 | | |
| GEOL0097-2 | Geostatistics
|
|
| Durée : | 30h Th, 30h Pr |
|
| Nombre de crédits : |
|
|
| Nom du professeur : | Eric Pirard |
|
Langue(s) du cours :
|
| Langue anglaise |
|
Organisation et évaluation :
|
| Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier |
|
Contenus du cours :
|
| 1. Computers and Geosciences
2. Statistical terminology and data typology
3. Principles of geological monitoring and spatial sampling
4. Exploratory Data Analysis
Univariate Visualisation (histograms, box plot)
Univariate analysis (percentiles, mean, variance,...)
Identification of outliers
Principles of data levelling
Bivariate Visualisation (scatterplots)
Bivariate Analysis (covariance, correlation,...)
5. Spatial Exploratory Data Analysis
Post plot
Spatial Correlation Analysis
The experimental variogram
6. General principles of spatial modeling
1.1. Probabilistic vs. Deterministic Modelling
1.2. Standard techniques of deterministing modelling (recap.)
7. Introduction to regionalized variables
2.1. Random variable and random function.
2.2. Random function and regionalized variable
2.3. Characterization of the spatial law
2.4. The covariance function
2.5. The theoretical variogram
2.6. Ergodic and stationarity hypotheses
8. Modelling the variogram
3.1. The theoretical and the experimental variogram
3.2. Variogram models
3.3. Omnidirectional variogram modelling
3.4. Modelling the anisotropy
9. Spatial multivariate analysis
4.1. Bivariate statistics (correlation)
4.2. Multivariate statistics (correlation matrix)
4.3. Cross-Variogram and co-regionalisation
10. Local grade estimation
5.1. Conditions for optimization of a non-biased linear estimator
5.2. Simple Kriging
5.3. Ordinary Kriging
5.4. Kriging in presence of a spatial drift
5.5. Influence of the geometry of the neighbourhood and variogram shape on the estimation
5.6. Cross-validation
11. Kriging and secondary information
6.1. Stratified Kriging
6.2. Co-kriging
12. Local uncertainty and local distribution estimation
7.1. Kriging and estimation error
7.2. MultiGaussian approach
7.3. Indicator kriging
13. Spatial uncertainty and geostatistical simulations
14. Mining applications
9.1. Kriging and change of support (bloc kriging)
9.2. Classification of ore resources.
9.3. Tonage/grade curves
9.4. Open Pit Optimization |
|
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) du cours :
|
| 1) Présenter les principales techniques géostatistiques, leurs avantages et leurs limites.
2) Acquérir une maîtrise des concepts théoriques les plus usités en géostatistique.
3) Fournir les bases indispensables à la compréhension des rapports d'expertise en environnement ou en géologie minière et pétrolière traitant d'estimation des réserves.
4) Maîtriser la mise en œuvre pratique des techniques. |
|
Prérequis et corequis / Modules de cours optionnels recommandés :
|
| Probability and Statistics (basic course) |
|
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
|
| Les travaux pratiques seront réalisés pour l'essentiel au moyen des logiciels MATLAB et SGEMS. |
|
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
|
| Le mardi matin 8h30-12h30 du premier semestre.
2h théorie suivies de 2h TP dirigés ou libre (selon matière) |
|
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
|
| Copie intégrale des PPT utilisés au cours.
Le cours utilisera comme référence principale :
Goovaerts P., 1997, Geostatistics for natural resources estimation, Oxford Univ. Press
Lectures conseillées :
Isaaks E. & Srivastava M., 1989, Introduction to applied geostatistics, Oxford Univ. Press
Cressie N., 1993, Statistics for Spatial Data, Wiley |
|
Modalités d'évaluation et critères :
|
| L'évaluation comportera un projet personnel de géostatistique et un examen oral.
Chaque étudiant recevra un ensemble de données dont il devra réaliser la caractérisation et la modélisation spatiale au moyen des outils vus au cours. Le travail sera remis avant l'examen oral et fera éventuellement l'objet de questions complémentaires lors de celui-ci.
L'examen oral portera sur les principes théoriques vus au cours.
La notation finale sera composée de 75% (examen oral) + 25% (travail personnel) sans qu'aucune des deux cotes ne puisse être inférieure à 8/20.
Si l'examen oral est < 10/20, seule cette cote sera prise en compte. |
|
Stage(s) :
|
| |
|
Remarques organisationnelles :
|
| |
|
Contacts :
|
| Mlle Nadia ELGARA
Secrétariat GeMMe
Bât B52
Tél. : 366.37.99
nelgara@ulg.ac.be |
|
