Metalogenia Quantitativa do Brasil: Base de … · VIII. Metalogenia Quantitativa do Brasil: Base...

449Geologia, Tectônica e Recursos Minerais do BrasilL. A. Bizzi, C. Schobbenhaus, R. M. Vidotti e J. H. Gonçalves (eds.) CPRM, Brasília, 2003.

Summary

This contribution is part of an attempt to quantify the mineral potential in Brazil, where the widelyvaried geological characteristics attest to a rich mineral endowment which contrasts the sum of themineral production constituting some 2% of Gross Domestic Product. The approach adopted hereincomprised of an evaluation of the public-domain knowledge base of Brazilian mineral depositsfollowed by description and application of computational methods of quantitative modelling. As aresult, a review of the quality of the available data and a classification system for mineral depositsare provided, as well as relative probability maps for the presence of selected mineral deposit types.

The knowledge base of mineral resources of Brazil used was the recently published metallic andgem mineral-resource database and the energy and industrial mineral-resource database of Brazil inthe DVD accompanying this volume. Three factors that act directly on the quality control and thereforeon the probability of discovery of new mineralisations are analysed. First, the precision of thecadastral data and descriptive geological data of the mineral deposits is important to guarantee thequality of direct evidence for mineralisation that may be subject to metallogenic classification. Thishas been the focus of the efforts to constitute the mineral-resource maps and database of Brazil,Geobank® 2001 (Bizzi et al. 2001a, b). Some 31.000 registers of mineral occurrences and depositshave been included into the database, prioritising only a few cadastral and descriptive parameters.

Second, the precision of location data varies from that surveyed by differential Global PositioningSystem (GPS) to 20 km for transferred from 1:2.500.000-scale maps. These error haloes describe acircle of probability of location of each mineral-resource register. For the present database, the errormargin varies around 300 to 2000 m, with the exception of some 20% of the data, surveyed bymanual GPS, where location precision is some 100 m.

Capítulo VIII

Metalogenia Quantitativa do Brasil:Base de Conhecimento, Métodos e ExemplosQuantitative Metalogeny of Brazil:Data Basis,Methods and Examples

Franciscus Jacobus Baars1, Gerson Manoel Muniz de Matos1, Maísa Bastos Abram1, Maria Angélica Barreto Ramos1,Reginaldo Leão Neto1, Marcos Luiz do E.S. Quadros1, João Henrique Gonçalves1, Luiz Gilberto Dall’Igna1, Adeilson A.Wanderley1, Antonio M. Vasconcelos1, Edesio M. Buenano Macambira1, Emílio Lenine Catunda da Cruz1, GilbertoEmílio Ramgrab1, Gilmar José Rizzotto1, João Pedreira das Neves1, José Domingos Alves de Jesus1, Júlio de ResendeNesi1, Liliane Lavoura Bueno Sachs1, Luiz Antonio Chieregati1, Marcia Zucchetti1, Marco Antonio Oliveira1, MariaTelma Lins Faraco1, Marília Kosin1, Orivaldo Ferreira Baltazar1, Ricardo Gallart de Menezes1, Sérgio Luiz Martini1,Carlos Augusto Silva Leite1, Vilmário Antunes da Silva1, Vinícius José de Castro Paes1, Washington de JesusSant´Anna da Franca Rocha2, Marcos Antonio Soares Monteiro1

1 CPRM – Serviço Geológico do Brasil

2 Universidade Estadual de Feira de Santana

Parte III – Recursos Minerais e Associações Metalogenéticas450

Third, the organisation and quality control of the mineral data, for example the consistency of lithostratigraphic context, is amedium- to long-term exercise. At present it is sufficient for representation at a 1:1.000.000 scale but insufficient for its use inquantitative probability analysis. In addition, a vast archive geophysical, geochemical and spectral surveys will eventually serve asindirect evidence for the presence of mineralisation signatures.

As the data are surveyed and refined, the mineral-resource registers are classified in terms of metallogenic models. The referencedatabase of mineral deposit models is presented here, being appropriate to the Brazilian universe of mineral deposits and facilitatingcomparison with a worldwide descriptive universe. This matrix serves as a classification system for known deposits as well as areference base for geological mineralisation conditions. In each case, the mineral-deposit model is used to quantitatively interrogatethe geological knowledge base.

The metallogenic classification matrix unites geological attributes understood as critical conditioning factors for mineralisation.A mineral deposit that displays the necessary ubiquitous factors can be classified according to that deposit model. The referencebase refers to mineral deposits that may be represented in Brazil and serves as the basis for metallogeny in Brazil. The parametersthat are prioritised include geotectonic and lithologic contexts of mineralisation, geological and structural mineralisation environment,mineralogical transformations associated with mineralisation, and geologic and geochronologic characteristics of ore. Each parameteris detailed in terms of specific attributes.

A subset of some 15% of the universe of Brazilian mineral resources has been selected for at least initial characterisation ofessential descriptive parameters, as well as metallogenic association and principal geochemical association. This permits their useto represent the main mineral provinces of the country but not as weights of evidence to ponder specific potential models ofgeologic terranes. Tectonic complexities such as superimposed environments and other aspects regarding data accuracy have beenused with the new and improved datasets but are not discussed in detail here because it is considered to be beyond the scope of thiscontribution. Only those critical attributes actually used in the models are specified and contemplated. The full matrix will be thesubject of independent publication.

The Brazilian Geological Survey’s first-edition metallogenic classification system introduced herein is based on a single system ofmineralisation modelling and is based on twelve tables referenced to similar systems internationally. The basis for development isthe system of Cox and Singer (1992) and Stoeser and Heran (2000), both of which proved to be wholly inadequate for the universeof Brazilian deposits. In developing the system, the descriptive typology of the mineral deposits is prioritised, before genetic orindirect evidence such as exploratory aspects and economic features. Deposit models have been developed to describe specialattributes of each class while the type deposit is used as an example and derives from the type locality. This separation is essentialto the approach used here and precludes confusion that may arise from limited knowledge of location-specific deposit modeldescriptions.

GIS methods of quantitative metallogenic analyses allowed for the simultaneous visualisation of databases and multithematicmaps, statistical analysis and spatial analysis of these themes. Of the latter, Boolean, Baysean probability and fuzzy logic wereemployed for the examples developed in Brazil on the assumption that the probability of the presence of a given mineral commodityis the function of a set of critical geological conditioning factors, beahiving naturally independent of one another. To the extentthat these factors can be mapped, the presence or absence of that mineral commodity becomes statistically and thereforequantitatively predictable.

The data in the DVD enclosed are organised and obey the basic precepts of cartographic precision and topological inter-relationships such as non-intersection, adjacency, contiguous presence, equality, intersection and overlap. GIS modelling thusbecomes possible, the quality of the modelling being related to data quality and not map scale. In this contribution the GIS tool,by way of the ArcSDM extension for the ArcView® 3.2a program, was employed to produce probability maps of mineralisationfavourability in selected terrains and for selected deposit models.

This Metallogenic Modelling exercise for Brazil is based on the aforementioned concepts, databases and techniques for selecteddeposit models, covering a wide variety, in loosely defined tectonic provinces. The results of the application of geological andtectonic classifications are evaluated in the light of the favourable evidence. The detailed analyses of each model are illustrated bya table displaying the deposit-model criteria, a favourability map and a flowchart diagram of the fuzzy logic operations performedto reflect the conditions of the deposit model. Being essentially for visual consultation, they are not discussed in detail in the textand the reader is referred to the diagrams and tables.

The models selected herein include polymetallic volcanogenic massive sulphide – VMS – deposits (Franklin et al. 1999), testedfor the region of the Amazon Craton, the Araguaia–Paraguay and Brasília Belt (the lato sensu Tocantins Province) and the SãoFrancisco Craton and Supergroup. Cupro-auriferous deposits associated with iron-oxide systems – iron-oxide copper-gold, IOCG(Hitzman, 2001) – are modelled for the environment of the Amazon Craton, where they are currently understood to occur. Thismodel is still unsatisfactorily consolidated in the literature in terms of its typological and metallogenic parameters. Mesothermal

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auriferous deposits hosted in banded iron formation (Groves and Goldfarb, 2002; Lobato et al. 2002) are studied for the area ofthe São Francisco Craton. The deposit model, although considering general volcano-sedimentary host rocks, is investigated for thecase of the Araguaia-Paraguay and Brasília Belts, and the Amazon Craton.

Tin associated with alkaline granitoids are analysed in the Amazonian Craton context, while the tungsten-skarn model is appliedto the Borborema Province in the northeast of Brazil, where these deposits are already described. Both models are associated withwell-documented occurrences and historical discoveries related to acid magmatism. The deposit-model association of uranium, rareearth elements (REE) and phophorus, U-REE-P, hosted in alkaline rocks and carbonatite complexes is modelled for the regioncontemplated by the economic development axes of the Southeast, the Southwest and Araguaia–Tocantins, in order to demonstratethe integration of the modelling with economic parameters.

Aluminium from bauxitic laterite cover is modelled in the Amazon geological context, including the Phanerozoic Basin. Chromein stratiform mafic-ultramafic bodies is considered for the São Francisco Craton, and in similar host rocks, the probability ofoccurrence of emerald deposits is investigated.

The results of the modelling are considered to represent a significant advance in the understanding of mineral-resourcefavourability in Brazil. The models select specific lithostratigraphic units or portions thereof that would otherwise not be consideredand exclude units that, despite long histories of unsuccessful, single-criterion based exploration, do not show themselves to be realmetallotects. Further detailed investigations and improvement of the models will refine the results, reducing even further riskof error.

Apresentação

A vastidão e a diversidade de terrenos geológicos conferemao Brasil um dos maiores potenciais mineiros do mundo. Cercade 42% do território nacional são formados por terrenosantigos, via de regra ricos em depósitos minerais de grandesignificado econômico. Não é sem razão, portanto, que oBrasil é um dos principais produtores mundiais de minérios.Entretanto, apesar do vasto acervo de descobertas, osomatório das produções minerais representa uma contribuiçãohistórica de cerca de 2% do Produto Interno Bruto nacional,nível de produção muito aquém do potencial geológico doBrasil.

A materialização do potencial mineral brasileiro passanecessariamente pela priorização de investimentos públicos eprivados em levantamentos geológicos básicos. A valorizaçãodos terrenos com maior potencial mineral passa necessa-riamente pela estruturação dos conhecimentos básicos sobreos depósitos conhecidos e pela quantificação do potencialdos terrenos subexplorados. Neste sentido, a ausência deabordagens quantitativas para auxiliar nas decisões deinvestimento maximiza o risco de não se atingir o retornoesperado no desenvolvimento de nosso potencial mineral. Estacontribuição pretende prover informações que permitam umaavaliação quantitativa do potencial mineral brasileiro e, espera-se, representará uma redução significativa no risco deinvestimento em exploração mineral.

A metalogenia, estudo da gênese dos depósitos mineraisno espaço e no tempo, serve como base conceitual e factualpara a estimativa de potencial mineral e, assim, promove adescoberta e o desenvolvimento de novos depósitos minerais.Historicamente, mapas metalogenéticos-previsionais têm sido

preparados seletivamente conforme a densidade de jazimentos,a identificação de metalotectos e suas características litológicase estruturais e, ainda, a existência de indícios geofísicos,geoquímicos e mineralógicos, com a superposição de mapasanalógicos. A Metalogenia Quantitativa, entendida como aquantificação relativa de potencial mineral pela manipulaçãode dados metalogenéticos, utilizando-se de bancos de dadosestruturados em Sistema de Informações Geográficas – SIG,tem demonstrado constituir-se em ferramenta que permiteaumento significativo da probabilidade de acerto das previsõesde potencial mineral.

O Serviço Geológico do Brasil – CPRM apresenta, nestetrabalho, argumentos, métodos e resultados de um exercícioquantitativo com base em análise multitemática em SIG. Estametodologia, que no Brasil é dominada por um universo aindamuito restrito de geocientistas, permite a estimativa dopotencial mineral do território brasileiro que é significa-tivamente mais confiável do que aquela obtida por meio dosmétodos qualitativos tradicionalmente utilizados. Utilizando-se das informações geológicas básicas do Programa GIS doBrasil, aplicaram-se métodos de modelagem à base deconhecimento geológico do Brasil (Bizzi et al. 2001c), sendoos resultados submetidos a testes de consistência.

Para atender a esta análise, foi necessário avançar naorganização dos dados de geologia, tectônica, recursosminerais e de um novo sistema classificatório de depósitosminerais. Com a organização dos dados e a aplicação defunções SIG, baseadas em análises algébricas não-cumulativascomo a possibilidade fuzzy, é demonstrado que, mesmo emescala de integração nacional (1:2.500.000), a metodologiaaplicada apresentou resultados interessantes, tornando-seindispensável, em escalas maiores, para a constante


priorização de ações específicas que visem a maximizar ovalor das áreas potencialmente mineiras. A aplicação deferramentas SIG pode, portanto, servir como fator importantena definição e entendimento do potencial de crescimento dosetor mineral brasileiro, especialmente no início da cadeia deagregação de valor definida por descoberta e produção.

Os resultados dessa análise representam parte de umtrabalho mais amplo que tem como visão de futuro subsidiaro planejamento estratégico do setor mineral brasileiro pormeio de tecnologia moderna, fornecendo informaçõesgeológicas básicas quantificadas sobre terrenos brasileirosmineralizados. É um trabalho em progresso, necessitando deaprofundamento e detalhamento. Na medida em que aqualidade dos dados sobre os depósitos minerais brasileiros esobre o contexto geológico que os encaixa é aperfeiçoada,por exemplo, aprimora-se a modelagem. Estudos adicionaispermitirão a agregação de outros métodos de análisequantitativa. O aprimoramento do sistema classificatório dedepósitos minerais levará a classificações mais precisas doscorpos de minérios conhecidos, facilitando a utilização dosdados das mineralizações conhecidas como fatores deevidências a favor de potencial mineral e produzindo mapasmais precisos. Deve-se, ainda, ampliar os estudos para basemaior de bens minerais.

A abordagem do tema Metalogenia Quantitativa foidesenvolvida em quatro etapas principais: (1) organização,em detalhe, da base de conhecimento dos depósitos mineraisbrasileiros no domínio público; (2) definição de um sistemaclassificatório para depósitos minerais com base em seusatributos essenciais; (3) descrição dos métodos de modelagemquantitativa; e (4) aplicação destes métodos computacionaisà base de conhecimento geológico. O resultado fornece umavisão atualizada e precisa da qualidade dos dados disponíveis,apresenta um sistema classificatório de depósitos minerais eproduz mapas de probabilidade relativa da presença dedepósitos minerais selecionados.

Organização do SIG – Geologia,Tectônica e Recursos Minerais doBrasil e Banco de Dados – GEOBANKA Diretoria de Geologia e Recursos Minerais da CPRM, nodesenvolvimento do Programa GIS do Brasil, reuniu numaprimeira etapa de integração e organização, na escala1:1.000.000, as bases de conhecimento sobre geologia,tectônica e recursos minerais do Brasil, resgatando um grandeuniverso de informações dispersas, em padrão shapefile(ESRI®), compatibilizadas por meio de procedimentos de fusõesdigitais com filtragens, correções topológicas e generalizaçõespara a escala 1:2.500.000 e integradas num banco de dados

único denominado GEOBANK®. Atualmente essas informaçõesestão organizadas em plataforma Oracle 9i®.

O sistema GEOBANK é um conjunto de bases temáticas dedados geológicos, organizados segundo o modelo relacionalde banco de dados, concebido, originalmente, para dar suporteao Projeto GIS do Brasil, com a missão precípua de prover astabelas de atributos das entidades gráficas georreferenciadas.Inicialmente, operou-se com uma versão distribuída dos bancosde dados em Access®, gerenciados por aplicativo desenvolvidoem Visual Basic 6.0® e ADO 2.5®. No estágio atual, os dadosestão sendo remodelados, com base na experiência da primeirafase e migrados para a plataforma Oracle 9i®, constituindouma versão para WEB, onde os bancos de dados se encontramem servidor central, a partir do qual um administrador (DataBase Administrator – DBA) gerenciará os processos de acesso,consulta e edição dos dados pela Internet, por meio de senhasseletivas (Fig. VIII.1).

Cumprida a primeira fase do GIS do Brasil, percebe-sehoje que o GEOBANK®, não apenas proveu as tabelas deatributos, como se propunha, mas padronizou, pela primeiravez nessas três décadas de atividades do SGB/CPRM, ovocabulário de abordagem dos vários temas, dentro do nossocampo de atuação, com a criação de bibliotecas próprias,exaustivamente discutidas com o corpo técnico. Estametodologia tornou possível compilar os diversos trabalhos,efetuados em todas as épocas da CPRM, em um padrão delinguagem único, atualizado, dinâmico e de aceitaçãopraticamente consensual. Ao todo, até o momento, já secontabiliza uma centena de bibliotecas, que não apenashomogeneízam os dados, mas facilitam o preenchimento e,sobretudo, garantem a manutenção dinâmica e racional dobanco de dados, com operações simples e de grande eficiência.

Na versão 1:2.500.000 do Projeto GIS do Brasil, oGEOBANK® incluiu módulos de Litoestratigrafia, RecursosMinerais e Estruturas. Para a versão 1:1.000.000, estão sendoincorporados os dados de Geoquímica e desenvolvidos osbancos de Geocronologia, Paleontologia e Geofísica,diretamente na plataforma Oracle®.

A entrada e a modelagem dos dados neste sistema estãosendo estruturadas em módulos em que os dados possuemlink direto com os mapas geológicos e tectônicos digitais, nasescalas inicialmente 1:2.500.000 e, em andamento,1:1.000.000.

Base de Conhecimento sobre Geologia eTectônica do Brasil

A CPRM nunca organizou em bancos de dados sistematizadossuas informações de unidades estratigráficas. Desta forma oGEOBANK® desenvolveu um trabalho pioneiro, ao modelar umabase de dados de litoestratigrafia e estrutural, que permite


recuperar, por escala e por província tectônica, todo o mosaicode unidades estratigráficas de determinado projeto, suascaracterísticas de ambiente tectônico e estrutural.

Módulo de Litoestratigrafia

Intensamente suportado em bibliotecas, este móduloorganizado por escala e por província geológica contém osdados de unidades estratigráficas de todo o Brasil. Exibecomplexa e ímpar funcionalidade de traduzir as siglas dasUnidades em intervalos (range) de idades máxima e mínima,que monitora Eon, Era, Sistema e Época, não permitindo queo usuário insira idades inconsistentes com estes intervalos.

Todos os dados desse módulo foram preenchidosdiretamente pelos coordenadores de províncias, na versãodistribuída do GEOBANK®, após o devido registro da sigla enome da Unidade, na biblioteca do sistema, onde a unidaderecebe seu código identificador único. Após o cadastro geralda Unidade, na tela principal do módulo, com os dadostaxonômicos e de idades máxima e mínima, o usuário é liberadopara acessar os módulos relacionados (submódulos) deLitotipos, Metamorfismo, Magmatismo e Sedimentação.

