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http://hdl.handle.net/11422/20012| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Aplicação de machine learning na identificação de horizontes do regolito no depósito de níquel laterítico do Rio dos Bois, Goiás |
| Autor(es)/Inventor(es): | Leme, Eduardo Sartori Vieira Carvalho |
| Tutor: | Porto, Claudio Gerheim |
| Resumen: | O depósito Rio dos Bois localizado ao norte do município de Iporá está inserido na Província Alcalina do Sul de Goiás e é descrito como um corpo alcalino ultramáfico que desenvolveu um perfil laterítico que hospeda mineralizações dos commodities Níquel e Cobalto. O corpo é uma intrusão de cerca de 70 Ma que corta as rochas pré cambrianas da região com um formato oval e é composto principalmente de dunitos serpentinizados. O presente trabalho tem como objetivo aplicar técnica de machine learning para prever e corrigir a classificação litológica de testemunhos de 737 furos de sondagem e com isso auxiliar a modelagem do depósito. Para tanto foi utilizada a base de dados geoquímicos do depósito Rio dos Bois concedida pela Teck Cominco Ltd. . O método emprega o algoritmo Random Forest utilizando o software Orange Data Mining para prever as classes litológicas usando um conjunto de dados de treino para ensina-lo sobre a distribuição geoquímica das classes. O treinamento foi feito selecionando as amostras com composição geoquímica mais representativa de cada classe litológica por meio da análise de boxplots da distribuição geoquímica dos principais metais. A previsão pode ser visualizada pelos gráficos de frequência, boxplots e RadViz que revelam diferentes zonas geoquímicas para cada classe podendo assim, corrigir a base de dados para melhor interpretação do depósito. |
| Materia: | Níquel Laterítico Cobalto Laterítico Machine Learning Random Forest Geoquímica Depósito Rio dos Bois |
| Materia CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOLOGIA |
| Unidade de producción: | Instituto de Geociências |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | ene-2023 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Geologia |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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