Thesis (Ph. D.)--Ohio State University, 2007. / Title from first page of PDF file. Includes bibliographical references (p. 217-223).

Orientador: João Francisco Escobedo / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Paulo Andre de Oliveira / Banca: Erico Tadao Teramoto / Banca: Valeria Cristina Rodrigues Sarnighausen / Resumo: A evapotranspiração de referência (ETo) é importante na agricultura para satisfazer as necessidades de água das culturas e para o manejo dos sistemas de irrigação. A ETo pode ser estimada com precisão a partir do método padrão de Penman Monteith FAO 56, porém, o seu uso é bastante complexo. Sendo assim, vários métodos empíricos de uso simples vem sendo desenvolvidos por diversos pesquisadores, todavia, a sua escolha deve ser feita de forma cuidadosa, pois apresentam um desempenho que varia em função das condições climáticas de cada local. A variabilidade do desempenho dos métodos empíricos tem levado os pesquisadores a procurarem outros métodos alternativos. Como resultado dessas pesquisas, há que destacar a técnica de aprendizado de máquinas (TAM): redes neurais artificiais (RNAs) e máquina vetor de suporte (MVS). Diante do exposto, o presente trabalho foi dividido em três capítulos, onde no primeiro capítulo foi avaliado o desempenho dos métodos empíricos de temperatura (Benevides e Lopez - BenL, Hamon -Ham, Blaney Criddle Original e Hargreaves Samani -HS) e de radiação solar (Abtew, Jensen Haise - JensH, Makkink e Irmak) na estimativa da ETo no estado de São Paulo. Todos os métodos foram avaliados em relação ao método padrão em escala anual e sazonal. Os resultados obtidos na escala anual mostraram que o método de Abtew apresentou o melhor desempenho. Na escala sazonal, observou-se que o método de JensH foi melhor no inverno, o de Irmak e de Abtew no verão e outono. O méto... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The reference evapotranspiration (ETo) is important in agriculture for crop water management and irrigation systems management. The ETo can be estimated accurately by the FAO 56 standard method of Penman Monteith, however, its use is complex. Thus, several empirical methods of simple use have been developed by many researchers, but their choice must be made carefully because they present a performance that change according to the climate conditions of each location. The variability of the performance of empirical methods has led researchers to look for alternative methods. As the result, we must highlight the machine learning technique (MLT), such as artificial neural networks (ANNs) and support vector machine (SVM). This work was divided into three chapters. In the first chapter, four temperature- based (Benevides e Lopez - BenL, Hamon -Ham, Blaney Criddle Original e Hargreaves Samani -HS) and four radiation- based (Abtew, Jensen Haise - JensH, Makkink and Irmak) ETo methods were tested against FAO 56 method, using annual and seasonal scale in the state of São Paulo. The results obtained in the annual scale showed that the Abtew method presented the best performance. On the seasonal scale, it was observed that the JensH method was better in the winter, the Irmak and Abtew methods were better in the summer and autumn. The Abtew method was also better in the spring. In the second chapter, HS and Abtew methods, ANNs and SVM were used. The ANN used was Multilayer Perceptron with Backpropagation learning algorithm, and in the SVM, was used Kernel Radial Basic Function with Regression Sequential Minimal Optimization learning algorithm. ... / Doutor

This thesis investigates the application of Kriging meta-modelling techniques in the field of building design and optimisation. In conducting this research, there were two key motivational factors. The first is the need for building designers to have tools that allow low energy buildings to be designed in a fast and efficient manner. The second motivating factor is the need for optimisation tools that account, or help account, for the wide variety of uses that a building might have; so-called Robust Optimisation (RO). This thesis therefore includes an analysis of Kriging meta-modelling and first applies this to simple building problems. I then use this simple building model to determine the effect of the updated UK Test Reference Years (TRYs) on energy consumption. Second, I examine Kriging-based optimisation techniques for a single objective. I then revisit the single-building meta-model to examine the effect of uncertainty on a neighbourhood of buildings and compare the results to the output of a brute-force analysis of a full building simulator. The results show that the Kriging emulation is an effective tool for creating a meta-model of a building. The subsequent use in the analysis of the effect of TRYs on building shows that UK buildings are likely to use less heating in the future but are likely to overheat more. In the final two chapters I use the techniques developed to create a robust building optimisation algorithm as well as using Kriging to improve the optimisation efficiency of the well-known NSGA-II algorithm. I show that the Kriging-based robust optimiser effectively finds more robust solutions than traditional global optimisation. I also show that Kriging techniques can be used to augment NSGA-II so that it finds more diverse solutions to some types of multi-objective optimisation problems. The results show that Kriging has significant potential in this field and I reveal many potential areas of future research. This thesis shows how a Kriging-enhanced NSGA-II multi-objective optimisation algorithm can be used to improve the performance of NSGA-II. This new algorithm has been shown to speed up the convergence of some multi-objective optimisation algorithms significantly. Although further work is required to verify the results for a wider variety of building applications, the initial results are promising.

