Linearização do modelo log-normal para distribuição de tamanho de partí­culas

Resumo

As análises granulométricas de sólidos podem ser satisfatoriamente representadas pelos seguintes modelos de distribuição a 2 parâmetros: Gates-Gaudin-Schumann (GGS), Rosin-Rammler-Bennet (RRB) e Log-Normal (LN). Os modelos GGS e RRB podem ser linearizados, obtendo-se um coeficiente de correlação que permite avaliar a qualidade do ajuste. Entretanto, para o modelo LN, o ajuste linear é feito através de um gráfico do diâmetro de partí­cula em escala logarí­tmica versus fração cumulativa em escala de probabilidades, não sendo possí­vel comparar seu ajuste com os dois anteriores, sob uma mesma base. Sendo assim, partiu-se neste trabalho de um conjunto de equações desenvolvidas por LAWLESS (1978), que possibilita a obtenção de um coeficiente de correlação linear para o modelo LN. Desta forma, os modelos GGS, RRB e LN podem agora ser avaliados por meio da comparação dos coeficientes envolvidos na regressão linear, tornando o trabalho de ajuste mais ágil e preciso.