Metodologia para comparar a eficiência de alternativas para disposição de amostras

• Autor(a) principal: Koppe, Vanessa Cerqueira
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/18282
• topic: Amostragem; Geoestatística; Tecnologia mineral; Incerteza

A avaliação de depósitos minerais é baseada na estimativa de valores de atributos de interesse ao longo do depósito. A amostragem do atributo, em cada local, é, comumente, realizada por sondagem, canaletas ou trincheiras. Contudo, devido aos elevados custos, em especial no que se refere à sondagem, o número de amostras disponíveis é limitado. Em geral, as informações amostradas são utilizadas na obtenção de estimativas ou simulações nos locais não amostrados, criando-se os ditos modelos de blocos. Após criados, os modelos de blocos podem, então, alimentar funções de transferência como, por exemplo, o VPL, que necessitam dos valores do atributo ao longo do depósito. Uma incerteza é associada às estimativas ou simulações, e conseqüentemente, ao valor calculado a partir destas para a função. Para reduzir a incerteza sobre a função, novas amostras devem ser coletadas. Como o número de sondagens é limitado, essas devem ser locadas a fim de trazer o maior benefício em termos de redução de incerteza. A locação de amostras adicionais seguindo uma malha regular e a locação de amostras nas regiões de elevada incerteza sobre o valor do atributo são dois esquemas possíveis para adensamento amostral. A idéia dessa tese é investigar qual a configuração de amostras (compreendendo dados iniciais e dados adicionais) mais eficiente na redução da incerteza sobre a função. A questão sobre quando adotar cada configuração é pesquisada. Para um mesmo número de dados iniciais, os desempenhos da configuração de amostras que compreende dados adicionados regularmente e daquela que compreende os dados adicionados nas regiões de elevada incerteza são avaliados, assim como, os fatores que influenciam nesses desempenhos. Simulação geoestatística é usada para acesso à incerteza sobre a função. Além disso, essa tese propõe um algoritmo para construção das configurações de amostras que visa agilizar a análise dos desempenhos dessas configurações, em cada caso.