Incorporação do conhecimento geológico em métodos de interpolação espacial: aplicação à prospeção geoquímica
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/23472 |
Resumo: | Tese de mestrado, Geologia Aplicada (Geologia de Engenharia), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016 |
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Incorporação do conhecimento geológico em métodos de interpolação espacial: aplicação à prospeção geoquímicaSedimentos de correnteMapas geoquímicosInterpolação espacialTungsténioMetais preciososTeses de mestrado - 2016Departamento de GeologiaTese de mestrado, Geologia Aplicada (Geologia de Engenharia), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016Portugal tem importantes recursos de matérias-primas minerais metálicas, em especial Cu e W. A diversidade geológica do território nacional tem suportado atividades de prospeção e exploração desde os tempos pré-romanos. De entre os principais tipos de sistemas mineralizantes existentes na Zona Centro Ibérica (ZCI) salientam-se os de W-Sn, de Au(-Ag), de U e de Li. Neste contexto, os sedimentos de corrente têm sido um dos meios de amostragem mais usados na cartografia geoquímica, servindo de referência à cartografia geológica, prospeção mineral e estudos metalogénicos. O principal objetivo desta dissertação é explorar a utilização de ferramentas de interpolação espacial (inverso da distância, krigagem e cokrigagem) para mapear os elementos e índices geoquímicos de amostras de sedimentos de corrente. A análise estatística univariada mostrou que a maioria dos elementos estudados apresenta concentrações com distribuição com simetria positiva e média superior à média da crosta continental. Através da análise estatística bivariada foi possível observar que a correlação entre os diversos elementos evidência a presença de litologias metasedimentares na área em estudo (SiO2 e Al2O3) e a presença de domínios mineralizados de W-Sn e Au-Ag. Realizaram-se diversos testes para validação dos modelos de interpolação utilizando 2 elementos com distribuições contrastantes: Cu e SiO2. Neste conjunto de testes, que se baseou num conjunto de amostras independente do conjunto utilizado na interpolação, foram determinadas várias estatísticas de erro, incluindo o erro quadrado médio, em mais de 10000 de ensaios. Nos testes realizados para o Cu observou-se que os resultados são relativamente independentes da densidade de amostragem (para uma distância média ao vizinho mais próximo superior a 1 km) e que os resultados obtidos com métodos do inverso da distância e da krigagem não são significativamente diferentes. Nos testes realizados para o SiO2 os resultados obtidos com o melhor modelo de krigagem e do inverso da distância com potência otimizada são virtualmente idênticos. Utilizando os dois modelos de interpolação otimizados, realizou-se a interpolação para a área em estudo dos elementos/índices. Em complemento à interpolação dos valores de concentração elementar, utilizaram-se índices geoquímicos, cuja qualidade de interpolação se revelou mais elevada, e permitiram obter mapas geoquímicos integrados e realistas. A distribuição espacial dos índices geoquímicos permitiu delimitar zonas anómalas e áreas com potencial para prospeção, nomeadamente: o Índice de Estanho e Tungsténio (ISW); o Índice de Metais Preciosos (IAA); e o Índice dos Metais básicos (IMB). O mapeamento dos Índices ISW, IAA e IMB procura condensar a informação de natureza mineralógica e geoquímica, sendo também úteis para uso como variáveis secundárias na estimação espacial de variáveis primárias. Muitas das zonas anómalas identificadas encontram-se na proximidade de zonas de falhas e/ou na proximidade de ocorrências minerais conhecidas e/ou jazidas exploradas no passado, demonstrando a fiabilidade dos resultados obtidos.Portugal has important resources of mineral raw materials metal, especially Cu and W. The geological diversity has supported prospection and exploration activities since pre-Roman times. Amongst the main mineralizing systems in the Central Iberian Zone (CIZ) it is possible to highlight the W-Sn, Au (-AG), U and Li. In this context, stream sediment sampling is commonly used in geochemical mapping, serving as a reference to geological mapping, mineral exploration and metallogenic studies. The main objective of this dissertation is to explore the use of spatial interpolation methods (inverse distance, kriging and cokriging) to map the elements and geochemical indexes of stream sediments samples. The univariate statistical analysis showed that most elements presents positive symmetry concentrations and an average that is higher than the continental crust average. Bivariate statistical analysis, through the computation of the correlation coefficient, put in evidence the presence of metasedimentary lithologies in the study area (SiO2 and Al2O3) and the presence of mineralized areas of W-Sn-Ag and Au. Validation of interpolation models was performed using 2 elements with contrasting distributions: Cu and SiO2. In this set of tests, which was based on a set of independent samples, various error statistics, including root mean square error, were determined in over 10,000 assays. In tests for Cu it was observed that the results are relatively independent of the sampling density (to an average distance to the nearest neighbor above 1 km), and the results obtained with the inverse distance and kriging methods are not significantly different. In tests for the SiO2 results obtained with the best kriging model and inverse distance with optimized power were virtually identical. Using the two optimized interpolation models the elements/ indexes were interpolation for the study area. The interpolation of geochemical indexes proved to be higher and enabled integrated and realistic geochemical maps. The spatial distribution of geochemical indices allows define anomalous areas with potential for exploration, including: the Tin and Tungsten Index (TTI); in Precious Metals Index (PMI); the basic metals index (MBI). The mapping of TTI Indices, PMI and MBI seek to condense the information mineralogical and geochemical nature, and is also useful for use as secondary variables to estimate primary variables. Many of the anomalous areas are identified in the vicinity of fault zones and / or in the vicinity of known mineral occurrences and / or deposits explored in the past, demonstrating the reality of the results.Gonçalves, Mário Abel Carreira, 1965-Taborda, Rui, 1966-Repositório da Universidade de LisboaAbreu, Ana Cláudia Simão2016-04-20T11:12:41Z201620162016-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/23472TID:201236605porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:11:31Zoai:repositorio.ul.pt:10451/23472Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:40:49.194280Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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