Essa tese investiga três problemas: (1) o uso de dados de diferente suporte em geoestatística, (2) simulação multivariada com restrições e (3) verificação da distribuição multivariada. Quando as amostras tem suporte diferente, essa diferença de suporte precisa ser considerada para construir um modelo de teores. A tese propõe a krigagem utilizando covariâncias médias entre as amostras para considerar dados de diferente suporte. A metodologia é comparada com dois métodos: (1) krigagem utilizando covariâncias pontuais entre os dados e (2) o método indireto. A krigagem utilizando covariâncias pontuais entre os dados ignora a diferença de suporte entre os dados. O método indireto trabalha com a variável acumulação, em vez do teor original. A krigagem com covariâncias médias resultou em estimativas mais precisas do que os outros dois métodos. Depósitos minerais multivariados frequentemente têm variáveis que contém restrições de fração e soma. As restrições de fração ocorrem quando uma variável é parte da outra, como a Alumina Aproveitável e Alumina Total em um depósito de bauxita. A Alumina Aproveitável não pode ser maior do que a Alumina Total. Restrições de soma ocorrem quando a soma das variáveis não pode exceder um valor crítico. Por exemplo, a soma de teores não pode ser maior do que cem. A tese desenvolve uma metodologia para cosimular teores com restrições de soma e fração. As simulações reproduzem os histograms, variogramas e relações multivariadas e honram as restrições de soma e fração. As simulações geoestatísticas multivariadas devem reproduzir as relações entre as variáveis. Dentro desse contexto, essa tese investiga a verificação da distribuição multivariada de simulações geoestatísticas. A tese desenvolve uma métrica de distância entre a distribuição multivariada dos dados e das simulações. A métrica desenvolvida foi efetiva para detectar erro e viés. Além disso, a métrica foi usada para comparar métodos de simulação geoestatística multivariada. / This thesis investigates three problems: (1) use of data of different support in geostatistics, (2) multivariate simulation with constraints and (3) verification of the multivariate distribution. When the samples have different support, this difference in support must be considered to build a grade model. The thesis proposes kriging with average covariances between the data to consider data of different support. The methodology is compared with two methods: (1) kriging using point support covariances between the data and (2) the indirect approach. Kriging using point support covariances between the data ignores the difference in support between the data. The indirect approach works with the variable accumulation, instead of the original grade. Kriging with average covariances resulted in more precise estimates than the other two methods. Multivariate mineral deposits often have variables that contain fraction and sum constraints. Fraction constraints occur when a variable is a fraction of the other, such as Recoverable and Total Alumina in a bauxite deposit. The Recoverable Alumina must not exceed Total Alumina. Sum constraints occur when the sum of the variables must not exceed a critical threshold. For instance, the sum of grades must not be above one hundred in a mineral deposit. The thesis develops a methodology to cosimulate grades with sum and fraction constraints. The simulations reproduce the histograms, variograms and multivariate relationships and honor the sum and fraction constraints. Multivariate geostatistical simulations should reproduce the relationships between the variables. In this context, the thesis investigates the verification of the multivariate distribution of geostatistical simulations. The thesis develops a metric to measure the distance between the multivariate distributions of the data and the simulations. The metric developed was effective to detect error and bias. Moreover, the metric was used to compare multivariate simulation methods.

