Krigagem e análise de vizinhança de krigagem

Aprenda a usar o KNA para otimizar a qualidade de suas estimativas de recursos minerais.

Objectivos

Este curso é uma apresentação sólida e completa para se obter noções de otimização da vizinhança de estimativa:

  • Definir uma vizinhança para estimativa envolve especificar a orientação e as dimensões do volume tridimensional usado para selecionar as amostras usadas na estimativa, bem como especificar o número real de amostras a serem usadas no processo de estimativa.
  • A vizinhança de busca corretamente definida é essencial para  processo de estimativa, pois ajuda a reduzir o risco de viés condicional (superestimativa de teores altos e subestimativa de teores baixos). O curso analisa como as medidas quantitativas fornecidas pelo quadro geoestatístico para quantificar a qualidade da estimativa podem ser usadas para ajudar a otimizar a definição das vizinhanças de estimativa.

Principais caracteristicas

  • Metade do curso é dedicado a apresentações metodológicas e a segunda metade é destinada a exercícios práticos para a compreensão e fixação dos conceitos. O foco está nas ilustrações e na contribuição prática dos conceitos abordados.
  • Exercícios práticos com Isatis.neo Mining Edition.
  • No curso é fornecido o material didático e a licença temporária do software.

Quem deve participar

Este curso destina-se a geólogos de recursos que desejam desenvolver a sua compreensão dos conceitos, aplicações e benefícios da análise quantitativa da vizinhança da krigagem.

Conteúdo do curso

  • Rápida revisão sobre geoestatística linear:
    – Análise de dados exploratórios
    – Variografia Experimental
    – Modelagem de Variograma
  • Utilização do modelo de variograma para otimização:
    – O tamanho do bloco,
    – A orientação e as dimensões dos volumes de pesquisa,
    – O número de amostras.
  • Automação de testes e relatórios no Isatis.neo Mining:
    – Journal Files
    – Gráficos de resultado

Pré-requisitos

Noção de geoestatística linear (dominios e variografia).