Domínios de estimativa em modelagem geoestatística: aplicação de algoritmos de agrupamento na estimativa de recursos minerais (2025)
- Authors:
- Autor USP: CARVALHO, IVAN SILVA - IGC
- Unidade: IGC
- Sigla do Departamento: GSA
- DOI: 10.11606/D.44.2025.tde-28072025-075544
- Subjects: SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA); GEOESTATÍSTICA; ALGORITMOS; MINÉRIOS; FERRO; RECURSOS MINERAIS
- Keywords: Algoritmos de agrupamento; Clustering algorithms; Estimation; Estimativa
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A definição de domínios de estimativa contínuos e quasi-estacionários para a modelagem geostatística é um desafio crítico na caracterização de recursos minerais, especialmente diante do aumento na disponibilidade de dados geológicos regionalizados. Este trabalho integra dois estudos que propõem alternativas aos métodos manuais tradicionais, frequentemente subjetivos e demora- dos, utilizando algoritmos de agrupamento em minério de ferro do Quadrilátero Ferrífero (MG,Brasil). No primeiro estudo,três algoritmos de agrupamento foram testados: K-médias (K-means (KM)), Agrupamento hierárquico (hierarchical clustering (HC)) e agrupamento hierárquico geoestatístico (geostatistical hierarchical clustering (GHC)) este último adaptado para incorporar pesos às variáveis e condicionando a geração de grupos a existência de conectividade espacial entre as amostras. Os resultados, comparados a um método manual empírico, revelaram que os cenários agrupados apresentaram estatísticas de validação cruzada mais coerentes e menor suavização nas estimativas, embora com continuidade espacial reduzida. O método KM destacou-se na estruturação de variogramas. O segundo estudo avançou na solução das limitações espaciais ao aplicar o algoritmo Fuzzy k-Prototype (FCP), que integra variáveis categóricas(via parâmetro ) e preserva a continuidade espacial de forma intrínseca, sem restrições externas. A abordagem combinou parâmetros distintos para a função objetiva de agrupamento, comparando-os por meio demétricas de qualidade de agrupamento e análise visual, gerando agrupamentos adaptados às distribuições químicas e litológicas. As simulações, obtidas por banda rotativas (Turning Bands (TBS)), permitiram analisar a coerência geoquímica e espacial entre as amostras e os modelos simulados, estes resultados foram comparados com as simulações obtidas a partir das amostras sem nenhum tipo de agrupamento. O FCP provou ser uma ferramenta flexível para determinação de domínios de estimativa. Ambos os estudos evidenciam que algoritmos de agrupamento podem minimizar a subjetividade inerente aos métodos manuais, otimizando a geração de domínios de estimativa. Enquanto o primeiro artigo identificou vantagens nas métricas estatísticas e de validação das estimativas obtidas pelos algoritmos de agrupamento,o segundo introduziu uma solução capaz de integrar dados contínuos e categóricos, de forma a manter a continuidade espacial dos domínios gerados.Juntos, reforçam o potencial da utilização de algoritmos de agrupamento em estudos geoestatísticos teóricos e práticos
- Imprenta:
- Data da defesa: 15.05.2025
- Este periódico possui versão em assinatura (ou híbrida)
- Este artigo possui versão em acesso aberto
- URL de acesso aberto
- PDF de acesso aberto
- Versão do Documento: Versão publicada (Published version)
- Evidência: Método de identificação legado (pendente de atualização)
-
Status: Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access) -
ABNT
CARVALHO, Ivan Silva. Domínios de estimativa em modelagem geoestatística: aplicação de algoritmos de agrupamento na estimativa de recursos minerais. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44145/tde-28072025-075544/. Acesso em: 10 mar. 2026. -
APA
Carvalho, I. S. (2025). Domínios de estimativa em modelagem geoestatística: aplicação de algoritmos de agrupamento na estimativa de recursos minerais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44145/tde-28072025-075544/ -
NLM
Carvalho IS. Domínios de estimativa em modelagem geoestatística: aplicação de algoritmos de agrupamento na estimativa de recursos minerais [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44145/tde-28072025-075544/ -
Vancouver
Carvalho IS. Domínios de estimativa em modelagem geoestatística: aplicação de algoritmos de agrupamento na estimativa de recursos minerais [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44145/tde-28072025-075544/
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
