O modelo tridimensional de recursos minerais é utilizado no processo de quantificação de volume, teores e geometria de um depósito mineral, com vistas a sua classificação. Essa atividade considera princípios de cálculo de recursos baseados na amostragem e depende, fundamentalmente, de interpretações sustentadas por informações geológicas (litologias, estruturas, teores etc.) para a construção de corpos tridimensionais que representem as diferentes litologias ou zonas de interesse. O presente trabalho consiste na aplicação de análise geoestatística e simulação estocástica condicional em um depósito que contém cobre, ouro e prata. Com vistas a quantificar o impacto de diferentes interpretações geológicas nos resultados das técnicas geoestatísticas adotadas, três interpretações geológicas foram consideradas no estudo. A primeira considerou a zona mineralizada com um único domínio geoestatístico. A segunda diferenciou cinco domínios geoestatísticos contínuos por meio da interpretação de seções verticais e modelagem explícita. Por fim, a terceira interpretação definiu dois domínios utilizando o algoritmo K-médias (k-means) e modelagem implícita. Os resultados comparativos mostram que a não adoção de domínios de alto teor resulta em modelos menos acurados, com as amostras de alto teor influenciando estimativas em zonas de baixo teor e ocasionando contaminação das zonas de diluição do modelo. O impacto desse enriquecimento nas estatísticas globais do modelo é notável. No entanto, é quando se quantifica a parte da mineralização com razoável perspectiva de eventual extração econômica que os efeitos dessa superestimativa demonstram mais relevância. Por fim, o estudo indica que o uso de algoritmos de clusterização combinados com modelagem implícita para definição dos domínios de alto teor pode levar a criação de modelos acurados.

The three-dimensional model of mineral resources is utilized in the process of evaluating volume, grades, and geometry of a mineral deposit, aiming for its classification. This activity considers principles of resource calculation based on sampling and fundamentally relies on interpretations supported by geological information (such as lithologies, structures, grades, etc.) for constructing threedimensional bodies that represent different lithologies or zones of interest. The present study involves the application of geostatistical analysis and conditional stochastic simulation in a copper, gold and silver deposit. To quantify the impact of different geological interpretations on the results of the adopted geostatistical techniques, three geological interpretations were considered in the study. The first considered the mineralized zone as a single geostatistical domain. The second differentiated five continuous geostatistical domains through the interpretation of vertical sections and explicit modeling. Finally, the third interpretation defined two domains using the Kmeans algorithm and implicit modeling. Comparative results highlight that the nonadoption of high-grade domains results in less accurate models. The presence of highgrade samples tends to influence estimates in low-grade areas, leading to a contamination of the model's dilution zones. The impact of this enrichment is particularly noticeable when quantifying the mineralization with reasonable perspective of eventual economic extraction. Finally, the study suggests that employing clustering algorithms in conjunction with implicit modeling to identify high-grade domains can significantly improve the accuracy of the models.