En la mayoría de los casos, los proyectos mineros consideran una primera etapa de exploración y evaluación de recursos. Tal evaluación se realiza a partir de una toma de muestra, como lo es por ejemplo, una campaña de sondajes. Se busca describir la distribución de las leyes de elementos de interés en el depósito en forma numérica, y así entre otras cosas poder tomar las mejores decisiones en un contexto de incertidumbre. La evaluación se realiza habitualmente mediante técnicas geoestadísticas, como kriging o simulaciones condicionales. Estas últimas se basan en modelos de funciones aleatorias, siendo el modelo multigaussiano el más conocido y ampliamente utilizado. No obstante, en ocasiones éste puede no ser el modelo más pertinente para describir el comportamiento de las leyes en el depósito, particularmente cuando éstas presentan distinta continuidad en función de una ley de corte. En este trabajo se presenta un caso de estudio, en el cual se aplica un modelo alternativo definido como el mínimo de dos funciones aleatorias multigaussianas independientes, el cual logra reproducir este comportamiento. Se analiza el impacto del modelo en lo que se refiere a la cantidad de recursos recuperables y curvas tonelaje-ley, de lo que se concluye que existen diferencias con respecto al modelo convencional. Estas diferencias son poco significativas para leyes de corte menores, mientras que se incrementan para las leyes mayores. Por otro lado, éstas tienden a ser más importantes cuando se consideran bloques de menor tamaño. Si bien la estimación de leyes muestra un menor sesgo, resulta menos precisa a la luz de los resultados obtenidos de validaciones cruzadas. En este sentido, la inferencia de los parámetros del modelo alternativo a partir del ajuste de los variogramas de indicadores puede ser insuficiente, además de presentar una mayor complejidad. En cuanto al modelo multigaussiano, si bien su pertinencia en este caso particular es cuestionable, éste se reafirma como un modelo robusto, y se recomienda su uso en ausencia de otro modelo que se ajuste mejor a los datos.

No setor de mineração, a amostragem está presente no empreendimento mineral desde a fase da exploração até a lavra. Para diminuir a incerteza na previsão de teores, o planejamento de lavra requer adensamento da amostragem para garantir previsões acuradas e precisas. Acredita-se, que quanto maior a quantidade de amostras, maior a confiabilidade nas estimativa de teores. Na fase exploração, geralmente, a amostragem é realizada por furos de sondagem com coroas diamantadas, que é uma técnica com alto custo de execução e produz amostras com acuracidade e precisão. Nesta fase, existem poucos dados com alta qualidade. Já na fase operacional, a amostragem é realizada por outras técnicas devido a restrições orçamentárias e ao alto custo de execução da sondagem diamantada. Em geral, estas amostras possuem baixa qualidade (imprecisas e inacuradas) e não são submetidas a protocolos de controle que qualidade. Logo, nesta fase existem muitos dados com baixa qualidade com erro de vies e precisao. Esta dissertação avalia o impacto do uso de dados imprecisos no planejamento de curto prazo. Para isto, foram analisados dois bancos de dados distintos. O primeiro estudo utiliza o banco de dados exaustivo Walker Lake, que foi usado e considerado como o teor real do depósito. Inicialmente, as amostras foram obtidas a partir do conjunto de dados com espaçamento regular de 20×20 m e 5×5 m, a partir do banco de dados exaustivo. Um erro relativo de ±25% (imprecisão) e 10% de viés foram adicionados aos dados espaçados a 5×5 m (dados geológicos curto prazo) em diferentes cenários. Depois foram estudadas diferentes metodologias para incorporar a informação imprecisa nas estimativas. O segundo estudo é realizado em uma mina de ouro, com dois tipos de dados diferentes, a furos de sondagem (dados primários) e circulação reversa (dados secundários). Nestes estudos foram investigadas duas metodologias: cokrigagem e krigagem ordinária, e os dados foram utilizados para estimar blocos. As curvas teor tonelagem, análise de deriva e a classificação errônea dos blocos foram avaliadas para cada estudo. Para o banco de dados, Walker Lake, os resultados mostraram que o uso da cokrigagem ordinária estandardizada é a melhor metodologia em situações que existem dados imprecisos e enviesados, com boa correlação entre as variáveis primárias e secundárias. As estimativas produzidas são mais próximas da distribuição real dos blocos, reduzindo o erro de classificação dos blocos. Já para o banco de dados de Ouro, as amostras possuem moderada correlaçao e continuidade espacial curta para pequenas distâncias do depósito. Nesta