Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: PEREIRA, RENAN DE NOVAIS - IGC
- School: IGC
- Subjects: PESQUISA MINERAL; RECURSOS MINERAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; DEPÓSITOS MINERAIS
- Language: Português
- Abstract: A exploração mineral se insere como prática indispensável para a descoberta e aproveitamento dos recursos minerais, sendo capaz de gerar impactos significativos no desenvolvimento tecnológico, econômico e social de um país. Diante do cenário global de escassez de recursos minerais, técnicas mais robustas de tratamento de dados podem auxiliar no estudo, análise e interpretação dos processos genéticos dos depósitos minerais, possibilitando meios mais eficientes de sua exploração e explotação. Nesse sentido, a aplicação das técnicas de Machine Learning (ML) tem cada vez mais destaque entre os geocientistas nas mais diversas frentes de pesquisa, principalmente pela alta eficiência dos algoritmos de ML em processar uma grande quantidade de dados de diversas fontes. Os algoritmos são comumente empregados na solução de problemas de regressão, classificação e agrupamento. Este trabalho utiliza a técnica Self-organizing Maps (SOM), que possibilita a visualização e agrupamentos de dados similares sem requerer conhecimento prévio da natureza ou número de grupos dentro do banco de dados. Esta técnica foi aplicada para as análises dos dados litoquímicos dos depósitos de cobre-ouro AQW1 e AQW7, pertencente ao Hub Aquiri, na Província Mineral de Carajás, com o objetivo de construir logs baseados nos processos de clusterização e do estudo das características litoquímicas das rochas de ambos os depósitos. A aplicação do SOM para a construção de logs por meio da geração de clusters obteve resultado satisfatório, principalmente para a identificação de zonas mineralizadas em perfis de sondagem. Em relação ao estudo litoquímico, a associação entre as análises desenvolvidas em ambiente SOM com as descrições litológicas dos testemunhos de sondagem e com as técnicas de análises gráficas da estatística clássica produziram um resultado altamente eficiente em identificar os padrões de associação dos elementos emcada depósito, de forma a contribuir com o entendimento de suas características genéticas.
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ABNT
PEREIRA, Renan de Novais. Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Geociências, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af57d6d6-27fe-4775-bf43-ee7711809104/MONOGRAFIA_rev_22_49.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Pereira, R. de N. (2022). Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Geociências, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af57d6d6-27fe-4775-bf43-ee7711809104/MONOGRAFIA_rev_22_49.pdf -
NLM
Pereira R de N. Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af57d6d6-27fe-4775-bf43-ee7711809104/MONOGRAFIA_rev_22_49.pdf -
Vancouver
Pereira R de N. Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af57d6d6-27fe-4775-bf43-ee7711809104/MONOGRAFIA_rev_22_49.pdf
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