No Submódulo Litotipos, o usuário cadastra todos oslitotipos presentes na Unidade Estratigráfica, com base emuma biblioteca que insere ainda, por meio de filtros, a classee a subclasse da rocha. É obrigatório o cadastro de pelomenos um litotipo por Unidade. Além disso, o sistemadisponibiliza uma biblioteca que permite estimar, em faixaspercentuais, quão representativo é o litotipo cadastrado,dentro da Unidade como um todo. Os atributos desse submó-dulo são fundamentais na modelagem dos depósitos minerais,pois constituem critérios bastante objetivos de avaliação.

No Submódulo Metamorfismo, no caso de a UnidadeEstratigráfica possuir fácies metamórfica, o usuário deveinserir os parâmetros do metamorfismo neste submódulo, queengloba várias bibliotecas. O sistema aceita o registro devários eventos para uma única Unidade, incluindo a superposiçãode eventos de mesmo grau. Cada evento recebe um códigoúnico do sistema, que, concatenado com o código da UnidadeEstratigráfica, constitui a chave primária da tabela. Sãoregistrados o grau metamórfico, o regime tectônico, o nívelcrustal, temperatura de pico, pressão de pico, regime bárico,trajetória PTt, além das idades máxima e mínima estimadapara cada evento cadastrado.

Figura VIII.1 – Formulários de Entrada, Litoestratigrafia e RecursosMinerais que compõem o Módulo do Geobank na INTERNET

Figure VIII.1 – Entrance form; Lithostratigraphy and Mineral Resourcesthat make up the Geobank Module in the INTERNET


No Submódulo Magmatismo, os fácies magmáticos de cadaUnidade Estratigráfica são cadastrados e os atributos sãobaseados em bibliotecas próprias. A chave primária destatabela é constituída pelo código único de fácies inserida,concatenado com o código da Unidade Estratigráficarelacionada. Os atributos deste tema são o ambiente tectônico,a associação magmática, o nível crustal, a fonte magmática,a morfologia do corpo e a textura.

No Submódulo Sedimentação, as unidades sedimentaresdevem ter suas feições específicas registradas neste submódulo,que inclui informações do ambiente de sedimentação e dasestruturas sedimentares presentes. O modelo baseia-se numaseqüência de filtros hierárquicos, aplicados nas bibliotecas, emque o ambiente de sedimentação filtra o sistema deposicional eeste, por sua vez, filtra o tipo de depósito. Um ambiente podeter vários sistemas e estes, vários depósitos. As estruturaspresentes são selecionadas em uma biblioteca que inclui tambémo seu tipo genético.

Módulo de Estruturas

O cadastro dos grandes traços estruturais constitui outrainiciativa pioneira do GEOBANK®, que conseguiu compilarinformações básicas sobre mais de 28.000 grandes estruturasdo arcabouço geotectônico brasileiro, na escala 1:2.500.000.Os dados foram, inicialmente, selecionados pelo CoordenadorNacional de Estrutural, ficando a cargo dos coordenadoresregionais de províncias a complementação dos dados,diretamente no aplicativo Visual Basic® – VB. Trata-se de ummódulo simples, constituído por uma única tela de entrada dedados. As estruturas recebem um código alfanuméricoautomático, que depende da província tectônica e da unidaderegional. O módulo é constituído por uma única tela de entradade dados, onde podem ser inseridos atributos do tipo daestrutura (com base em biblioteca), parâmetros direcionais(direção e caimento) e dinâmicos (deslocamento) e idade doevento tectônico associado (biblioteca).

Base de Conhecimento sobre RecursosMinerais do Brasil

Os dados de Recursos Minerais foram migrados, inicialmenteda Base META, banco de dados institucional da CPRM,estruturado em DBase®, para a base Access®, onde seefetuaram as primeiras consistências e eliminação deduplicidades. Em seguida, os coordenadores de provínciaspassaram a trabalhar diretamente no aplicativo VB, inserindodados de outras fontes e incrementando a consistência e asatualizações.

Cerca de 27.000 registros de depósitos e ocorrênciasminerais foram incorporados ao sistema GEOBANK®. A precisão

dos dados cadastrais descritivos dos depósitos minerais foi ofoco principal dos trabalhos de pesquisa e levantamento queconstituíram os novos mapas e base de dados de recursosminerais do Brasil, Geobank 2001 (Bizzi et al. 2001a, b), sendoextremamente importante para garantir um conjunto deevidências diretas de mineralização, passível de classificaçãometalogenética sistemática e confiável.

Parte-se do princípio de que informações são incorporadasao sistema cadastral e descritivo, a partir das inúmeras fontesbibliográficas analógicas e digitais e na forma em que sãoapresentadas nas publicações somente no caso de seremconsistentes. Devido às limitações impostas pela magnitudedo trabalho e aos prazos de publicação inicial (Bizzi et al.2001e), apenas alguns parâmetros cadastrais e descritivosforam priorizados.

Os dados de localização dos depósitos minerais são umafunção direta do método de levantamento, variando de ordemde grandeza de frações de metro, para dados levantados comGlobal Positioning System – GPS diferencial, até 20 km, paradados levantados com transferidor em mapas na escala1:2.500.000. Os erros de locação, função da precisão de cadatipo de levantamento, definem um raio de alcance cujacircunferência limita a área de probabilidade de localizaçãode cada registro de indício, ocorrência ou depósito mineralcadastrado. Para o Geobank 2001 (Bizzi et al. 2001a, b), amédia do erro de locação gira em torno de 300 a 2.000 m,com exceção de cerca de 20% dos dados que foram levantadoscom GPS manual e precisão de 100 m.

Base organizada de informações geológicas do territóriobrasileiro constitui um sistema referencial na compreensão docontexto das mineralizações, indispensável para a extrapolaçãoe interpolação de predição metalogenética. O trabalho deconsistência dos dados geológicos relativos a litoestratigrafiada encaixante dos depósitos minerais depende de levanta-mentos, a médio prazo, nacionais. No momento, a precisão delocação é suficiente para a representação dos registros mineraisem escala 1:1.000.000, embora seja insuficiente para umaanálise quantitativa dos registros em relação ao seu contextoestratigráfico encaixante. O acervo de informações geológicasbásicas adicionais, tais como levantamentos geofísicos,geoquímicos e espectrais, auxilia nas análises quantitativas depotencial mineral na forma de evidências indiretas pela presençade assinaturas de mineralização, tanto nos corpos de minérioquanto nas suas encaixantes.

Módulo de Recursos Minerais

O modelo de dados deste módulo tem por base uma tela decadastro geral da ocorrência mineral, identificada por umcódigo numérico único, contendo um índice exclusivo,constituído pelo par de coordenadas geográficas decimais (atéoito casas de precisão), o que impede, de pronto, a geração


de novas duplicidades no banco de dados, sendo regra queapenas uma ocorrência pode existir em determinado ponto doterritório. Isto não impede, porém, que várias substâncias(bens minerais) sejam cadastradas em uma mesma ocorrência,com suas respectivas classificações utilitárias. A tela inicialoferece saída para as telas das tabelas relacionadas, deTipologia, Metalogenia e Atividades Mineiras.

No Submódulo Tipologia, pode-se inserir as feiçõestipológicas de cada substância da ocorrência, por meio dosatributos de rocha hospedeira, rocha encaixante, textura eestrutura do minério e associação mineralógica, todos compossibilidade de mais de uma inserção, compondo tabelas emrelacionamentos do tipo um para muitos com a tabela principalde cadastro, pelo código da ocorrência.

No Submódulo Metalogenia, feições metalogenéticas, comotipologia da rocha hospedeira, processo genético, modelo dodepósito e associação geoquímica, são inseridas mantendorelacionamento do tipo um para muitos com a tabela decadastro principal, tendo o código da ocorrência como chaveestrangeira para a tela principal. Além da entrada dos atributos,o submódulo permite visualizar, com base em estudoscomparativos efetuados pelo Departamento de RecursosMinerais – DEREM, da DGM, o enquadramento do depósitocadastrado, segundo os modelos da literatura mundial,sistematizados pelo próprio SGB/CPRM e pelos ServiçosGeológicos do Canadá (CGS), Estados Unidos (USGS) e BritishColumbian (BCGS). Este enquadramento é uma funcionalidadeopcional oferecida pelo sistema, não significando uma proposta,mas apenas uma oportunidade de comparação, que pode servir,ressalte-se, para orientar futuras pesquisas.

O Submódulo de Atividades Mineiras, na verdade, constituium mini-sistema dentro do módulo maior, que dá acesso atelas de inserção de dados relacionados com os empreendimentosmineiros. Em sua grande maioria, tais informações são oriundasdo Departamento Nacional de Produção Mineral – DNPM, dosRelatórios Anuais de Lavra, das publicações institucionais e dospróprios relatórios de pesquisa. No submódulo existem telaspara entrada de informações de produção, reservas, geometriado depósito e sobre a própria lavra. A relação deste submódulocom o principal é do tipo um para muitos e leva em conta, porexemplo, o código da ocorrência e identificadores da reserva(tipo e ano), da produção (tipo e período), substâncias cubadase substâncias produzidas.

Classificação Metalogenéticade Depósitos MineraisPor ocasião da organização do GEOBANK® ficou evidente anecessidade da utilização de um sistema classificatório deDepósitos Minerais, de forma que todos depósitos e ocorrências

minerais do território brasileiro pudessem ser encaixados emmodelos, definidos segundo uma norma específica declassificação, e, dessa maneira, servir como biblioteca aoBanco de Dados de Recursos Minerais. Na organização eintegração de bases de dados em um único sistema, priorizandoa descrição de modelo de depósito, fica evidente a conveniênciada adoção de um sistema único de classificação de depósitos,preferencialmente de referência mundial.

Como tentativa, foi adotado o sistema de classificaçãoelaborado pelo Serviço Geológico dos Estados Unidos – USGS(Cox e Singer, 1992) e por Stoeser e Heran (2000), quereeditam o sistema original, uma vez que estes trabalhos secolocam entre os melhores em termos sistemáticos declassificação para depósitos minerais. Uma adaptação destemodelo foi elaborada e resumida sob a coordenação de E.Zappettini (com. pess., 2001), a título de prover um sistemaadequado para o Mapa Metalogenético da América do Sul(escala 1:5.000.000; em prep.). Entretanto, logo constatou-seque sua aplicação aos depósitos minerais brasileiros ficoucomprometida. São várias as razões para a dificuldade deaplicação desse sistema de classificação. Primeiramente háuma diversidade de depósitos minerais no Brasil que não sãoclassificados naquele sistema ou constata-se que oconhecimento ainda não-aprofundado de vários de nossosdepósitos não permite ainda a classificação conclusiva dentrodo referido sistema de classificação. Em alguns casos sãoutilizados depósitos-modelo como parte do sistema declassificação, mas suas características são diferentes ou sãodiferentes os parâmetros geológicos dos depósitos. Ademais,vários modelos de depósito mineral contemplados pelo sistemajá não estão em consonância com o conhecimento da literaturamais recente.

Para o equacionamento destas situações foi desenvolvidoum sistema de classificação opcional, observando-se asistemática baseada na tipologia adotada pelo USGS,contemplando todos os depósitos e ocorrências mineraisbrasileiros, incluindo bens metálicos e não-metálicos.Priorizam-se, em primeira instância, parâmetros descritivostipológicos dos depósitos minerais para definir o sistemaclassificatório, conforme tem sido tradicionalmente utilizadopor Routhier (1963, 1983), Stanton (1972), Dixon (1979), eEckstrand et al. (1995).

Tabelas de Classificaçãode Depósitos Minerais

No Anexo I o Serviço Geológico do Brasil – CPRM apresentaum Sistema Classificatório de Depósitos Minerais opcional,formalizado nas tabelas de Tab. VIII.A1 a Tab. VIII.A12.

Esse sistema permite a classificação de depósitos eocorrências minerais brasileiros segundo as conceituações


descritas a seguir, que têm referência direta com outrossemelhantes sistemas de classificação de mineralização nomundo. Na medida em que a caracterização geológica dosregistros minerais brasileiros for aprimorada, estes poderãoser classificados mais propriamente em termos de modelosmetalogenéticos de depósitos minerais (Anexo – Tab. VIII.A1a VIII.A12).

Conceituações do Sistema Classificatóriopara Depósitos Minerais Proposto

A definição de um depósito mineral deve ser realizada semprea partir de informações sistematicamente organizadas,descrevendo os atributos essenciais ou propriedades geológicasde uma classe de depósito. Como atributos essenciaisentendem-se: as feições geológicas, bens minerais econômicos,teor e tonelagem, posicionamento tectônico e geológico,controle da mineralização, características geofísicas egeoquímicas, aspectos genéticos da mineralização, aspectosexploratórios e feições econômicas.

Na literatura internacional sobre classificação de depósitosminerais, a conceituação de modelo de depósito pode serempírica (descritiva) ou teórica (genética). Os modelos têmsido caracterizados por nomes que são derivados de atributosespeciais da classe, evitando-se nomes excessivamente longosou nomes derivados de uma localidade-tipo. Depósito-modelo,por outro lado, é utilizado para referir-se ao exemplo-tipodaquele modelo e deriva da localidade-tipo daquele depósito.

Num sentido mais restrito, todos os depósitos mineraissão diferentes entre si. Entretanto, depósitos compartilhandouma grande variedade de atributos geológicos e/ou econômicossão comumente caracterizados como “tipos”. Os tipos sãodenominados a partir de um depósito ou de uma região. Essaestratégia foi evitada por causar confusão entre os leitores eusuários, que podem não conhecer as características detalhadasdaquele depósito ou mesmo não saber quais das característicasdo depósito-modelo sejam apropriadas e aplicáveis à classeou ao tipo. No desenvolvimento do atual sistema classificatóriode metalogenia, restringiu-se o termo “tipo” ao conceito dedepósito-modelo.

Neste trabalho, procura-se enfatizar os aspectos maisdescritivos (factuais) dos depósitos, denominados de“tipológicos”, uma vez que se objetiva a classificação dedepósitos minerais para os quais a metalogênese permanecedesconhecida ou controversa. Deste modo, conforme Tab.VIII.A1 a VIII.A12 (Anexo), a constituição dos principais bensminerais dos depósitos compõe o início da denominação dosmodelos. Termos geológicos descritivos completam o nomedos modelos de depósito.

O sistema é composto por 11 tabelas de depósitos geológicae geneticamente relacionados a determinada classe tipológicade rochas ou seqüência hospedeira. Uma tabela adicionalcontempla os depósitos de bens minerais relativos a rochas eminerais industriais e recursos energéticos, hospedados emrochas ou seqüências diversas.

Em cada uma das tabelas são caracterizados, para cadaum dos modelos propostos, uma classe genética, o nome domodelo de depósito em si e o tipo de depósito, ou seja odepósito-modelo. As bases conceituais para distinção entreclasse genética, modelo de depósito e tipo de depósito sãodefinidas a seguir.

i) As classes genéticas foram estabelecidas levando emconsideração exclusivamente os processos e condiçõesde formação identificados, além de aspectos genéticostransformantes, constatados como importantes nadefinição e na distribuição espacial do minério. Comoparâmetro para definição do nome da classe foiutilizada, em parte, a classificação genéticaapresentada por Laznicka (1999).

ii) Os modelos de depósito foram estabelecidos levandoem consideração os dados factuais observados quecaracterizam constituição, distribuição, forma eassociações paragenéticas, todos importantes para adefinição de modelos exploratórios.

iii) O tipo de depósito, ou depósito-modelo, foi utilizadopara citar nomes de depósitos ou de distritos mineirosnotoriamente conhecidos em escala mundial e cujosatributos geológicos essenciais reportem à classegenética e ao modelo de depósito correspondente,podendo, entretanto, apresentar feições específicasque distinguem entre si depósitos minerais de mesmagênese e modelo.

Como exemplo, citem-se os depósitos de Ni-Cu-EGP(elementos do grupo da platina) que são identificados comopertencente à classe magmática máfico-ultramáfica, devido àsua intrínseca associação a intrusões magmáticas máfico-ultramáficas. O modelo conceitual, por sua vez, pode sercaracterizado como “Ni-Cu-EGP em corpos associados a riftes”.Por suas feições características podem ser distinguidos ostrês seguintes tipos de depósitos: o tipo Noril’sk – Talnakhrefere-se aos depósitos-modelo da Rússia onde os minériosmais ricos são apófises distintas do sulfeto maciço em que seencontram, ou convergem, abaixo do sill diferenciado associado;o tipo Jinchuan da China exibe minério que consiste de sulfetosdisseminados e do tipo matriz em fácies duníticas eperidotíticas de intrusões hospedeiras ultramáficas do tipodique; e o tipo Duluth dos EUA onde o minério consiste desulfetos maciços, tipo matriz, e de sulfetos disseminados emperidotitos e harzburgitos, entre outras.


Correspondência entre Sistemas deClassificação Metalogenética

Seguindo a base de classificação utilizada pelo ServiçoGeológico dos Estados Unidos – USGS, Serviço Geológico doCanadá – GSC e Serviço Geológico da Columbia Britânica –BCGS, foram criados códigos para a identificação dos modelos,segundo uma seqüência alfanumérica, que seguem na coluna“Código dos Modelos”. Esses códigos permitem observar acorrespondência entre os modelos propostos neste trabalho(SGB/CPRM) com aqueles propostos por USGS, GSC e BCGS.

Alguns dos modelos de depósitos constantes no sistemaclassificatório do SGB/CPRM não são contemplados naclassificação do USGS, GSC ou BCGS. Esses casos são indicadosna coluna “Código dos Modelos” pela sigla sc (sem correspon-dência). Por outro lado, consideradas as diferenças de enfoquee formato entre as instituições, há, por vezes, correspondênciaapenas parcial entre os modelos. Na coluna apropriada isso éindicado nas Tabelas pela letra p (parcial) entre parêntesesapós o código alfanumérico do modelo de depósito.

Nem todas as classificações encontradas na literaturainternacional foram consideradas aqui, existindo entre essasvárias outras abordagens de classificação mais específicaspara casos regionais ou tipológicos particulares. É oportunodestacar as classificações de depósitos de ouro de Robert etal. (1997) em 16 tipos principais e quatro clãs gerais (cinturãode ardósia, relacionados a intrusões, epitermais e cinturãode xistos verdes). Sillitoe (1991) apresenta uma subdivisãoespecífica para depósitos epizonais relacionados a intrusões.Gebre-Marian et al. (1996) e Groves et al. (1998) classificamdepósitos orogênicos, subdividindo-se os depósitos epi, mesoe catazonais. Tosdal e Smith (1987) contemplam depósitosorogênicos cianíticos e epitermais hospedados em gnaisses.

Essas classificações adicionais poderão ser contempladasem edições refinadas e mais temáticas do sistema apre-sentado. Vale enfatizar que o sistema é utilizado com bastanteêxito na organização prioritária da atual versão do GeoBank2001 para recursos minerais brasileiros (Bizzi et al. 2001c).Simultaneamente atende às necessidades de um sistemaapropriado ao caso brasileiro, anteriormente pouco abordadonos sistemas acima referidos, e também à condição de formularum sistema com referência mundial, ou seja, um sistema quenão seja exclusivamente apropriado para o caso brasileiro.