situação, a correção da imprecisão da variável secundária utilizando a krigagem ordinária produziram melhores resultados com estimativas menos enviesadas e melhor classificação dos blocos como minério e estéril. / Decisions starting at mineral exploration through mining are based on grade block models obtained from samples. To decrease the uncertainty in the estimates, the short term mining planning requires additional sampling to ensure accurate and precise predictions. As more samples are made available, there is trend towards more reliable estimates. In the exploration stage, usually, sampling is performed by diamond drill holes (DDH), which are expensive but produces accurate and precise samples. In this stage there are few data with high quality. In the production stage, sampling is obtained by other techniques due to the high costs of DDHs. In general, these samples have low quality and are not controlled by QA / QC protocols. This study evaluates the impact of using imprecise data in short-term mineplanning. For this, it was analyzed two different data sets. The first case used the exhaustive Walker Lake dataset as the source to obtain the true and sampled grades. Initially, samples were obtained from the exhaustive dataset at regularly spaced grids at 20 × 20 m and 5 × 5 meters. A relative error (imprecision) of ± 25% and a 10% bias were added to the data spaced at 5 × 5 m (short-term geological data) in different scenarios. The second study is in a gold mine with two different types of data obtained from diamond drilling holes (DDH_Hard data) and reverse circulation (RC_Soft data).To combine these different types of data, two methodologies were investigated: cokriging and ordinary kriging. Both types of data were used to estimate a block model using the two methodologies. The grade tonnage curves and swath plots were used to compare the results against the true block grades at the same block support. In addition, the block misclassification was evaluated. In the Walker Lake the results show that standardized ordinary cokriging is a better methodology for imprecise and biased data and produces estimates closer to the true grade block distribution, reducing block misclassification. For the data set at the underground mine gold, the samples had moderate correlation and short spatial continuity for small distances at this deposit. In this situation, the estimates using ordinary kriging with hard and soft data (standardized and re-escaled) produced better results with less bias and better blocks classification of ore and waste.

Essa tese investiga três problemas: (1) o uso de dados de diferente suporte em geoestatística, (2) simulação multivariada com restrições e (3) verificação da distribuição multivariada. Quando as amostras tem suporte diferente, essa diferença de suporte precisa ser considerada para construir um modelo de teores. A tese propõe a krigagem utilizando covariâncias médias entre as amostras para considerar dados de diferente suporte. A metodologia é comparada com dois métodos: (1) krigagem utilizando covariâncias pontuais entre os dados e (2) o método indireto. A krigagem utilizando covariâncias pontuais entre os dados ignora a diferença de suporte entre os dados. O método indireto trabalha com a variável acumulação, em vez do teor original. A krigagem com covariâncias médias resultou em estimativas mais precisas do que os outros dois métodos. Depósitos minerais multivariados frequentemente têm variáveis que contém restrições de fração e soma. As restrições de fração ocorrem quando uma variável é parte da outra, como a Alumina Aproveitável e Alumina Total em um depósito de bauxita. A Alumina Aproveitável não pode ser maior do que a Alumina Total. Restrições de soma ocorrem quando a soma das variáveis não pode exceder um valor crítico. Por exemplo, a soma de teores não pode ser maior do que cem. A tese desenvolve uma metodologia para cosimular teores com restrições de soma e fração. As simulações reproduzem os histograms, variogramas e relações multivariadas e honram as restrições de soma e fração. As simulações geoestatísticas multivariadas devem reproduzir as relações entre as variáveis. Dentro desse contexto, essa tese investiga a verificação da distribuição multivariada de simulações geoestatísticas. A tese desenvolve uma métrica de distância entre a distribuição multivariada dos dados e das simulações. A métrica desenvolvida foi efetiva para detectar erro e viés. Além disso, a métrica foi usada para comparar métodos de simulação geoestatística multivariada. / This thesis investigates three problems: (1) use of data of different support in geostatistics, (2) multivariate simulation with constraints