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Algoritmo para agrupamento de descontinuidades em famílias baseado no Método Fuzzy K-Means.
(2015) Klen, André Monteiro; Lana, Milene Sabino
O agrupamento de descontinuidades em famílias nem sempre é uma tarefa trivial, particularmente quando se utiliza apenas o diagrama de frequência de polos, método clássico. Este, em alguns casos, apresenta caráter subjetivo, uma vez que o tamanho da área da célula de contagem, a sobreposição entre os agrupamentos e a presença de outliers dificultam a definição visual das famílias. Nestes casos, é útil a aplicação de métodos numéricos em conjunto com o método clássico. Para isso, este trabalho propõe um algoritmo baseado no método Fuzzy K-means que permite agrupar as descontinuidades em famílias sem a influência das fontes de erro do método clássico. Além disso, o trabalho traz, como principais contribuições, um novo método de inicialização do Fuzzy K-means, fundamentado na distribuição de probabilidades de Fisher para dados esféricos, que torna o algoritmo insensível a escolha dos centros iniciais, adaptação de quatro medidas de validação do Espaço Euclidiano para o Espaço Esférico a fim de auxiliar na definição do número de famílias e critérios para identificação de outliers e da região de sobreposição. Os resultados do algoritmo se mostraram satisfatórios quando comparados ao método clássico e aos principais métodos numéricos, utilizando, como referência, cinco conjuntos de fraturas estudados na literatura e aplicados por diversos autores para validação das técnicas numéricas de agrupamento de descontinuidades.
Algoritmo para geração e análise de múltiplos cenários de validação cruzada de estimativas geoestatísticas.
(2019) Flávio, Mayra Vitorino Freitas; Cabral, Ivo Eyer; Cabral, Ivo Eyer; Arroyo Ortiz, Carlos Enrique; Klen, André Monteiro
Para identificar os parâmetros mais adequados à estimativa, deve-se comparar e analisar os diversos cenários possíveis. Através da validação cruzada, um cenário pode ser testado antes de ser aplicado nas estimativas finais. Portanto, neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta de domínio público que realiza a validação cruzada para avaliar diversos cenários simultaneamente. Foi utilizada a linguagem Fortran, a partir da biblioteca de programas geoestatísticos GSLIB (Geostatistical Software Library). Foram implementadas duas funções de seleção dos melhores cenários: dominância de Pareto e manual. Para ambas, foram utilizados quatro critérios de análise ou comparação de cenários: coeficiente de correlação, inclinação da reta de regressão, peso da média por krigagem simples e soma dos pesos positivos. Dentre os resultados obtidos, a possibilidade de se avaliar cenários simultâneos já coloca a ferramenta desenvolvida em destaque. Após os testes realizados em três bancos de dados distintos, em que se avaliou número de cenários gerados e tempo de execução da ferramenta, inclusive em comparação com software comercial, a ferramenta se mostrou até 45 vezes mais rápida. Por fim, a ferramenta desenvolvida se mostrou eficiente, uma vez que é aplicável em diferentes bancos de dados, sendo útil na avaliação de uma série de cenários simultâneos, em tempo reduzido.
Análise de agrupamentos aplicada à setorização geotécnica de minas a céu aberto.
