Immune Responses and Therapeutic Antitumor Effects of an Experimental DNA Vaccine Encoding Human Papillomavirus Type 16 Oncoproteins Genetically Fused to Herpesvirus Glycoprotein D

Recombinant adenovirus or DNA vaccines encoding herpes simplex virus type 1 (HSV-1) glycoprotein D (gD) genetically fused to human papillomavirus type 16 (HPV-16) oncoproteins (E5, E6, and E7) induce antigen-specific CD8(+) T-cell responses and confer preventive resistance to transplantable murine tumor cells (TC-1 cells). In the present report, we characterized some previously uncovered aspects concerning the induction of CD8(+) T-cell responses and the therapeutic anticancer effects achieved in C57BL/6 mice immunized with pgD-E7E6E5 previously challenged with TC-1 cells. Concerning the characterization of the immune responses elicited in mice vaccinated with pgD-E7E6E5, we determined the effect of the CD4(+) T-cell requirement, longevity, and dose-dependent activation on the E7-specific CD8(+) T-cell responses. In addition, we determined the priming/boosting properties of pgD-E7E6E5 when used in combination with a recombinant serotype 68 adenovirus (AdC68) vector encoding the same chimeric antigen. Mice challenged with TC-1 cells and then immunized with three doses of pgD-E7E6E5 elicited CD8(+) T-cell responses, measured by intracellular gamma interferon (IFN-gamma) and CD107a accumulation, to the three HPV-16 oncoproteins and displayed in vivo antigen-specific cytolytic activity, as demonstrated with carboxyfluorescein diacetate succinimidyl ester (CFSE)-labeled target cells pulsed with oligopeptides corresponding to the H-2D(b)-restricted immunodominant epitopes of the E7, E6, or E5 oncoprotein. Up to 70% of the mice challenged with 5 x 10(5) TC-1 cells and immunized with pgD-E7E6E5 controlled tumor development even after 3 days of tumor cell challenge. In addition, coadministration of pgD-E7E6E5 with DNA vectors encoding pGM-CSF or interleukin-12 (IL-12) enhanced the therapeutic antitumor effects for all mice challenged with TC-1 cells. In conclusion, the present results expand our previous knowledge on the immune modulation properties of the pgD-E7E6E5 vector and demonstrate, for the first time, the strong antitumor effects of the DNA vaccine, raising promising perspectives regarding the development of immunotherapeutic reagents for the control of HPV-16-associated tumors.

Naturally acquired inhibitory antibodies to Plasmodium vivax Duffy binding protein are short-lived and allele-specific following a single malaria infection

The Duffy binding protein of Plasmodium vivax (DBP) is a critical adhesion ligand that participates in merozoite invasion of human Duffy-positive erythrocytes. A small outbreak of P. vivax malaria, in a village located in a non-malarious area of Brazil, offered us an opportunity to investigate the DBP immune responses among individuals who had their first and brief exposure to malaria. Thirty-three individuals participated in the five cross-sectional surveys, 15 with confirmed P. vivax infection while residing in the outbreak area (cases) and 18 who had not experienced malaria (non-cases). In the present study, we found that only 20% (three of 15) of the individuals who experienced their first P. vivax infection developed an antibody response to DBP; a secondary boosting can be achieved with a recurrent P. vivax infection. DNA sequences from primary/recurrent P. vivax samples identified a single dbp allele among the samples from the outbreak area. To investigate inhibitory antibodies to the ligand domain of the DBP (cysteine-rich region II, DBP(II)), we performed in vitro assays with mammalian cells expressing DBP(II) sequences which were homologous or not to those from the outbreak isolate. In non-immune individuals, the results of a 12-month follow-up period provided evidence that naturally acquired inhibitory antibodies to DBP(II) are short-lived and biased towards a specific allele.

