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A Escola de Minas de Ouro Preto foi fundada pelo cientista Claude Henri Gorceix e inaugurada em 12 de outubro de 1876.

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    Estudo da distribuição estatística das distâncias entre descontinuidades em testemunhos de sondagem de maciços rochosos.
    (2019) Bruzzi, Antonio Fernando Gorgulho; Alameda Hernández, Pedro Manuel; Pereira, Thiago Martins; Klen, André Monteiro; Alameda Hernández, Pedro Manuel
    Os valores observados dos parâmetros empregados para descrever os maciços rochosos apresentam uma grande variabilidade sem seguir padrões bem definidos. Porém, é de grande interesse procurar o modo de padronizar essa variabilidade através da função densidade de probabilidade (fdp) mais apropriada. O conhecimento da fdp mais adequada para cada um desses parâmetros pode nos ajudar a entender melhor a natureza do maciço, no geral, mas também nos auxilia na geração dos cada vez mais empregados discrete fracture networks (DFN), ou para qualquer análise probabilística. O parâmetro estudado nesta dissertação é o grau de fraturamento, em particular, a série de valores de distância entre fraturas num testemunho de um furo de sondagem, que tem como aplicação mais comum a obtenção do Rock Quality Desgnation (RQD). A hipótese mais aceita é que estes valores seguem uma fdp exponencial negativa, porém, essa hipótese obteve algumas críticas. Esta dissertação, após o estudo de 920m de testemunhos de furo de sondagem relativos às amostras de dois maciços diferentes, com as litologias gnaisse, milonito, quartzo, clorita e xisto, chega à conclusão de que a fdp que mais comumente se adapta a estas séries de valores é a lognormal. Adicionalmente, observou-se que o xisto é a litologia com um comportamento mais difícil de padronizar através de uma fdp. Este trabalho se desenvolveu com dois grupos de amostras, sendo a primeira um banco de dados de rocha de uma empresa mineradora, e a segunda o levantamento de dados de testemunhos de rocha xisto cedida pelo Departamento de Geologia/UFOP, para obter a distribuição estatística destes dados. Foi utilizado o software R para traçar os histogramas e os gráficos de distribuição, e realizar os testes de aderência para confirmar as distribuições. Os gráficos apresentaram uma aproximação na distribuição dos dados nas distribuições lognormal, gama e exponencial. Fez-se uma comparação entre dados gerados aleatoriamente seguindo uma determinada fdp com os das amostras.