and (3) verification of the multivariate distribution. When the samples have different support, this difference in support must be considered to build a grade model. The thesis proposes kriging with average covariances between the data to consider data of different support. The methodology is compared with two methods: (1) kriging using point support covariances between the data and (2) the indirect approach. Kriging using point support covariances between the data ignores the difference in support between the data. The indirect approach works with the variable accumulation, instead of the original grade. Kriging with average covariances resulted in more precise estimates than the other two methods. Multivariate mineral deposits often have variables that contain fraction and sum constraints. Fraction constraints occur when a variable is a fraction of the other, such as Recoverable and Total Alumina in a bauxite deposit. The Recoverable Alumina must not exceed Total Alumina. Sum constraints occur when the sum of the variables must not exceed a critical threshold. For instance, the sum of grades must not be above one hundred in a mineral deposit. The thesis develops a methodology to cosimulate grades with sum and fraction constraints. The simulations reproduce the histograms, variograms and multivariate relationships and honor the sum and fraction constraints. Multivariate geostatistical simulations should reproduce the relationships between the variables. In this context, the thesis investigates the verification of the multivariate distribution of geostatistical simulations. The thesis develops a metric to measure the distance between the multivariate distributions of the data and the simulations. The metric developed was effective to detect error and bias. Moreover, the metric was used to compare multivariate simulation methods.

A caracterização estrutural do maciço rochoso é fundamental em obras de Engenharia e em diversos campos da Geologia. Durante os estudos de viabilidade de uma jazida de rochas ornamentais, são indispensáveis análises sobre as descontinuidades presentes no maciço. Diversos métodos existem para avaliar o fraturamento de uma área, técnicas usando medições sobre os testemunhos de sondagens, amostragem em janelas nos afloramentos e scanlines podem inclusive serem combinadas. Na mineração de rochas ornamentais, a amostragem de afloramentos é limitada, pois a maior parte do maciço está coberta por vegetação ou solo. Sendo assim, essa dissertação propõe uma técnica para estimar o fraturamento baseado em parâmetros coletados nos afloramentos existentes. Foram amostrados o número de fraturas e o comprimento total de fraturas por janela quadrada, e combinaram-se esses parâmetros para gerar um índice de fraturamento. A estimativa do índice foi realizada por dois métodos de krigagem. Analisa-se o efeito que a composição de parâmetros (direta e indireta) causa nos resultados. O estudo foi realizado em uma pedreira de rocha ornamental localizada no município de Encruzilhada do Sul, RS/Brasil. As taxas de recuperação estimadas mostraram forte correlação positiva com as recuperações atuais atingidas pela mineradora, o índice (NFxLF) é um parâmetro robusto que consegue agregar informação sobre o fraturamento, o que torna os resultados útil no planejamento de lavra de pedreiras de extração de rochas ornamentais. / The structural characterization of rock mass is fundamental in engineering works and in various fields of geology. During the feasibility studies of an ornamental rocks deposit, the discontinuities analysis whitin the massif is essential. Several methods exist to evaluate the fracturing of an area using technical measurements on core samples, sampling windows in outcrops and even scanlines can be combined. Into ornamental rocks mining, the outcrops sampling is limited because of the soil coverage. Therefore, this work proposes a technique to estimate the fracturing based on parameters collected from the existing outcrops. The number of fractures and the total length of fractures per square window were sampled and combined to generate a fracturing index. The estimation of this index was performed by two kriging methods. Analysis of the effect that the composition parameters (direct and indirect) on the results. The study was conducted at an ornamental stones quarry located in the city of Encruzilhada do Sul, RS/Brazil. The recovery rates estimated show strong positive correlation with the actual recoveries achieved by the mining company, the index (NFxLF) is a robust parameter that can aggregate information about fracturing, which makes them useful to be used in the mine planning of ornamentalrock quarries.