Machine Learning Algorithms in Heavy Process Manufacturing

In a global economy, manufacturers mainly compete with cost efficiency of production, as the price of raw materials are similar worldwide. Heavy industry has two big issues to deal with. On the one hand there is lots of data which needs to be analyzed in an effective manner, and on the other hand making big improvements via investments in cooperate structure or new machinery is neither economically nor physically viable. Machine learning offers a promising way for manufacturers to address both these problems as they are in an excellent position to employ learning techniques with their massive resource of historical production data. However, choosing modelling a strategy in this setting is far from trivial and this is the objective of this article. The article investigates characteristics of the most popular classifiers used in industry today. Support Vector Machines, Multilayer Perceptron, Decision Trees, Random Forests, and the meta-algorithms Bagging and Boosting are mainly investigated in this work. Lessons from real-world implementations of these learners are also provided together with future directions when different learners are expected to perform well. The importance of feature selection and relevant selection methods in an industrial setting are further investigated. Performance metrics have also been discussed for the sake of completion.

Proposta de uma arquitetura especial para simulação lógica

O objetivo deste trabalho é a proposta de uma arquitetura especial para simulação lógica (AESL). As técnicas e modelos utilizados no processo de simulação lógica são brevemente revistos. É definida uma taxonomia para AESL sob a qual são analisadas diversas propostas de AESL relatadas na literatura. Uma taxonomia já existente é comparada com a proposta. A AESL definida é programável para diferentes algoritmos de simulação lógica. O detalhamento da AESL é, então, incrementado pela implementação de um algoritmo particular. Uma linguagem de simulação discreta é utilizada na construção de um modelo da arquitetura. Os resultados da simulação deste modelo permitem avaliar o desempenho da AESL e otimizar sua estrutura. Uma comparação com outras arquiteturas conclui a análise.

Dimensionamento de pilares esbeltos de concreto armado

O objetivo deste trabalho é o dimensionamento de pilares esbeltos de concreto armado, sob cargas de curta e longa duração, baseado numa análise realística das deformações do mesmo. Apresenta-se três algoritmos numéricos para a obtencão das relações momento fletor-esforço normal-curvatura de uma seção arbitrária de concreto armado, sob flexo-compressão normal. Inclue-se as deformações específicas de fluência e retração do concreto na análise, através de uma alteração nas referidas relações. Apresenta-se alguns critérios de normas, relativos ao dimensionamento de pilares esbeltos de concreto armado e uma comparação dos mesmos, entre si e com o algoritmo numérico desenvolvido. Considerações da NB-1/78 relativas ao projeto de pilares são analisadas, verificando o nivel da precisão obtida. Um procedimento simplificado para a inclusão da fluência do concreto no dimensionamento, proposto pelo CEB, é testado e uma solução para pilares de concreto armado com engastamento elástico simétrico é apresentada, para verificar o nível: do erro cometido ao se estender o conceito de comprimento de flambagem a pilares de concreto armado. Uma série de exemplos experimentais são apresentados, onde a solução numérica para o dimensionamento tem sua precisão verificada. Diversas tabelas foram desenvolvidas para o dimensionamento de pilares esbeltos com secão transversal retangular e armadura simétrica. Todo o estudo é restrito ao caso de flexo-compressão normal.

Paralelização de métodos de resolução de sistemas lineares esparsos com o DECK em um Cluster de PCs

