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http://hdl.handle.net/1843/51251
Type: | Dissertação |
Title: | Revisão do uso de técnicas de agrupamento para definição de domínios estacionários |
Authors: | Bernardo Generoso Silveira |
First Advisor: | Pedro Henrique Alves Campos |
First Referee: | Alizeibek Saleimen Nader |
Second Referee: | Pedro Benedito Casagrande |
Abstract: | Umas das primeiras etapas na modelagem de recursos minerais é a definição de domínios estacionários. O agrupamento equivocado das amostras para tomada de decisão pode comprometer os próximos passos da modelagem e até mesmo os resultados da estimativa, gerando viés nos valores de massas e teores. A definição de domínios estacionários na maioria das vezes é confundida com a de domínios geológicos, que, além de ser subjetiva, não considera as correlações das amostras nem no espaço multivariado, nem no geográfico. Nesta monografia é feita uma revisão bibliográfica acerca de algoritmos de agrupamento que apresentam resultados promissores e contribuem para a melhor interpretação de estacionariedade do conjunto de dados e sua validação. Técnicas tradicionais de agrupamento de dados estatísticos como algoritmo hierárquico aglomerativo e k-means são discutidas, além de técnicas mais recentes de agrupamentos que consideram as posições espaciais das amostras (algoritmo hierárquico geoestatístico e algoritmo de aglomeração por espaço duplo). Por mais que os algoritmos mais recentes considerem a posição espacial amostral, a análise com os resultados dos algoritmos tradicionais faz-se necessária para fins comparativos, já que a validação ainda é uma medida que depende do conhecimento do geomodelador. Uma vez comparados diferentes resultados e validações dos algoritmos, o profissional terá mais embasamento para tomada de decisão mais assertiva sobre estacionariedade. Por mais que o processo possa ser laborioso, a aplicação desses algoritmos garante que os próximos passos da modelagem de recursos não sejam comprometidos, evitando, portanto, retrabalhos ou até mesmo erros significativos da estimativa final. |
Abstract: | The definition of stationary domains is one of the first steps in mineral resource modeling. The incorrect grouping of samples can compromise the subsequent steps of modeling and even the estimation results, generating greater uncertainties in masses and grade values. The definition of stationary domains is most often confused with geological domains, which is not only subjective, but it also does not consider the correlations of the samples on multivariate or geographical spaces. This monograph aims to provide a wide bibliographical review about cluster algorithms which present interesting results and contribute for better stationary interpretation of the geostatistical data set and its validation. From traditional grouping techniques for statistical data – such as hierarchical agglomeration algorithm and k-means – to more recent techniques of spatial clusters that consider geographic positions of the samples – geostatistical hierarchical algorithm and double space agglomeration algorithm – all are discussed. As much as spatial algorithms have more elegant applicability and support in geostatistical data, a comparison with the results of traditional algorithms is necessary for comparative purposes, since validation is still a measure that depends on the knowledge of the geomodeler. Once different results and validations of the algorithms are compared, the geomodeler will have more grounding in deciding the most appropriate stationary domains. As laborious as the process can be, the application of these algorithms ensures that the next steps of resource modeling are not compromised, thus avoiding rework or even significant errors in the final estimate. |
Subject: | Minas e recursos minerais Tecnologia mineral Geologia - Métodos estatísticos Modelagem geológica |
language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.department: | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MINAS |
metadata.dc.publisher.program: | Curso de Especialização em Engenharia de Recursos Minerais |
Rights: | Acesso Aberto |
metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/pt/ |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/51251 |
Issue Date: | 31-Aug-2022 |
Appears in Collections: | Especialização em Engenharia de Recursos Minerais |
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