Modelagem geológica e avaliação de incerteza em modelos geológicos usando funções distância assinaladas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Rolo, Roberto Mentzingen
Orientador(a): Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Modelagem geológica
Geoestatística
Incerteza
Palavras-chave em Inglês:
Geological modeling
Implicit geologic modeling
Uncertainty assess
Boundary simulation
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/231585
Resumo: Métodos geoestatísticos para estimativa e simulação de teores de minério requerem a delimita- ção prévia de domínios estacionários. Apesar da ampla adoção pela indústria da mineração da modelagem implícita com funções distância assinaladas como alternativa à modelagem explícita para esse fim, os modelos criados dessa forma não avaliam a incerteza em relação à posição real dos contatos geológicos em subsolo. Em muitos casos, a incerteza do modelo geológico pode ser uma fonte de incerteza importante para o projeto e ignorá-la pode ser devastador para o empreendimento. Esta tese propõe e investiga três diferentes metodologias para avaliar a incerteza em modelos geológicos multi-categóricos usando funções distância assinaladas. Uma das metodologias propostas é baseada em interpolação, enquanto as outras duas são baseadas em simulações Gaussianas não condicionais dentro de uma zona de incerteza. Um estudo de caso foi realizado para cada metodologia. Os resultados foram comparados com a simulação sequencial dos indicadores mostrando que as metodologias propostas podem gerar limites contínuos entre as diferentes litologias do depósito mineral com o realismo geológico esperado. Foram desenvolvidos softwares implementando as metodologias propostas que apresentam um alto nível de automação.
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