Avaliação Qualitativa dos SistemasClassificatórios de Metalogenia

A Tab. VIII.A1 até a Tab. VIII.A12 (Anexo), propostas comoum sistema classificatório para os depósitos e ocorrênciasminerais brasileiros, foram desenvolvidas segundo ascaracterísticas tipológicas das mineralizações, da mesma forma

que o USGS desenvolveu o seu padrão (Erickson, 1982; Cox eSinger, 1986, 1992; Tosdal e Smith, 1987; Bliss, 1992; Stoesere Heran, 2000). Os sistemas de classificação do GSC (Eckstrandet al. 1965) e do BCGS (Lefebure e Ray, 1995; Lefebure e Höy,1996; Simandl et al. 1997) também utilizam critérios descritivostipológicos para suas classificações. Na Tab. VIII.1 sãoapresentados os atributos utilizados por algumas destasinstituições e pelos autores selecionados para derivar os seussistemas classificatórios.

A compilação do GSC (Eckstrand et al. 1995) é apresentadaem formato de texto explicativo, sem a utilização de atributosespecíficos. Dá-se ênfase a feições geológicas, concluindo-secom uma lista comentada de “atributos definitivos” para aclassificação dentro de cada tipo, conforme a definição adotadaneste trabalho. A indicação destas feições está de acordocom a sugestão de Cox et al. (1992) de distinguir atributossomente eventuais. Os diferentes modelos genéticosassociados ao tipo são apresentados em separado dosatributos, como ocorre nos perfis de depósitos minerais doBCGS (e.g. Lefebure e Ray, 1995).

Nestes aspectos da relação entre modelos descritivos (tipo)e modelos genéticos, é evidente que quanto maior o númerode casos ou espécimes disponíveis para definir o modelodescritivo, mais robusto ele fica. Um modelo assim estabelecidoprescinde em grande parte de um componente genético parasua aplicação prática, por exemplo, em prospecção e avaliaçãode recursos minerais. O modelo descritivo dos depósitos deCu-Au pórfiro representa bem esta situação (Sillitoe, 2000).Já os depósitos de platinóides, com poucos representantes,incidem no pólo contrário requerendo a utilização de váriasfeições genéticas na interpretação. Conseqüentemente, aaplicação prática destes modelos de depósito envolve aspectosgenéticos (Thompson, 1993).

Um modelo de depósito corresponde a uma generalizaçãode feições individuais de vários depósitos que, por natureza,são distintos. Por isso, a abordagem considerada ideal para adefinição de depósitos é a identificação de condicionantesgeológicos necessários para aquela mineralização. Para Coxet al. (1992, p.7), o modelo de depósito é uma integração deatributos geológicos de um grande número de depósitos. Entreas feições apresentadas devem ser diferenciadas aquelas quesão empiricamente comuns a todos os jazimentos classificadoscomo pertencentes a determinado modelo de depósito. Supõe-se que fatores metalogenéticos operantes durante os processosde mineralização seriam também comuns. Assim, justifica-sea utilização de modelos parcialmente genéticos para aclassificação.

Para o estabelecimento de tipos dentro de cada modelode depósito, o ambiente geológico de formação de minériotambém pode ser utilizado com bons resultados. Robert et al.(1997) alertam que os ambientes geológicos, e subentendem-se tectônicos, também superimpõem-se, criando espaço para


uma maior margem de erro ao interpretar dados geológicoscartográficos. Este trabalho requer análise multidimensionalem SIG.

Matriz de Atributos MetalogenéticosClassificatórios

Com a finalidade de organizar de maneira sistemática atributosmetalogenéticos de depósitos minerais para fundamentar osexercícios de modelagem do território brasileiro apresentadosneste capítulo, os autores desenvolveram um modelo de “Matriz

de Atributos Metalogenéticos Classificatórios” para aplicaçãoa depósitos-modelo clássicos, de forma tal a permitircomparação com os dados de depósitos de todo o mundo.

A Matriz de Atributos Metalogenéticos Classificatórios reúneinformações sobre atributos geológicos consideradoscondicionantes necessários ou críticos para a mineralizaçãoe, portanto, para a caracterização de determinados registrosminerais. Os atributos dos modelos de depósito foramcompilados da literatura especializada nacional e internacional.Para que um depósito mineral possa ser classificado comorepresentante de um determinado modelo, tem, neces-sariamente, de apresentar os atributos geológicos descritospara esse modelo na matriz.

Nome e NúmeroAutor(es)

Descrição SucintaSinônimosDescriçãoReferências GeraisDepósitos TípicosImportância RelativaFeições DistintivasCommoditiesOutras CommoditiesTipos de Depósitos Associados

Atributos Geológicos RegionaisContexto Tectono-estratigráficoAmbiente Deposicional RegionalIntervalo de Idade

Atributos Geológicos LocaisRocha HospedeiraRochas AssociadasMineralogia do MinérioMineralogia da GangaEstrutura e ZonaçãoControles do MinérioAssinaturas IsotópicasInclusões FluídasContexto EstruturalGeometria do Depósito de MinérioAlteraçãoEfeito do IntemperismoEfeito do MetamorfismoAssinaturas GeoquímicasAssinaturas GeofísicasOutros Guias de Prospecção

Nome e NúmeroAutor(es)

IdentificaçãoSinônimosCommoditiesExemplos

Características GeológicasDescrição SucintaContextos TectônicosAmbiente Deposicional/Contexto GeológicoIdade de MineralizaçãoTipos de Rochas Hospedeiras/AssociadasForma do DepósitoTextura/EstruturaMineralogia do Minério (Principale Subordinada)Mineralogia da GangaMineralogia da AlteraçãoIntemperismoControles do MinérioTipos de Depósitos AssociadosModelos GenéticosComentários

Guias De ProspecçãoAssinatura GeoquímicaAssinatura GeofísicaOutros Guias de Prospecção

Fatores EconômicosTonelagem e Teor TípicosLimitações EconômicasImportânciaReferências

Nome e NúmeroAutor(es)Sinônimos aproximadosDescrição sucintaReferências gerais

Ambiente GeológicoTipos de rochasTexturasAmbiente deposicionalIntervalo de IdadeContexto(s) Tectônico(s)Tipos de depósitosassociados

Descrição do DepósitoMineralogiaTextura/EstruturaAlteraçãoControles do MinérioIntemperismoAssinatura GeoquímicaAssinatura Geofísica (emalguns tipos)Exemplos

Tabela VIII.1 Atributos utilizados por instituições e autores para a classificação de depósitos mineraisTable VIII.1 Characteristics used by institutions and authors for mineral deposits classification

USGS BCGS

COX e SINGER (1986, 1992) BLISS (1992)LEFEBURE e RAY (1995) LEFEBUREe HÖY (1996) e SIMANDL et al. (1999)


A matriz, da forma que foi concebida, serve como umsistema classificatório metalogenético de depósitos cadastradose descritos, como também serve de referência para aespecificação das condicionantes de modelos de mineralização.Em cada caso, os atributos de um modelo de depósito sãousados, na metodologia apresentada pelos autores, parainterrogar quantitativamente a base de informações geológicas,resultando em mapas quantitativos de potencial mineralrelativo. Qualquer erro qualitativo nesta matriz referencialcompromete a quantificação inerente ao método. Deste modo,o controle de qualidade dos resultados preditivos dasmodelagens é fundamental e o aprimoramento da matrizclassificatória é um foco incessante de trabalho.

Prioritariamente foram selecionados modelos de depósitosque possam ter registros minerais representados no territóriobrasileiro e, então, levantados os componentes da matriz deatributos metalogenéticos classificatórios para estes depósitos.Assim, essa matriz constitui uma base de conhecimentoreferencial para levantamentos cadastrais e estudosmetalogenéticos no Brasil. Outros serviços geológicos nacionaisdesenvolvem e publicam tais sistemas classificatórios e orasão compatibilizados, atualizados e expandidos para o Brasil.

Para o desenvolvimento da matriz de atributosclassificatórios, priorizou-se o levantamento dos atributosgeológicos especificados a seguir, para cada modelocontemplado. Estes atributos encontram-se organizados nabase de dados relacional GeoBank 2001 (Bizzi et al. 2001a, b)e são prioritários para a definição e caracterização de modelos.

i) Contexto geotectônico da mineralização, em termosdas características:- ambiência geotectônica;- regime tectônico; e- posicionamento ou nível crustal.

ii) Contexto litológico da mineralização, em termos dascaracterísticas:- tipo litológico da rocha hospedeira da mineralização;- tipo litológico da rocha encaixante do corpomineralizado;- tipos litológicos associados e contexto estratigráfico;e- afinidade geoquímica do tipo litológico hospedeiro.

iii) A ambiência geológica da mineralização:- ambiente de formação da rocha hospedeira;- ambiente de formação da rocha encaixante; e- controle estratigráfico da mineralização.

iv) O contexto estrutural da mineralização:- elementos estruturais controladores; e- atitudes relativas dos elementos estruturaiscontroladores.

v) As transformações mineralógicas associadas àmineralização:- alteração hidrotermal;

- alteração metassomática; e- alteração supergênica das rochas encaixantes erochas hospedeiras da mineralização.

vi) As características geológicas do minério, em termosde:- associação mineralógica e seqüência paragenéticada mineralização;- minerais de minério;- minerais de alteração;- associação geoquímica;- textura e estrutura do minério; e- concentração de minerais de minério.

vii) As determinações geocronológicas da mineralização:- idade da mineralização e/ou alteração; e- idade das rochas hospedeiras e/ou o sistemaestratigráfico encaixante.

Foge ao escopo deste trabalho a apresentação deexaustivas tabelas sobre detalhes geológicos de cada um dosmodelos selecionados para a pesquisa. Por essa razão nãoserão apresentadas aqui as matrizes de atributos organizadaspara os diversos modelos de depósitos testados no próximoitem. Ademais, cumpre salientar que, nas pesquisas demodelagem, nem todos os atributos ou característicasgeológicas classificatórios de mineralização, levantados comocondicionantes necessários ou críticos para a caracterizaçãodos modelos, puderam ser utilizados em nossa pesquisa, devidoà limitação das informações atualmente disponíveis no Bancode Dados do Programa GIS do Brasil. Assim, para caracterizaros modelos de depósito contemplados na modelagemapresentada a seguir, encontram-se especificados apenasaqueles atributos utilizados na modelagem. A matriz completaserá objeto de publicação em separado.

Métodos de AnáliseMetalogenética Quantitativa

Uma vez criados o banco de dados, os sistemas e matrizesclassificatórios e toda a base de conhecimento organizadasob a forma de um SIG, é possível contar para pesquisa derecursos minerais com os métodos e ferramentascomputacionais de integração de dados (Bonham-Carter, 1994).Segundo revisão de Nóbrega (2001), as análises em SIGpermitem a visualização de bases de dados e de mapasmultitemáticos, análise estatística e espacial de diferentestemas. Nos SIGs são aplicados métodos geoestatísticos, comoanálises de regressão, fatorial, de correspondência, deprincipais componentes e distribuição multivariada. São essasanálises espaciais ou algébricas não cumulativas, tambémchamadas de “análises lógicas”, tais como a simultaneidadebooleana, a lógica nebulosa (a chamada possibilidade fuzzy)


e a probabilidade bayeseana, que trazem para o universo damodelagem mineral avanços significativos.

Os sistemas computacionais, incluindo SIG, facilitam amanipulação de grandes quantidades de informações de formaintegrada, até mesmo dados descritivos de campo, dadosespectrais, bases cartográficas e resultados analíticosgeoquímicos e geofísicos. Informações com referênciaspontuais, lineares e poligonais podem ser efetivamenteintegradas e desmembradas gerando novas entidades gráficas.Essas interações são possíveis por meio de operaçõesmatemáticas entre os temas espaciais devido à organizaçãocriteriosa das informações em bases de dados relacionais,evitando a mistura de diferentes parâmetros classificatórios.

Os resultados das funções somatórias, multiplicativas eprobabilísticas relacionadas a parâmetros geológicos distintosintegram o modelo geológico lato sensu. Assim, as diversasoperações e reclassificações de temas e subtemas derivamnovos temas, integrados a uma realidade espacial e geológicaindividual. Como exemplo: a probabilidade da presença deum dado bem mineral é função de um conjunto decondicionantes geológicos críticos que registram nas rochas enos terrenos interações estatisticamente independentes entresi, tornando quantitativamente previsível a ocorrência ou nãodaquele bem mineral, na área onde aqueles condicionantesgeológicos são cartografados e/ou cadastrados. A aplicaçãode técnicas de modelagem utilizando ferramental SIG tornaextremamente ágil a obtenção desses resultados.

Para a realização de um trabalho de modelagem mineral,é necessária a organização dos atributos em bases formatadase consistentes que permitam a extração de matrizes comvariáveis escolhidas ao nível de informação adequado à escalade trabalho em questão. Por sua vez, os dados digitais devemobedecer a regras básicas de acuidade cartográfica e relaçõestopológicas como disjunção, adjacência, contingência,igualdade, interseção e cruzamento. Todos estes fatores,atrelados também à qualidade dos atributos, são cruciais paraa qualidade dos resultados de uma modelagem. É importanteressaltar que os SIGs ainda permitem a qualificação dosresultados por meio de testes de validação e a incorporaçãode novos dados levantados.

Diversos ramos da ciência têm utilizado as mais variadasfunções do ferramental SIG (e.g. Venkataraman et al. 2000,An et al. 1991, Harris et al. 2001, Wright e Bonham-Carter,1996). Dentro desta nova perspectiva metodológica fazem-senecessárias a utilização e a divulgação desses princípiosmetodológicos pelo Serviço Geológico do Brasil para se inserirneste contexto e desempenhar sua função no desenvolvimentoda metalogenia preditiva e cartografia geológica brasileiraem toda sua plenitude.

Aplicação de Técnicas de Análise Lógica aoSIG – Geologia, Tectônica e RecursosMinerais do Brasil

Com o objetivo de testar a consistência dos dados do SIG –Geologia, Tectônica e Recursos Minerais do Brasil (SIG–GTRMB)e a estruturação do banco de dados, além de disseminar ametodologia de modelagem mineral para um maior númerode técnicos do Serviço Geológico do Brasil, foi proposto umexercício, similar ao desenvolvido por Thiart e de Wit (2000)para a África, a fim de delinear áreas potenciais nas principaisprovíncias geológicas do Brasil, utilizando a base do SIG–GTRMB, dentro dos limites impostos pela escala de trabalhode 1:2.500.000. Para tal finalidade foram aplicadas técnicasde análise lógica relacionada à possibilidade fuzzy, utilizandoa ferramenta ArcSDM®.

A ferramenta ArcSDM®, que constitui uma extensão doprograma ArcView® 3.2a, permite dois conjuntos de análisemetodológica.

O primeiro com base no conhecimento (chamada deknowledge-driven), em que os parâmetros dos modelos sãoestimados por especialistas com base em conhecimentoanterior, com a integridade e consistência testada. Assim,não se necessita de pontos ou dados de treinamento (naexploração mineral são os depósitos/ocorrências minerais jáconhecidos) que verifiquem a consistência dos resultadosmodelados. Técnicas analíticas chamadas de Dempster-Shafer,Prospector e Fuzzy Logic ou Lógica Nebulosa são empregadas.

O segundo com base nos dados (chamada de data-driven),em que os parâmetros dos modelos de depósito são estimadose calculados a partir dos dados em si, num contexto estatístico.Os resultados espaciais modelados são verificados einterativamente aprimorados aos dados da base deconhecimento, denominados pontos de treinamento. Quantomaior a precisão locacional destes pontos, especialmente paradados com representação pontual e linear, mais preciso é oresultado da análise. A incorporação de margens de erro diluios efeitos de dados com locação imprecisa. As técnicasanalíticas utilizadas incluem Redes Neurais, Peso das Evidências(Weights-of-Evidence) e Regressão Logística.

Devido às imprecisões dos dados locacionais dos recursosminerais ainda existentes, conforme discutido, a técnica depesos de evidência, que valoriza relativamente algunsambientes geológicos devido à densidade de ocorrência dedepósitos minerais já conhecidos neles, não pôde serempregada. Isto porque o modelo matemático utiliza comoreferência estatística (pontos de treinamento) a locação dosrecursos minerais.

No trabalho apresentado, os modelos metalogenéticos sãodesenvolvidos utilizando a técnica de Lógica Nebulosa (fuzzy).De acordo com Katinsky (1994), a lógica fuzzy pode ser definidacomo a parte da lógica matemática dedicada aos princípios


formais do raciocínio incerto ou aproximado, portanto maispróxima do pensamento humano e da linguagem natural.Reflete o grau de verdade ou certeza associado a algumaproposição ou hipótese.

Para a melhor compreensão da lógica fuzzy, Silva (1999)faz um exame dos fundamentos desta lógica a partir de umacompilação dos trabalhos de Zadeh (1965), Leung (1988) eKatinsky (1994). De acordo com estes autores, os valores quepertencem estritamente a uma classe assumem valores depertinência 1. À medida que os membros se afastam do valorcentral os valores de pertinência tendem a zero. A formacomo os valores de pertinência são atribuídos à classificaçãocontínua depende da função de pertinência, ou seja, a funçãoque associa cada elemento a um valor num intervalo contínuoentre 0 e 1 (falso ou verdadeiro) de acordo com o apresentadona Fig. VIII.2.

A possibilidade fuzzy permite, portanto, delinearquantitativamente áreas preditivas para os diversos modelosde depósito e substâncias minerais associadas. Os temasinterrogados, conforme indicação dos modelos de depósito,são integrados como temas de evidência em formatos chamadosde grid. Os temas que favorecem a hipótese postulada pelomodelo são atribuídos com valores relativos de 0 a 1, conformea maior probabilidade de correspondência entre o modelo eos dados geológicos e/ou tectônicos. Os grids resultantes sãointegrados por operadores matemáticos, denominados“booleanos”, a saber E, OU, SOMA, PRODUTO ou GAMMA. Estesoperadores se comportam de maneira a potencializar os valoresde peso relativo para combinações utilizando os operadoresOU e SOMA ou de maneira restritiva com os operadores E,

PRODUTO ou ainda como um fator de ponderação como é ocaso do operador GAMMA.

A partir da pesquisa (query) realizada nos dadosestruturados do SIG, são gerados mapas de evidência aosquais são atribuídos o score fuzzy, gerando uma rede deinferência (mapas temáticos ou de fatores), proveniente dasoperações algébricas entre os diversos operadores matemáticosresultando ao final dessas combinações no Mapa deFavorabilidade de acordo com a Fig. VIII.3.

A seguir são apresentados alguns exemplos de aplicaçãoda possibilidade fuzzy para modelagem metalogenética emalgumas das principais províncias geológicas do territórionacional. As maiores limitações aos resultados obtidos são abaixa densidade de informações geológicas e tectônicas emalgumas regiões do Brasil, a impossibilidade de utilizar feiçõestipológicas dos recursos minerais, uma vez que não sãopriorizadas para consistência na atual edição do GEOBANK®,e a imprecisão locacional dos dados de recursos minerais.Futuras análises também serão enriquecidas com a integraçãorelacional no GEOBANK® de dados de geoquímica e geofísica,que servem como evidências adicionais, não-críticas, paramineralizações.

Os procedimentos gerais adotados durante o modelamentodos depósitos minerais encontram-se esquematizados na Fig.VIII.4. Para a seleção dos elementos do banco de dados,utilizaram-se as matrizes classificatórias metalogenéticas, jácitadas, traduzidas em queries ao banco. Essas matrizes reúneminformações sobre os atributos geológicos, estruturais emetalogenéticos referentes ao modelo de depósito testado.

