Michel Ângelo Pérez Bedregal
Título
Análise Estatística e Geoestatística de Dados Geoquímicos de Superfície Aplicada a Exploração de Hidrocarbonetos
Resumo
Esta dissertação analisou a distribuição de dados geoquímicos de superfície (hidrocarbonetos gasosos), identificou dados geoquímicos outliers por diversos métodos e comparou métodos de interpolação determinísticos (curvatura mínima e inverso do quadrado da distância) e geoestatístico (krigagem). As medidas obtidas em campo foram analisadas através da estatística descrita clássica e espacial. As análises estatísticas mostraram que os dados geoquímicos de hidrocarbonetos gasosos não seguem, de maneira geral, uma distribuição lognormal ou normal. Métodos para identificar dados outliers nos dados geoquímicos foram revisados e testados. A regra [média ( x ) ±2 desvios padrão (dp)] utilizada para estimar valores de limiar dividindo dados background de anômalos, até então utilizada desde sua introdução na década de 60, mostrou resultados diferentes do proposto pelo método, no qual deveria identificar aproximadamente 2½% de dados em cada extremo. A mediana (med) ±2 desvios mediano absoluto (dma), o boxplot e 98º percentil, pareceram ser mais apropriados na estimação de limiar e na determinação da extensão de dados background. Porém, cada um pode resultar em diferentes valores de limiar. A interpolação desses dados para geração de mapas de superfície pelo método geoestatístico, que tem como base para interpolação a krigagem, leva em consideração as características espaciais de autocorrelação de variáveis regionalizadas que apresentaram melhores resultados do que pelos métodos determinísticos.
Abstract
This dissertation examined the distribution of geochemical data from surface (gaseous hydrocarbons), geochemical outliers data, identified by various methods, and compared deterministic interpolation methods (minimum curvature and the inverse square of the distance) and geostatistical (kriging). The measurements obtained in the field were analyzed by classical descriptive statistics and spacial. Statistical analysis showed that the geochemical data of hydrocarbon gases do not follow in general, a lognormal distribution or a normal one. Methods to identify outliers in the geochemical data were reviewed and tested. The rule [mean ( x ) ±2 standard deviations (sdev)] used to estimate the threshold values dividing background of anomalous data, hitherto used since its introduction in the 60s, showed different results of the proposed method in which it should identify approximately 2½% of data on each end. The median(med) ±2 median absolute deviations (mad), the boxplot and 98 th percentile, appeared to be more appropriate in the estimates of threshold and the determination of the extent of background data. However, each can result in different values of threshold. The interpolation of these data in order to generate surface maps through geostatistical method, which is based on the kriging interpolation, takes into account the characteristics of spatial autocorrelation of regional variables, which showed better results than the deterministic methods.