O objetivo desta dissertação é a paralelização e a avaliação do desempenho de alguns métodos de resolução de sistemas lineares esparsos. O DECK foi utilizado para implementação dos métodos em um cluster de PCs. A presente pesquisa é motivada pela vasta utilização de Sistemas de Equações Lineares em várias áreas científicas, especialmente, na modelagem de fenômenos físicos através de Equações Diferenciais Parciais (EDPs). Nessa área, têm sido desenvolvidas pesquisas pelo GMC-PAD – Grupo de Matemática da Computação e Processamento de Alto Desempenho da UFRGS, para as quais esse trabalho vem contribuindo. Outro fator de motivação para a realização dessa pesquisa é a disponibilidade de um cluster de PCs no Instituto de Informática e do ambiente de programação paralela DECK – Distributed Execution and Communication Kernel. O DECK possibilita a programação em ambientes paralelos com memória distribuída e/ou compartilhada. Ele está sendo desenvolvido pelo grupo de pesquisas GPPD – Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído e com a paralelização dos métodos, nesse ambiente, objetiva-se também validar seu funcionamento e avaliar seu potencial e seu desempenho. Os sistemas lineares originados pela discretização de EDPs têm, em geral, como características a esparsidade e a numerosa quantidade de incógnitas. Devido ao porte dos sistemas, para a resolução é necessária grande quantidade de memória e velocidade de processamento, característicos de computações de alto desempenho. Dois métodos de resolução foram estudados e paralelizados, um da classe dos métodos diretos, o Algoritmo de Thomas e outro da classe dos iterativos, o Gradiente Conjugado. A forma de paralelizar um método é completamente diferente do outro. Isso porque o método iterativo é formado por operações básicas de álgebra linear, e o método direto é formado por operações elementares entre linhas e colunas da matriz dos coeficientes do sistema linear. Isso permitiu a investigação e experimentação de formas distintas de paralelismo. Do método do Gradiente Conjugado, foram feitas a versão sem précondicionamento e versões pré-condicionadas com o pré-condicionador Diagonal e com o pré-condicionador Polinomial. Do Algoritmo de Thomas, devido a sua formulação, somente a versão básica foi feita. Após a paralelização dos métodos de resolução, avaliou-se o desempenho dos algoritmos paralelos no cluster, através da realização de medidas do tempo de execução e foram calculados o speedup e a eficiência. As medidas empíricas foram realizadas com variações na ordem dos sistemas resolvidos e no número de nodos utilizados do cluster. Essa avaliação também envolveu a comparação entre as complexidades dos algoritmos seqüenciais e a complexidade dos algoritmos paralelos dos métodos. Esta pesquisa demonstra o desempenho de métodos de resolução de sistemas lineares esparsos em um ambiente de alto desempenho, bem como as potencialidades do DECK. Aplicações que envolvam a resolução desses sistemas podem ser realizadas no cluster, a partir do que já foi desenvolvido, bem como, a investigação de précondicionadores, comparação do desempenho com outros métodos de resolução e paralelização dos métodos com outras ferramentas possibilitando uma melhor avaliação do DECK.

Inversão numérica da transformada de Laplace por polinômios trigonométricos e de Laguerre

Neste trabalho são desenvolvidos métodos numéricos para inversão da transformada de Laplace, fazendo-se uso de polinômios trigonométricos e de Laguerre. Sua utilização é ilustrada num problema de fronteira móvel da área de engenharia nuclear, através do algoritmo computacional ALG-619. Uma revisão dos aspectos analíticos básicos da transformada de Laplace e sua utilização na resolução de equações diferenciais parciais é apresentada de maneira suscinta.

Uma Proposta de especificação formal e fundamentação teórica para simulated annealing

Os algoritmos baseados no paradigma Simulated Annealing e suas variações são atualmente usados de forma ampla na resolução de problemas de otimização de larga escala. Esta popularidade é resultado da estrutura extremamente simples e aparentemente universal dos algoritmos, da aplicabilidade geral e da habilidade de fornecer soluções bastante próximas da ótima. No início da década de 80, Kirkpatrick e outros apresentaram uma proposta de utilização dos conceitos de annealing (resfriamento lento e controlado de sólidos) em otimização combinatória. Esta proposta considera a forte analogia entre o processo físico de annealing e a resolução de problemas grandes de otimização combinatória. Simulated Annealing (SA) é um denominação genérica para os algoritmos desenvolvidos com base nesta proposta. Estes algoritmos combinam técnicas de busca local e de randomização. O objetivo do presente trabalho é proporcionar um entendimento das características do Simulated Annealing e facilitar o desenvolvimento de algoritmos com estas características. Assim, é apresentado como Simulated Annealing e suas variações estão sendo utilizados na resolução de problemas de otimização combinatória, proposta uma formalização através de um método de desenvolvimento de algoritmos e analisados aspectos de complexidade. O método de desenvolvimento especifica um programa abstrato para um algoritmo Simulated Annealing seqüencial, identifica funções e predicados que constituem os procedimentos deste programa abstrato e estabelece axiomas que permitem a visualização das propriedades que estes procedimentos devem satisfazer. A complexidade do Simulated Annealing é analisada a partir do programa abstrato desenvolvido e de seus principais procedimentos, permitindo o estabelecimento de uma equação genérica para a complexidade. Esta equação genérica é aplicável aos algoritmos desenvolvidos com base no método proposto. Uma prova de correção é apresentada para o programa abstrato e um código exemplo é analisado com relação aos axiomas estabelecidos. O estabelecimento de axiomas tem como propósito definir uma semântica para o algoritmo, o que permite a um desenvolvedor analisar a correção do código especificado para um algoritmo levando em consideração estes axiomas. O trabalho foi realizado a partir de um estudo introdutório de otimização combinatória, de técnicas de resolução de problemas, de um levantamento histórico do uso do Simulated Annealing, das variações em torno do modelo e de embasamentos matemáticos documentados. Isto permitiu identificar as características essenciais dos algoritmos baseados no paradigma, analisar os aspectos relacionados com estas características, como as diferentes formas de realizar uma prescrição de resfriamento e percorrer um espaço de soluções, e construir a fundamentação teórica genérica proposta.