Figura VIII.2 – Função de pertinência fuzzy em relação a um dado deteor

Figure VIII.2 – Fuzzy pertinence function in relation to a grade variable


Figura VIII.3 – Procedimento Geral da Modelagem utilizando LógicaFuzzy

Figure VIII.3 – General Proceeding for Modeling using Fuzzy Logic

Figura VIII.4 – Procedimento geral utilizado na geração dos mapasde favorabilidade

Figure VIII.4 – General proceeding used to generate favorability maps


Exemplos de Modelagem nas PrincipaisProvíncias Geológicas do Brasil

São apresentados 8 exercícios de modelagem distribuídos naregião amazônica e nas Províncias Geológicas Tocantins, SãoFrancisco e Borborema. A estas regiões foram aplicados testesde favorabilidade para depósitos polimetálicos tipo sulfetosmaciços vulcanogênicos, depósitos tipo W-escarnito, Sn e metaisassociados W, Ta e Nb em granitóides, cromo-estratiforme,esmeralda em xistos, U-TR-P em rochas alcalinas e complexoscarbonatíticos e Cu-Au-Fe óxido. É importante ressaltar queas especificidades regionais em relação aos metalotectos nãoforam priorizadas, já que o exercício teve como premissa básicaas grandes linhas e padrões mundiais dos modelos e o nívelde informação existente não permitia tal priorização. Todavia,em etapas posteriores e em escalas de maior detalhe, far-se-ánecessária a utilização deles, de forma a agregar um maiorpeso às modelagens. Cada modelo é composto pelas figurasdo Fluxograma demonstrando as operações envolvendo ostemas de evidência e os mapas de favorabilidade, além deuma descrição dos critérios geológicos, estruturais e tectônicos,juntamente com uma análise dos resultados obtidos.

Depósitos Polimetálicos Tipo Sulfetos MaciçosVulcanogênicos na Amazônia

Os Depósitos do Tipo VMS ocorrem em qualquer períodogeológico em terrenos dominados por rochas vulcânicas,podendo estar hospedados tanto em rochas vulcânicas comoem sedimentares. Preferencialmente dois contextos geológicosprincipais podem ser destacados (Franklin, 1996): a) em áreaspredominam rochas vulcânicas máficas, tais como greenstonebelts Arqueanos e Proterozóicos e cadeias meso-oceânicas; eb) em seqüências de arco Fanerozóicas contendo rochasvulcânicas máficas e/ou félsicas, com ou sem unidadessedimentares associadas. Do ponto de vista prático para amodelagem e dentro das classificações do SIG–GTRMB, teriamcomo característica importante a associação genética com asseqüências metavulcanossedimentares, seqüências do tipogreenstone belt e com metabasaltos, rochas vulcânicas/vulcanoclásticas, metapelitos e xistos, cujas idades sãodistribuídas desde o Arqueano ao Fanerozóico, com idadespreferenciais concentradas aos intervalos de 2750–2700 Ma,1900–1800 Ma, 500–420 Ma, 390–250 Ma e 30–0 Ma. Estetipo de depósito mineral é encontrado em associações derochas geradas em ambiente tectônico de margem ativa deplacas, subambiente de arco vulcânico, crosta oceânica,retroarco e greenstone belt, e associa-se a magmatismos máficobimodal, tholeiítico e calcialcalino, komatiítico, vulcânico félsicoe máfico a intermediário.

Na Amazônia, depósitos do tipo VMS têm sido descritosem quatro regiões, com destaque para a região dos Carajás

onde alguns autores (e.g. Farias e Saueressig, 1992,Lindenmayer, 1990) classificam como VMS os depósitos doSalobo, muito embora existam interpretações diferenciadaspara o modelo genético dos referidos depósitos. No noroestee oeste do Mato Grosso, onde ocorrem, respectivamente, osdepósitos de Pb, Cu, Zn, Au, Ag da Serra do Expedito, próximoa Aripuanã, classificado com VMS-Tipo 2, e o depósito deCabaçal, classificado como VMS-Tipo2. No norte da Amazônia,mais especificamente no estado de Roraima, identificam-seocorrências de Cu, Pb e Zn, possivelmente associadas aosdepósitos do Tipo VMS, com destaque aos do sudeste, Serrado Tepequém e Vila Brasil.

Para a modelagem dos Depósitos Polimetálicos Tipo SulfetosMaciços Vulcanogênicos – VMS na Amazônia, foi gerado oMapa Litológico que individualiza todos os litotipos favoráveisa hospedarem depósito tipo VMS e que são considerados comosendo os padrões anômalos, com destaque aos litotipos queconstituem as seqüências metavulcanossedimentares eseqüências greenstones belts, além dos metabasaltos, rochasvulcânicas/vulcanoclásticas, metapelitos e xistos, com atribuiçõesde pesos diferenciados em 0,9; 0,8; 0,6; e 0,4. O maior pesofoi atribuído às seqüências metavulcanossedimentares. Asunidades restantes representam o padrão não-anômalo e compeso 0,1. Foi considerado também o Mapa das IdadesPreferenciais que individualiza as unidades litoestratigráficascom idades máximas e mínimas que as posicionam no mesmointervalo das idades preferenciais dos corpos mineralizados,com destaque para aquelas distribuídas temporalmente nosintervalos entre 2750–2700 Ma e 1900–1740 (1800) Ma, cujopeso atribuído foi de 0,4 para o padrão anômalo e 0,1 para opadrão não-anômalo. Esses temas de evidência foramcombinados gerando o Fator Geológico.

Para a geração do Fator Tectônico, foram combinados oMapa do Ambiente Tectônico 1, que tem como padrão anômaloo ambiente margem ativa de placas com peso 0,3, o Mapa doAmbiente Tectônico 2, que tem como padrão anômalo osambientes de arco vulcânico, crosta oceânica, retroarco egreenstone belt, com peso 0,5, e finalizando e o Mapa do Tipode Magmatismo, em que os magmatismo máfico bimodal,tholeiítico e calcialcalino, komatiítico, vulcânico félsico, máficoe piroclástico e as intrusivas máficas a intermediáriacorrespondem ao padrão anômalo, com peso 0,7. Para tal foiutilizado o operador GAMMA.

A aplicação do modelamento de depósitos minerais VMSna Amazônia, utilizando-se do Método de fuzzy e dos dadosProjeto GIS Brasil 1:2.500.000, permitiu a geração do Mapade Favorabilidade, em que as áreas consideradas anômalasapresentam valores de fuzzy entre 0,88 e 0,96. Destacam-seas áreas de abrangência do Grupo Roosevelt, na região noroestedo Mato Grosso e nordeste de Rondônia, com altapotencialidade (valores fuzzy de 0,96); no norte do Mato Grosso,nos domínios da Suíte Colíder (0,96) e no oeste do Mato


Grosso, nas áreas de ocorrência do Grupo Alto Jauru (0,91).Na região noroeste de Rondônia, áreas com favorabilidademédia encontram-se associadas à Formação Mutum–Paraná(0,89). Na região do vale dos rios Tapajós e Iriri, Estado doPará, destacam-se as unidades Grupo Iriri (0,94) e FormaçãoAruri (0,9), sendo que na região dos Carajás as áreas defavorabilidade média a alta estão relacionadas à FormaçãoParauapebas (0,89) e ao Grupo Igarapé Bahia (0,94), muitoembora os principais depósitos estejam contíguos em áreasda Formação Águas Claras e do Complexo Xingu, consideradascomo áreas de favorabilidade praticamente nula, fato esteque pode estar relacionado à escala do mapeamento, queimpõe limitações nas interpretações dos resultados obtidos.Na região de Roraima, destaca-se o Grupo Parima, na suaporção composta de metavulcânicas (0,91), e o Grupo Surumu(0,89), embora as ocorrências sejam em áreas defavorabilidade praticamente inexistente e relacionadas aoGrupo Cauarene. Este fato também pode estar relacionado aopouco conhecimento geológico que se tem da região e a escalados mapas utilizados no modelamento. No norte/nordeste doAmazonas, destacam-se as áreas de ocorrência do GrupoIricoume (0,90). Na região do Amapá destaca-se o Grupo VilaNova (0,89) (Figs. VIII.5 e VIII.6).

Depósitos Polimetálicos Tipo Sulfetos MaciçosVulcanogênicos, Província Tocantins

Os principais depósitos minerais do tipo VMS conhecidos naProvíncia Tocantins são os de Palmeirópolis, contendo Cd, Cu,Ag, Pb, Zn e S, e o de Bom Jardim, ambos classificados comoVMS-Tipo1 (Franklin et al. 1998), além de uma série deocorrências de depósitos metálicos com possibilidades de seremassociados a este tipo de depósito.

O Fator Geológico foi gerado a partir dos mapas Litológicoe de Buffer de Contato por meio do operador OU. O MapaLitológico corresponde ao mapa dos litotipos que compõemas seqüências metavulcanossedimentares e as seqüênciasgreenstone belt, as quais se associam a metabasaltos,vulcânicas/vulcanoclásticas, metapelitos e xistos, comatribuições de pesos diferenciado. O maior peso foi atribuídoàs unidades que caracterizam as seqüências metavulcanos-sedimentares e as seqüências de greenstone belt com pesosvariando entre 0,9; 0,7; 0,5 e 0,3 e considerados como padrõesanômalos e 0,1 para as unidades não-anômalas. O Mapa deBuffers de Contato corresponde ao grid de onde foram extraídosos contatos entre as intrusivas graníticas de idade igual oumenor do que as seqüências metavulcanossedimentares e

Figura VIII.5 – Fluxograma – Depósitos Polimetálicos tipo SulfetosMaciços Vulcanogênicos – VMS na Amazônia

Figure VIII.5 – Flowchart – Polymetallic Deposits of Volcanogenic MassifSulphate type – VMS in Amazon Province


Figura VIII.6 – Mapa de Favorabilidade – Depósitos Polimetálicostipo Sulfetos Maciços Vulcanogênicos VMS na Amazônia

Figure VIII.6 – Favorability Map – Polymetallic Deposits of VolcanogenicMassif Sulphate type – VMS in the Amazon Province

demais litologias favoráveis, com buffers de 5 km, comintervalos uniformes de 1 km, estabelecidos a partir do contatoem direção às encaixantes. Para o intervalo de 0–1 km atribuiu-se o peso 0,9; 1–2 km o peso de 0,8; 2–3 km o peso de 0,7;3–4 km o peso de 0,6 e de 4–5 km o peso de 0,5. Os contatosforam extraídos das regiões onde existe uma associaçãoespacial entre as suítes intrusivas graníticas e as seqüênciasmetavulcanossedimentares, greenstone belt e litotiposfavoráveis. As suítes graníticas apresentaram idades máximasem torno de 1400 Ma e 650 Ma.

O Fator Tectônico foi gerado a partir dos mapas doAmbiente Tectônico 1, Ambiente Tectônico 2 e Tipo deMagmatismo por meio do operador GAMMA. O Mapa doAmbiente Tectônico 1 corresponde ao grid que tem como padrãoanômalo as unidades litoestratigráficas formadas emambientes de margem ativa de placas, com peso atribuído de0,4; o Mapa do Ambiente Tectônico 2 apresenta como padrãoanômalo as unidades litoestratigráficas geradas em ambientesde arco vulcânico, crosta oceânica, retroarco e greenstonebelt, com peso de 0,6; e o Mapa do Tipo de Magmatismocorresponde ao mapa binário em que o magmatismo máfico

bimodal, tholeiítico e calcialcalino, komatiítico, vulcânicofélsico, máfico e piroclástico e intrusivas máficas aintermediária correspondem ao padrão anômalo com peso0,7 e as demais áreas correspondem ao padrão não-anômaloe peso 0,1.

A utilização do método de fuzzy na modelagem revelou apotencialidade da Província Tocantins para depósito do TipoVMS em áreas que já evidenciam este tipo de depósito, alémde revelar áreas com potencialidades para conterem estetipo de depósito. Em destaque podem ser citadas as áreasconsideradas anômalas altas a anômalas baixas, que coincidemcom regiões de ocorrência do Grupo Crixás (0,95), dasseqüências metavulcanossedimentares Palmeirópolis (0,92),Jucelândia (0,92), Indaianópolis (0,92), Arco de Goiás (0,90),Rio do Peixe (0,89), Rio Veríssimo (0,89) e Marata (0,85),com as áreas de contato com intrusões graníticas de idadeigual ou mais jovem do que as seqüências metavulcanos-sedimentares espacialmente associadas. Destacam-se áreascom favorabilidade média, relacionadas às formações Traíras(0,80) e Arraias (0,80). Na região da Faixa Araguaia–Tocantins,destaca-se a Seqüência Quatipuru/Serra do Tapa (0,92).


Na região da Faixa Paraguai, destaca-se, com favorabilidade baixaa média, a Suíte Serra da Bocaina (0,77) e a Seqüência Meta-vulcanossedimentar Nova Xavantina (0,92) (Figs. VIII.7 e VIII.8).

Depósitos Tipo W-Escarnito,Província Borborema

Os Depósitos Tipo W-Escarnitos ocorrem associados às rochasde natureza carbonática, representadas por escarnitos,metacalcários e calcários, margas, mármores e calcissilicáticas,de idade proterozóica, relacionadas a ambientes tectônicosde margem passiva ou intraplaca. Predominam emsubambientes de bacia de rifte, antepaís e de plataformacarbonática de margem passiva, nas quais se associamambientes de sedimentação do tipo carbonato pelito-carbonato.O relacionamento deste tipo de depósito com o magmatismodo tipo máfico, intermediário e ácido, gerado em ambientesde magmatismo sin a tarditectônicos, de idade igual ou menorque as carbonáticas encaixantes, é um dos fatores tambémcontroladores das mineralizações, principalmente ao longodas auréolas de metamorfismo de contato.

Os principais depósitos de escarnitos da ProvínciaBorborema ocorrem na Província Scheelitífera e Aurífera daFaixa Seridó, que abrange a parte central dos estados do RioGrande Norte e Paraíba, onde as primeiras descobertas descheelita se reportam aos anos de 1940. Foi intensamenteexplorada até 1985, com uma produção total estimada em 60mil toneladas de concentrado, apresentando 70% WO3, oriundodo minério com 0,7% a 1% WO3.

Na Faixa Seridó, os principais jazimentos estão associadosa escarnitos de Brejuí, Barra Verde e Boca de Lage na FormaçãoJucurutu. Estes encontram-se situados principalmente na zonade contato entre as rochas carbonáticas e as rochas intrusivas,sendo descritos dois modos de ocorrência para scheelita naregião (Dardenne e Schobbenhaus, 2001). O primeiro seriacaracterizado por scheelita fina, regionalmente associada aosparagnaisses, sem relação direta com o magmatismo graníticobrasiliano. Essa scheelita tem sido interpretada comoestratiforme e formada durante o metamorfismo regional,mas é às vezes relacionada com uma origem vulcânica. O segundoseria caracterizado por uma scheelita grosseira nos escarnitosretrógrados, relacionados a uma alteração hidrotermal tardia,formando concentrações mais ricas nas charneiras de dobrasverticalizadas e nas zonas de cisalhamento associadas a essasdobras, onde ocorrem junto com sulfetos nas zonasenriquecidas em micas (flogopita) e clorita.

Para testar a aplicação na região em questão do modelotipo W-escarnito consagrado na bibliografia mundial, foramseparados os temas descritos abaixo para o modelamento.

O Fator Tectônico foi gerado a partir da combinação dosmapas do Ambiente Tectônico 1, Ambiente Tectônico 2,Magmatismo e Ambiente Magmático, por meio do operador

OU. Por sua vez, o Mapa Tectônico 1 corresponde a um mapabinário na forma de grid, tendo como padrão anômalo oambiente margem passiva ou intraplaca, com peso 0,3, e asdemais áreas como padrão não-anômalo e peso 0,1; o Mapado Ambiente Tectônico 2 apresenta como padrão anômalo osambientes de bacia rifte, bacia de antepaís e plataformacarbonática de margem passiva, com peso 0,4 e as demaisáreas como padrão não-anômalo e peso 0,1; o Mapa deMagmatismo corresponde ao grid binário do tipo demagmatismo, onde as intrusivas máficas e intermediáriascorrespondem ao padrão anômalo, com peso 0,4, e as demaisregiões o padrão não-anômalo e com peso 0,1; o Mapa doAmbiente Magmático, em que o magmatismo sin atarditectônico corresponde o padrão anômalo, com peso 0,6,e os demais ao padrão não-anômalo e com peso 0,1.

O Tema Sedimentação corresponde exclusivamente aosambientes sedimentares, a partir do qual foi gerado o Mapa doAmbiente Sedimentar, em que o padrão anômalo encontra-serepresentado pelas unidades depositadas em ambientecarbonático (pelito-carbonato), com peso 0,9 e as demaisunidades consideradas como não-anômalas e com peso 0,1.

O Tema Litologia foi obtido a partir da combinação de doisconjuntos litológicos. Litológico 1, que corresponde ao mapagrid dos litotipos de natureza carbonática e que perfazem umpercentual igual ou acima de 10% da unidade litoestratigráficaa que pertencem. Estes litotipos são representados porescarnitos, metacalcários e calcários, margas, mármores ecalcissilicáticas, de idade proterozóica, sendo estas rochas asque caracterizam o padrão anômalo, para as quais os pesosforam atribuídos de maneira diferenciada (0,9; 0,7; 0,6; e0,4). O maior peso foi atribuído às unidades compostas predo-minantemente por rochas carbonáticas. Os demais litotiposrepresentam o padrão não-anômalo, com peso 0,1. O conjuntoLitológico 2 corresponde às rochas de natureza carbonática(escarnitos, metacalcários e calcários, margas, mármores ecalcissilicáticas), de idade proterozóica e classificados comoLitotipo 2 e que perfazem menos de 10% da unidadelitoestratigráfica. Destas rochas, às que caracterizam o padrãoanômalo, atribuiu-se o peso 0,3. Os demais litotiposrepresentam o padrão não-anômalo, com peso 0,1.

Além do tema com base nas litologias favoráveis, foielaborado o Mapa dos Buffers de Contato, com um únicointervalo de 1.500 m de distância, considerando somente aregião do contato da intrusão em direção às encaixantesdesprezando-se a área de influência interna à intrusão. Essesbuffers de contato foram extraídos somente no contato entreas unidades com rochas carbonáticas predominantes e de idadeproterozóica e intrusivas ígneas plutônicas, de idade igual oumais jovem do que as rochas carbonáticas associadasespacialmente. Atribuiu-se o peso de 0,9 para os buffersextraídos e que representam o padrão anômalo e peso 0,1para as demais áreas consideradas não-anômalas.