(2020) Nazareth, Ana Flávia Delbem Vidigal; Lana, Milene Sabino; Lana, Milene Sabino; Pereira, Tiago Martins; Klen, André Monteiro
Esta pesquisa objetiva aplicar a análise estatística multivariada de agrupamentos (clustering), através do algoritmo de agrupamento k-Protótipos, a um banco de dados geológico-geotécnico dos taludes de uma mina de minério de manganês, visando estudar a estrutura espacial dos dados, e propor uma nova setorização geotécnica da cava. O banco de dados consiste em um levantamento de parâmetros geológico-geotécnicos medidos diretamente em diversos pontos da mina, estruturado em vinte e oito variáveis. A metodologia utilizada foi composta de um estudo teórico e prático da análise multivariada de agrupamentos, em paralelo a um pré-tratamento do banco de dados para adequá-lo à realização da análise, realização de estatísticas descritivas dos dados e construção de gráficos auxiliares. Após estas etapas foi realizada a modificação da função kproto( ), do pacote clustMixType, em linguagem R, obtendo-se a função kproto.modif( ). Em seguida foi aplicada a técnica de agrupamentos ao banco de dados por meio do software R e do algoritmo de agrupamentos k-Protótipos (função kproto.modif( )), variando o número de grupos k e os pesos  dados à cada variável. A relação entre as variáveis é expressa pela distância Euclidiana ao quadrado, para quantificar a distância entre as variáveis numéricas, e a distância a partir do coeficiente de similaridade de Jaccard, para as variáveis nominais. Os diferentes resultados de agrupamentos obtidos foram validados por meio da análise de variância multivariada (MANOVA), pelo uso de 100 sementes aleatórias iniciais do algoritmo e escolha do melhor resultado, e pela sobreposição dos pontos de cada grupo ao mapa geológico da mina. A identificação das estruturas de agrupamentos é seguida pela plotagem das mesmas no mapa em planta da mina (segundo as coordenadas espaciais de cada observação do banco de dados) e, posteriormente, pela subdivisão da área de investigação, e culmina na regionalização ou mapeamento da classificação no plano, definindo os setores geotécnicos propostos. As regiões são subdivisões da área do mapa que são espacialmente contíguas e relativamente homogêneas em suas propriedades geológico-geotécnicas, indicadas pela densidade espacial de pontos de um mesmo grupo. Foram propostos 7 setores geotécnicos para as regiões de domínio de maciços rochosos da mina. Cada setor proposto foi descrito segundo suas propriedades geológicas, mecânicas e estruturais. Observou-se uma grande aderência da setorização proposta à geologia da mina, indicando a representatividade prática dos resultados de agrupamentos obtidos e da setorização proposta.
Análise de risco geotécnico em taludes rochosos de mina com uso de técnicas estatísticas multivariadas e de aprendizado de máquina.
(2019) Santos, Tatiana Barreto dos; Lana, Milene Sabino; Klen, André Monteiro; Canbulat, Ismet; Lana, Milene Sabino; Carneiro, Cláudia Aparecida Nonato Gomes; Charbel, Paulo André; Pereira, Thiago Martins; Destro, Elton
O controle do perigo e risco de rupturas em taludes rochosos é uma preocupação em taludes urbanos, rodoviários e de minas. O risco geotécnico é definido matematicamente pela probabilidade da ocorrência da ruptura do talude vezes as consequências adversas desta. É de conhecimento da comunidade geotécnica que a probabilidade de ruptura em taludes rochosos está relacionada às características da rocha intacta e das descontinuidades presentes nos maciços rochosos. Quanto às consequências associadas às rupturas em empreendimentos mineiros pode-se citar: as perdas econômicas e humanas. Os sistemas de análise de risco utilizados normalmente são essencialmente qualitativos e carecem, muitas vezes, de embasamento estatístico. Este trabalho propõe metodologias de análise de perigo e risco baseado no uso de técnicas de estatística multivariada e de aprendizado de máquina. Sistemas de análise de perigo e risco foram propostos. O sistema de análise de perigo foi construído utilizando análise de componentes principais e análise discriminante, com taxa de erro igual a 11,36%. Por fim um gráfico de análise de perigo foi gerado utilizando a distância de Mahalanobis. O sistema de análise de risco foi construído utilizando regressão logística e árvores de classificação. A técnica de regressão logística foi utilizada para gerar uma função de predição capaz de se determinar a probabilidade de que um talude de mina seja estável ou não. A função apresentou taxa de erro igual a 7,95%. A técnica de árvores de decisão foi utilizada para gerar um sistema em que se determina os níveis de consequências adversas da ruptura. A árvore gerada apresentou taxa de erro igual a 18,18%. Por fim foi proposta uma matriz de risco. O sistemas de análise de perigo e risco propostos podem igualmente serem aplicados em taludes rochosos de mina de qualquer natureza. Para obtenção dos sistemas de análise de perigo e risco foi utilizado um banco de dados de 88 taludes de mina localizados em diversos países do mundo. Ambos os sistemas propostos são fáceis de serem utilizados e aplicados de forma expedita em empreendimentos mineiros de grande a pequeno porte.
