Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11422/20012
Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
Title: | Aplicação de machine learning na identificação de horizontes do regolito no depósito de níquel laterítico do Rio dos Bois, Goiás |
Author(s)/Inventor(s): | Leme, Eduardo Sartori Vieira Carvalho |
Advisor: | Porto, Claudio Gerheim |
Abstract: | 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. |
Keywords: | Níquel Laterítico Cobalto Laterítico Machine Learning Random Forest Geoquímica Depósito Rio dos Bois |
Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOLOGIA |
Production unit: | Instituto de Geociências |
Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
Issue Date: | Jan-2023 |
Publisher country: | Brasil |
Language: | por |
Right access: | Acesso Aberto |
Appears in Collections: | Geologia |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
LEME, E.S.V.C.pdf | 1.7 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.