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GUIA BRASILEIRO DE DECLARAÇÃO 
DE RECURSOS E RESERVAS
PRINCÍPIOS E DIRETRIZES
22/02/2021 - 26/02/2021
CURSO INTERNO ANM
09:00 – 09:10: Abertura
Palavra do Diretor Executivo ADIMB – Prof. Roberto Perez Xavier
Palavra do Presidente CBRR - Júlio Cesar Nery Ferreira.
09:10 – 10:45: Thomas Brenner - Nexa, Comitê Técnico CBRR e Representante CRIRSCO
Contexto da Mineração Brasileira
CRIRSCO: Comitê para padronização de declarações internacionais de reservas minerais
Códigos e padrões internacionais
CBRR: Comissão Brasileira de Recursos e Reservas
11:00 – 12:15: Celeste Queiroz – Vale S.A. e Vice-Presidente da CBRR
O Guia Brasileiro de Recursos e Reservas da CBRR
Definições e conceitos: Resultados de Exploração e Potencial 
Exploratório / Recursos e Reservas Minerais
12:15 – 12:30: Debate
Conteúdo Programático
09:00 – 10:30: João Felipe - Professor UFRGS e membro do Comitê Técnico CBRR
Celeste Queiroz - Vale S.A. e Vice-Presidente da CBRR
Estimativa e classificação de Recursos Minerais
10:45 – 12:15: Rodrigo Peroni - Professor UFRGS e membro do Comitê Técnico CBRR
Ruy Lacourt – Re Metallica e Vice-Presidente do Comitê Técnico CBRR
Estimativa e classificação de Reservas Minerais
Conversão de recursos em reservas minerais - Fatores modificadores
12:15 – 12:30: Debate
Dia 1
09:00 – 10:30: Miguel Nery - Ger. Executivo ABPM e Membro do Conselho Diretor da CBRR
Walid Daoud - Titanium Min. e Membro do Conselho Diretor CBRR
Contexto regulatório nacional/ Sistema Brasileiro de Certificação de Rec. e Res. Minerais
Bolsa de Toronto e Perspectiva para B3
10:45 – 12:15: Alessandro Medeiros - Anglogold Ashanti e Membro do Conselho Diretor CBRR
Tadeu Veiga - Geos e Membro do Comitê de Registro CBRR
Os princípios fundamentais: transparência, materialidade e competência
O papel do Profissional Qualificado
Como aplicar para Profissional Qualificado no Brasil
12:15 – 12:30: Debate
Dia 2
09:00 – 10:30: Leonardo F Faria – Vale S.A. e Presidente do Comitê Técnico CBRR
Roteiro para declarações (Tabela 1 CBRR – Parte 1)
Dados Projeto, interpretação e classificação Recursos
10:45 – 12:15: Ruy Lacourt – Re Metallica e Vice-Presidente do Comitê Técnico CBRR
Roteiro para declarações (Tabela 1 CBRR – Parte 2) 
Extração, Infraestrutura, M. Ambiente, Social, Viab. Econômica e Riscos 
12:15 – 12:30: Debate
Dia 3
Dia 4
Dia 5
09:00 – 10:30: Ruy Lacourt – Re Metallica e Vice-Presidente do Comitê Técnico CBRR
Giorgio de Tomi - Professor USP e membro do Comitê Técnico CBRR
Declarações públicas: estudo de casos
10:45 – 12:15:Thomas Brenner - Nexa, Comitê Técnico CBRR e Representante CRIRSCO
Ruy Lacourt – Re Metallica e Vice-Presidente do Comitê Técnico CBRR
O processo de declaração: estudo de casos
12:15 – 12:30: Debates e Considerações finais.
Conteúdo Programático – Parte 6
08:30 – 9:20 Estimativa de Recursos Minerais - João Felipe
09:25 – 10:00 Classificação de Recursos Minerais - Celeste Queiroz
DINÂMICA DO CURSO:
Pedimos que mantenham seus microfones desligados.
Perguntas deverão ser enviadas por escrito no chat.
No final de cada dia teremos quinze minutos para fechamento.
João Felipe Coimbra Leite Costa
Graduação em Engenharia de Minas pela UFRGS (1983), mestrado
em Geoestatística (PPGE3M, UFRGS, 1992) e doutorado em Earth
Sciences (The University of Queensland, 1997). Professor titular da
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Experiência na área de
Engenharia de Minas, com ênfase em modelagem e avaliação de
recursos minerais, atuando principalmente nos seguintes temas:
geoestatística, avaliação de depósitos minerais, simulação
estocástica e data science.
