Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2020 |
Autor(a) principal: |
Caixeta, Rafael Moniz |
Orientador(a): |
Costa, Joao Felipe Coimbra Leite |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/213007
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Resumo: |
O conceito de anisotropia está amplamente presente na geoestatística. Anisotropia é a característica de certos materiais terem propriedades com diferentes comportamentos de acordo com a direção analisada. Anisotropia local é o caso em que a anisotropia varia localmente no espaço e é uma característica quase sempre presente nos fenômenos espaciais. Por outro lado, ela é frequentemente simplificada na forma de uma anisotropia global para representar a continuidade por todo um domínio, de modo que as anisotropias locais são pouco utilizadas na geoestatística. A meta dessa tese de doutorado é contribuir para a difusão do uso de anisotropias locais na geoestatística, explorando seus benefícios, formas de caracterizá-las e aplicá-las em estimativas. Foram propostas algumas metodologias para guiar nessas tarefas. Foi observado que, com metodologias adequadas, é possível trabalhar com anisotropias locais eficientemente e sem grandes dificuldades. Anisotropias locais mostraram também ser úteis para contribuir junto a metodologias já consolidadas em geoestatística. A variografia experimental com base em anisotropias locais pode ajudar a, por exemplo, integrar domínios com diferentes orientações em um mesmo processo variográfico. O algoritmo proposto para gerar coordenadas geológicas (com processos semiautomáticos baseados em elementos de anisotropia local) tem potencial de simplificar significativamente uma transformação espacial que muitas vezes é evitada pela dificuldade de ser executada. Os dois estudos de caso apresentados demonstraram que o uso adequado de anisotropias locais geraram melhores resultados do que ao utilizar anisotropias globais. Dos métodos analisados para integrar anisotropias locais na estimativas, o uso de janelas móveis e convolução de kernels mostraram os melhores resultados, tanto qualitativamente como em termos operacionais (fácil implementação e boa eficiência computacional). Deformação espacial mostrou alguns resultados interessantes, mas geralmente com erros maiores e tempo de processamento elevado. |