em ,

Retrospectiva da Geoestatística VI: Geoestatística lognormal-de Wijsiana, Krige (1978)

Resenha: “Geoestatística lognormal-deWijsiana”, de D. G. Krige.

Danie G. Krige (1978) disponibiliza sua obra denominada “Geoestatística Lognormal-de Wijsiana para Avaliação Mineral” (“Lognormal-De-Wijsian Geostatistics for Ore Evaluation“), que sintetiza todo o seu conhecimento adquirido na avaliação de minas de ouro na África do Sul.

Capítulos

Esta monografia é dividida em três seções:

  1. Conceitos estatístico, procedimentos e aplicações;
  2. Geoestatística prática para o modelo lognormal-deWijsiano;
  3. Programas geoestatísticos e estudos de casos para certas minas de ouro e para a mina de cobre de Prieska.

 

Capítulo 1

O Capítulo 1 revisa os conceitos estatísticos, onde aborda a questão da alta variabilidade dos teores de ouro, que está associada à complexa interação de processos geológicos que não podem ser entendidos completamente (Krige, 1978, p. 1).

 

Capítulo 2

No Capítulo 2, a ênfase é dada para a avaliação de recursos de ouro com base no modelo lognormal-de Wijsiano. O modelo de variograma de-Wijs quando plotado contra o logaritmo de h fica linear (Krige, 1978, p. 28). Nesse sentido, esse autor usa a extrapolação da reta do modelo de variograma para inferir o efeito pepita (Figura 1). Evidentemente, o efeito pepita assim determinado é muito mais preciso do que em variogramas convencionais (h em escala aritmética), pois se trata da intersecção de uma reta com o eixo da função variograma.

 

Figura 1: Modelo de variograma de-Wijs em escala logarítmica de h para determinação do efeito pepita por extrapolação da reta (reproduzido de Krige, 1978, p. 28).
Figura 1: Modelo de variograma de-Wijs em escala logarítmica de h para determinação do efeito pepita por extrapolação da reta (reproduzido de Krige, 1978, p. 28).

 

Capítulo 3

No Capítulo 3 o autor trata de estudos de casos envolvendo dados de minas de ouro e da mina de cobre de Prieska. Interessante observar que os dados foram todos recalculados para os nós de uma malha regular (Krige, 1978, p. 39). Talvez isso se deva à falta de um algoritmo para o cálculo de variogramas para dados irregularmente distribuídos. Em seguida, os dados são tratados conforme o procedimento padrão adotado na indústria mineral.

Referências:

Krige, D. G. Lognormal-De Wijsian Geostatistics for Ore Evaluation. Africa do Sul, Institute of Mining and Metallurgy. 50p.

 

 

 

Anterior: Retrospectiva da Geoestatística V: Geoestatística Mineira, Journel e Huijbregts (1978)

Próxima: Retrospectiva da Geoestatística VII: Uma Introdução aos Métodos Geoestatísticos de Avaliação Mneral, Jean M. Rendu (1978)

 

 

 

GEO 101 Geoestatística: Fundamentos e Aplicações, curso presencial na Geokrigagem, São Paulo
|Carga horária: 24 horas | Clique no banner para mais informações|

 

Escrito por Jorge Kazuo Yamamoto

Prof. Dr. Jorge Kazuo Yamamoto, fundador da Geokrigagem, é geólogo, foi pesquisador do IPT e docente do Instituto de Geociências da USP, onde se aposentou como Professor Titular do Departamento de Geologia Sedimentar e Ambiental. Atualmente, atua como Professor Sênior do Departamento de Engenharia de Minas e de Petróleo – Escola Politécnica – USP. É responsável pela disciplina “Métodos geoestatísticos” na Pós-Graduação do IPT – Investigação do subsolo: Geotecnia e Meio Ambiente. Dedica-se ao ensino de geoestatística, com ênfase no desenvolvimento de algoritmos e pesquisa de novas aplicações, tais como: variância de interpolação, cálculo da variância global de depósitos minerais e correção do efeito de suavização da krigagem. Ultimamente, seu interesse está voltado para o ensino e divulgação da linguagem R.

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Como usar função gridded no R - Geoestatística no R

Geoestatística no R – Lição 31: Função gridded

Validação de bases de dados de sondagens para avaliação de recursos minerais

Como Fazer a Validação de Base de Dados para Avaliação de Recursos Minerais