Aplicação da técnica de simulação para análise da superposição de ondas sísmicas geradas em desmonte de rocha pela dispersão dos tempos de retardo utilizando o método de Monte Carlo.
(Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto., 2010) Klen, André Monteiro; Silva, Valdir Costa e
Este trabalho é resultado de um estudo através de simulação baseada no Método de Monte Carlo, da relação que existe entre a dispersão dos tempos de retardo dos acessórios de iniciação e elementos de retardos de superfície com o excesso de vibração provocado pela superposição de ondas sísmicas em atividades de desmonte de rocha por explosivo em lavra a céu aberto. As conclusões foram desenvolvidas a partir dos resultados gerados pela simulação de diferentes planos de fogo, constituídos por retardos de superfície para cordel e detonadores tipo tubo de choque com retardo. Com os resultados da simulação dos planos de fogo observou-se a capacidade desta técnica de representar as dispersões e avaliar a probabilidade de superposição de ondas entre furos adjacentes, o que possibilita a sua utilização como ferramenta na tomada de decisão no desenvolvimento de planos de fogo no que se refere à análise da vibração e dimensionamento dos tempos de retardo.
Classificação de maciços rochosos por meio de técnicas da estatística multivariada e inteligência artificial.
(2021) Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Lana, Milene Sabino; Pereira, Tiago Martins; Lana, Milene Sabino; Klen, André Monteiro; Cabral, Ivo Eyer; Bacellar, Luis de Almeida Prado; Parizzi, Maria Giovana
A presente pesquisa tem como objetivo a proposição de novos modelos para classificação de maciços rochosos brasileiros, baseados no sistema RMR. O banco de dados utilizado possui informações dos parâmetros básicos para obtenção do sistema Rock Mass Rating (RMR). Os modelos propostos são baseados em técnicas da estatística multivariada e técnicas de inteligência artificial. A seleção das variáveis foi feita a partir da análise fatorial. Os modelos de classificação foram treinados por meio de dois tipos de aprendizagem, a supervisionada e a não supervisionada. O processo de aprendizagem se baseia na identificação de padrões no comportamento das variáveis do banco de dados, estabelecendo modelos preditivos no processo de aprendizagem supervisionada e modelos descritivos na aprendizagem não-supervisionada. Portanto, na aprendizagem supervisionada a variável classe (target) deve ser fornecida ao algoritmo, já na aprendizagem não-supervisionada o algoritmo irá indicar os grupos (clusters) com base no comportamento das variáveis, posto isso os clusters são grupos constituídos de amostras similares, com variáveis com comportamento semelhante. Nos métodos supervisionados foram utilizadas as técnicas de redes neurais artificiais, naïve Bayes, random forest e máquinas de vetores de suporte. Para o modelo por aprendizagem não supervisionada foi utilizado o algoritmo partitioning around medoids. A utilização destes métodos quantitativos reduz a subjetividade dos sistemas propostos. O resultado da análise fatorial permitiu a identificação de três fatores comuns, Fator 1, relacionado à resistência e à alteração da rocha; Fator 3, relacionado ao grau de fraturamento do maciço rochoso e Fator 2, relacionado à condição e presença de água no maciço. Assim, a partir da análise fatorial foi feita a seleção das variáveis para o sistema de classificação. Posto isso, um número menor de variáveis foi utilizado, o que difere do sistema de classificação RMR. Os modelos treinados por aprendizagem supervisionada se adequaram à solução do problema abordado, com excelente desempenho para modelos preditivos, apresentando altas taxas de acurácia, precisão e eficácia. Os valores médios de acurácia dos modelos treinados foram de 0,81; 0,89; 0,87 e 0,89 para naïve Bayes, random forest, redes neurais artificiais e máquinas de vetores de suporte, respectivamente. Estes resultados mostraram a possibilidade de definir as classes do RMR com um número menor de variáveis, e que as variáveis selecionadas são realmente os parâmetros mais importantes para determinar a qualidade do maciço rochoso. O modelo treinado pela aprendizagem não supervisionada indicou a formação de 7 grupos, rotulados a partir da V interpretação dos valores das variáveis em cada grupo em conjunto com o valor da variável Pontuação. Os grupos formados foram a Classe A com maciços com resistência alta, pouco alterado, pouco fraturado e seco; Classe B com maciços com resistência média, pouco alterado, com fraturamento médio e seco; Classe C com maciços com resistência alta, pouco alterado, com fraturamento médio e molhado; Classe D com maciços com resistência baixa, muito alterado, pouco fraturado e seco; Classe E com maciços com resistência média, alteração média, com fraturamento médio e molhado; Classe F com maciço com resistência baixa, alteração alta, pouco fraturado e molhado; por fim a Classe G com maciço com resistência baixa, alteração alta, muito fraturado e molhado. O trabalho apresenta novas abordagens para lidar com sistemas de classificação de maciços rochosos, diminuindo a subjetividade, aumentando a seletividade dos parâmetros, reduzindo a dimensionalidade de bancos de dados geotécnicos e otimizando a aplicação de sistemas de classificação. Embora a matemática das técnicas aplicadas seja complexa, os resultados são de fácil interpretação e aplicação. Assim, acredita-se na confiabilidade dos modelos preditivos propostos, além da possibilidade de otimização por meio da utilização de bases de dados mais amplas.
