Contribuição da fluorescência de Raios–X na avaliação e modelação de georrecursos

O presente estudo diz respeito a um trabalho de pesquisa no âmbito de uma Tese de Mestrado compreendida no segundo ciclo de estudos do curso de Engenharia Geotécnica e Geoambiente, realizado sobre a contribuição da Fluorescência de Raios – X (FRX) no Zonamento de Georrecursos, com particular ênfase para a utilização do instrumento portátil e de ferramentas tecnológicas de vanguarda, indispensáveis à prospecção e exploração dos recursos minerais, designadamente na interpretação e integração de dados de natureza geológica e na modelação de métodos de exploração e processamento /tratamento de depósitos minerais, assim como do respectivo controlo. Esta dissertação discute os aspectos fundamentais da utilização da técnica de Fluorescência de Raios-X (portátil, FRXP), quanto à sua possibilidade de aplicação e metodologia exigida, com vista à definição de zonas com características químicas análogas do georrecurso e que preencham as exigências especificadas para a utilização da matéria-prima, nas indústrias consumidoras. Foi elaborada uma campanha de recolha de amostras de calcário proveniente da pedreira do Sangardão, em Condeixa–a–Nova, que numa primeira fase teve como objectivo principal a identificação da composição química da área em estudo e o grau de precisão do aparelho portátil de FRX. Para além desta análise foram, também, realizadas análises granulométricas por peneiração e sedimentação por Raios-X a amostras provenientes das bacias de sedimentação e do material passado no filtro prensa. Validado o método de análise por FRXP, realizou-se uma segunda fase deste trabalho, que consistiu na elaboração de uma amostragem bastante significativa de pontos, onde se realizaram análises por FRXP, de forma a obter uma maior cobertura química da área em estudo e localizar os locais chave de exploração da matéria-prima. Para uma correcta leitura dos dados analisados recorreu-se a ferramentas aliadas às novas tecnologias, as quais se mostraram um importante contributo para uma boa gestão do georrecurso em avaliação, nomeadamente o “XLSTAT” e o “Surfer” para tratamento estatístico dos dados e modelação, respectivamente.

The present study concerns a research work under a Master's thesis included in the second cycle in the course of Geotechnical and Geo-Environmental Engineering, held on the contribution of X-ray fluorescence (XRF) of the Zoning Georesources with particular emphasis on the use of portable instruments and cutting-edge technological tools necessary for the exploration and exploitation of mineral resources, particularly in the interpretation and integration of geological data and modeling methods of operation and processing / treatment of mineral deposits, as well as its control. This thesis discusses the fundamental aspects of using the technique of X-ray fluorescence (portable, FRXP), as to its possible application and methodology required in order to define areas with similar chemical characteristics of the georesources and fulfilling the specified requirements for the use of raw materials in consumer industries. It were done several actions to collect samples of limestone from the quarry Sangardão in Condeixa-a-Nova, which first had as main aim to identify the chemical composition of the study area and the accuracy of portable XRF. In addition to this analysis were also performed size analysis by sieving and sedimentation by x-ray samples from sedimentation basins and the material passed the filter press. After the method of analysis by FRXP has been validated, a second stage of this work was developed, which consisted in having a significant collection of sample points where FRXP analysis was performed, in order to obtain greater knowledge of chemical study area and find the key sites for the exploitation of raw materials. To do a correct reading of the data analyzed, tools allied to new technologies were used, which proved to be an important contribution to good management Georesources under evaluation, namely the "XLSTAT" and "Surfer" for statistical processing and modeling, respectively.