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ResumoAs unidades de beneficiamento de minério de ouro buscam cada vez mais uma produção de baixo custo e maximização dos ganhos financeiros. A caracterização tecnológica está inserida em uma abordagem multidisciplinar que permite agregar conhecimento, alternativas de otimização e redução nos custos de operação. Inserida como uma ferramenta na caracterização tecnológica, a análise de imagens automatizada tem relevante papel na mineração devido a agilidade, robustez estatística e confiabilidade nas análises. A técnica pode ser realizada por meio de imagens adquiridas em microscópio eletrônico de varredura, associada a microanálises químicas podendo ser utilizadas em diversas etapas em um empreendimento mineiro. Este estudo tem como objetivo a caraterização tecnológica de minério de ouro utilizando a técnica de análise de imagens automatizada por Mineral Liberation Analyser (MLA). A ferramenta da análise de imagens automatizada mostrou-se bastante eficiente definindo características particulares tais como a identificação das associações minerais, composição mineralógica, partição dos elementos e grau de acessibilidade dos grãos de ouro, o que fornece de forma objetiva subsídios para os trabalhos de planejamento de mina e processamento mineral. Palavras-chave: Caracterização tecnológica; Análise de imagens; Minério aurífero. QUANTITATIVE IMAGE ANALYSIS FOR CHARACTERIZATION OF GOLD OCCURENCE AND ASSOCIATION AbstractEvolution in gold ore processing units are increasingly focused towards efficiency seeking routines, leading to a low-cost and maximal financial gain. The mineral characterization, inserted into a multidisciplinary approach enables a knowledge adding dynamics that results in optimization alternatives and operating cost reduction. Being one of commonly used tools in mineral characterization, automated image analysis plays an important role in the mining sector mainly due to its rapid analysis, statistical robustness and reliability of the results. The technique can be performed using images acquired in a scanning electron microscope, usually associated with chemical microanalysis having applications in different stages of a mining venture. The following study aims to produce a mineral characterization using an automated image analysis technique by MLA. The automated image analysis tool proved to be very efficient defining particular features such as gold association, mineralogical composition, partition of the elements and accessibility of gold grains, which provides an objective subsidy for mine planning work and mineral processing.

RESUMOReservatórios de petróleo são rochas sedimentares com porosidade e permeabilidade suficientes para armazenar e permitir o fluxo de hidrocarbonetos. Testemunhos das rochas reservatório são coletados para a caracterização e obtenção de dados petrofísicos como, por exemplo, porosidade e permeabilidade. Atualmente, a caracterização de rochas reservatório envolve diversas análises como microscopia óptica e/ou eletrônica, medição de porosidade e permeabilidade através de injeção de gás nitrogênio, etc. Estas análises, apesar de consagradas, consomem muito tempo, principalmente, para a preparação das amostras retiradas dos testemunhos. Neste cenário, a aplicação da microtomografia de raios-X (MRX), por meio da aquisição e processamento de imagens tridimensionais na escala dos poros da amostra, em geral demandando pouca ou nenhuma preparação, permite a criação de um modelo digital tridimensional da rede de poros e associações minerais para o estudo das fácies litológicas e suas microestruturas. Este estudo propõe um procedimento para aquisição e processamento de imagens tridimensionais de amostras de rochas reservatório obtidas por MRX. A natureza 3D dos dados obtidos proporciona novas perspectivas para a avaliação da heterogeneidade das rochas e simulação do fluxo no meio poroso. A partir da análise digital de rochas, novos estudos poderão ser realizados aplicando-se a MRX como uma ferramenta para estudos de investigação sedimentológica/diagenética, caracterização da rocha reservatório e análise/modelagem de porosidade e permeabilidade.PALAVRAS-CHAVE: microtomografia de raios X, rocha reservatório, porosidade, permeabilidade, petrofísica. RESERVOIR ROCK CHARACTERIZATION BY X-RAY MICROTOMOGRAPHY ABSTRACTPetroleum reservoirs are sedimentary rocks with sufficient porosity and permeability to store and allow hydrocarbon flow. Testimonies of reservoir rocks are collected to be characterize and to obtain petrophysical data, for example, porosity and permeability. Currently, the characterization of reservoir rocks involves various analyzes such as optical and/or electron microscopy, porosity and permeability measurement using nitrogen gas injection, etc. These analyzes, although dedicated, time consuming, especially for the preparation of samples of the testimonies. In this scenario, the application of X-ray microtomography (MRX) by acquiring and processing three-dimensional images on the scale of the pores of the sample, usually requiring little or no preparation, allows the creation of a threedimensional digital model of the network pores and minerals associations for the study of lithological facies and their microstructures. This study proposes a procedure for acquiring and processing threedimensional images of reservoir rock samples obtained by MRX. The 3D nature of the data provides new perspectives for the evaluation of heterogeneity of rocks and simulation of flow in porous media. From the digital analysis of rocks, further studies can be carried out by applying the MRX as a tool for research studies sedimentolo...

Neste trabalho é apresentado uma metodologia de caracterização tecnológica de minério aurífero contendo material carbonoso, por meio de separações minerais, seguido de amalgamação e cianetação dos produtos obtidos, e emprego de sistema de análise de imagens (MLA, Mineral Liberation Analyser - FEI) para análise quantitativa das associações do ouro de forma a fornecer subsídio para delimitação de alternativas de processo para pesquisas subsequentes objetivando a mitigação das perdas de ouro. A análise granulométrica mostrou distribuição preferencial do ouro em frações acima de 0,074 mm e o estudo mineralógico identificou associação mineralógica do ouro predominantemente com sulfetos (64%). A recuperação do ouro foi de 83,9%, e a da parcela não recuperada, 62,6% está nas frações finas (-0,037 mm) forte indicador de perda do ouro adsorvido no material carbonoso.

In a multivariate database, the missing data can be obtained through several imputation techniques, which are particularly useful for data that are difficult to obtain, for any reason, or have high uncertainties or scarce variables. A Self-Organizing Maps (SOM) neural network is an effective tool for the analysis of multidimensional data applied for the imputation of data. In this paper, data from drilling were used for training, testing, and validation using the variables: total Au recovery (%), which means gold recovery from a gravity concentration plus hydrometallurgical process, Au (g/t), As (ppm), S (%), Al2O3 (%), CaO (%), K2O (%), and MgO (%). After training, the partial omission of Au content and recovery was carried out, from 10% to 50%, to evaluate the data imputation performance for those variables. The results imputed by the SOM were compared with the original data values and evaluated according to descriptive statistics; the results indicated a determination coefficient of 85% when 50% of the data were omitted and 93% when 10% of the data were omitted. Once demonstrated, the correlation between the original data and SOM imputation analysis can help geologists and metallurgists to obtain results with a high degree of reliability of metallurgical recovery through related chemical variables, making it possible to implement SOM analysis as a powerful tool to input analytical data. One of the practical applications of the proposed model is to produce a pattern of imputed data that can be a good alternative in the construction or generation of a synthetic geometallurgical database with missing data.