Especificação de rochas ornamentais utilizadas na construção civil aplicando técnicas de estatística multivariada e aprendizado de máquina.
(2023) Zagôto, Juliano Tessinari; Lana, Milene Sabino; Pereira, Tiago Martins; Lana, Milene Sabino; Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Santos, Tatiana Barreto dos; Frasca, Maria Heloisa Barros de Oliveira; Klen, André Monteiro
O Brasil é mundialmente reconhecido como potência produtora e exportadora de rochas ornamentais. Com grande beleza estética e qualidades físico-mecânicas inquestionáveis, as rochas ornamentais brasileiras estão espalhadas por grandes obras no mundo. Nessa perspectiva, este trabalho visa estabelecer um índice de qualidade e um critério de seleção de rochas ornamentais para revestimentos aplicados na construção civil. Para isso foi elaborado um banco de dados dos resultados dos ensaios de caracterização tecnológica de 285 amostras de rochas naturais, adotados como variáveis. Esse estudo propôs um índice de qualidade para as rochas ornamentais utilizando-se dos valores dos parâmetros tecnológicos gerais de referência, atribuindo pesos a eles e conforme o ambiente no qual a rocha é aplicado. Os ambientes foram definidos como A (piso interno seco de baixo tráfego), B (parede interna seca), C (parede interna molhada), D (parede externa), E (bancada interna seca), F (bancada interna molhada), G (bancada externa) e H (outras aplicações). Com o auxílio do software estatístico livre R foram utilizados métodos de estatística multivariada e de aprendizado de máquina. Da análise de componentes principais, pudemos extrair que as três primeiras componentes explicam aproximadamente 51% do problema. Da análise de agrupamentos foram gerados 5 (cinco) grupos classificados como G1 (Grupo dos Quartzitos), G2 (Grupo dos Granitos), G3 (Grupo majoritariamente formado por Granitos), G4 (Grupo majoritariamente formado por Granitos ricos em granada ou grupo dos Gnaisses) e G5 (Grupo dos Mármores). A partir daí, foram realizadas as estatísticas descritivas intra e inter grupos. De posse dos grupos formados, foi treinada uma árvore de decisão capaz de indicar uma rocha para um determinado ambiente com altíssimo grau de acerto. A acurácia da árvore de decisão foi de 0,96 e o Índice Kappa 0,95. O trabalho apresenta uma nova abordagem para indicar assertivamente uma rocha natural para um determinado ambiente, diminuindo a subjetividade por meio de um sistema de classificação. Apesar da complexidade matemática das técnicas adotadas, os resultados gerados são de fácil interpretação e simples visualização.
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.
Fuzzy Algorithm of discontinuity sets.
