuidade geológica, valores dos metais, qualidade, quantidade e distribuição dos dados. Adicionalmente, os resultados devem refletir apropriadamente a visão do Qualified Person / Competent Person sobre o depósito mineral. Conforme a CBRR (2016), o Profissional Qualificado é um profissional da indústria mineral registrado junto à CBRR ou de uma Organização Profissional Reconhecida, conforme o Anexo 3 do Guia CBRR.

Os recursos minerais devem ser classificados de acordo com o grau de conhecimento geológico. As classificações seguem uma ordem crescente de grau de certeza com 3 níveis: inferido, indicado e medido. Para avaliação de reservas minerais, os recursos inferidos são descartados. Apenas recursos minerais medidos e indicados podem ser convertidos em reservas provadas e prováveis, respectivamente. Esta conversão ocorre pela aplicação dos fatores modificadores que contemplam variáveis operacionais, metalurgicas, a infraestrutura, a economicidade, o mercado, os aspectos legais, ambientais, sociais e governamentais

Fig. 1 – Diagrama de Classificação de recursos e reservas - Comissão Brasileira de Recursos e Reservas – CBRR

Para classificar um recurso como medido é necessário um elevado grau de confiança, entendimento da geologia e dos controles do depósito mineral. Já o recurso indicado é produto de interpretações que permitem assumir a continuidade da mineralização. Por fim, o recurso inferido apresenta baixo grau de certeza e conhecimento geológico e não pode convertido em reservas minerais estimadas. A avaliação de reservas minerais é a base fundamental para os estudos de viabilidade econômica de projetos de mineração e necessitam manter o nível de confiabilidade acima do inferido.  

Referências bibliográficas

Comissão Brasileira de Recursos e Reservas – CBRR. 2016. Guia CBRR para declaração de resultados de exploração, recursos e reservas minerais. Brasília, CBRR. 54p.

Joint Ore Reserves Committee – JORC. 2012. The JORC code – Australasian code for reporting of exploration results, mineral resources and ore reserves. AusIMM – Australasian Institute of Mining and Metallurgy. 44p.

Rossi, M.; Deutsch, C.V. 2014. Mineral Resource Estimation. Dordrecht, Springer. 332p.

Sinclair, A.J.; Blackwell, G.H. 2002. Applied mineral estimation. New York, Cambridge. 381p.

Edmo Rodovalho

Engenheiro de Minas, doutorado em Engenharia Mineral pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, mestrado em Engenharia Mineral pela Universidade Federal de Ouro Preto. Desenvolveu sua carreira em projetos de grande porte, com operações de lavra a céu aberto em diversos métodos e para diversos bens minerais. Possui ampla experiência como gestor da área de planejamento de lavra em multinacionais da área de mineração e siderurgia. Atualmente é professor adjunto na Universidade Federal de Alfenas, onde atua nas áreas de Planejamento de lavra, geoestatística, simulação e modelamento matemático aplicados à mineração e operação de mina.