Aplicação de algoritmos de agrupamento na definição de domínios para modelagem e estimativa de teores na mina de ferro de Capitão do Mato Nova Lima-MG (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: CARVALHO, IVAN SILVA - IGC
- School: IGC
- Subjects: RECURSOS MINERAIS; FERRO; GEOESTATÍSTICA
- Language: Português
- Abstract: Esse trabalho foi realizado na mina de Capitão do Mato (CMT) localizada na Província Mineral do Quadrilátero Ferrífero (QF). Aplica estatística multivariada, por meio de técnicas de agrupamento, para a definição de domínios de estimativa, definidos manualmente ou por aprendizado de máquina, para os teores de Fe, buscando compreender essas aplicações quando comparada a estimativas sem o uso de agrupamentos. Para a realização do agrupamento, destacam-se os algoritmos K-médias (KM), o aglomerativo hierárquico (HC), métodos da estatística clássica elaborados para dados não regionalizados, e o agrupamento geoestatistico hierárquico (GHC) uma modificação do HC, que considera a localização espacial das amostras, buscando respeitar a continuidade espacial nos domínios de estimativa. No presente trabalho foram utilizadas 9502 amostras, validadas, submetidas a quatro agrupamentos distintos (Manual, KM, HC, GHC), que as classificou em minério rico minério pobre e rejeito. Foram gerados onze cenários distintos, incluindo o cenário não agrupado, a análise geoestatística nesses cenários evidenciou o controle estrutural-litológico na direção N110o e a influência das amostras de itabiritos na direção de downhole. Os cenários de agrupamento apresentam melhores resultados estatísticos na estimativa quando comparados a estimativa de domínio único, mas com menor continuidade espacial, destacam-se a estimativa do domínio pobre gerado pelo algoritmo KM, que apresenta melhor resultado de validação cruzada e maior estruturação do variograma, e as estimativas de domínio manual que apresentam estimativas menos suavizadas. A menor continuidade espacial dos agrupamentos não inviabiliza os resultados, mas a comparação dos resultados do agrupamento manual com os feitos por algoritmo não apresenta diferenças estatísticas ou de precisão de estimativa, relevantes, portanto, não justificando o tempo empenhado para geração dedomínios pelos métodos de agrupamento, assim recomenda-se a estimativa de teores com domínios manualmente gerados para a mina de Capitão do Mato.
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ABNT
CARVALHO, Ivan Silva. Aplicação de algoritmos de agrupamento na definição de domínios para modelagem e estimativa de teores na mina de ferro de Capitão do Mato Nova Lima-MG. 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/65c15251-9466-40c0-b8f6-4163535d2f20/Monografia_22_25_corrigida.pdf. Acesso em: 02 maio 2024. -
APA
Carvalho, I. S. (2022). Aplicação de algoritmos de agrupamento na definição de domínios para modelagem e estimativa de teores na mina de ferro de Capitão do Mato Nova Lima-MG (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Geociências, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/65c15251-9466-40c0-b8f6-4163535d2f20/Monografia_22_25_corrigida.pdf -
NLM
Carvalho IS. Aplicação de algoritmos de agrupamento na definição de domínios para modelagem e estimativa de teores na mina de ferro de Capitão do Mato Nova Lima-MG [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/65c15251-9466-40c0-b8f6-4163535d2f20/Monografia_22_25_corrigida.pdf -
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Carvalho IS. Aplicação de algoritmos de agrupamento na definição de domínios para modelagem e estimativa de teores na mina de ferro de Capitão do Mato Nova Lima-MG [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/65c15251-9466-40c0-b8f6-4163535d2f20/Monografia_22_25_corrigida.pdf
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