Figura VIII.7 – Fluxograma – Depósitos Polimetálicos tipo SulfetosMaciços Vulcanogênicos – VMS na Província Tocantins

Figure VIII.7 – Flowchart – Polymetallic Deposits of Volcanogenic MassifSulphate type – VMS in Tocantins Province

Figura VIII.8 – Mapa de favorabilidade Depósitos Polimetálicos tipoSulfetos Maciços Vulcanogênicos – VMS na Província Tocantins

Figure VIII.8 – Favorability Map – Polymetallic Deposits of VolcanogenicMassif Sulphate type – VMS in Tocantins Province


A utilização da lógica fuzzy no modelamento de depósitosTipo W-Escarnito na Província Borborema permitiu a elaboraçãodo Mapa de Favorabilidade para esses depósitos nessaProvíncia. O modelo elaborado numa concepção otimista vemconfirmar as áreas de ocorrência já conhecidas, permitindotambém quantificá-las em termos de probabilidade. Tambémrevela uma série de regiões com favorabilidade intermediária.Todas essas áreas originadas em função da combinação dosfatores inerentes ao modelo conceitual aparecem traduzidasno intervalo do conjunto fuzzy, que varia entre 0 e 1, em que0 é não-favorável e 1 é a favorabilidade máxima. Portanto, ométodo aplicado revelou como área de alta favorabilidadeaquelas relacionadas à Formação Jucurutu (0,88 a 0,94),

principalmente nas regiões de contato com as suítes intrusivas,com destaque às intrusivas Itaporanga. Áreas compotencialidade intermediária se reportam às associadas àFormação Seridó (0,79 a 0,88), principalmente nas zonas decontatos com as intrusivas da Suíte Conceição. Além dessas,o modelo elaborado apresenta uma série de locais comfavorabilidade variando de baixa a média, oriunda dacombinação dos diversos fatores inerentes ao modelo conceitualou teórico, que necessitam de investigações adicionais. Emalguns casos os jazimentos caem em regiões comfavorabilidade abaixo de 0,71. Nestes casos é possível que asmineralizações não sejam compatíveis com o modelo testado(Figs. VIII.9 e VIII.10).

Figura VIII.9 – Fluxograma Modelo W-Escarnito na provínciaBorborema

Figure VIII.9 – Flowchart W-Scarnite Model in Borborema Province


Fe-Óxido Cu-Au para o Proterozóico da Amazônia

Os depósitos de associação tipo Fe-óxido-Cu-Au sãocaracterizados por uma abundância de magnetita e/ou hematitae ocorrem em corpos tabulares, preenchendo brechas, veiose também de modo disseminado. Estão comumente associadosa ambientes continentais com magmatismo anorogênico.As rochas hospedeiras incluem todas as litofácies vulcanos-sedimentares variando de sistemas sedimentares proximais,epizonais, a sedimentos vulcanoclásticos distais e plútonsepizonais com idades variando de 1900 Ma até o recente,com intervalos preferenciais entre 1500 a 1900 Ma. Os depósitosvariam de essencialmente monometálicos (Fe) até polimetálicos(Fe+, Cu±, U± Au±, Ag±, ETRs). Grandes depósitos monometálicostêm sido mineralizados somente para ferro, mas os metaisassociados aos depósitos polimetálicos são os de maiorinteresse econômico (Gandhi e Bell, 1996).

Os maiores e mais importantes exemplos incluem osclássicos depósitos de magnetita-apatita-actinolita do distritode Kiruna no norte da Suécia e sudeste do Missouri nos EstadosUnidos, além do depósito gigante de Cu-U-Au-Ag-ETR OlympicDam localizado no sul da Austrália. Na Amazônia depósitostipo Fe-óxido, Cu e Au são descritos na região de Carajás.

Para aplicação do modelo tipo Fe-óxido-Cu-Au, na regiãoda Amazônia Brasileira foram separados e combinados diversosfatores a partir dos seguintes temas descritos abaixo.

Os fatores geológico e tectônico combinados foram obtidospor meio do operador OU a partir dos grids binários dosseguintes temas: Gr_1500nao, que corresponde ao buffer de20 Km em redor das rochas intrusivas com idade entre 1500 a1800 Ma sem magmatismo anorogênico, com padrão anômaloigual a 0,3 e não-anômalo igual a 0,1; Gr_1900nao, buffer de20 Km em redor das rochas intrusivas com idade entre 1800 a1900 Ma sem magmatismo anorogênico, com padrão anômalode 0,6 e não-anômalo de 0,1; Gr_1500mag, buffer de 20 Kmem redor das rochas intrusivas com idade entre 1500 a 1800Ma com magmatismo anorogênico, sendo o padrão anômalo0,6 e não-anômalo 0,1; e Gr_1900mag, com buffer de 20 Kmem redor das rochas intrusivas com idade entre 1800 a 1900Ma com magmatismo anorogênico sendo o valor anômalo iguala 0,9 e não-anômalo igual 0,1.

Para a modelagem, também foi considerada umacombinação entre os temas Litologias Encaixantes, Estruturase do Mapa Radiométrico do Brasil de Contagem Total (AltosRadiométricos), por meio do operador GAMMA, obtendo-se osfatores geológico, estrutural e geofísico.

Figura VIII.10 – Mapa de favorabilidade – Modelo W-Escarnito naProvíncia Borborema

Figure VIII.10 – Favorability Map – W-Scarnite Model in BorboremaProvince


Assim, o grid do tema Litologias Encaixantes consideroucomo anômalo o valor 0,9 para as rochas com idade entre1800 a 1900 Ma, peso 0,6 para as rochas com idade entre1500 a 1800 Ma e não-anômalo o valor 0,1. No Mapa deContagem Total, os valores anômalos corresponderam às trêsprimeiras classes com os mais altos valores radiométricoscom valores de 0,9, 0,8 e 0,7 respectivamente e finalmente omapa de estruturas que correspondeu a um buffer de 2 km aoredor de todas as falhas com intervalos de 500 m. Até 500 mpeso 0,9, de 500 a 1.000 m peso 0,8, de 1.000 a 1.500 mpeso 0,75 e de 1.500 a 2.000 m foi atribuído peso 0,75.

A partir da combinação final do fator Geológico, Tectônico,Estrutural e Geofísico utilizando o operador GAMMA, foi obtido

o Mapa de Favorabilidade, que permitiu separar zonas comvalores de 0,843 a 0,991, relacionadas às mineralizações dotipo Fe-óxido como é o caso dos jazimentos de Gameleira,Águas Claras, Serra Norte e Serra Sul, Igarapé Araraquara eCristalino além de outros na região de Carajás.

Outras áreas como a região do Tapajós também foramressaltadas como de alta favorabilidade, e isto pode estarrelacionado aos dados disponíveis no SIG, que não permitiramuma separação entre os critérios para os modelos tipo Pórfiroe Fe-óxido. Outra região destacada como de alta favorabilidadepelo modelo adotado foi o da Amazônia Central Norte (Figs.VIII.11 e VIII.12).

Figura VIII.11 – Fluxograma óxido-Fe-Cu-Au para o Proterozóico naAmazônia

Figure VIII.11 – Flowchart Fe-oxide-Cu-Au for the Proterozoic in theAmazon


Figura VIII.12 – Mapa de favorabilidade Modelo óxido-Fe-Cu-Aupara o Proterozóico na Amazônia

Figure VIII.12 – Favorability Map Fe-oxide-Cu-Au for the Proterozoic inthe Amazon

Sn e Metais Associados W, Ta e Nb em Granitóidesna Região Amazônica

A seleção de áreas-alvo, etapa importante da prospecçãomineral, é, geralmente, feita por analogia. Uma vezcaracterizado um modelo de depósito mineral se esperaencontrar novos depósitos em outros locais com os mesmoscondicionamentos geológicos do modelo prospectado. Partindode um modelo de mineralização tipo greisen e/ou veiosassociados a granitogênese com características mundialmenteconhecidas e pesquisando-se o modelo de ocorrência de Sn emetais associados W, Ta e Nb na Amazônia, foi elaborado ummodelo descritivo desses depósitos para a modelagem.

Na Região Amazônica dois importantes distritos estaníferosse destacam: o Distrito Estanífero de Pitinga e o DistritoEstanífero de Rondônia. Em ambos os casos associam-se agranitogênese anorogênica, do tipo intraplaca, com idadesvariáveis de 900 a 1900 Ma.

O modelo de depósitos e a quantificação de favorabilidadea mineralizações de Sn e metais associados W, Ta e Nb naAmazônia, onde existem dezenas de depósitos que foramexplotados ou estão em explotação, permitiu um excelentecontrole do resultado obtido.

Compatibilizou-se o modelo descritivo do depósito mineralde interesse com os dados existentes e os termos geológicosempregados na base de dados do SIG. Por meio de consultasà base de dados do SIG foram gerados os mapas de evidências,segundo descrição no parágrafo seguinte.

Geração do Grid dos Litotipos Favoráveis, correspondenteaos litotipos das unidades hospedeiras das mineralizações deestanho, sendo o padrão anômalo constituído por rochasgraníticas (albita granito, monzogranitos, sienogranitos esienitos), ao qual foi atribuído peso 0,8. Elaboração do GridIdades Favoráveis, que descreve os litotipos com idades dassuítes intrusivas graníticas portadoras das mineralizações deestanho, sendo o padrão anômalo o intervalo entre 950 e


1900 Ma, também com peso 0,8. Foi realizada consulta parageração do Grid Rochas Plutônicas, que corresponde às rochasplutônicas como padrão anômalo e peso 0,5. Foi gerado oGrid Ambiente Tectônico, contendo padrão anômalo para oambiente tectônico com rochas magmáticas ou suíte magmáticaorogênica, de margem ativa de placa, com peso 0,7. Istoporque, segundo a classificação do SIG–GTRMB e de acordocom o modelo tectônico adotado para a região, as rochasgraníticas teriam sido colocadas ao final desta orogênese.Por fim, consulta à base de dados para geração do Grid Magma-tismo onde os granitóides do tipo A (anorogênicos) foramselecionados como padrão anômalo e atribuído peso 0,9.

Em seguida utilizou-se a combinação dos mapas derivadoscom base no conhecimento (Knowledge-Driven) em que osparâmetros do modelo de depósitos de Sn e metais associadosW, Ta e Nb são estimados por especialistas por meio da lógicafuzzy, como nos demais modelos. Foram gerados Fator Litoló-gico, Fator Geológico e Fator Tectônico segundo operadoresmostrados no fluxograma da Fig. VIII.13. Dessas combinaçõesresultou o mapa de favorabilidade utilizando operador GAMMAno cruzamento do Fator Geológico com o Fator Tectônico.

O resultado da aplicação dos operadores fuzzy, em mapasderivados do banco de dados, gerou um mapa de índice de

probabilidade que contemplou todos os corpos graníticosmineralizados a estanho ou potencialmente estaníferoscartografados em escala 1:2.500.000, com os melhores índicese, ainda, destacou uma série de corpos, na região de Roraima,Norte do Amazonas e Norte do Pará. Salienta-se que sãoáreas onde o conhecimento geológico é baixo e não se temconhecimento de mineralizações de Sn e metais associadosW, Ta e Nb, abrindo, deste modo, um novo e promissor alvopara pesquisa mineral, ficando evidente a coerência dosresultados obtidos e a importância da utilização de um bancode dados georreferenciado. Para este modelo descritivo dedepósito mineral as informações contidas na base de dadosdo SIG se mostraram suficientes para o bom emprego datécnica, mesmo considerando as restrições impostas pelaescala (Figs. VIII.13 e VIII.14).

Cromo Estratiforme, Província São Francisco

Corpos máfico-ultramáficos estratiformes contendomineralizações de cromo associam-se a regimes tectônicosextensionais em ambientes continentais e têm sido formadosdesde o Pré-Cambriano Inferior ao Holoceno, maisextensivamente em períodos anteriores a 1000 Ma e mais

Figura VIII.13 – Fluxograma Sn e Metais Associados W, Ta e Nb emGranitóides da Amazônia

Figure VIII.13 – Flowchart Sn and Associated Metals W, Ta and Nb inAmazon Granitoids


Figura VIII.14 – Mapa de favorabilidade – Sn e Metais Associados W,Ta e Nb em Granitóides da Amazônia

Figure VIII.14 – Favorability Map – Sn and Associated Metals W, Ta andNb in Amazon Granitoids

importantes quando mais antigos que 1900 Ma. Em sua maiorparte encontram-se estratificados, com estratos quegeralmente possuem um alto grau de perfeição e continuidadee podem variar de milímetros a dezenas de metros. São comunsbandamentos rítmicos e crípticos. De um modo geral, acomposição dos estratos varia de peridotítica, na base, agranítica ou granofírica, no topo. Compreende uma diversidadeenorme de tipos litológicos, notadamente dunitos, peridotitos(harzburgitos e lherzolitos), piroxenitos (ortopiroxenitos ewebsteritos), troctolitos, noritos, gabros, gabronoritos,anortositos e granófiros, sendo lherzolitos e wehrlitos raros(Jackson e Thayer, 1972). Quando presente a cromita ocorreassociada às seqüências mais basais, em geral relacionada arochas piroxeníticas e preferencialmente associada amagmatismo do tipo tholeiítico/tholeiítico alto MgO.

O Cráton São Francisco, definido como uma entidadegeotectônica estabilizada no final do evento Transamazônicoe margeada por cinturões de dobramento brasilianos (Almeida,1977), compreende, em seu embasamento, terrenosgranulíticos e granito-gnáissico migmatíticos, encerrandoseqüências vulcanossedimentares de baixo a médio graumetamórfico, além de diversos corpos intrusivos, incluindocorpos máfico-ultramáficos.

Destaca-se no território nacional como uma das provínciasgeológicas portadoras de algumas das maiores mineralizações

de cromo do País, destacando-se o Complexo Campo Formoso,corpos do Vale do Jacurici, a seqüência máfico-ultramáfica daregião centro-norte de Minas Gerais, entre outras.

Numa tentativa de delimitar regiões de maiorfavorabilidade para este tipo de mineralização no Cráton SãoFrancisco foram tratados os mapas geológicos e tectônicos eas informações do GEOBANK® sobre litoestratigrafia, tectônicae recursos minerais do SIG–GTRMB. Para o modelamento foiextraído, por consultas ao SIG–GTRMB, o tema AmbienteTectônico 1 que teria como padrão anômalo ambientes deregime distensivo, ao qual foi atribuído peso 0,7, e ao restantedos regimes tectônicos peso 0,1. Foram separados no temaAmbiente Tectônico 2 o padrão anômalo para ambienteintraplaca com peso 0,3 e peso 0,1 para o não-anômalo. Docruzamento destes temas foi gerado o fator tectônico.

Para o Fator Magmatismo foi gerado um Grid do tipo demagmatismo, em que os tipos classificados como máfico-ultramáfico, tholeiítico e tholeiítico-komatiítico correspon-deriam ao padrão anômalo, com peso 0,8. O tipo gabro-anortosítico corresponderia a um peso menor 0,6, tendo emvista a possibilidade de existência de corpos próximos decaráter mais ultramáfico, e os demais com padrões não-anômalos o peso de 0,1.

Para geração do Fator Geológico foram cruzados os Gridsdos litotipos favoráveis, com buffers de 8 km em torno deles


e de idades favoráveis, por meio do operador E. Para oslitotipos favoráveis foram considerados padrões anômalosrepresentados pelos serpentinitos, dunitos, piroxenitos,peridotitos, metaultrabásicas, e especificamente os wherlitos,harzburgitos, noritos, gabronoritos, que tiveram peso 0,9. Asdemais rochas tiveram peso 0,2. Para contemplar alinhamentosconhecidos entre os corpos máfico-ultramáficos na região,destacando possíveis áreas de concentrações de outros corposnão-mapeados na escala de trabalho e/ou desconhecidos,foram criados buffers de 8 km em torno dos corpos já delimitadosna geologia, com espaçamento de 2 km cada e pesos variandode 0,72 a 0,43. O tema de Idades favoráveis priorizou comopadrão anômalo o intervalo entre 1,9 e 2,5 Ma com peso 0,8,> 2,5Ma com peso 0,6 e < 1,9Ma peso 0,1. Nesta etapa dotrabalho os dados geofísicos não foram utilizados.

A modelagem utilizando a Lógica Fuzzy permitiu separarzonas de maior favorabilidade (0,848–0,926) relacionadas aoscomplexos conhecidamente portadores de mineralizações decromo estratiforme, como é o caso das minas de cromo da

região de Campo Formoso e Vale do Jacurici. A criação dosbuffers em torno dos principais corpos máfico-ultramáficosselecionou também de maneira mais otimista outras regiõescom corpos diferenciados não-representados nesta escala detrabalho ou não-mapeados com valores de favorabilidade entre0,539 a 0,848. As áreas selecionadas como de maiorfavorabilidade, em confronto com os pontos de treinamento(jazimentos minerais), demonstram que mesmo com dadosainda na escala de 1:2.500.000 é possível reconhecer impor-tantes mineralizações e destacar possibilidades como ao sulda região do Quadrilátero Ferrífero (Figs. VIII.15 e VIII.16).

Esmeralda em Xistos na Província São Francisco

As jazidas de esmeralda estão comumente relacionadas àinteração entre rochas ultramáficas e corpos graníticosintrusivos. Especificamente no Cráton São Franciscoimportantes jazimentos são reconhecidos como os de Carnaíbae Socotó, na Bahia, e Itabira e Nova Era, em Minas Gerais.

Figura VIII.15 - Fluxograma Cromo Estratiforme na Província SãoFrancisco

Figure VIII.15 - Flowchart Stratiform Chromium in São Francisco Province


Na região de Carnaíba e Socotó, a esmeralda está encaixadanos complexos e corpos máfico-ultramáficos paleoproterozóicosem contato. Ocorrem ou como megaxenólitos nos granitosperaluminosos também de idade transamazônica ou nos corposmáfico-ultramáficos imbricados nos quartzitos.

Com base neste modelo de depósito já conhecido paraeste tipo de mineralização foi elaborada a modelagem mineral,seguindo a metodologia aplicada aos demais modelos.

Os corpos graníticos foram separados em um tema deevidência Quimismo. Este tema foi elaborado a partir docampo tipo magmático no mapa de ambientes tectônicos,com padrão anômalo para granitóides t ipo S eaugengranitódies intraplaca com peso 0,9; tipo I = 0,5; etipo A = 0,2 e outras litologias = 0,1.

A Idade de Colocação dos Granitos foi usada para comporoutro Grid gerado a partir das siglas das unidadeslitoestratigráficas no mapa geológico, onde foram separadosos granitos por idade. O padrão anômalo de 0,9 correspondea granitos PP3_gamma e PP4_gamma; PP2_gamma = 0,7;PP1_gamma = 0,3 e outros = 0,1.

O tema de Rochas Máficas e Ultramáficas foi separadopor consultas de corpos ultrabásicos, básicos e seqüências

vulcanossedimentares que encerram seqüências máficas eultramáficas selecionadas a partir da legenda do mapageológico da província. Os campos litologia 1 e 2 não puderamser utilizados por estarem ainda incompletos. Também foiusado arquivo com as ocorrências de cromo, para identificaros corpos cromitíferos. Desta maneira foram classificados comoa seguir: padrão anômalo para corpos ultrabásicos com cromo/cromita associado igual a 0,9; Grupo Jacobina, que inclui corposultrabásicos cromitíferos não-cartografados na escala = 0,8;corpos ultrabásicos e/ou básicos sem cromo/cromita ouseqüências vulcanossedimentares cromíferas = 0,6; seqüênciasvulcanossedimentares sem cromo = 0,3; outros = 0,1.

Foi gerado também um tema onde foram extraídos oscontatos entre os corpos graníticos e corpos ultrabásicos,básicos e seqüências vulcanossedimentares, aos quais foramcriados buffers com intervalos de 1 km até 5 km, classificadosem intervalos regulares, com pesos variando de 0,7, nosintervalos mais próximos, a 0,1 em distâncias além de 5 km.