Celeste Queiroz
Geóloga pela UERJ (1995) e especialista em geostatística por Fontainebleau
(2007). Em mais de 25 anos de experiência em exploração mineral,
modelagem e estimativa de recursos minerais, trabalhou principalmente com
ouro, metais básicos e carvão.
Desde 2001 na Vale, liderou o time de Estimativas de Recursos da Exploração
(2008/13); enquanto membro do Comitê Global de Recursos e Reservas
dedicou-se à normatização do processo na Vale; liderou o time de Gestão da
Informação da Exploração (2019/20); atual Gerente de Recursos Minerais de
Ferrosos.
Membro fundadora da CBRR (PQR. CBRR 017019), presidiu o Comitê Técnico
de 2017 a 2020 e ocupa a Vice Presidência da CBRR.
22/02/2021 - 26/02/2021
GUIA BRASILEIRO DE DECLARAÇÃO DE RECURSOS E RESERVAS –
PRINCÍPIOS E DIRETRIZES
Estimativa de 
Recursos Minerais
Prof. J. Felipe Costa
Objetivo
Responder a:
Quanto temos de minério?
Onde está o minério?
Qual a qualidade do minério? 
Definir modelos para: 
Teores, contaminantes, atributos geotécnios, geometalurgicos, 
hidrogeológicos, parâmetros físicos (densidade), parâmetros 
tecnológicos
Modelar a geometria da mineralização
Definir contatos tipológicos (geológicos)
Conversão do entendimento geológico em números!
i. Amostragem, sondagem:
• logging; 
• preparação de amostras;
• controle topográfico dos furos; 
• análise química.
ii. Modelagem
• tradicionalmente, feito “a mão” em softwares (CADs geológicos);
• emprego incipiente de métodos geoestatísticos;
• notório crescimento dos softwares de modelagem implícita. 
iii. Estimativa
• métodos de krigagem; 
• funções de continuidade espacial; 
• valores extremos (outliers); 
• etc.
iv. Classificação de recursos
• vários métodos (muitos relativamente empíricos).
Etapas da avaliação/estimativa de recursos minerais
Triunvirato da estimativa
A obtenção dos dados pode ser realizada através de diversas formas: sondagem, mapeamento geológico,
geofísica), sendo necessário certificar-se de:
• definição do método de sondagem e dos procedimentos de QAQC; 
• definição de códigos para litologias e para as sondagens (geologo senior x geol junior fazendo logging de 
sondagem;
• acuracidade topográfica na locação dos collars;
• acuracidade na topografia down the hole;
• efeito informação, aumento da densidade amostral
• método de preparação amostral e analitico distinto em uma ou outra etapa (longo prazo dif do curto prazo)
Os dados
A recuperação de testemunho…
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
Er
ro
Recuperação (%)
FeT
Menor valor
Maior valor
25 33 50 7566
A recuperação de testemunho…
Sua influência na definição de contatos
Evidências na diferença de posição nos contatos geológicos dos furos FDDI-0220 (à 
esquerda) e FDI-0270 (à direita) que podem causar diferenças na definição de 
volumes do modelo geológico. 
A questão da densidade…
Média por litotipo x krigagem em cada bloco
Medição ao longo da composta x 20 cm
Perfilagem geofísica
• Método de preparação de amostras...
• Diferentes protocolos de preparação em cada etapa do processo (cadeia produtiva)
• Necessário conhecimento dos fundamentos de TOS
Métodos usados para análise química...
Diferentes métodos de análise química usados ao longo de 
diferentes periodos (desde que iniciou a pesquisa mineral do 
depósito( XRF – Atomic Absortion – etc)
Regressão e ajustes para adequar passado ao presente
• definição de códigos para litologias nas sondagens (geólogo senior x geol
junior fazendo logging de sondagem;
• mudança do logger e de critérios para definição dos contatos ao longo das 
várias etapas da pesquisa
Cont. razões para diferenças nos teores, massa e 
metal contido causadas por problemas na obtenção 
dos dados
• acuracidade topográfica na locação dos collars;
• acuracidade na topografia down the hole;
Cont. Razões para diferenças nos teores, massa e 
metal contido causadas na obtenção dos dados
• efeito informação, aumento da densidade amostral
Cont. Razões para diferenças nos teores, massa e 
metal contido causadas na obtenção dos dados
Mais amostras = mais resolução = diferentes resultados localmente. 