Made available in DSpace on 2014-11-10T11:09:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-26Bitstream added on 2014-11-10T11:58:49Z : No. of bitstreams: 1 000790290.pdf: 1184996 bytes, checksum: 2e2fbbc4c3bd8d37dc10ee66a092385f (MD5) / No presente trabalho procura-se mostrar a aplicação de metodologia geoestatística não linear, mais especificamente Krigagem Indicativa, na criação de mapas probabilísticos de ocorrência de variáveis pedológicas, com o intuito de contribuir para o melhoramento e correção de insumos em áreas de plantio, reduzindo desse modo custos e impactos ambientais negativos e, assim, aumentar a produtividade agrícola. Esta metodologia foi aplicada à região da bacia do Rio Araquá, localizada nos municípios de Botucatu e São Manuel - São Paulo, Brasil, gerando mapas das variáveis fósforo, potássio e saturação por bases, de acordo com a textura do solo (arenoso e/ou argiloso) para o plantio de cana-de-açúcar, cultivo predominante na área. A técnica de krigagem indicativa foi eficientes na geração de mapas probabilísticos para as variáveis em estudo, mostrando as áreas com necessidade de uma determinada correção do solo ou não. Nota-se que a área central da região possui solo predominantemente argiloso, sendo esta também a área em que se encontra maiores quantidades de fósforo, potássio e saturação por bases. Vale ressaltar ainda que as variáveis não apresentaram distribuição normal e sim presença de valores anomalos/outliers, o que destaca a praticidade e facilidade de uso dessa técnica / The main purpose of this paper is to apply non-linear geostatistical methodology, speci cally Indicator Kriging, to create probability maps of occurrence of soil variables. The idea is to contribute for the improvement and correction of inputs in planting areas, reducing costs and negative environmental impacts and thereby increase agricultural productivity. This methodology was applied to the region of the basin area of the Araqu a River, located in the municipalities of S~ao Manuel and Botucatu - S~ao Paulo State, Brazil, generating probability of occurrence maps of phosphorus, potassium and base saturation, according to the texture of the soil (sandy and clay) for sugar cane plantation, predominant crop in the area. The kriging technique was e cient to generate probabilistic maps to the studied variables, showing the areas in need of a particular soil amendment or not. The central area of the region is predominantly clay soil, also this is an area that is larger amounts of phosphorus, potassium and base saturation. It is also worth noting that the variables were not normally distributed, but the presence of anomalous values/outliers, which highlights the practicality and ease use of this technique

Ingeniero Civil de Minas / El presente trabajo tiene como objetivo estudiar el variograma generalizado, herramienta alternativa al variograma tradicional, en yacimientos con presencia de deriva lineal y ver su potencial en la estimación de yacimientos. La motivación del estudio se centra en el sesgo incluido en el variograma tradicional para el cálculo y modelación de variograma teórico en este tipo de yacimientos, no así en el variograma generalizado. Para esto, se realizaron dos casos de estudio; un caso sintético, donde la base de datos fue simulada (valores de variograma teórico y deriva conocidos) para contrastar ambos variogramas (tradicional y generalizado) con el variograma teórico, y un caso real donde los datos pertenecen a un yacimiento cuprífero (con deriva lineal) para la comparación de ambas variografías en la estimación de recursos en base al kriging ordinario y kriging universal. De los resultados, se concluyó que el variograma generalizado mejora (visualmente) la modelación del variograma teórico cuando existe una deriva lineal. Por otra parte, realizando las estimaciones de yacimientos, el kriging universal parece ser una herramienta muy sensible, logrando estimaciones no tan confiables, pero las estimaciones con kriging ordinario logran mejores resultados, disminuyendo los valores fuera de rango y mejorando los recursos mineros, siendo recomendado para este tipo de yacimientos. / Este trabajo ha sido financiado por CONICYT