Modelagem Prospectiva Mineral com Base em Lógica Fuzzy: Avaliação do Distrito Ferrífero de Quiterianópolis/CE
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Data de Publicação: | 2020 |
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Texto Completo: | https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/37226 |
Resumo: | Nos últimos anos, o estado do Ceará, participou do mercado internacional como produtor e exportador de minério de ferro, principalmente através de uma usina de beneficiamento da mina Bandarra localizada em Quiterianópolis/CE. Neste município são conhecidas cinco ocorrências de ferro: Calixto, Bandarra, São Francisco, Olho D’água e Pintada. A mina de ferro Bandarra produziu e exportou para China aproximadamente 1,2 milhões de toneladas de minério de ferro com teor de 60%. Esses depósitos de ferro estão contextualizados na Província Borborema Setentrional, Domínio Ceará Central, entre o Lineamento Transbrasiliano e a zona de cisalhamento Tauá, no Subdomínio Acaraú, onde predominam gnaisses do Complexo Canindé do Ceará, rochas metassedimentares do Grupo Novo Oriente, granitoides do Complexo Tamboril-Santa Quiteria e depósitos cenozoicos. A pesquisa propõe uma integração pelo método da Lógica Fuzzy (knowledge-driven), envolvendo dados aerogeofísicos (magnetometria e gamaespctrometria) e de sensoriamento remoto com dados Landsat ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus), para elaboração de um modelo de prospectividade ferrífera para região de Quiterianópolis/CE. A Lógica Fuzzy consiste na simplificação de dados raster por meio da aplicação de funções de pertinência Fuzzy e posterior integração pelos operadores Fuzzy. O modelo prospectivo foi gerado através das imagens Amplitude do Gradiente Horizontal Total (AGHT), Amplitude do Sinal Analítico (ASA), %K, eTh, eU, Contagem Total (CT), PC1, PC3, PC5, PC6 e Razão ETM 3/1, 4/1 e 5/7. A imagem do mapa de prospectividade ferrífera apresentou três classes de prospectividade: baixa, média e alta prospectividade. As ocorrências de ferro localizam-se sobre áreas de alta prospectividade, servindo como referência para validação do modelo proposto. Através do modelo apresentado foi possível concluir que a técnica Fuzzy é uma ferramenta poderosa nas etapas iniciais de uma pesquisa mineral. |
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Esses depósitos de ferro estão contextualizados na Província Borborema Setentrional, Domínio Ceará Central, entre o Lineamento Transbrasiliano e a zona de cisalhamento Tauá, no Subdomínio Acaraú, onde predominam gnaisses do Complexo Canindé do Ceará, rochas metassedimentares do Grupo Novo Oriente, granitoides do Complexo Tamboril-Santa Quiteria e depósitos cenozoicos. A pesquisa propõe uma integração pelo método da Lógica Fuzzy (knowledge-driven), envolvendo dados aerogeofísicos (magnetometria e gamaespctrometria) e de sensoriamento remoto com dados Landsat ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus), para elaboração de um modelo de prospectividade ferrífera para região de Quiterianópolis/CE. A Lógica Fuzzy consiste na simplificação de dados raster por meio da aplicação de funções de pertinência Fuzzy e posterior integração pelos operadores Fuzzy. 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Através do modelo apresentado foi possível concluir que a técnica Fuzzy é uma ferramenta poderosa nas etapas iniciais de uma pesquisa mineral.Universidade Federal do Rio de JaneiroUchoa, Elenilton BezerraDuarte, Cynthia RomarizMagini, ChristianoMirianda, Mateus de Paula2020-08-21info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/3722610.11137/2020_2_224_236Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 2 (2020); 224_236Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 2 (2020); 224_2361982-39080101-9759reponame:Anuário do Instituto de Geociências (Online)instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJporhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/37226/pdf/*ref*/Almeida, F.F.M.; Hasui, Y.; Brito Neves, B.B. & Fuck, R. 1977. Províncias estruturais brasileiras. In: VIII SIMÓSIO DE GEOLOGIA DO NORDESTE, Campina Grande, Atas, p. 363-391. Amaral, W.S. 2007. Integração de Dados Aerogeofísicos e Geológicos e sua Contribuição à Evolução Geodinâmica do Domínio Ceará Central, Província Borborema. Instituto de Geociências, Universidade Estadual de Campinas, Dissertação de Mestrado, 165p. Andrade, L.B; Silva, A.M. & Souza Filho, C.R. 2014. Nickel Prospective Modelling Using Fuzzy Logic On Nova Brasilândia Metasedimentary Belt, Rondônia, Brazil. Revista Brasileira de Geofísica, 32(3): 419-431. Araújo, C.E.G.; Píneo, T.R.G.; Caby, R.; Costa, F.G.; Cavalcante, J.C.; Vasconcelos, A.M. & Rodrigues, J.B. 2010. Provenance of the Novo Oriente Group, southwestern Ceará Central Domain, Borborema Province (NE-Brazil): A dismembered segment of a magma-poor passive margin or a restricted rift-related basin? Gondwana Research, 6: 265-273. Araújo, C.E.G.; Pineo, T.R.G.; Calado, B.O.; Gomes, I. & Cavalcante, J.C. 2011. Mapa Geológico da Folha Novo Oriente – SB.24-V-C-VI do Estado do Ceará e Piauí. 1 Mapa. Escala 1:100.000. Arthaud, M.H.; Caby, R.; Fuck, R.A.; Dantas, E.L. & Parente, C.V. 2008. Geology of the Nothern Borborema Province, NE Brazil and its correlation with Nigeria, NW Africa. In: PUNCKHURST, R.J.; TROUW, R.A.J.; BRITO NEVES, B.B & WIT, M.J. (Eds), West Gondwana: Pre-Cenozoic Correlations Across the Atlanti Region. Geological Society, London, special publications, 294, p. 49-67. Arthaud, M.H. 2007. Evolução Neoproterozóica do Grupo Ceará (Domínio Ceará Central, NE Brasil), da Sedimentação à Colisão Continental Brasiliana. Instituto de Geociências, Universidade de Brasília, Tese de Doutorado, 170p. Bennett, S.A.; Atkinson, W.W.; Kruse, F.A. 1993. Use of Thematic Mapper Imagery to Indentify Mineralization in The Santa Teresa District, Sonara, México. Intenational Geology Review, 35: 1009-1029. Blum, M.L.B. 1999. Processamento e Interpretação de Dados de Geofísica Aérea no Brasil Central e sua Aplicação à Geologia Regional e à Prospecção Mineral. Instituto de Geociências, Universidade de Brasília, Brasília, Tese de Doutoramento, 229 p. Bonham-Carter, G.F. 1994. Geographic Information Systems for Geocientists: Modelling with GIS. Ontario, Pergamon Press, 398 p. Carrino, T.A.; Silva, A.M.; Botelho, N.F. & Silva, A.A.C. 2011. Lógica Fuzzy e Técnica SAM Para Modelagem Previsional do Ouro no Setor Oeste da Província Mineral do Tapajós Usando Dados Aerogeofísicos e de Sensoriamento Remoto. Revista Brasileira de Geofísica, 29(3):535–554. Cox, K.G.; Bell, J.D. & Pankhurst, R.J. 1979. The interpretation of igneous rocks. Londres: George Allen & Unuwin, 450p. Crósta, Á.P. 1992. Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto. São Paulo: Rev. Campinas, 170 p. Dantas, A.S.L.; Carvalho, F.P.; Rocha Neto, M.B.; Mendes, J.R.; Silva, A.R.A.; Schobbenhaus, C.; Mourão, L.M.F.; Ponte, M.X.; Pereira, H.; Camargo, M.A.; Nava, D.B.; Capeletti, I.; Temoteo, J.W.C. & Costa, I.V.G. Relatório final do levantamento e processamento dos dados magnetométricos e gamaespectrométricos. Projeto Aerogeofísico Novo Oriente. Programa Geologia do Brasil. MME, SGMTM, 1: 1-231. Dickin, A.D. 1995. Radiogenic Isotope Geology. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 490p. Ducart, D.F.; Crosta, Á. P & Souza Filho, C.R. 2005. Mapeamento de Alteração Hidrotermal no Distrito Los Menucos, Argentina, por Meio de Imagens Multiespectrais ASTER. In: XII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, Goiânia, Brasil, p. 4057-4064. Faure, G. 1997. Principles and applications of geochemistry. Nova York: Prentice Hall, 589p. Ferreira, I.G.N. 2008. Aspectos geológicos, estruturais e geocronológicos as sequencias metavulcano- -sedimentar de Novo Oriente – CE. Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Dissertação de Mestrado, 103p. Grasty, R.L.; Glyn, J.E. & Grant, J.A. 1985. The analysis of multichannel airborne gamma-ray spectra. Geophysics, 50(12): 2611-2620. Loughlin, W.P. 1991. 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Tsoukalas, L.H. & Uhrig, R.E. 1997. Fuzzy and neural approaches in engineering. New York: John Wiley and Sons Inc, 587 p. Uchoa, E.B. & Castro, N.A. 2011. Processamento Digital de Imagens: Análise em Componentes Principais – ACP (Técnica de Crósta) e Razão de Bandas Landsat – TM para Realçar Mármores e/ou Minerais Carbonáticos do Município de Independência – CE. Revista de Geologia, 24(1): 28-35. Zacchi, E.N.P.; Silva, A.M. & Rolim, V.K. 2010. Análise Integrada de Dados Multifonte e sua Aplicação no Mapeamento Geológico das Formações Ferríferas da Serra de Itapanhoacanga, Alvorada de Minas. 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Nos últimos anos, o estado do Ceará, participou do mercado internacional como produtor e exportador de minério de ferro, principalmente através de uma usina de beneficiamento da mina Bandarra localizada em Quiterianópolis/CE. Neste município são conhecidas cinco ocorrências de ferro: Calixto, Bandarra, São Francisco, Olho D’água e Pintada. A mina de ferro Bandarra produziu e exportou para China aproximadamente 1,2 milhões de toneladas de minério de ferro com teor de 60%. Esses depósitos de ferro estão contextualizados na Província Borborema Setentrional, Domínio Ceará Central, entre o Lineamento Transbrasiliano e a zona de cisalhamento Tauá, no Subdomínio Acaraú, onde predominam gnaisses do Complexo Canindé do Ceará, rochas metassedimentares do Grupo Novo Oriente, granitoides do Complexo Tamboril-Santa Quiteria e depósitos cenozoicos. A pesquisa propõe uma integração pelo método da Lógica Fuzzy (knowledge-driven), envolvendo dados aerogeofísicos (magnetometria e gamaespctrometria) e de sensoriamento remoto com dados Landsat ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus), para elaboração de um modelo de prospectividade ferrífera para região de Quiterianópolis/CE. A Lógica Fuzzy consiste na simplificação de dados raster por meio da aplicação de funções de pertinência Fuzzy e posterior integração pelos operadores Fuzzy. O modelo prospectivo foi gerado através das imagens Amplitude do Gradiente Horizontal Total (AGHT), Amplitude do Sinal Analítico (ASA), %K, eTh, eU, Contagem Total (CT), PC1, PC3, PC5, PC6 e Razão ETM 3/1, 4/1 e 5/7. A imagem do mapa de prospectividade ferrífera apresentou três classes de prospectividade: baixa, média e alta prospectividade. As ocorrências de ferro localizam-se sobre áreas de alta prospectividade, servindo como referência para validação do modelo proposto. Através do modelo apresentado foi possível concluir que a técnica Fuzzy é uma ferramenta poderosa nas etapas iniciais de uma pesquisa mineral. |
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Nova York: Prentice Hall, 589p. Ferreira, I.G.N. 2008. Aspectos geológicos, estruturais e geocronológicos as sequencias metavulcano- -sedimentar de Novo Oriente – CE. Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Dissertação de Mestrado, 103p. Grasty, R.L.; Glyn, J.E. & Grant, J.A. 1985. The analysis of multichannel airborne gamma-ray spectra. Geophysics, 50(12): 2611-2620. Loughlin, W.P. 1991. Principal Component Analylisis for Alteration Mapping. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 57: 1163-1169. Minty, B.R.S. 1991. Simple Micro-Levelling for Aeromagnetic Data. Exploration Geophysics, 22:591-592 p. Pitombeira, J.P.A; Amaral, W.S.; Uchôa Filho, E.C.; Fuck, R.A.; Dantas, E.L.; Parente, C.V.; Costa, F.G. & Veríssimo, C.U.V. 2017. Vestiges of a continental margin ophiolite type in the Novo Oriente region, Borborema Province, NE Brazil. Journal of South American Earth Sciences, 73: 78-99. Ribeiro, V.B.; Mantovani, M.S.M. & Louro, V.H.A. 2014. 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