(2014) Klen, André Monteiro; Lana, Milene Sabino
O agrupamento de descontinuidades em famílias nem sempre é uma tarefa trivial, particularmente quando se utiliza apenas o diagrama de densidade de polos, método clássico. Este é extremamente subjetivo, uma vez que o tamanho da área da célula de contagem, a sobreposição de polos e a presença de outliers entre as famílias dificultam a definição de suas características. Nesses casos, é útil a aplicação de métodos numéricos em consonância com o método clássico. Para isso, esse trabalho propõe um algoritmo baseado no Método Fuzzy K-means, que permite reunir as descontinuidades em famílias sem a influência desses fatores. O algoritmo teve seus resultados comparados com dois conjuntos de fraturas estudados na literatura e demonstrou-se eficiente.
Impactos da implementação de tecnologias de apoio ao controle e gestão da qualidade : uma análise no canteiro de obras da construção civil.
(2022) Paiva, Igor Vinícius Silva; Guimarães, Irce Fernandes Gomes; Paula, Geraldo Donizetti de; Guimarães, Irce Fernandes Gomes; Paula, Geraldo Donizetti de; Arcipreste, Cláudia Maria; Ribas, Rovadávia Aline de Jesus; Klen, André Monteiro
O aumento da complexidade dos projetos relacionados à construção civil em canteiros de obra atribui à tarefa de controle de qualidade grande importância para redução de erros, omissões, desperdícios e prevenção de problemas. Para esse fim, a aquisição rápida, automatizada e on-line de dados proporciona uma análise cuidadosa, ágil e de melhor interpretação dessas informações. Por outro lado, o setor de construção civil, em obras de pequena e média escala, ainda não adota tais sistemas devido à dinamicidade da construção, insegurança e inadequação dos locais para aplicação dessas tecnologias, sendo, portanto, propenso a falhas. Dessa forma, essa dissertação tem como objetivo analisar os impactos da implementação de tecnologias de apoio ao controle e análise da qualidade nas atividades do canteiro de obras da construção civil. A metodologia utilizada consiste na pesquisa bibliográfica, bibliometria e pesquisa de campo (aplicação de questionário e estudo de caso). As informações coletadas para este estudo foram analisadas por meio de duas ferramentas apresentadas na revisão bibliográfica: Desdobramento da Função Qualidade (QFD) e Análise de Modos de Falha e seus Efeitos (FMEA). Os resultados mostram que a análise do QFD foi útil para comparação das diferentes fontes pesquisadas (bibliometria, coleta de dados – questionário e estudo de caso) relacionadas à implementação das tecnologias, o que ajudou a cumprir o objetivo de classificar os principais benefícios advindos da utilização dessas ferramentas. A análise do FMEA permitiu classificar em ordem de importância as tecnologias capazes de eliminar ou diminuir as principais deficiências/dificuldades existentes nos canteiros de obra.
Métodos meta-heurísticos para o problema de localização de máxima cobertura multiobjetivo.
(2022) Pinheiro, Ruan Carlos Silva Menezes; Gomes, Helton Cristiano; Gomes Júnior, Aloisio de Castro; Gomes, Helton Cristiano; Gomes Júnior, Aloisio de Castro; Guimarães, Irce Fernandes Gomes; Klen, André Monteiro
A definição da melhor localização para uma instalação é uma decisão estratégica desafiante para os gestores de organizações públicas e privadas, vistos os inúmeros benefícios que uma decisão adequada pode gerar. A correta localização de uma ou mais instalações pode proporcionar vantagens competitivas para as organizações através da proximidade com clientes/fornecedores e de fontes de recursos, bem como com a redução de alguns custos operacionais e logísticos. Ela pode implicar, também, no melhor atendimento da demanda dos clientes. Porém, a decisão de localização requer inúmeros estudos específicos e necessita da utilização de algum tipo de ferramenta para auxiliar na análise das alternativas. Visando auxiliar os gestores das organizações na determinação da localização de instalações, tornando a tomada de decisão mais adequada, este trabalho tem como objetivo desenvolver métodos para a resolução do problema de localização de máxima cobertura formulado como um problema de otimização multiobjetivo (MO-PLMC). Problemas de localização tratam de decisões sobre a obtenção da melhor configuração para a instalação de uma ou mais facilidades, visando atender com qualidade a demanda de uma população, com o menor custo possível. O MO-PLMC será abordado buscando a otimização de dois objetivos: a maximização da demanda atendida e a minimização do custo de instalação das facilidades. Na resolução de um problema de otimização multiobjetivo é determinado um diagrama de Pareto, onde cada ponto representa uma solução Pareto-ótima. Porém, a construção do diagrama pode ser muito complexa, dependendo da natureza do problema a ser resolvido. Visto isso, foram implementados e testados dois métodos meta-heurísticos, baseados no Greedy Randomized Adaptive Search Procedure e no Variable Neighborhood Search, para gerar conjuntos de soluções Pareto-ótimas para o MO-PLMC. Para avaliar a eficiência dos métodos, os conjuntos de soluções Pareto- ótimas obtidos através da utilização de instâncias geradas como proposto na literatura, e adaptadas para a otimização multiobjetivo, foram comparados através de três métricas de avaliação de desempenho: medidas de distância, diferença de hipervolume e taxa de erro. Foram realizados, também, experimentos estatísticos com o intuito de comprovar a existência de diferença significativa entre os métodos com relação às métricas utilizadas. Para isso foi utilizado o teste estatístico t de Student, adequado para a comparação de duas populações. Com base nos experimentos computacionais, concluiu-se que o MOVNS foi superior ao GMO, para todas as instâncias, em relação às três métricas.
