Metodo alternativo de classificacao de recursos/reservas minerais com base em conceitos estatisticos probabilisticos aplicado a um estudo de caso na mina de sao vicente, mt.

• Processo: 99/01089-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 1999
• Data de Término da vigência: 12 de setembro de 2002
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geologia
• Pesquisador responsável: Jorge Kazuo Yamamoto
• Beneficiário: Marcelo Monteiro da Rocha
• Instituição Sede: Instituto de Geociências (IGC). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Estatística Análise de risco Probabilidade Geoestatística
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise De Risco | Classificacao De Reservas | Estatistica | Geoestatistica | Probabilidade | Simulacao Estocastica

Resumo

Atualmente o modelo de classificação de recursos/reservas adotado no país assume, para a classificação por métodos computacionais, apenas a quantificação da incerteza associada às estimativas, não considerando nenhuma outra hipótese (p. ex.: a probabilidade de ocorrência associada a um determinado teor estimado). Tendo em vista a popularização de outros métodos de estimativa de teores, que não os determinísticos, p. ex. simulação estocástica, pretende-se propor uma metodologia alternativa de classificação de recursos/reservas. Esta metodologia será definida a partir do estudo de mapas de probabilidade (análise de risco), definidos pela análise geoestatística e posterior simulação estocástica de um conjunto de dados. A metodologia será inicialmente testada em uma base de dados teórica e conhecida. Uma vez definida, deverá ser realizado um estudo de caso, Mina de São Vicente, testando a metodologia desenvolvida em uma base de dados reais. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

ROCHA, Marcelo Monteiro da. Análise do impacto dos métodos de amostragem na reprodução da textura geológica com base em diferentes distribuições estatísticas. 2004. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Geociências (IG/BT) São Paulo.