Tolerância a falhas e reflexão computacional num ambiente distribuído

O modelo de objetos apresenta-se como um modelo promissor para o desenvolvimento de software tolerante a falhas em virtude de características inerentes ao próprio modelo de objetos, tais como abstração de dados, encapsulamento, herança e reutilização de objetos (componentes). O uso de técnicas orientadas a objetos facilita o controle da complexidade do sistema porque promove uma melhor estruturação de seus componentes e também permite que componentes já validados sejam reutilizados [LIS96]. Técnicas básicas para tolerância a falhas em software baseiam-se na diversidade de projeto e de implementação de componentes considerados críticos. Os componentes diversitários são gerenciados através de alguma técnica que tenha por objetivo assegurar o fornecimento do serviço solicitado, como, por exemplo, a conhecida técnica de blocos de recuperação. Reflexão Computacional é a capacidade que um sistema tem de fazer computações para se auto analisar. Ela é obtida quando o programa pára sua execução por um período de tempo para fazer computações sobre si próprio; analisa seu estado, se o processamento está correto, se pode prosseguir com a execução e atingir o objetivo satisfatoriamente; se não precisa mudar de estratégia ou algoritmo de execução, fazendo, ainda, processamentos necessários para o sucesso da execução. Um sistema de programação distribuída consiste basicamente em vários aplicativos executados em diferentes computadores, os quais realizam troca de mensagens para solucionar um problema comum. A comunicação entre os computadores é realizada através da rede que os interliga. As Redes que controlam sistemas críticos são normalmente de pequena escala pois redes de grandes dimensões podem apresentar atrasos e baixa confiabilidade. Portanto, a abordagem aqui proposta consiste em utilizar, em um ambiente distribuído, uma arquitetura reflexiva aliada a técnicas do domínio da tolerância a falhas para promover a separação entre as atividades de controle, salvamento, recuperação, distribuição e validação de componentes e as funcionalidades executadas pelo próprio componente, a fim de que falhas não venham a prejudicar a disponibilidade, confiabilidade e clareza de determinadas computações. A proposta apóia-se num estudo de caso, implementado na linguagem de programação Java, com seus protocolos de reflexão computacional e de comunicação.

Avanços no método LTSn para cálculo de criticalidade e desenvolvimento da primeira versão do código LTSn

O objetivo deste trabalho consiste no desenvolvimento de alguns avanços, teóricos e numéricos, no método LTSN visando implementar a primeira versão de um código computacional, para resolver a equação de transporte utilizando formulação LTSN na forma de multigrupos em geometria plana. Os avanços para o método LTSN estão fundamentados na solução iterativa para o sistema de equações que constituem as condições de contorno, um novo método para a busca do valor de keff baseado no método da bissecção. O desenvolvimento desta metodologia permitiu realizar o calculo muito rápido com altas ordens de quadratura e com esforço computacional muito reduzido. Juntos os avanços matemáticos e numéricos, implementados nesta primeira versão de um código fortran, tal como nos códigos já conhecidos permite solucionar a equação de transporte na forma de multigrupos, tanto para o cálculo direto como para o adjunto, com fontes arbitrárias. Este código utiliza de recursos computacionais da linguagem FORTRAN e as bibliotecas LAPACK, para a otimização de seus algoritmos, facilitando o desenvolvimento futuro. A validação deste trabalho foi feita utilizando dois problemas: um relativo ao fluxo angular e escalar, tanto para o fluxo direto como para o adjunto, cuja importância está relacionada com busca de convergência, relação de reciprocidade e comprovação da solução adjunta, e; um problema de criticalidade, para comprovar a eficácia do algoritmo de busca iterativa de keff e espessura crítica. Com este trabalho se abrem muitas possibilidades tanto teóricas como numéricas a investigar com o método LTSN.

Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Localização e leitura automática de caracteres alfanuméricos : uma aplicação na identificação de veículos

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos em diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões previamente ensinados em uma imagem complexa. A leitura automática é uma das mais atraentes tarefas nesta área [1], sendo que uma máquina com esta capacidade pode reconhecer objetos que possuam caracteres em sua identificação. Na área de trânsito, a identificação de veículos através da leitura de sua placa de licença vem conquistando cada vez mais espaço. No início dos anos cinqüenta, este conceito era usado para estudar o tempo de duração de viagens entre origem e destino. Os primeiros métodos utilizados eram baseados em observadores que anotavam as placas dos veículos e os tempos correspondentes em um papel ou fita gravada. As placas eram manualmente comparadas mais tarde, e os tempos de viagem calculados [2]. O crescente avanço tecnológico tem aumentado substancialmente a precisão e facilidade desta técnica permitindo sua utilização na identificação de veículos infratores e em situação irregular, e no controle de pedágios e estacionamentos pagos Este trabalho envolve o estudo de diversas técnicas de processamento e análise de imagem culminando no desenvolvimento de um sistema capaz de localizar e reconhecer os caracteres contidos numa placa de licença de um veículo. A imagem é previamente analisada por um algoritmo de procura por variações tonais padronizadas de maneira a restringir a área de análise do algoritmo principal do sistema. Este, por sua vez, binariza a imagem através de um algoritmo adaptativo e busca elementos que possuam dimensões próximas às dimensões esperadas dos caracteres da placa. O sistema busca encontrar uma seqüência de caracteres de dimensões aproximadamente iguais e para isso, varia um valor de limiar no processo de binarização conferindo maior robustez ao algoritmo. Uma vez encontrado um grupo de dígitos que satisfaçam alguns critérios prédefinidos, os caracteres são redimensionados e apresentados a duas redes neurais, uma para as letras e outra para os números.

Orpheo : uma estrutura de trabalho para integração dos paradigmas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado

Esta tese apresenta contribuições ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de técnicas automatizadas – ou semi-automatizadas – otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o já, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que o tornam mais fácil de ser realizado. A partir dessa visão, bem conhecidos algoritmos de Estatística e de Aprendizado de Máquina passam a funcionar com desempenho aceitável sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma, tarefas como coleta, limpeza e transformação de dados e seleção de atributos, parâmetros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execução. A contribuição principal desta tese consiste na aplicação dessa visão para a otimização da descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados. Adicionalmente, são apresentadas algumas contribuições sobre o Modelo Neural Combinatório (MNC), um sistema híbrido neurossimbólico para classificação que elegemos como foco de trabalho. Quanto à principal contribuição, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados, em geral, é dividida em dois subprocessos: identificação de agrupamentos (aprendizado não-supervisionado) seguida de classificação (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem às tarefas de rotulagem dos itens de dados e obtenção das correlações entre os atributos da entrada e os rótulos. Não encontramos outra razão para que haja essa separação que as limitações inerentes aos algoritmos específicos. Uma dessas limitações, por exemplo, é a necessidade de iteração de muitos deles buscando a convergência para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize várias leituras da base de dados, o que, para Mineração de Dados, é proibitivo. A partir dos avanços em DCBD, particularmente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o número de acessos na realização do processo completo. Nossa contribuição, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integração dos dois paradigmas e a implementação de um protótipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificação de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificação. É também apresentada uma aplicação no mapeamento de áreas homogêneas de plantio de trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com relação às contribuições sobre o MNC são apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma redução significativa do tamanho do modelo após o aprendizado; (b) um estudo sobre a redução da complexidade do modelo com o uso de máquinas de comitê; (c) uma técnica, usando o método do envoltório, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistências e perda de conhecimento que podem ocorrer na construção do modelo.