Modelos para previsão do limite de umidade para transporte marítimo de finos de minério de ferro - TML.
(2019) Ferreira, Rodrigo Fina; Lima, Rosa Malena Fernandes; Lima, Rosa Malena Fernandes; Klen, André Monteiro; Gontijo, Carlos de Figueiredo; Pereira, Tiago Martins; Gomes, Romero César
O transporte marítimo de minérios é um elo essencial na cadeia produtiva da mineração, sendo regulamentado em âmbito internacional pela Organização Marítima Internacional (IMO), em cujo arcabouço regulatório figuram leis que visam garantir a segurança das operações. Dentre outras cargas minerais úmidas, os finos de minério de ferro com percentual de goethita inferior a 35% são susceptíveis a liquefação durante o transporte marítimo, em determinadas condições. Este fenômeno pode deslocar a carga e colocar a embarcação e sua tripulação em risco. Para que sejam embarcadas, a lei internacional exige que sua umidade seja inferior ao Limite de Umidade Transportável (TML). Para finos de minério de ferro este parâmetro pode ser obtido pelo teste de Proctor/Fagerberg Modificado para Finos de Minério de Ferro (PFD80), um teste de compactação que consiste em se compactar o minério a uma energia de 27,59 kJ/m³ em diferentes umidades, sendo o TML a umidade em massa base úmida na qual o minério atinge 80% de saturação. O presente estudo propõe três modelos de previsão do TML de finos de minério de ferro definido pelo teste PFD80, utilizando parâmetros obtidos na caracterização tecnológica, e um modelo baseado em um teste de compactação simplificado. Os modelos propostos são ferramentas auxiliares para pesquisa e controle do TML nas operações, que reduzem o tempo de resposta e a quantidade de amostra requerida, e apresentaram boa aderência em comparação com resultados medidos, incluindo dados de outros autores. O estudo avaliou como diferentes características dos minérios influenciam no TML. Como o TML corresponde à umidade na qual 80% dos vazios estão preenchidos por água, ele é proporcional ao volume de vazios. Portanto, parâmetros que influenciam no volume de vazios resultante da compactação influenciam no TML. O estudo constatou que a distribuição granulométrica apresenta o maior nível de influência no TML, e o coeficiente de uniformidade (D60/D10) representa numericamente esta influência. A composição mineralógica influencia o TML de duas formas: refletindo a morfologia das partículas através dos tipos morfológicos de hematita, e indicando minerais com maiores níveis de porosidade, como a hematita martítica e alguns tipos de goethita. A análise química também reflete alguns tipos de minerais presentes, e o grau de hidratação do minério está diretamente relacionado às variações de TML. Sendo expresso em umidade em massa base úmida, o TML também está relacionado à massa específica dos sólidos.
Planejamento operacional pra gestão de projetos : intervenções em espaços físicos de instituições federais de ensino superior.