Poucas mudanças globalmente
i. Logging (geológico, geotécnico): 
• organizar clara e sistematicamente os logs, em papel e arquivos digitais;
• definição inequívoca dos códigos de geologia, geotecnia e intemperismo;• definição do nível d´agua;
• anotar recuperação de testemunhos ;
• anotar intervalos amostrados ;
• armazenamento adequado e seguro dos testemunhos (MATERIALITY).
ii. Geofísico (superfície e down hole) 
• métodos usados;
• calibração e filtros empregados;
• apresentar logs geofísicos – (MATERIALITY).
iii. Dados (não-geofísicos): 
• densidade in situ medida para todos os intervalos;
• comparar dados geoquímicos (ou físicos) com geofísicos;
• medir e usar correlações quando possível.
Obtenção dos dados
Definição do protocolo de preparação e métodos analíticos adequados para o 
minério em questão
• procedimentos de laboratório higiênicos e organizados;
• quality assurance and quality control: verificar a certificação de laboratório (normas ISO ou ASTM),
uso de materiais de referência certificados padrão, normas internas, duplicar amostragem e inter-
laboratorial round-robin para monitorar a precisão e exatidão da amostragem;
• definir nível de precisão e acuracidade aceitáveis. dado ruím não leva a informação e sim a
desinformação!
Banco de dados x Bando de dados
Obtenção dos dados
Banco de dados
i. utilizar o banco de dados de forma apropriada, assegurando:
• a qualidade dos dados de processos de garantia no local;
• estrutura de banco de dados, aplicativos e procedimentos utilizados devidamente documentados;
• dados adequadamente protegidos por backups do sistema;
• validação do banco de dados.
ii. verificar a integridade dos registros geológicos e amostragem (por exemplo, nenhuma amostra sem 
detalhes de collar, sem lacunas ou sobreposições entre as amostras, etc.);
iii. rever os valores abaixo do limite de detecção e aplicar os valores padrão para sua identificação no 
banco de dados (diferentemente de dados com ausência de amostra);
iv. verificação visual dos dados (por exemplo, locação dos furos de sondagem). Comparar dados 
geológicos digitais e de ensaio com os registros em papel;
v. revisão de dados estatísticos, incluindo a análise univariada e multivariada.
Nota final:
Em geral, os procedimentos de QA/QC estão nas etapas de laboratório. 
Aqui somos rigorosos e fazemos um trabalho bom.
Mas…. as etapas de campo? e
Logging? 
Contatos?
Certificar recuperação (core recovery)?
Localização down the hole?
i. Critérios para interpretação, definição de domínios litológicos e unidades (DGs) usados para modelar os recursos mineriais.
(Não há modelo que seja bom para tudo: geológico, geomecânico, de teores, hidrogeológico, geometalúrgico)
ii. Bom entendimento do que controla a extensão da mineralização
iii. Domínios do modelo: 
• litologia? 
• teor?
iv. Existe alternativas para interpretação geológica usada? Se sim, quais as implicações ou variações que o modelo poderia ter se
fosse feito uma nova hipótese construtiva.
(a beleza do computador – fazer tudo de novo e visitar novas alternativas!)
v. Fazer uma análise crítica sobre a malha de sondagem empregada. É suficientemente densa para definir as geometrias dos
corpos (estruturas) que estou a interpretar?
A interpretação e modelagem geológica 
Otimismo x pessimismo (raro)
O depósito é como um filho para um modelador (ele tende sempre a o fazer
parecer melhor do que ele de fato é).
Interpretação geológica
Interpretação geológica
Erros comuns
Interpretação geológica
Erros comuns
Interpretação geológica
Necessidade de introduzir modelos probabilisticos para avaliar incerteza em
modelos geológicos
Por exemplo: IK, SISIM; GTSIM, PGSIM; MPS
Probability Maps of occurrence for each lithotype.
HEMATITIC ORE ITABIRITIC ORE WASTE
Recent studies
29
Vertical Sections of the probability maps.
HEMATITIC ORE
ITABIRITIC ORE
WASTE
30
Em linhas gerais, a proposta de uma estimativa de recursos é criar um modelo de blocos
em três dimensões, que contenha parâmetros (ex. densidade, teores, categorias...)
calculados (ou atribuídos) para cada bloco.
(...) A localização, quantidade, teor ou qualidade, continuidade ou outras características geológicas
do Recurso Mineral são conhecidos, estimados ou interpretados a partir de evidências e
conhecimento geológicos específicos, incluindo amostragem.
Estimativa de recursos minerais
i. Realizar análise estatística do banco de dados, de acordo com a
interpretação dos domínios definidas na construção do modelo;
ii. Checar se os domínios geoestatísticos/geológicos definidos corroboram a
estatística dos teores (e vice-versa);
iii. Mapear valores extremos (espúrios e altos teores);
iv. Revisar critérios para composição de amostras. Checar suporte no dataset
(por comprimento, densidade, volume- diâmetro, tipo de sonda, etc.).
