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Aplicação de autômatos celulares para modelagem de variáveis regionalizadas na mineração. / A novel application of cellular automata for the evaluation and modelling of mineral resources.

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. / 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.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-26072013-115454
Date26 November 2012
CreatorsMartins, Antonio Carlos da Costa
ContributorsDe Tomi, Giorgio Francesco Cesare
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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