Quem poderia prestar ajudapara Geoestatística, não para comandos do R, mas conceitualmente? -- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho
Vai no site do INPE - DPI e baixa o livro do Gilberto Câmara. Abs. ________________________________ De: Hélio Gallo Rocha <heliogallorocha@gmail.com> Para: r-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> Enviadas: Segunda-feira, 26 de Agosto de 2013 15:09 Assunto: [R-br] geoestatistica Quem poderia prestar ajudapara Geoestatística, não para comandos do R, mas conceitualmente? -- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
Anderson Medeiros tem postagem onde informa material didático sobre o tema: http://andersonmedeiros.com/apostilas-geoestatistica/ att, Em 26 de agosto de 2013 19:57, Gilbert Queiroz <gilbert_queiroz@yahoo.com.br
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Alem desses materiais de abordagem classica sugeridos, se vc e' estatistica, consulte livros com a abordagem 'Model Based': 1 - verossimilhantista: http://www.springer.com/earth+sciences+and+geography/book/978-0-387-32907-9 2 - bayesiana: http://www.amazon.com/Hierarchical-Modeling-Monographs-Statistics-Probabilit... Att. Elias On 08/27/2013 03:07 AM, Helder Gramacho wrote:
Anderson Medeiros tem postagem onde informa material didático sobre o tema:
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Em 26 de agosto de 2013 19:57, Gilbert Queiroz <gilbert_queiroz@yahoo.com.br <mailto:gilbert_queiroz@yahoo.com.br>> escreveu:
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Interessante! Por acaso você conhece algum artigo em que se aplique esta abordagem Bayesiana da geostatística a um reservatório de petróleo ou a uma jazida mineral? Abs, marcelo Em 27 de agosto de 2013 04:20, Elias T Krainski <eliaskrainski@yahoo.com.br>escreveu:
Alem desses materiais de abordagem classica sugeridos, se vc e' estatistica, consulte livros com a abordagem 'Model Based': 1 - verossimilhantista: http://www.springer.com/earth+sciences+and+geography/book/978-0-387-32907-9 2 - bayesiana:
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On 08/27/2013 03:07 AM, Helder Gramacho wrote:
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Especificamente sobre petróleo, veja http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.30.4850 e mais coisas em http://www.math.ntnu.no/ure/refs.html Certa vez vi uma apresentação num congresso de alguem que trabalhava numa petrolífera. O grande problema era a necessidade de predição em alta resolução. Nesta direção há três abordagens desenvolvidas recentemente 1 - process convolution models (Higdon, 1998; Xia and Gelfand, 2005) 2 - predictive process, or fixed-rank Kriging, models (Banerjee et al., 2008; Cressie and Johannesson, 2008), 3 - stochastic partial differential equation models of Lindgren et al. (2011). D. Higdon. A process-convolution approach to modelling temperatures in the North Atlantic Ocean. Environmental and Ecological Statistics, 5(2):173--190, 1998 G. Xia and A. Gelfand. Stationary process approximation for the analysis of large spatial datasets. ISDS Discussion Paper 2005-24, Duke University, Durham, NC, 2005 S. Banerjee, A. E. Gelfand, A. O. Finley, and H. Sang. Gaussian predictive process models for large spatial datasets. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 70(4):825--848, 2008. N. A. C. Cressie and G. Johannesson. Fixed rank kriging for very large spatial data sets. Journal ofthe Royal Statistical Society, Series B, 70(1):209--226, 2008 Lindgren, H. Rue, and J. Lindstr ?om. An explicit link between Gaussian fields and Gaussian Markov random fields: The stochastic partial differential equation approach (with discussion).Journal of the Royal Statistical Society. Series B. Statistical Methodology, 73(4):423--498, September 2011. Att. Elias On 27/08/13 21:01, Marcelo Albuquerque wrote:
Interessante! Por acaso você conhece algum artigo em que se aplique esta abordagem Bayesiana da geostatística a um reservatório de petróleo ou a uma jazida mineral?
