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Desenvolvimento de algoritmos para análise e modelagem variográfica

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Desenvolvimento de algoritmos para análise e modelagem variográfica

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Título Desenvolvimento de algoritmos para análise e modelagem variográfica
Autor Drumond, David Alvarenga
Orientador Costa, Joao Felipe Coimbra Leite
Data 2016
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 Geoestatistica
Modelagem computacional
[en] GamV
[en] GSLib
[en] H-Scatter plot
[en] Structural analysis
[en] Variograms
[en] Variomaps
Resumo A análise da continuidade espacial inclui uma série de ferramentas para estimar e modelar a continuidade de variáveis aleatórias regionalizadas. Ela é a base para muitas das avaliações de depósitos minerais baseadas na geoestatísitca. O modelo ajustado é de grande importância e influencia nos resultados em vários algoritmos de krigagem e simulações subsequentes. Tanto os softwares acadêmicos e comerciais podem melhorar no desenvolvimento dos gráficos, na interatividade com o usuário e no uso de formas automáticas de modelagem. O SGeMS (Stanford Geoestatistical Modeling Software) é um programa gratuito usado entre a comunidade de geoestatísticos ao qual tem um grande potencial de desenvolvimento, mas que, no entanto, ainda não possui todas as ferramentas de análise da continuidade espacial incorporadas. Diferentemente do SGeMS, o GSLIB é uma boa biblioteca gratuita para análise geoestatística e é mais completa, mas as estradas do programa são modificadas pela edição de arquivos .txt e usando linhas de comando o que torna a utilização do software pouco amigável com o usuário, apesar da robustez e qualidade dos programas da biblioteca. Dada as limitações dos mais usados e completos softwares gratuitos de geoestatística, essa dissertação objetiva a transcrição e adaptação do algoritmo do GSLIB (GamV .f) para o software SGeMS, modificando a lógica de programação para criar diferentes ferramentas auxiliares como h-scatterplots e mapas de variograma e covariograma. Os resultados demonstraram que a adaptação de algoritmos antigos leva a uma solução gratuita. Além disso, um algoritmo para a otimização da modelagem de variogramas pelo método dos mínimos quadrados foi desenvolvido. As rotinas foram desenvolvidas ambas em C++ e em Python. Os algoritmos foram validados com os valores obtidos pelo software GSLIB. Todos os desenvolvimentos dos plug-ins foram testados e validados usando dois casos ilustrativos: um depósito de ferro e um caso polimetálico. Os resultados provaram ser consistentes e similares com aqueles obtidos com softwares comerciais e renomados.
Abstract The spatial continuity analysis includes a serie of tools to estimate and model the continuity of regionalized random variables. It is the basics for many mineral deposit evaluation methods based on geostatistics. The model adjusted is of paramount importance and influences the results in many subsequent kriging and simulation algorithms. Both commercial and academic softwares can be improved in graphics, users interactivity with and automated tools for modeling spatial continuity. SGeMS (Stanford Geoestatistical Modeling Software) is a freeware program used among the geostatistical community which has an extremely potential for development however it does not have enough variographic or graphical tools. Unlike SGeMS, GSLIB is a good and more complete free library for geostatistical analysis, however the program inputs are modified by editing of .txt files and uses DOS command lines. This makes the software less user friendly, despite its robustness and quality. Given the limitation on both most used and complete freeware geostatistical softwares, this dissertation aims at transcripting and adpating an algorithm from GSLIB(GamV.f) into SGeMS software, handling the programming logic to create different auxiliary tools as h-scatterplot and variomaps. The results demonstrated that the adaptation of the old and stable algortihms lead to an inexpensive solution. Futhermore, an algorithm was developed for optimizing variogram modeling based on weigthed least squares method. The routines were developed in both C++ and Phyton. The algorithms were validated against actual values generated by GSLIB. All developed of plug-ins were tested and validated using two illustration studies: an iron ore deposit and a polymetallic one. The results proved to be consistent and similar to the ones obtained by commercial well known sofwares.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/147753
Arquivos Descrição Formato
000999114.pdf (3.908Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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