Todos os temas de evidência gerados foram combinadosutilizando os operadores E, OU e GAMMA.

O modelamento resultou em áreas mineralizadas potenciaisposicionadas ao longo de trend N–S, na porção norte da

Figura VIII.16 – Mapa de favorabilidade – Modelo Cromo Estratiformena Província São Francisco

Figure VIII.16 – Favorability Map – Stratiform Chromium Model in SãoFrancisco Province


província, envergando para NE–SW, na porção sul, sóinterrompido pela Província Mantiqueira com valores defavorabilidade maiores que 0,71. Além de contemplar as áreasonde ocorrem os principais campos de esmeralda, Carnaíba/Socotó (BA) e Itabira/Nova Era (MG), outras áreas tambémforam ressaltadas como de alta favorabilidade por reuniremos atributos essenciais à formação de esmeralda: interaçãode pegmatitos oriundos de granitos e augengranitóidespaleoproterozóicos, calcialcalinos de alto K, meta aperaluminosos, com ultramafitos mais antigos sobretudo seportadores de cromita ou situados próximos a jazimentos decromo. Em algumas regiões essa alta favorabilidade não foidestacada, a despeito da ocorrência de esmeralda, como anorte da província e na região de Anagé (SW da Bahia). Emambos os casos as rochas ultramáficas ou granitos não estãoindividualizados e/ou os granitos são de idade arqueana enão há referência à ocorrência de cromita nas proximidades(Figs. VIII.17, VIII.18 e VIII.19).

Depósitos de U-Tr-P em Rochas Alcalinase Complexos Carbonatíticos –Rede de Desenvolvimento Sudeste/SudoesteAraguaia–Tocantins

Os depósitos de U-Tr-P relacionados aos carbonatitos e aoscomplexos alcalinos são conhecidos em todos os continentes e

existem desde o Proterozóico até o Cenozóico. Os carbonatitosconstituem unidades geológicas essencialmente continentais,com crosta espessa e bem evoluída, sempre associadas àszonas de grande rebaixamento e riftes. Nestas regiões oscarbonatitos, sempre acompanhados por manifestaçõesalcalinas, situam-se preferencialmente nas zonas de inflexãodas placas continentais, na borda dos megafraturamentos.A mesma posição é ocupada por extensas províncias alcalinasque, no entanto, são menos restritas quanto ao ambientetectônico onde se situam. São conhecidas muitasmanifestações, plutônicas e vulcânicas, de rochas alcalinasem margem continentais ativas e em ambientes oceânicos.

Complexos alcalinos e carbonatitos alinham-se segundotrends bem marcadas em Angola, Brasil, SW da África eUruguai. Estas lineações coincidem com falhas transformantescentradas no pólo de rotação cretácico para a América do Sul(Marsh, 1973; Rodrigues, 1970; Biondi, 1976).

No Brasil, os principais depósitos ligados a carbonatitos eaos complexos alcalinos apresentam um marcante controletectônico de caráter ruptural. Além disso, tem sido observadoque preferencialmente estão limitados às zonas marginais deáreas cratônicas, bordejando as grandes bacias sedimentaresbrasileiras, como a Amazônica, a do Meio-Norte e a do Paraná.

As litologias hospedeiras das mineralizações sãogeralmente carbonatitos, piroxenitos, peridotitos e rochasnefelínicas e sieníticas em geral.

Figura VIII.17 – Fluxograma – Esmeralda na Província São Francisco Figure VIII.17 – Flowchart – Emerald in São Francisco Province


Figura VIII.18 – Mapa de Favorabilidade – Esmeralda na ProvínciaSão Francisco

Para a aplicação do modelo na região dos eixos dedesenvolvimento Sudeste/Sudoeste/Araguaia–Tocantins foramcombinados fatores geológicos, tectônicos e magmáticos apartir dos dados estruturados no SIG, gerados a partir dacombinação dos seguintes temas: grid binário do temaAmbiente Tectônico 1, que teve como padrão anômalo oambiente intraplaca com peso 0,8 e os demais 0,1 e que foicombinado por meio do operador OU com o tema AmbienteTectônico 2, cujo padrão anômalo foi atribuído às suítesmagmáticas com peso 0,8 e os demais valores 0,1.

A partir do resultado obtido com a combinação dosambientes tectônicos foi incorporado o tema Magmatismo emque os tipos basalto tholeiítico e álcali-basalto, sienito, máfico-alcalino e carbonatítico e máfico-ultramáfico correspondemao padrão anômalo, com peso 0,9. Os tipos augengnaisse egranitóide tipo A correspondem a 0,7 e tipo bimodal a 0,4.O tipo bimodal foi acrescentado ao modelo uma vez que alguns

basaltos conhecidamente alcalinos devido à escala de trabalhoforam agrupados no SIG como de natureza bimodal.

O Fator Geológico foi obtido pela combinação de doisconjuntos litológicos: Litologia 1, que corresponde ao griddos litotipos representados por todos os tipos de granitosalcalinos (alaskitos e nordmarkitos) até rochas ultrabásicascomo os jacupirangitos, com termos intermediários portadoresde feldspatóides (sódicos como os nefelinitos ou potássicoscomo os leucititos) e ainda com todas as raridades quecompõem a série dos carbonatitos e que perfazem umpercentual igual ou acima de 10% da unidade litoestratigráficaa que pertencem. O segundo conjunto, Litologia 2, estárelacionado aos mesmos litotipos, porém num percentual menorque 10%. Os pesos foram atribuídos de maneira diferenciada(0,9 e 0,6), levando-se em consideração a predominância enatureza dos litotipos descritos acima. Os demais litotiposrepresentam o padrão não-anômalo, com peso 0,1. Para a

Figure VIII. 18 – Favorability Map – Emerald in São Francisco Province


modelagem foi aplicado o operador OU e ao final o fatorGeológico e o Tectônico foram combinados por meio doOperador E.

A aplicação da Lógica Fuzzy permitiu separar zonas demaior probabilidade (0,82 a 0,9), confirmando áreas jáconhecidas, relacionadas aos complexos alcalinos e carbonatitosconhecidamente portadores de mineralizações de U, Tr e P,como é o caso das regiões do distrito Uranífero de Poços deCaldas, Araxá (depósitos de Nb), Tapira e Catalão I (Nb e P),Jacupiranga (P) e Catalão II com U, Tr e P. Entretanto, amodelagem permitiu também selecionar outras áreas comfavorabilidade intermediária a alta, originadas em função dacombinação de fatores pertencentes ao modelo conceitual.Assim foram selecionadas também com favorabilidades altasos complexos plutônicos alcalinos na região de Goiás e a suítealcalina do Peixe em Tocantins, além dos maciços alcalinos naregião dos estados do Rio de Janeiro e São Paulo (Figs. VIII.20e VIII.21).

Avaliação dos Resultados Obtidose Considerações FinaisOs resultados das modelagens aqui apresentadas, apesar daslimitações da escala de trabalho, da baixa densidade deinformações e da forma de disponibilização dos diversos temasabordados, permitem vislumbrar as possibilidades e os recursosda ferramenta SIG no delineamento de áreas previsionais,chegando a resultados internamente consistentes.

Grande parte dos modelos aqui apresentada ainda é passívelde refinamentos e serão complementados mediante consulta aoutros dados não-presentes no SIG que acompanha este volume.Em apenas um dos modelos (FeOx-Cu-Au) acrescentou-se dadosgeofísicos de gamaespectrometria aérea – contagem total, eos resultados obtidos foram satisfatórios. A partir dosresultados obtidos, presume-se que os dados causem maiorimpacto quando considerados em modelagens com base escalarde maior detalhe. Tendo em vista a escala da informação

Figura VIII.19 – Mapa de Favorabilidade – Esmeralda reclassificado –Província São Francisco

Figure VIII.19 – Favorability Map – Reclassified Emerald – São FranciscoProvince


Figura VIII.20 – Fluxograma U-Tr-P em Rochas Alcalinas e ComplexosCarbonatíticos na região dos Eixos de Desenvolvimento Sudeste/Sudoeste/Araguaia–Tocantins

Figure VIII.20 – Flowchart – U-Tr-P in Alkaline Rocks and CarbonatiteComplexes in the region of Development Axis SE/SW/Araguaia–Tocantins

Figura VIII.21 – Mapa de favorabilidade U-Tr-P em Rochas Alcalinase Complexos Carbonatíticos – Rede de Desenvolvimento Sudeste/Sudoeste/Araguaia–Tocantins

Figure VIII.21 – Favorability Map U-Tr-P in Alkaline Rocks andCarbonatite Complexes – Development Network SE/SW/Araguaia–Tocantins


sendo trabalhada e como a cobertura dos dados geofísicosainda é muito heterogênea para o Brasil, com grandes áreasde vazios, evitou-se utilizar parâmetros geofísicos nesta escalade trabalho. Ficou claro no exercício que temas como geofísicae geoquímica, gerados como superfícies de interpolação, bemcomo interpretação de imagens de sensoriamento remoto(radar, espectro visível ou multiespectral), modelo digital deterreno e verificação dos modelos a partir de dados de campo,constituem fatores importantes para as modelagens a seremdesenvolvidas em projetos de maior detalhe.

As modelagens realizadas foram concebidas com base emmodelos metalogenéticos mundialmente conhecidos. O nívelde informação do Banco de Dados não permite ainda testar everificar modelos específicos para determinadas regiões combase em suas características específicas para em seguidaextrapolar para outras áreas. Desta forma, não foi possívelquantificar o potencial das áreas discutidas por comparação aíndices de fertilidade de áreas semelhantes em outras partesdo mundo. Este exercício, entretanto, proporcionou oselementos necessários para uma análise crítica dos dados eseu potencial de utilização no ambiente SIG. A densidade e aconsistência das informações contidas nos temas de geologia,tectônica e recursos minerais foram continuamente revisadase reavaliadas à medida que as modelagens foram realizadaspara garantir um maior grau de confiabilidade ao produto.

Em função dos esforços desenvolvidos desde o primeiroPlano Mestre Decenal de Mineração (1965–1974) acumulou-se um grande número de informações sobre os recursosminerais brasileiros. Apesar de a quantidade e a qualidadedessas informações ainda serem consideradas insatisfatórias,se devidamente reprocessadas e reinterpretadas à luz de novastécnicas e conceitos da moderna ciência geológica, essasinformações permitirão estabelecer novas prioridades para odesenvolvimento de províncias minerais, além da seleção denovos alvos em áreas com potencial, ou ainda priorizar áreasdo território nacional para levantamento básico em escalasmais apropriadas para a pesquisa mineral.

Os parâmetros essenciais para a caracterização dasprincipais províncias produtoras de bens minerais foram opotencial para depósitos polimetálicos nos diversos ambientesgeológicos em que se encontram, ou seja, relacionam-sediretamente com a expectativa de se encontrarem depósitosminerais. Ressalte-se que o critério de classificação adotadona nova tabela de classificação de depósitos não desconsideraoutras importantes tipologias de jazimentos minerais, incluindoos minerais de uso agrícola e aos minerais industriais.

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Tabela VIII.A1 Depósitos Geneticamente Relacionados a Intrusões Máfico-Ultramáficas em Áreas CratônicasTable VIII.A1 Deposits Genetically Related to Mafic-Ultramafic Intrusions in Cratonic Areas

Magmática plutônica









Cromititos acamadados

Ni-Cu em intrusões acamadadas

EGP em intrusões acamadadas

Fe-Ti-V em intrusões acamadadas

Ni-Cu-EGP acamadados (Astroblema)

Ni-Cu-EGP diqueformige

Cu-Ni em chaminés

EGP em chaminés duníticas

Cu em Intrusões Máfico-ultramáficas

Bushveld (África do Sul)

Stillwater (EUA)

Merensky Reef(África do Sul)

Bushveld (África do Sul)

Sudbury (Canadá)

Great Dyke (Zimbabwe)

O’Okiep (África do Sul)

Eastern BushveldComplex (África do Sul)

Caraíba (Brasil)

CÓDIGO DOS MODELOS

SGB

1a

1b

1c

1d

2

3

4a

4b

5

USGS

2a

1

2b

3

sc

sc

4a

4b

sc

GSC

28.1

sc

27.2a

26.2

sc

sc

sc

sc

sc

BCGS

sc

sc

sc

M-04 (p)

sc

sc

sc

sc

sc

sc = sem correspondente

CLASSE GENÉTICA MODELO TIPO

Tabela VIII.A2 Depósitos Geneticamente Relacionados a Intrusões Máfico-Ultramáficas em Áreas Tectonicamente InstáveisTable VIII.A2 Deposits Genetically Related to Mafic-Ultramafic Intrusions in Unstable Tectonic Areas

CÓDIGO DOS MODELOS

SGB

6a

6b

6c

7a

7b

8

9

USGS

7a

5a5b

5c

7a

7b

8a8b

9

GSC

sc

27.1b.127.1b.2

sc

27.1d (p)

26.1

28.2

sc

BCGS

sc

sc

sc

sc

M04 (p)

M03

M05



Magmática subvulcânica


Magmática vulcânica




Ni-Cu em gabros sinorogênicossinvulcânicos

Cu-Ni-EGP em corpos associados a rifts

Cromitito em intrusões acamadadassinvulcânicas

Ni-Cu em komatiitos sinorogênicos

Ti-anortosito

Cromitito podiforme

Ni-Cu-EGP-Cr em intrusões concentri-camente zonadas

Sally Malay(Austrália)

Noril’sk (Rússia),Duluth (USA)

Cape Smith (Canadá)

Roseland (EUA)

Troodos (Chipre)

Alasquiano (EUA)


Anexo


CÓDIGO DOS MODELOS

SGB

12a

12b

12c

12d

12e

USGS

8c

8d

8e

8f

8g

GSC

sc

sc

sc

sc

sc

BCGS

sc

sc

sc

sc

sc


Limassol Forest(Chipre)

Thetfort, Black Lake(Canadá)


Hidrotermal

Hidrotermal

Hidrotermal

Hidrotermal

Hidrotermal

Co-Ni em serpentinitos

Asbesto em serpentinitos

Magnesita em rochas ultramáficas

Magnesita e talco em serpentinitos

Talco em rochas ultramáficas

Tabela VIII.A4 Depósitos Geneticamente Relacionados a Rochas Ultrabásicas Metassomaticamente TransformadasTable VIII.A4 Deposits Genetically Related to Metasomatically Transformed Ultrabasic Rocks

CLASSE GENÉTICA

Magmática vulcânica






CÓDIGO DOS MODELOS

SGB

10a

10b

10c

10d

11

USGS

6a

6b

sc

sc

sc

GSC

27.1c.1

27.1c.2

sc

sc

sc

BCGS

sc

sc

sc

sc

sc

MODELO

Ni-Cu em Dunitos

Ni-Cu em Dunitos

Ni-Cu em Picritos

Ni-Cu em Gabros

Cromititos em Peridotitos

TIPO

Kambalda (Austrália)

Fortaleza de Minas (Brasil)

Dumont Sill (Canadá)

Dundonald Sill (Canadá)

Bird River Sill (Canadá)

Pium-hi (Brasil)

Tabela VIII.A3 Depósitos Geneticamente Relacionados a Corpos Máfico-Ultramáficos Associados a Greenstones Belts eSeqüências Metavulcanossedimentares

Table VIII.A3 Deposits Genetically Related to Mafic-Ultramafic Bodies Associated to Greenstone Belts andMetavolcanosedimentary Sequences


Tabela VIII.A6 Depósitos Geneticamente Relacionados a Intrusões FélsicasTable VIII.A6 Deposits Genetically Related to Felsic Intrusions

CÓDIGO DOS MODELOS

SGB

17

17a

17b

17c

17d

17e

17f

17g

17h

18

USGS

sc

13a

13b

13e

sc

13f

sc

sc

13g

sc

GSC BCGS

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc


Magmática hidromesotermal







Magmática hidrotermal

Hidrotermal


Pegmatito

Be-Li Pegmatito

Sn-Nb-Ta Pegmatito

Feldspato Pegmatito

Quartzo Pegmatito

Mica Pegmatito

Pegmatitos portando gemas

Esmeraldas no contato de pegma-titos encaixados em rochas básicas

Veio de quartzo

Granitóides portando gemas

Itabira (Brasil)

sc

21 (p)

21 (p)

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

Tabela VIII.A5 Depósitos Geneticamente Relacionados a Intrusões AlcalinasTable VIII.A5 Deposits Genetically Related to Alkaline Intrusions

CÓDIGO DOS MODELOS

SGB

13a

13b

14

14a

14b

14c

14d

15

16

USGS

10

10

11a

sc

10b

11b

11c

12

sc

GSC BCGS

N01 (p)

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc


Magmática plutônicahidrotermal









Apatita-magnetita-ETRem carbonatitos

Fosfato em carbonatitos

Complexos alcalinos

Th-ETR em complexos alcalinos

Veios com Th e ETR em complexosalcalinos

Fluorita em complexos alcalinos

Zircão em complexos alcalinos

Diamantes e kimberlitos

Sodalita em rochas plutônicasalcalinas

Araxá (Brasil)

Iporá-Rio Verde (Brasil)

Tapira (Brasil)

Mato Preto (Brasil)

Kimberley (África do Sul)

244.3 (p)

sc

23

sc

sc

sc

sc

sc

sc




Tabela VIII.A6 Depósitos Geneticamente Relacionados a Intrusões Félsicas (Continuação I)Table VIII.A6 Deposits Genetically Related to Felsic Intrusions (Continuation I)

CÓDIGO DOS MODELOS

19a

19b

19c

19d

19e

19f

19g

19h

19i

20

21

21a

21b

22

22a

23a

23b

23c

23d

23e

23f

23g

23h

24

24a

24b

24c

14a

14b

18b

18c

18h

sc

18f

18g

18d

sc

18a

15a

15b

sc

15c

17

20c

21a

16

21c

20a

21b

sc

sc

14c

18l

18m

GSC

K05

K06

K01 (p)

K02

sc

sc

K04

sc

K03

sc

K01 (p)

sc

sc

sc

sc

sc

L04 (p)

L04 (p)

L08

L07

L06

L05

sc

sc

J02

sc

sc



Metassomática hidromesotermal


























W escarnito

Sn escarnito

Cu escarnito

Zn-Pb escarnito

Fluorita escarnito

Cu-Au escarnito

Au escarnito

Wollastonita Escarnito

Fe escarnito

W-Cu-Au de contato

Cu pórfiro associado a escarnito

W em veios

Sn em veios

Greisen

Sn em greisen

Cu pórfiro

Cu-Au pórfiro

Cu-Mo pórfiro

Mo pórfiro

W pórfiro

Sn pórfiro

Baixo F-Mo Pórfiro

Au-(Ag-Cu-Mo) pórfiro

Substituição metassomática

Sn de substituição em rochacarbonática

Magnesita de substituição

Talco de substituição

Copper Basin (EUA)

British Columbia(Canadá)

Climax (EUA)

20.5

sc

20.2a

20.1

sc

sc

20.3

sc

20.4a

sc

20.2b (p)

18 (p)

18 (p)

sc

18 (p)

19.1

19.3

4.2, 19.2

19.5 (p)

19.6

19.8

19.5 (p)