Sistema de produção sincronizado : uma aplicação em processos produtivos de propriedade contínuos segundo a teoria das restrições

Este trabalho de conclusão investiga o efeito da geração de estoques intermediários nos indicadores principais empregados na Teoria das Restrições (Ganho, Despesa Operacional e Inventário) em uma unidade industrial de processo produtivo de Propriedade contínuo, que emprega embalagens, matérias-primas obtidas em larga escala e cadeias logísticas de longo curso. Este tipo de indústria produz bens de consumo imediato, com pouca variabilidade, de modo “empurrado”. A principal conseqüência é a perda do sincronismo na cadeia logística, resultando em uma grande quantidade de estoques intermediários e custos crescentes, relacionados principalmente ao custo de manutenção destes estoques. Através dos cinco passos de focalização e das ferramentas lógicas da Teoria das Restrições, propõe-se uma alternativa gerencial, que inclui o algoritmo Tambor-Pulmão-Corda e insere a organização em um processo de melhoria contínua, cujos impactos são avaliados por simulação computacional. Através de técnicas estatísticas e software apropriados, constrói-se um modelo de simulação computacional baseado em dados reais de uma planta produtora de cimento. A partir deste modelo, diferentes cenários são testados, descobrindo-se a condição ótima. Chega-se a uma conclusão, considerando a mudança na política de geração de estoques intermediários e seus impactos na redução de custos e riscos.

Análise da sensibilidade do seqüenciamento de lavra em função da incerteza do modelo geológico

Quantificação de incerteza e risco tem aplicação direta no projeto de limites de cava e na programação de produção. Pequenas variações nas condições de contorno de um projeto podem ter impacto significativo sobre o retorno final do mesmo na ordem de milhões de dólares. Preço de mercado do bem mineral, o custo de capital, taxas de atratividade, etc, são fatores usualmente testados para analisar a viabilidade de um empreendimento, porém, raramente é considerada a incerteza relacionada ao atributo geológico em questão. O propósito de um planejamento de lavra tem sido prover subsidio para o engenheiro de minas decidir sobre a capacidade de minerar determinadas unidades de lavra do depósito a partir de teores estimados. Salienta-se porém que existe, a partir dos dados amostrais, incertezas a respeito do modelo geológico que devem ser consideradas ao se projetar uma cava e desenvolver a lavra. A simulação geoestatistica tem a capacidade de produzir múltiplos modelos equiprováveis, os quais podem ser avaliados independentementecomo possíveis cenários do depósito mineral. Simulação condicional, ao contrário de técnicas de interpolação e estimativa, provê respostas para questões associadas a risco devido à variações nos teores do modelo geológico. Ao gerar múltiplos cenários tem-se acesso à probabilidade e conseqüentemente às variações de retorno financeiro e rotas de extração de minério de um projeto. o presente trabalho tem como objetivo a investigação de novas metodologias que contribuam para a construção de cenários de planejamento de lavra e avaliação do impacto provocado nestes pela incerteza fornecida a partir de modelos simulados. As respostas buscadas dentro da abordagem sugerida por esse trabalho, compreendem a definição de uma metodologia para controle e planejamento de lavra a médio e longo prazo por incorporação da flutuabilidade local associada ao minério, avaliando a sensibilidade do retorno financeiro e o traçado de lavra em relação ao método de geração do modelo geológico de teores. Para solucionar o problema em questão, sugere-se a geração de modelos estocásticos e a alimentação de múltiplos modelos selecionados por critérios considerados relevantes para a delimitação do espaço de incerteza. A aplicação de funções de transferência tais como mudança de suporte e seqüenciamento de produção sobre os modelos simulados é a chave para a obtenção de respostas a respeito do impacto sobre a lucratividade de um projeto. Ao alimentar à essas funções modelos equiprováveis que preservam as características estatísticas e a conectividade espacial dos dados amostrais mas que invariavelmente possuem diferentes distribuições de teores tem-se a dimensão em termos econômicos do risco associado à incerteza geológica. Foi confrontado o retorno financeiro produzido por modelos simulados e verificou-se para o caso especifico que os métodos de simulação geoestatistica empregados não produziram diferenças significativas quando comparados casos selecionados segundo os mesmos critérios. Porém, entre cenários extremos gerados pelo mesmo algoritmo de simulação foram verificadas desigualdades relevantes. Verificou-se também a transferência de minério entre diferentes classes de qualidade ao proceder-se com variações nas dimensões dos blocos de lavra.