Abs, marcelo
Em 27 de agosto de 2013 04:20, Elias T Krainski <eliaskrainski@yahoo.com.br <mailto:eliaskrainski@yahoo.com.br>> escreveu:
Alem desses materiais de abordagem classica sugeridos, se vc e' estatistica, consulte livros com a abordagem 'Model Based': 1 - verossimilhantista: http://www.springer.com/earth+sciences+and+geography/book/978-0-387-32907-9 2 - bayesiana: http://www.amazon.com/Hierarchical-Modeling-Monographs-Statistics-Probabilit...
Att. Elias
On 08/27/2013 03:07 AM, Helder Gramacho wrote:
Anderson Medeiros tem postagem onde informa material didático sobre o tema:
http://andersonmedeiros.com/apostilas-geoestatistica/
att,
Em 26 de agosto de 2013 19:57, Gilbert Queiroz <gilbert_queiroz@yahoo.com.br <mailto:gilbert_queiroz@yahoo.com.br>> escreveu:
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Ok, Obrigado Elias! Já vi estudos utilizando o Ensemble Kalman Filter, liderados pelo Emerick ( https://sites.google.com/site/aemerick/) que, pelo que me lembro, utilizam dados dinâmicos de produção para obter uma distribuição a posteriori de propriedades de reservatório. Mas não tenho familiaridade suficiente com o trabalho dele para saber se ou como ele inclui dados estáticos, amostras de testemunhos e perfis de poço, normalmente utilizados na geostatística clássica. Abs Em 27 de agosto de 2013 18:11, Elias Teixeira Krainski < eliaskrainski@yahoo.com.br> escreveu:
Especificamente sobre petróleo, veja http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.30.4850 e mais coisas em http://www.math.ntnu.no/ure/refs.html
Certa vez vi uma apresentação num congresso de alguem que trabalhava numa petrolífera. O grande problema era a necessidade de predição em alta resolução. Nesta direção há três abordagens desenvolvidas recentemente 1 - process convolution models (Higdon, 1998; Xia and Gelfand, 2005) 2 - predictive process, or fixed-rank Kriging, models (Banerjee et al., 2008; Cressie and Johannesson, 2008), 3 - stochastic partial differential equation models of Lindgren et al. (2011).
D. Higdon. A process-convolution approach to modelling temperatures in the North Atlantic Ocean. Environmental and Ecological Statistics, 5(2):173–190, 1998
G. Xia and A. Gelfand. Stationary process approximation for the analysis of large spatial datasets. ISDS Discussion Paper 2005-24, Duke University, Durham, NC, 2005
S. Banerjee, A. E. Gelfand, A. O. Finley, and H. Sang. Gaussian predictive process models for large spatial datasets. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 70(4):825–848, 2008.
N. A. C. Cressie and G. Johannesson. Fixed rank kriging for very large spatial data sets. Journal ofthe Royal Statistical Society, Series B, 70(1):209–226, 2008
Lindgren, H. Rue, and J. Lindstr ̈om. An explicit link between Gaussian fields and Gaussian Markov random fields: The stochastic partial differential equation approach (with discussion).Journal of the Royal Statistical Society. Series B. Statistical Methodology, 73(4):423–498, September 2011.
Att. Elias
On 27/08/13 21:01, Marcelo Albuquerque wrote:
Interessante! Por acaso você conhece algum artigo em que se aplique esta abordagem Bayesiana da geostatística a um reservatório de petróleo ou a uma jazida mineral?
Abs, marcelo
Em 27 de agosto de 2013 04:20, Elias T Krainski < eliaskrainski@yahoo.com.br> escreveu:
Alem desses materiais de abordagem classica sugeridos, se vc e' estatistica, consulte livros com a abordagem 'Model Based': 1 - verossimilhantista:
http://www.springer.com/earth+sciences+and+geography/book/978-0-387-32907-9 2 - bayesiana:
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On 08/27/2013 03:07 AM, Helder Gramacho wrote:
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Em 26 de agosto de 2013 19:57, Gilbert Queiroz < gilbert_queiroz@yahoo.com.br> escreveu:
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participantes (6)
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Elias T Krainski -
Elias Teixeira Krainski
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Gilbert Queiroz -
Helder Gramacho -
Hélio Gallo Rocha -
Marcelo Albuquerque