19.4

sc

sc

sc

sc

SGB USGS BCGS




Tabela VIII.A 6 Depósitos Geneticamente Relacionados a Intrusões Félsicas (Continuação II)Table VIII.A6 Deposits Genetically Related to Felsic Intrusions (Continuation II)

CÓDIGO DOS MODELOS

24d

24e

24f

24g

24h

25

26

26a

26b

27

28

29

19a

19b

18e

18i

25n

19c

22c

22b

22a

18k

20b

sc

GSC

J01

sc

sc

sc

sc

sc

I05 (p)

H08

L01

sc

H07

sc


Metassomáticahidromesotermal




Hidroepitermal

Metassomáticahidroemesotermal

Magmáticahidromesotermal





Hidrotermal

Substituição polimetálicaem rocha carbonática

Mn de substituiçãoem rocha carbonática

Asbestos em rocha carbonática

Magnesita e talcoem rocha carbonática

Bertrandita de substituiçãoem pegmatitos

Disseminação distal de Ag-Au

Veios polimetálicos em encaixantesde intrusões pórfiro-afaníticas

Veios de Au-Ag-Te em encaixantesde intrusões pórfiro-afaníticas

Cu-As-Sb em encaixante vulcânicaassociada a intrusão pórfiro-afaníticas

Grafita amorfa

Veios polimetálicos estaníferos

Concentração de baritaem veios de quartzo

sc

sc

sc

sc

sc

sc

16

19.4 (p)

sc

sc

sc

sc

SGB USGS BCGS


Tabela VIII.A7 Depósitos Geneticamente Relacionados a Rochas ExtrusivasTable VIII.A7 Deposits Genetically Related to Extrusive Rocks

CÓDIGO DOS MODELOS

30

31a

31b

31c

32

32a

32b

32c

32d

32e

33

34

35

36

37

38a

38b

38c

39

40a

23

25a

sc

27a

sc

25b; 25c;25d

25e

25f

25g

25h

25i

25m

26b

27c

27b

27d; 27e;36c

27d; 27e;36c

27e

29b

sc

GSC

D03

H03

sc

H02

sc

H05

H04

sc

sc

sc

D07 (p)

sc

sc

I08

sc

I09

I09

I09

D07 (p)

sc


Vulcânica máfica

Vulcânica félsicahidroepitermal

Hidroepitermal

Vulcânicahidroepitermal


Vulcânica félsico inter-mediária, hidroepitermal

Vulcânica félsico inter-mediária, hidroepitermal


Vulcânica félsica amáfica hidroepitermal


Vulcânica máficahidroepitermal

Vulcânica hidroepitermal







Magmática hidroepitermal


Cu em derrames basálticos

Au-Ag de fontes termais

Opala em veios de fontes termais

Hg em fontes termais

Concentração de metais em veios

Au-Ag em veios epizonais

Au com quartzo-alunitaem veios epitermais

Veios epizonais de Quartzo com U

Veios epizonais de Mn

Veios epizonais de Sn em Riolitos

Fe - apatita em rochas vulcânicas

Enxofre em fumarolas

Veios de fluorita em seqüênciascarbonáticas

Hg em rocha sílico-carbonática

Disseminações de Hg em estratosde rochas vulcanoclásticas

Disseminações de Sb em zonasbrechadas ou cisalhadas

Disseminações de Au-Sb em zonasbrechadas ou cisalhadas

Veios de Barita em zonas brechadasou cisalhadas

Cu-Au em brechas Fe-óxido

Rochas vulcânicas portando gemas

Redstone (Canadá)

Round Mountain (EUA)

Sulphur Bank (EUA)

Comstock, Creede(EUA), Sado (Japão)

Rexspar (Canadá)

Talamantes (México)

Cerro Blanco (México)

Kiruna (Suécia)

Ilha de Vulcano (Itália)

New Almaden (EUA)

Almaden (Espanha)

Caracota (Bolívia)

Olympic Dam (Austrália)

9

15.1 (p)

sc

sc

sc

15.1b

15.1a

12

sc

sc

22 (p)

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

22 (p)

sc

SGB USGS BCGS

40b

40c

41

42

43

sc

sc

25l.1

25l.2

sc

sc

sc

sc

sc

sc

Magmática

Hidroepitermal

Vulcânica Hidroepitermal

Vulcânica hidrotermal

Vulcânica

Opala em cavidades de rochas ígneas

Turquesa em rochas vulcânicasalcalinas alteradas

Bentonita em rochas vulcânicas

Caolim em rochas vulcânicas

Sodalita em rochas vulcânicasalcalinas

sc

sc

sc

sc

sc




Tabela VIII.A8 Depósitos Geneticamente Relacionados a Seqüências MetavulcanossedimentaresTable VIII.A8 Deposits Genetically Related to Metavolcanosedimentary Sequences

CÓDIGO DOS MODELOS

44a

44b

44c

44d

44e

45a

45b

46

47

47a

48

48a

49a

49b

49c

24e;28a (p)

28a

24a

24b

24f

24c

24d

25ao25ob

28b

36b

sc

36a

28e

28e.1

28e.2

GSC

G06 (p)

G06 (p)

G05

G04

G06 (p)

sc

E15

sc

G01

I04

sc

I01

sc

sc

sc


Vulcanossedimentarhidrotermal







Vulcanossedimentarhidroepitermal








Sulfeto maciço vulcanogênicoem seqüência bimodal(VMS Tipo 1)

Sulfeto maciço vulcanogênicoem seqüência bimodal félsica(VMS Tipo 2)

Sulfeto maciço vulcanogênicoem seqüência ofiolítica(VMS Tipo 3)

Sulfeto maciço vulcanogênicoem seqüência máfico-siliciclástica(VMS Tipo 4)

Sulfeto maciço vulcanogênicoem seqüência siliciclástica-félsica(VMS Tipo 5)

Corpos estratiformes de Mn

Lentes estratiformes de Co-Cu

Zeolitas em tufos vulcânicos

Formação ferrífera bandada dederivação vulcânica

Au em formação ferríferabandada

Concentração Metálica em Veios

Veios de Quartzo Auríferopouco sulfetado

Bentonita sedimentar

Bentoníta sedimentar sódica

Bentonita sedimentar cálcica

6.3 (p)

6.3 (p)

6.3 (p)

6.3 (p)

6.3 (p)

sc

sc

sc

3.2

15.3

sc

15.2(p)

sc

sc

sc

SGB USGS BCGS

Flin-Flon(Canadá)

Kuroko(Japão)

Troodos(Chipre)

Besshi(Japão)

Cinturão Ibéricode Piritas(Portugal)

Troads(Chipre)

Blackbird(EUA)

Algoma

Homestake(EUA)

Mother Lode(USA)


Tabela VIII.A9 Depósitos Geneticamente Relacionados a Rochas SedimentaresTable VIII.A9 Deposits Genetically Related to Sedimentary Rocks

CÓDIGO DOS MODELOS

50

50a

50b

50b.1

50c

50d

50e

50f

50g

50h

50i

50j

50k

50l

51a

51a.1

51b

51c

51d

51e

51f

52a

52b

53

sc

sc

29a

sc

39a

39b

sc

39e

39c

39d

39g

39h

sc

sc

sc

36a

30a

30b

30b

30c

30c.1

31a

31b

31c

GSC

sc

sc

sc

sc

C01(p)

C01(p)

sc

C01(p)

C03(p)

sc

sc

sc

sc

sc

sc

I03

E05

E04

E04

sc

sc

E14(p);E13;S01

sc

sc


Sedimentar clástica





















Sedimentar clásticahidrotermal



Placer

Au placer

Au-U em conglomerados depaleoplacer

Au em conglomerados hematiticosde paleoplacer

Au-EGP placer

EGP-Au placer

EGP placer

Placer estaníferos

Ti em placer de linha de costa

Placer diamantífero

Granada em placer

Zircão em placer

Th em placer

Gemas em placers

Au hospedado em metapelitos

Au hospedado em seqüênciasturbidíticas

Pb-Zn hospedados em arenitos

Cu hospedado em arenitos

Cu hospedado em arenitos,folhelhos e/ou siltitos

U hospedado em arenitos

Mo-U hospedados em arenitos

Zn-Pb-Ag sedimentar-exalativoem folhelhos/siltitos (SEDEX)

Barita sedimentar-exalativaacamadada em folhelhos siltitos(SEDEX)

Veios de esmeralda emfolhelhos/siltitos

Rio Tapajós (Brasil)

Witwatersrand(Africa do Sul)

Tarkwa (Gana)

Sierra Nevada (EUA)

Serras Urais (Rússia)

Chôco (Colômbia)

Campos estaníferos dosudoeste da Ásia Indonésia)

Green Cove Springs (EUA)

Jequitinhonha (Brasil)

Bacia de Taubaté (Brasil)

Lagoa Seca, Babaçu (Brasil)

Bendigo (Austrália)

Laisvall (Suécia)

Kupferschiefer(Alemanha)

Colorado Plateau(EUA)

Badlands

Sullivan, Red Dog (EUA)

Red Dog(EUA)


sc

sc

1.1a

1.1b

1.2a

1.2b

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

15.2 (p)

8.2

8.3

8.3

8.1

sc

6.1;6.1(p);6.1 (p)

sc

sc

BCGSSGB USGS


Tabela VIII.A9 Depósitos Geneticamente Relacionados a Rochas Sedimentares (Continuação I)Table VIII.A9 Deposits Genetically Related to Sedimentary Rocks (Continuation I)

CÓDIGO DOS MODELOS

54a

54b

54c

54d

54e

54f

54g

55

56

57

57a

58

59a

59b

60a

60b

61

62a

32c

32a

32b

32d

sc

26c

sc

26a

sc

34a

34b

sc

29b

32e

33a

33b

25l.3

28e

GSC

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

E03

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc


Sedimentar química

Sedimentar químicahidrotermal



Sedimentar químicahidroepitermal




Sedimentar

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química


Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química



Cu-Pb-Zn (Ag) hospedadosem rochas carbonáticas

Pb-Zn-Ba-F Strataboundem Rocha Carbonática

Zn Stratabound em rochacarbonática

Fluorita stratabound em rochacarbonática

Barita em rocha carbonática

Veios de barita associada a fluorita

Barita como cimento em arenitos

Au-Ag em rocha carbonáticasedimentar

Opala como nódulos em calcários

Formação ferrífera bandada

Mn em BIF

Au-Pd-Co em Formação Ferrífera

Brecha sedimentar hospedandoFe-óxido-Cu-U-Au-ETR

U em brecha de colapso

Mn sedimentar em nódulos

Crostas de Mn de fundo oceânico

Smectitas com Li

Bentonita Sedimentar

Kipushi

Mississipi Valley (EUA)

Mississipi Valley (EUA)

Camamu (Brasil)

Carlin (EUA)

Lago Superior (Canadá)

Molango (México)

Olympic Dam (Austrália)

sc

10 (p)

10 (p)

sc

sc

sc

sc

sc

sc

3.1

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

SGB USGS BCGS



Tabela VIII.A9 Depósitos Geneticamente Relacionados a Rochas Sedimentares (Continuação II)Table VIII.A9 Deposits Genetically Related to Sedimentary Rocks (Continuation II)

CÓDIGO DOS MODELOS

62b

63a

63b

63c

63d

63e

63f

64

65a

65b

65c

65d

65e

65f

65g

65h

65i

65j

65k

GSC

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc



Sedimentar biogênica




Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Caolin SedimentarFlúvio-lacustre

Diatomito Sedimentar lacustre

Fosfato sedimentar biogênico

Fosfato sedimentar de correntes quentes

Fosfato estromatolítico

Palygorskita sedimentar

Fe-oolítico

Cimentação diagenética

Evaporítico marinho

Evaporíto Litorâneo

Celestita evaporítica acamadada

Gipsita evaporítica acamadada

Sal marinho evaporítico

Gipsita evaporítica lacustre

Halita evaporítica lacustre

Magnesita evaporítica lacustre

Na-carbonatos em evaporitos lacustres

Borato evaporítico lacustre

Depósito acamadado de sal portando K

Nitratos evaporíticos portando Iodo

Rio Capim, Tijucas (Brasil)

Santa Maria (Brasil)

sc

sc

sc

sc

sc

sc

3.3

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

SGB USGS BCGS


31k

31s

34c

34d

sc

34e

34f

sc

35a

sc

35a.1

35a.5

35a.3

35b.4

35b.5

35b.10

35b.1

35b.3

35a.2

35b.265l

65m

65n

65o

66a

66b

66c

66d

35a.4

35a.6

35a.7

35a.20

35a .21

35b.21

35b.20

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Sedimentar química

Domo salino diapírico

Domo de sal de Gipso

Domo de sal portando Enxofre

Salmoura de Iodo

Salmoura de bromo

Salmoura de Na-carbonato

Salmoura litorânea com lítio

Green River (USA)


Tabela VIII.A10 Depósitos Geneticamente Relacionados a Rochas MetamórficasTable VIII.A10 Deposits Genetically Related to Metamorphic Rocks

CÓDIGO DOS MODELOS

37a

37b

sc

40a

sc

37f

37g

37d

37c

sc

sc

sc

sc

GSC

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc


Metamórfica

Metamórfica hidrotermal


Metamórficahidromesotermal


Metamórfica

Metamórfica


Metamórficahidromesotermal

Metassomática

Metamórfica



U-Au em zona de discordância angular

Au em falhas de baixo ângulo

Au em falhas de alto ângulo

Depósito polimetálico relacionadoa falha distensiva

Remobilização Metamórfica

Grafita disseminada emrocha metassedimentar

Veios de Grafita em rochametassedimentar

Au em gnaisse

Au associado a cianita em gnaisses

Epissienitização de gnaisses

Rochas metamórficas portando gemas

Gemas em zona de metamorfismode contato

Concentração Metálica em Veios

Rabbit Lake (Canadá)

Picacho (EUA)

Cuiabá (Brasil)

Cuiabá, São Bento (Brasil)

Pedra Azul (Brasil)

Itatiaia (Brasil)


7

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

BCGSSGB USGS

Tabela VIII.A11 Depósitos Geneticamente Relacionados a Processos IntempéricosTable VIII.A11 Deposits Genetically Related to Intemperic Processes

CÓDIGO DOS MODELOS

75

75a

75b

75c

75d

75e

76

76a

76b

77a

77b

77c

77d

77e

77f

sc

38a

38b

38g

sc

sc

sc

38h

38c

sc

sc

38d

38e

38f

sc

GSC

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc


Supergênica

Supergênica

Supergênica

Supergênica

Supergênica

Supergênica

Intempérica residual









Metais básicos em gossan

Ni laterito

Bauxita laterita

Au laterita

Mn laterita

Fe laterita

Enriquecimentoresidual

Caulim residual

Bauxita cárstica

Concentração estanífera eluvio-coluvionar

Concentração Nb-tantalíferaeluvio-coluvionar

Fluorita elúvio-coluvionar

Andaluzita eluvio-coluvionar

Barita elúvio-coluvionar

Concentração metálica elúvio-coluvionar

Igarapé Bahia (Brasil)

Niquelândia (Brasil)

Poços de Caldas (Brasil)

Serra do Navio (Brasil)

Quadrilátero Ferrífero (Brasil)

Azul (Brasil)

4.2a,4.2b (p)

sc

sc

sc

sc

4.1

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

BCGSSGB USGS

67

68a

68b

68c

69

70a

70b

71a

71b

72

73a

73b

74



Tabela VIII.A12 Depósitos de Rochas e Minerais Industriais e Recursos Energéticos Geneticamente Relacionados a Rochas DiversasTable VIII.A12 Deposits of Rocks and Industrial Minerals and Energy Resources Genetically Related to Diverse Rocks

CÓDIGO DOS MODELOS

78a

78b

78c

78d

78e

78f

78g

79a

79b

80a

80b

80c

80d

80e

80f

80g

80h

80i

80j

80k

80l

80m

80n

80o

80p

80q

80r

80s

80t

80u

sc

sc

sc

sc

sc

30e

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

30d

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

08J

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc







Sedimentar

Metamórfica



Magmática

Metamórfica

Sedimentar

Metamórfica

Metamórfica

Sedimentar

Magmática

Sedimentar

Metamórfica

Metamórfica

Magmática

Metamórfica

Diagenética

Metamórfica

Magmática

Metamórfica

Metamórfica


Magmática hidro-mesotermal

Hidromesotermal


Areia aluvionar

Areia flúvio-lacustre

Areia em depósitos costeiros

Areia de solos de alteração

Sílica detrítica em coberturascenozóicas

Sílica em arenitos

Sílica em zona de cisalhamento

Mineral de argila aluvionar

Mineral de argila eluvionar

Rocha magmática ornamental

Rocha metamórfica ornamental

Rocha sedimentar ornamental

Agalmatolito ornamental(pedra-sabão)

Ardósia ornamental

Arenito ornamental

Basalto ornamental

Calcário ornamental

Charnockito ornamental

Dolomito ornamental

Diabásio ornamental

Dumortierita-quartzito ornamental

Fóssil (madeira petrificada)

Fuchsita Quartzito Ornamental

Granito ornamental

Mármore ornamental

Mármore Ônix ornamental

Nefelina sienito ornamental

Quartzo róseo em pegmatitos

Serpentinito ornamental

Sodalita sienito ornamenal

Rio Tietê (Brasil)

Bairro Taboão, Mogi das Cruzes(Brasil)

Peruíbe (Brasil)

Parelheiros (Brasil)

Descalvado (Brasil)

Descalvado (Brasil)

Mogi das Cruzes (Brasil)

Bacia do Paraná (Brasil)

Rio Tietê, Poços de Caldas(Brasil)

Pitanguí (Brasil)

Papagaios

Palmeiras (Brasil)

Uberlândia (Brasil)

Felipe Guerra (Brasil)

Ubatuba, Parati (Brasil)

Cachoeiro de Itapemirim,Congonhas do Campo (Brasil)

Tomasina (Brasil)

Macaúbas/BA (Brasil)

Santa Maria (Brasil)

Cachoeiro de Itapemirim (Brasil)

Cachoeiro de Itapemirim, Curaçá(Brasil)

Fervedeira, Santanado Matos (Brasil)

Nova Iguaçu (Brasil)

Nova Palmeira, Parelhas (Brasil)

Verde Antique

Itaju do Colonial (Brasil)


sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

GSCSGB USGS BCGS


Tabela VIII.A12 Depósitos de Rochas e Minerais Industriais e Recursos EnergéticosGeneticamente Relacionados a Rochas Diversas (Continuação I)

Table VIII.A12 Deposits of Rocks and Industrial Minerals and Energy ResourcesGenetically Related to Diverse Rocks (Continuation I)

CÓDIGO DOS MODELOS

80v

81a

81b

81c

81d

81e

81f

81g

81h

81i

81j

81k

81l

81m

81n

82a

82b

82c

82d

82e

82f

82g

83

84a

84b

5a

85b

86a

35d

sc

32g

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

GSC

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc

sc


Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Metamórfica

Metamórfica

Sedimentar

Magmática

Metamórfica

Metamórfica

Magmática Plutônica

Metamórfica

Vulcânica

Sedimentar

Metamórfica

Magmática

Metamórfica

Sedimentar

Sedimentar

Intempérico Residual







Hidrotermal

Magmática Hidro-mesotermal

Travertino ornamental

Argilito industrial

Calcário Industrial

Dolomito industrial

Dolomito Industrial

Filito industrial

Folhelho industrial

Fonolito industrial

Leucofilito industrial

Metacalcário industrial

Nefelina sienito industrial

Quartzito industrial

Riolito industrial

Siltito industrial

Xisto industrial

Brita de rocha magmática

Brita de rocha metamórfica

Brita de rocha sedimentar

Calcário conchífero

Cascalheira alúvio-coluvionar

Seixeira alúvio-coluvionar

Seixeira de linha de costa

Saprólito (saibro)