A Estimativa
i. Os estudos geoestatísticos devem examinar os teores da variável principal
e todas as demais que afetam o processo ou o produto;
ii. Cada variável deve ter sua continuidade espacial devidamente medida e
modelada;
iii. Existem várias funções de continuidade espacial disponíveis (além do
variograma);
iv. A continuidade espacial é uma propriedade do fenômeno e não dos dados;
v. Todos os parâmetros físico e químicos de um depósito mineral possuem
continuidade espacial. Com dados ou sem dados C.E. existe!
Continuidade espacial
i. definir as dimensões do bloco de maneira apropriada, de acordo com o 
espaçamento amostral e variabilidade do parâmetro a ser interpolado;
ii. verificar se as interpretações dos domínios geram volumes compatíveis
com o estilo da mineralização e com a base de dados;
iii. identificar as amostras a serem usadas nas estimativas de cada domínio;
iv. verificar os contatos do modelo (fisicos e/ou quimicos) com “análise de 
contatos”.
Modelo de blocos
• verificar se o método de estimativa de recursos é adequado para avaliar o
estilo de mineralização;
• os parâmetros utilizados são adequados para as amostras utilizadas, o(s)
domínio(s), análise de continuidade espacial ?
• avaliar a sensibilidade dos parâmetros de interpolação (variando os
parâmetros de busca, o número de amostras, modelos de continuidade
espacial), se aplicável;
• tratar os valores extemos (outliers) de forma adequada durante a estimativa;
• foram executados estimativas alternativas (por exemplo, NN ou swath plots)
para fins de validação;
Estimativa
• validar interativamente, na tela, os furos de sondagem e modelo de blocos,
para avaliar a localização espacial correta, a sobreposição de modelos de
blocos, e deslocamento adequado devido a uma falha.
• o volume estimado é aproximadamente semelhante ao volume do modelo
geológico;
• verificar se o teor médio estimado é aproximadamente semelhante ao teor
médio desagrupado das amostras;
• avaliar se não há uma suavização excessiva no modelo estimado;
• como a densidade foi abordada durante a estimativa?
Estimativa (cont.)
Back to the basics: (tale from the aborigine and the fisherman!)
A boa prática está na combinação de asseio, capricho, organização e boa técnica (domínio dos
princípios).
Incluiu-se:
i. entendimento dos princípios geológicos que controlam a mineralização;
ii. entendimento e domínio da teoria da amostragem;
iii. boas práticas de topografia, incluindo geoposionamento down the hole;
iv. entendimento e coerência na descrição dos furos;
v. compreeensão das técnicas de modelagem geológica e dominio dos softwares específicos;
vi. correto entendimento dos métodos geoestatísticos e sua aplicação (constante inovação).
Qualquer problema entre (i) e (v) compromete (vi). Então, não existe geoestatística sem (i) a (v)
coerente. E não adianta ser bom em (i) a (v) e comprometer em (vi)
Um avaliador de recursos minerais deve ter domínio de (i) a (vi) !!!!
Conclusões parciais
22/02/2021 - 26/02/2021
GUIA BRASILEIRO DE DECLARAÇÃO DE RECURSOS E RESERVAS –
PRINCÍPIOS E DIRETRIZES
Classificação de 
Recursos Minerais
Celeste Queiroz
Princípios e diretrizes do Guia Brasileiro para Declaração de Recursos e Reservas Minerais
• Os Recursos Minerais são subdivididos em ordem crescente de confiabilidadegeológica nas 
categorias Inferido, Indicado e Medido.
• A escolha da classificação adequada do Recurso Mineral depende da quantidade, da 
distribuição e da qualidade dos dados disponíveis e do nível de confiabilidade associado a 
esses dados. 
• O Profissional Qualificado deve levar em consideração questões referentes ao estilo da 
mineralização, sua escala e teor de corte ao avaliar a continuidade geológica e de teor.
Recurso mineral – Classes
Tradicionais x Geoestatísticos
Métodos clássicos (tradicionais): Continuidade geológica, densidade amostral, interpolação
versus extrapolação, geométricos e área de influência.
Métodos clássicos de classificação
• Com a evolução do programa de exploração e o entendimento da geometria do depósito, a 
malha de sondagem pode evoluir para zonas com maior detalhamento (infill), mantendo um 
grid mais aberto em outras partes do depósito.
Malha de sondagem
Métodos geoestatísticos: Alcance do variograma, variância de krigagem, erro da krigagem da
média, regressão linear, desvio padrão de interpolação, simulação condicional, erosão e
dilatação, D95/2, Índice de risco, volume específico...
