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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2012.tde-26072013-115454
Documento
Autor
Nome completo
Antonio Carlos da Costa Martins
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
De Tomi, Giorgio Francesco Cesare (Presidente)
Azevedo, Ricardo Cabral de
Silva, Ricardo Martins de Abreu
Título em português
Aplicação de autômatos celulares para modelagem de variáveis regionalizadas na mineração.
Palavras-chave em português
Autômatos celulares
Estimativa de teores de minério
Modelagem de recursos minerais
Resumo em português
O trabalho proposto considerou o desenvolvimento de uma abordagem por autômatos celulares para modelagem de recursos minerais. De uma maneira geral, os autômatos celulares permitem a modelagem de sistemas e fenômenos levando em conta parâmetros de forma, dimensão, geometria, regras de evolução, regras de vizinhança e estado inicial. Para a aplicação dos autômatos celulares, foi desenvolvida uma ferramenta de software com apoio do Núcleo de Desenvolvimento de Software, do Departamento de Engenharia de Departamento de Sistemas Eletrônicos da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. A ferramenta de modelagem desenvolvida foi aplicada para modelar um banco de dados conhecido na mineração, que é o Walker Lake Dataset Isaaks e Srivastava (1989). Os resultados obtidos demonstraram que a abordagem por ACs tem potencial para a área de modelagem de recursos minerais, e indicaram a importância de definir uma metodologia específica para a seleção do método de interpolação mais adequado para cada conjunto de dados estudados.
Título em inglês
A novel application of cellular automata for the evaluation and modelling of mineral resources.
Palavras-chave em inglês
Cellular automat
Modeling of mineral resources
Ore grade estimation
Resumo em inglês
This research project proposes a new approach for modeling geological resources using cellular automata. In general, cellular automata allow modeling systems taking into account parameters of shape, dimensions, evolution rules, neighboring rules and initial state of the cells. For the application of cellular automata in this project, a new tool has been developed in conjunction with the Software Development Group of the Department of Electronics of University of São Paulo. The modeling tool has been applied to model a popular dataset in mining which is the Waker Lake dataset (Isaaks e Srivastava,1989). The results showed that the approach has potential for ACs to the area of modeling of mineral resources and indicated the importance of defining an interpolation method most appropriate for evolutionary change of ACs for the dataset studied.
 
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Data de Publicação
2013-07-29
 
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