Sal de rocha (epsomita)

Ocre residual

Cristal de rocha elúvio-coluvionar

Cristal de rocha em veios e bolsões

Quartzo hialino em pegmatitos

Ourolândia (Brasil)

Bacias do Paraná e Parnaíba(Brasil)

Bacia Potiguar (Brasil)

Bacia Potiguar (Brasil)

Arcos (Brasil)


Brenk Mine (Alemanha)

Arcos/MG, Cantagalo/RJ eAdrianópolis/PR (Brasil)

Blue Montain (Canadá)

Turkismuhle Mine (Alemanha)


Araruama, Jaguaruana,Salvador (Brasil)

Padre Paraíso (Brasil)

Tucuruí, Mimoso do Sul (Brasil)

Georgino Avelino (Brasil)

Parobé/RS (Brasil)

Epsom (Inglaterra)

Catersville (EUA)

Chapada Diamantina (Brasil)

Chapada Diamantina (Brasil)

Governador Valadares, CaldeirãoGrande, Gravatal (Brasil)

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SGB USGS BCGS



Tabela VIII.A12 Depósitos de Rochas e Minerais Industriais e Recursos EnergéticosGeneticamente Relacionados a Rochas Diversas (Continuação II)

Table VIII.A12 Deposits of Rocks and Industrial Minerals and Energy ResourcesGenetically Related to Diverse Rocks (Continuation II)

CÓDIGO DOS MODELOS

86b

86c

86d

87a

87b

87c

87d

87e

88a

GSC

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sc

sc

sc

sc

sc

sc


Metamórfica

Metamórfica

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Vulcânica

Mica industrial

Vermiculita industrial

Glauconita sedimentar

Diatomita aluvionar

Diatomita lacustrina

Diatomita sedimentar marinha

Ritimito glacial (varvito)

Trona natural

(Tufo pozzolana)

Paulistana, Sanclerlândia (Brasil)

Maxaranguape, Caucaia (Brasil)

Maxaranguape, Aquiraz,Campos (Brasil)

Itu (Brasil)

Green River Basin (EUA)

Pozzuoli (Itália)

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SGB USGS BCGS


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39f

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31s

31r

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88e

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91e

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Vulcânica

Vulcânica

Vulcânica

Vulcânica

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Sedimentar

Magmática hidro-mesotermal

Metassomáticahidrotermal

Metamórficahidrotermal

Sedimentar

Ejetos piroclásticos (vidro vulcânico)

Ejetos piroclásticos

Ejetos piroclásticos (escória vulcânica)

Ejetos piroclásticos (púmice)

Rocha pirobetuminosa

Sapropelito (Marauíto)

Matéria orgânica em camadas (linhito)

Turfeira baixa - flúvio-lacustre

Turfeira baixa - lagunar

Carvão

Detritos orgânicos marinhos (Coquina)

Gás natural

Lençóis de petróleo

Placer em linha de costa com Th

Th, U em pegmatitos

Albitito fósforo-uranífero

Colofanito fósforo-uranífero

Th em aluvião

Aqua Peaks (EUA)

Jemez Mountains (EUA)

Mount St. Helens (EUA)


Maraú (Brasil)

Bacia do Jatobá (Brasil)

São José dos Campos (Brasil)

Litorânea


Bacias de Campos e Potiguar(Brasil)

Bacias de Campos e Potiguar(Brasil)

Guarapari (Brasil)

Governador Valadares (Brasil)

Lagoa Real, Espinharas (Brasil)

Itatiaia (Brasil)

Tremembé (Brasil)

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Nota Biográfica dos Autores

Franciscus Jacobus Baars. Geólogo (África doSul/1986), Mestrado em petrologia metamórficagranulítica (Universidade de Cape Town/1990).Doutorando, focando os limites tectono-termaisdo Cráton São Francisco meridional. Trabalhoupela Sopemi e pela Docegeo, na exploração e na

avaliação de prospectos de i.a. Au, Cu, Zn, diamante, caulime rutilo. Em 1999, fundou a consultoria Roots Rock, com atuaçãointernacional. Entre 2000 e 2002, assessorou a CPRM–ServiçoGeológico do Brasil em recursos minerais e gestão deinformações, onde chefiou e reestruturou o Departamento deRecursos Minerais. E-mail: [email protected]

Gerson Manoel Muniz de Matos. Geólogo (UFRJ/1974), Mestre (Universidade Heidelberg,Alemanha/1984), Doutor (UniversidadeHeidelberg, Alemanha/1992). Na CPRM desde1975 como integrante de equipe e chefe deprojetos de mapeamento geológico básico e de

pesquisa mineral. Responsável pela coordenação do ProgramaNacional de Prospecção de Ouro. Atualmente chefia a Divisãode Metalogenia do Departamento de Recursos Minerais.E-mail: [email protected]

Maisa Bastos Abram. Geóloga (UFBA/1990),Mestre (UFBA/1993). Ingressou na CPRM-BA em1994, onde atuou em pesquisa mineral,mapeamento geológico, petrografia egeoprocessamento. Desde 2001, chefia aDivisão de Avaliação de Recursos Minerais e

integra a Coordenação Executiva do Programa GIS do Brasil.E-mail: [email protected]

Maria Angélica Barreto Ramos. Geóloga (UnB/1989), Mestre (UFBA). Ingressou na CPRM–BAem 1994 onde atuou em mapeamentogeológico. Em 1999, passou a atuar na áreade geoprocessamento e desde 2001 integra aequipe de Coordenação do Programa GIS do

Brasil. Atualmente exerce a função de Assistente doDepartamento de Geologia. E-mail: [email protected]

Reginaldo Leão Neto. Geólogo (USP/1975),especialização em Metalogenia do Ouro pelaUFOP. Está na CPRM desde 1978 trabalhandoem pesquisa mineral e mapeamento regionalnas superintendências de Goiânia e Recife.

Desde 1994 atua no desenvolvimento de banco de dados e apartir de 2001 passou a integrar a Coordenação Executiva doProjeto GIS do Brasil. E-mail: [email protected]

Marcos Luiz do Espírito Santo Quadros.Geólogo (UFPA/1992), Mestre (UFPA/1996).É geólogo da CPRM–RO desde 1994, atuandono Projeto Platina e Associados e no Progra-ma de Levantamentos Geológicos Básicos(PLGB). Participou da elaboração do MapaGeológico de Rondônia e dos Projetos

Província Mineral do Tapajós e Reserva Nacional do Cobre eAssociados (RENCA) no Amapá e Pará. A partir de 2001 passoua integrar a equipe do Programa GIS do Brasil.E-mail: [email protected]

João Henrique Gonçalves. Geólogo (UnB/1982).Especialização em desenvolvimento desistemas, geoprocessamento e prospecção.Trabalhou na Paranapanema S/A e na CabotMineral Resource com trabalhos na regiãoamazônica e Brasil Central antes de ingressar

na CPRM. Atualmente exerce a chefia do Departamento deRecursos Minerais na CPRM. É um dos coordenadores executivosdo Programa GIS do Brasil na área de geoprocessamento,criação de equipes e gerenciamento de atividades.E-mail: [email protected]

Luiz Gilberto Dall’Igna. Geólogo (UNISINOS/1977). Atuou na Mineração Oriente Novo S/Acomo chefe de pesquisa entre 1978 e 1983.Ingressou na CPRM–RO em 1994, ondecoordenou o Programa Nacional de Prospecçãode Ouro e foi assistente de produção de

relações institucionais e desenvolvimento. No Departamentode Recursos Minerais–RJ coordenou o Programa de AvaliaçãoGeológico-Econômica de Insumos Minerais para Agricultura.Atualmente na CPRM–RO é assistente no Departamento deRecursos Minerais.E-mail: [email protected]

Antonio Maurilio Vasconcelos. Geólogo (UFC/1974). Funcionário da CPRM exercendo ativi-dades relacionadas a mapeamento geológico-metalogenético regional, em terrenos derochas sedimentares e do embasamentocristalino, com área de concentração na

Região Nordeste do Brasil. Tem participado do Projeto EstudoGlobal dos Recursos Minerais da Bacia Sedimentar do Parnaíbae do Programa Levantamentos Geológicos Básicos do Brasil.Atualmente ocupa o cargo de Coordenador de Projetos daÁrea de Geologia e Recursos Minerais na Residência deFortaleza.E-mail: [email protected]


Edesio Maria Buenano Macambira. Geólogo(UFPA/1969), Mestre (UFPA/1997). Ingressou naCPRM–PA em 1970, onde trabalhou em diversosprojetos de mapeamento, pesquisa mineral eprospecção geoquímica na Amazônia Oriental.

Desde 1990 dedica-se a estudos de complexos máfico-ultramáficos com ênfase em depósitos de EGP.E-mail: [email protected]

Gilberto Emilio Ramgrab. Geólogo(UFRGS/1966). Na CPRM desde 1970, trabalhouinicialmente na Amazônia, e a partir de 1984no Rio Grande do Sul. Autor de inúmerostrabalhos, especialmente sobre mapeamentogeológico e metalogenia.

E-mail: [email protected]

Gilmar José Rizzotto. Geólogo (UNISINOS/1985),Mestre (UFRGS/1999). É geólogo da CPRM-ROdesde 1991, atuando no Programa de Levanta-mentos Geológicos Básicos (PLGB), com ênfaseem petrologia, geoquímica e mapeamento de

terrenos pré-cambrianos da Amazônia Ocidental e OrienteBoliviano. Trabalhou no Projeto Platina e como consultor paraempresas de mineração e para o Serviço Geológico da Bolívia.Atualmente é Coordenador Regional da Província Rondônia –Alta Floresta do Projeto GIS do Brasil.E-mail: [email protected]

João Pedreira das Neves. Geólogo (UFBA/1967). Iniciou atividades profissionais em 1968no DNPM–RJ e desde 1971 está na CPRM–BA.Atuou em pesquisa mineral, cadastramentode recursos minerais e cartografia metalo-genética-previsional no âmbito do Cráton São

Francisco. Atualmente executa e coordena regionalmente olevantamento de recursos minerais, da Província São Francisco,para o Projeto GIS do Brasil.E-mail: [email protected]

José Domingos Alves de Jesus. Geólogo(UFBA/1989). Trabalhou em pesquisashidrogeológicas na iniciativa privada, até1996, quando ingressou na CPRM–BA. Temdesenvolvido projetos de cartografiahidrogeológica e cadastramento de poços. A

partir de 2001 passou a atuar em geoprocessamento, bancode dados e recursos minerais integrando a equipe deCoordenação do Programa GIS do Brasil.E-mail: [email protected]

Liliane Lavoura Bueno Sachs. Geóloga(UNESP/1984), Mestre (UNICAMP/1993). De1985 a 1986 trabalhou com pesquisa degemas e minerais pesados. Desde 1991 atuana CPRM–SP nas áreas de mapeamentogeológico regional, integração geológica,

metalogenia, recursos minerais e geologia econômica e emprograma de pesquisa de insumos minerais para a agricultura.Desde 2001 é supervisora de projetos e coordenadora deRecursos Minerais e Metalogenia da Província Paraná no ProjetoGIS Brasil. E-mail: [email protected]

Luiz Antonio Chieregati. Geólogo (USP/1971),Mestre (USP/1990). Geólogo da CPRM desde1972, trabalhou no Rio Grande do Sul, SãoPaulo e sul de Minas Gerais em projetos decartografia geológica básica em 1:250.000.De 1978 a 1981, prestou serviços no DNPM

em projetos da região metropolitana de São Paulo. Desde1982 na CPRM–SP, trabalha em projetos de economia epesquisa mineral com ênfase nas áreas de minerais industriais,rochas ornamentais e pesquisa para diamante. Atualmente égerente de Geologia e Recursos Minerais.E-mail: [email protected]

Marcia Zucchetti. Geóloga (UNISINOS/1983),Mestre (UFMG/1998). Iniciou suas atividadesprofissionais em pesquisa de cassiterita naregião Amazônica. Em 1987 ingressou naCPRM–MG onde tem atuado em pesquisa nas

áreas de petrografia e petrologia nos projetos de mapeamentogeológico. Suas áreas de interesse são petrologia e metalogeniaem terrenos arqueanos do tipo greenstone belts. Atualmentetrabalha na Divisão de Metalogenia, Departamento de RecursosMinerais da CPRM e dedica-se à pesquisa sobre depósitos desulfetos maciços vulcanogênicos (VMS).E-mail: [email protected]

Marco Antonio de Oliveira. Geólogo (UNESP/1990), Mestre (UNICAMP/1996). Trabalhou naPrefeitura do Município de São Paulo (SP),onde participou da elaboração do DiagnósticoMineral Preliminar do Município e doDetalhamento da Carta Geotécnica 1:10.000.

Em 1997 ingressou na CPRM–AM onde chefiou o Projeto Ouro– Área Amazonas e Roraima. Atualmente é Coordenador deMetalogenia e Recursos Minerais.E-mail: [email protected]


Maria Telma Lins Faraco. Geóloga (UFPA/1975), Mestre (UFPA/1990), Doutora (UFPA/1997). Geóloga da CPRM desde 1976, tendotrabalhado nas superintendências de Beléme Manaus com ênfase em pesquisas nas áreasde petrologia, geoquímica e metalogenia.Iniciou suas atividades profissionais em

mapeamento básico e levantamentos geoquímicos regionais.Posteriormente passou a executar análises petrográficas ecartas metalogenéticas para diversos projetos, incluindo naReserva Nacional do Cobre e Minerais Associados (RENCA).Atualmente responde pela Coordenação da Província Carajá–Amapá do Projeto GIS do Brasil.E-mail: [email protected]

Marília Kosin. Geóloga (USP/1985). Ingressouna CPRM–GO em 1987 onde trabalhou até 1992e a partir desta data na CPRM–BA. Executoudiversos projetos de mapeamento geológicoe de integração regional para o Programa de

Levantamentos Geológicos Básicos (PLGB). Atualmente éAssistente do DEGEO e Coordenadora Regional do Projeto GISdo Brasil na Província São Francisco. Suas principais áreas deinteresse são mapeamento geológico, geotectônica de terrenosarqueano-paleoproterozóicos e geoprocessamento.E-mail: [email protected]

Orivaldo Ferreira Baltazar. Geólogo (UFPA/1973). Desde 1976 na CPRM–MG com atuaçãoem cartografia geológica básica na regiãosudeste do Brasil, como executor, chefe esupervisor de projetos de mapeamento

geológico. Atualmente dedica-se a projetos de metalogenia,relacionados à evolução geológica e ao controle estruturaldas mineralizações auríferas do Greenstone Belt Rio das Velhasno Quadrilátero Ferrífero, Minas Gerais.E-mail: [email protected]

Ricardo Gallart de Menezes. Geólogo (UFRRJ/1977). Na CPRM desde 1977 como integrantede equipe em mapeamento geológico emterrenos pré-cambrianos (Cráton das Guianas),em terrenos brasilianos de SP, em terrenosarqueano-proterozóicos no Cráton Amazônico

meridional e mapeamento geológico de áreas metropolitanas.Atuou em projetos de análise morfoestrutural na Bacia doParaná para o Consórcio Paulipetro e nos Projeto MapasMetalogenéticos e de Previsão de Recursos Minerais e deprospecção de ouro.E-mail: [email protected]

Sérgio Luiz Martini. Geólogo (UFRGS/1972),Mestre (Imperial College, Inglaterra/1980).Trabalhou na iniciativa privada por 16 anosem prospecção de metais básicos e preciosos,principalmente em terrenos pré-cambrianos naAmérica do Sul e na antiga União Soviética.

Atualmente na CPRM–RJ atua como pesquisador, com ênfaseem projetos de metalogenia regional. É assistente de pesquisado Departamento de Geologia.E-mail: [email protected]

Carlos Augusto Silva Leite. Geólogo (UFRGS/1995), Mestre em Gelologia Estrutural/Tectônica(UFOP). Ingressou na CPRM em 1997, participoudo Projeto Leste de Minas Gerais (mapeamentogeológico e estudo de pegmatitos), atuou nacoordenação regional do Mapa Geológico do

Brasil (1:2.500.000) – Província Mantiqueira em 2001 e nacoordenação executiva do Mapa Geológico de Minas Gerais em2002. Atualmente é coordenador da Folha Rio Doce do ProjetoCarta Geológica do Brasil ao Milionésimo.E-mail: [email protected]

Vilmario Antunes da Silva. Geólogo (UFRGS/1976). Na CPRM desde 1977 especializou-seem geologia de terrenos sedimentares nosCIEGs de Caçapava (RS) e do Morro do Chapéu(BA). Trabalhou em prospecção mineral naAmazônia e carvão no RS. Participou de

trabalhos de mapeamento para o Consórcio Paulipetro. Atuouem projetos de cartografia geológica de terrenos pré-cambrianos em SP e no Paraná. Desde 2001 integra a equipede recursos minerais e metalogenia do programa GIS do Brasil,na Província Paraná.E-mail: [email protected]

Vinícius José de Castro Paes. Geólogo (UFMG/1992), Mestre (UFMG/1999). Geólogo da CPRMdesde 1994, onde trabalha em mapeamentogeológico, no cadastramento de recursosminerais, na formulação de modelos metaloge-

néticos e na definição de áreas potenciais e de critériosprospectivos para pesquisa mineral. Atualmente temtrabalhado com modelamento em ambiente SIG da favorabi-lidade para pesquisa mineral, e integra a equipe de metalo-genia/recursos minerais da Província Mantiqueira nos estadosde Minas Gerais e Espírito Santo, no Programa GIS do Brasil.E-mail: [email protected]


Washington de Jesus Sant’Anna da FrancaRocha. Geólogo (UFBA), Doutor (UFBA).Professor Adjunto da Universidade Estadualde Feira de Santana, atuando nas áreas deSIG e Processamento Digital de Imagens deSatélite para os cursos de Geografia e Ciências

Biológicas. Atuou como geólogo de mina e prospector emempresas de mineração e de exploração mineral entre 1983 a1991. Coordena a implantação de um banco de dados geo-referenciado para avaliação de recursos naturais na região dosemi-árido da Bahia. É consultor da CPRM e da SIBRA parageotecnologias, tendo ministrado diversos cursos sobre aplicaçõesdo ARC-SDM. E-mail: [email protected]

Marcos Antonio Soares Monteiro. Geólogo,(UFRRJ/1992), Especialização em Geopro-cessamento (UFAM/2001). Mestrando na áreade Geologia Regional (Sensoriamento Remoto)da UFAM. Geólogo documentarista no período1992/1996, a partir de 1996 passa a integrar

o quadro técnico da CPRM. Participou do Projeto Tapajós e ematividades de divulgação científica. Desde 2001 integra aequipe do Programa GIS do Brasil na área de Geopro-cessamento, Sensoriamento Remoto e Processamento Digitalde Imagens. E-mail: [email protected]

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