Medido
Indicado
Inferido
Métodos geoestatísticos de classificação
• Medido: Prim. Viz, dist. Amostra mais próxima <= 1/2 d95
• Indicado interpolação: Prim. Viz, dist. Amostra mais próxima > 1/2 d95
• Indicado extrapolação: Sem rest viz., dist. Amostra mais próxima <= 1/2 d95
• Inferido: Recursos restantes, contidos no envelope de minério
Alcance do variograma | d95/2
Variância de Krigagem
Classificação pela Variância Condicional
Ângulo de regressão linear
O bloco cujo par [(1-IK, S2)] está localizado na região:
I – baixa incerteza e baixa variância: indica área de baixo risco;
II – baixa incerteza e alta variância: significa risco devido a 
ausência de dados;
III – alta incerteza e baixa variância: indica risco devido a 
proximidade de contato com o minério e o estéril;
IV – alta incerteza e alta variância: indicando risco devido a 
essas duas razões
(1 – IK )
V
ar
iâ
n
ci
a
d
e 
kr
ig
ag
em
(S
2
)
Índice de Risco
222*
)]([)](1[)( uuuIR SI IKK
+−=
Onde,
IK (u) é a krigagem do “minério” em um suporte u
S2
IK é a variância de krigagem
•Medido – IR < 0,15 e Reg. Lin. > 0,8;
•Indicado – IR > 0,35 e Reg. Lin. < 0,7;
•Inferido – Restante dos blocos.
A variância da krigagem ordinária 
mede apenas a configuração 
espacial dos dados. 
A Ik incorpora a continuidade 
espacial.
http://dx.doi.org/10.1590/S0370-44672012000100016
Índice de risco
Classificação por nível de confiança
Yamamoto, 1999
Souza, 2007
onde:
σ é o desvio padrão da estimativa e pode ser substituida pela variância, variância de
interpolação e a varância combinada.
tgl é o valor crítico da distribuição t Student para um gl grau de liberdade.
Z*(u) é o valor da estimativa.
n é o número de dados utilizados para estimar o bloco.
Variância de interpolação
É a média ponderada das diferenças quadráticas entre os valores dos 
dados e o valor estimado;
Considera a distribuição espacial dos dados e dispersão dos dados 
(Yamamoto, 1999);
Além de ser dependente dos valores dos dados, exige que todos os 
pesos sejam positivos.
Variância combinada
σ2
W varância local
σ2
KO variância de krigagem
σ2
CV variância combinada
- A variância combinada pode ser calculada:
Leva em conta não somente a configuração espacial dos dados, mas a 
variabilidade dos valores, que tenham sido utilizados para estimar um 
bloco;
Combina variância de krigagem com uma variância local (Arik, 1999) entre 
as amostras e o bloco a ser estimado
Parker (2014)
• INFERIDOS: conhecimento geológico insuficiente para 
estabelecer níveis de confiança
• INDICADOS: +/- 15% precisão com 90% de aumento de 
confiança sobre produção anual. 
• MEDIDOS: +/- 15% precisão com 90% de aumento de 
confiança sobre produção trimestral. 
RECURSOS
• PROVÁVEIS: +/- 15% precisão com 90% de aumento de 
confiança sobre produção trimestral. 
• PROVADAS: +/- 15% precisão com 90% de aumento de 
confiança sobre produção mensal. 
RESERVAS
Relação com o volume da produção
Um método de classificação geoestatística que considera um volume de produção nominal 
para o qual se busca conhecer o nível de confiança.
O Volume específico (Vo) mede a densidade amostral espacial em um domínio homogêneo.
Se conhecermos o volume específico correspondente à um determinado CV, este pode ser usado 
como referência para categorizar recursos 
Se o CV < x % para volumes trimestrais de produção: 
recursos medidos
Se o CV < y % para os volumes anuais de produção: 
recursos indicados
Volume específico
C
o
n
fi
a
n
ç
a
 
g
e
o
ló
g
ic
a
C
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n
fi
a
n
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 n
a
 
e
s
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n
ç
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 n
a
 
a
m
o
s
tr
a
g
e
m
S
c
o
re
 f
in
a
l
Balanced Scorecard Approach for Resource Classification (DOHM, 2010)
• Variável de acordo com especificidade do depósito
• Combinação de fatores considerados significativos
• Pontuação não linear garante a distinção em termos de 
confiança
Balanced Scorecard
Scores associados a cada grupo de questões
Scorecard Mineral Resource Classification System (MRCS) 
Considerações sobre Classificação de Recursos 
Grata pela sua atenção.