Proposta para uso do erro de suavização na classificação de recursos minerais

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Bertossi, Leandro Guedes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Krigagem; Not available.; Recursos minerais (Classificação); Suavização
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-30092015-105307/

A classificação de recursos minerais depende do conhecimento do depósito mineral. Tal conhecimento envolve volume, teores, densidade e medições de outras variáveis para ter uma melhor descrição do corpo mineralizado como sua geometria e variação espacial de teores. Como podemos ver, existem diversos dados quantitativos que devem ser apropriadamente analisados para estimar os recursos minerais. A geoestatística é um ramo da estatística que vem sendo utilizado desde a década de 1960 para a avaliação de recursos minerais. A krigagem ordinária se tornou a técnica mais popular na indústria mineral para esse tipo de avaliação porque as estimativas apresentam boa relação com os dados da vizinhança. Além disso, a geoestatística foi a primeira técnica a fornecer uma medida de incerteza associada à estimativa. Essa incerteza nos dá uma ideia sobre o quanto conhecemos do depósito mineral e, portanto, temos que utilizá-la para fins de classificação dos recursos. Durante muitos anos a variância de krigagem foi utilizada para a classificação de recursos minerais. Entretanto, a variância de krigagem não poderia ser utilizada devido à sua natureza homoscedástica, pois depende apenas da configuração espacial entre as amostras. Assim, uma alternativa para o cálculo da incerteza de uma estimativa realizada por krigagem foi proposta e chamada de variância de interpolação. A variância de interpolação depende não só da configuração espacial, mas também dos valores das amostras utilizadas na estimativa. Nesse sentido, essa medida de incerteza foi considerada mais confiável do que a variância de krigagem. Além disso, foi demonstrado que a variância de interpolação poderia ser combinada com o erro real, derivado do processo de validação cruzada para corrigir o efeito de suavização das estimativas realizadas pela krigagem. Essa dissertação examina o uso do erro de suavização para a classificação de recursos minerais. Uma aproximação clássica em geoestatística para a classificação dos recursos minerais é baseada no erro derivado do intervalo de confiança em torno das estimativas da krigagem ordinária. Esses dois métodos foram comparados e verificados com dados exaustivos. O erro de suavização provou ser superior à aproximação clássica para a classificação dos recursos minerais.