Modelagem semiautomática de continuidade espacial com FFT e tabelas de covariância

Abstract

A aplicação de metodologias geoestatísticas para determinação de modelos representativos da realidade depende da identificação de leis matemáticas que retratem as assinaturas de continuidade espacial dos fenômenos em estudo com base nas informações limitadas disponíveis no conjunto de dados. Essa dissertação propôs a investigação do método de modelagem semiautomática de continuidade espacial por intermédio do estudo de caso em um depósito de bauxita, a partir do qual se buscou apreciar diferentes aspectos possivelmente limitantes da técnica, de forma aprofundar os conhecimentos sobre metodologia e viabilizar e direcionar posteriores conjecturas. Os modelos de covariância são obtidos através das transformadas de Fourier aplicadas à modelos base que reproduzam minimamente as características espaciais e estatísticas do conjunto amostral. O âmago dessa dissertação consiste na utilização de modelos de covariância gerados semi-automaticamente para realização de processos de simulação estocástica aplicados a estudos geológicos. Os resultados evidenciam a importância do modelo base, cuja representatividade em relação ao conjunto de dados está diretamente relacionado à qualidade do produtos obtidos. Apesar do desempenho ser significativamente prejudicado em regiões com grandes espaçamentos amostrais, o estudo de caso demonstra o potencial da metodologia para obtenção de modelos de continuidade espacial satisfatórios.

The application of geostatistical methods to determine representative models of reality depends on the identification of mathematical laws that can be retrieved as spatial detection signatures of phenomena in studies based on limited information available in the data set. This dissertation proposes an investigation of the semi-automatic modeling method through a case study in a bauxite deposit, intending to appreciate different possibly limiting aspects of the technique and to deepen the knowledge, enabling and directing further conjectures. The covariance models are acquired through the Fourier transforms applied to base models that minimally reproduce spatial characteristics and statistics of the sample set. The core of this dissertation is the use of semi-automatically generated covariance models to perform stochastic simulation processes on geological studies. The results show the importance of the base model, whose representativeness in relation to the data set is directly related to the quality of the products obtained. Though the performance of the methodology is harmed due to regions with large sample spaces, the case study demonstrates its potential to acquire satisfactory covariance models.