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Simulação geoestatística utilizando múltiplos passeios aleatórios

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Simulação geoestatística utilizando múltiplos passeios aleatórios

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Título Simulação geoestatística utilizando múltiplos passeios aleatórios
Autor Caixeta, Rafael Moniz
Orientador Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
Data 2015
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de Materiais.
Assunto Krigagem
Mineracao
Simulação geoestatística
[en] Conditional simulation
[en] Geostatistics
[en] Mining
[en] Parallelization
Resumo Simulação geoestatística compreende uma variedade de técnicas que permitem gerar cenários que reproduzem a continuidade espacial e o histograma do fenômeno de interesse. Essas técnicas podem ser usadas para ajudar nas tomadas de decisões, permitindo um acesso à incerteza nas funções de resposta (que dependem dos cenários simulados), geralmente por meio de uma relação não-linear (retorno financeiro, recuperação geometalúrgica...). No entanto, uma de suas limitações é que as simulações podem demandar um tempo considerável para serem executadas em grandes depósitos. E a motivação dessa dissertação se concentra justamente nesse fato, buscando uma alternativa para acelerar o processamento computacional dessas simulações. A opção escolhida para isso foi desenvolver a Simulação via Múltiplos Passeios Aleatórios, que é uma nova abordagem para se realizar simulações geoestatística. Ela combina a krigagem com a simulação de passeios aleatórios independentes, de modo a gerar cenários simulados de uma maneira mais rápida que os algoritmos tradicionais. Essa dissertação apresenta detalhes do método e importantes contribuições desenvolvidas para melhorar o desempenho e a qualidade dos resultados gerados com o método. Foi também desenvolvido um software específico para possibilitar um uso simples, prático e rápido da técnica em qualquer situação (2D ou 3D). Estudos de caso foram feitos para checar a validade das simulações, que demonstraram boa reprodução dos histogramas e variogramas, além de um ganho de velocidade considerável, alcançando uma aceleração de até 5,65 x (em comparação com a Simulação por Bandas Rotativas) na simulação de um depósito de ferro em 3D, desempenho que pode ser melhor ainda à medida que mais dados amostrais estão disponíveis.
Abstract Geostatistical simulation comprises a variety of techniques, which allow the generation of multiple scenarios reproducing the spatial continuity and the histogram of the desired phenomenon (grades for instance). These methods can be used in the decision making process, allowing the assess to the uncertainty of functions responses (which depend on the simulated inputs) commonly through a non-linear relationship (net present value, interest tax return, ore geometallurgical recovery…). However, one of their limitations is that running simulation can take a considerable processing time to be executed in large deposits or large grids. Therefore, the motivation of this dissertation focuses on this fact, leading to the main goal, i.e. investigating an alternative to accelerate the simulation process. The option chosen is based on the development and adaptation of the Multiple Random Walk Simulation, which is algorithm to build geostatistical simulations. It combines kriging with the simulation of independent random walks in order to generate simulated scenarios faster than via traditional simulation algorithms. This dissertation presents details of the method and new important contributions developed to improve its performance and statistics reproduction. An algorithm and software was also presented in order to allow a simple, practical and fast use of the method in any condition (2D or 3D). Case studies were developed to check the validity of the simulations, which showed good reproduction of histogram and variograms, in addition to a considerable speed gain, achieving an acceleration up to 5.65 x (in comparison with Turning Bands Simulation) in the simulation of a 3D iron deposit, performance that can be enhanced as more conditioning samples are available.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/143317
Arquivos Descrição Formato
000996150.pdf (6.126Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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