(2022) Goncalves, Edmundo Dantas; Arcipreste, Cláudia Maria; Guimarães, Irce Fernandes Gomes; Arcipreste, Cláudia Maria; Guimarães, Irce Fernandes Gomes; Souza, Clarisse da Silva Vieira Camelo de; Ribeiro, Luiz Fernandes Loureiro; Klen, André Monteiro
As Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) no Brasil estão em constante estado de evolução. Muitas das vezes é necessário que haja intervenções em espaços físicos para viabilizar tais mudanças. Existe uma grande variedade de fatores que pode acarretar impactos diretos nestes empreendimentos imobiliários, essas variáveis vão de imprevisibilidade dos recursos disponíveis até erros e omissões de projetos, que geram a necessidade de aditivos financeiros e de prazo. Os motivos para essa situação são muitos e os mais destacáveis são: interferências políticas em questões técnicas, falta de profissionais suficientes nas áreas de planejamento, desenvolvimento de projetos e execução de obras, falta de capacitação da equipe técnica, procedimentos legais e burocráticos alterados a todo momento, prazos insuficientes para aplicação dos recursos financeiros, falta de aplicação de técnicas de Gestão de Projetos (GP) e falta de ferramentas tecnológicas para auxilio nas atividades. Este estudo se propõe a identificar estes obstáculos e, seguindo a metodologia de pesquisa Design Science Research, propor ações que mitiguem seus impactos. Para delinear o cenário atual, foram realizados estudos de caso em três IFES através de pesquisa documental, entrevistas semiestruturadas e visitas às edificações estudadas. Após a coleta de dados foram combinados métodos de GP como a Estrutura Analítica de Projetos (EAP), o Critical Patch Method (CPM) e o Program Evaluation and Review Technique (PERT) para definir as ações a serem realizadas bem como seus prazos de execução. Ferramentas tecnológicas como o uso de softwares BIM também foram propostas como forma de auxiliar nos trabalhos e trazer mais confiabilidade ao processo como um todo. Ao final, apresenta-se diretrizes para a elaboração de um artefato com características de manual para auxiliar na implantação do processo proposto para a execução de intervenções físicas nas IFES.
Predição da condição de estabilidade de taludes de mina por meio de estatística multivariada.
(2016) Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Lana, Milene Sabino; Cabral, Ivo Eyer; Lana, Milene Sabino; Pereira, Tiago Martins; Klen, André Monteiro
Na geociências, as técnicas multivariadas encontram amplo campo de aplicação, tais como as técnicas de agrupamentos, analise fatorial, componentes principais, regressão multivariada, análise discriminante, entre outras (Andriotti, 1997). Neste contexto o presente trabalho propõe a aplicação de técnicas multivariadas a um banco de dados geotécnico, com objetivo de predizer as condições de estabilidade de taludes de mina. O objetivo da pesquisa é aplicar técnicas de estatística multivariada a um banco de dados geotécnico com o intuito de discriminar os taludes de mina quanto às suas condições de estabilidade. Foi utilizado o banco de dados geotécnico proposto por Naghadehi et al. (2013), que apresenta 84 taludes coletados em diferentes locais do mundo com 18 variáveis relacionadas a parâmetros geomecânicos e características dos taludes, e uma variável qualitativa relacionada às condições de estabilidade dos taludes. A metodologia propõe primeiramente a aplicação da análise de componentes principais e em seguida a aplicação do procedimento boosting nas componentes principais geradas pela análise de componentes principais, utilizando como classificador base a função discriminante linear de Fisher. O classificador, baseado na análise discriminante, gerado pela metodologia foi validado apresentando probabilidade global de acerto de 94,73% e consequentemente uma taxa de erro aparente de 5,26%, sendo que o erro relacionado aos casos em que taludes instáveis são classificados como estáveis, apresentou valores desprezíveis e o erro relacionado aos casos em que taludes estáveis sejam classificados como instáveis, apresentou uma taxa de 10,0%. No contexto do trabalho as técnicas estatísticas multivariadas forneceram uma ferramenta simples e com grande aplicabilidade para as operações de mineração relacionadas à estabilidade de taludes.
Probability density function of rock mass discontinuity distances.
(2020) Bruzzi, Antonio Fernando Gorgulho; Alameda Hernández, Pedro Manuel; Klen, André Monteiro; Pereira, Tiago Martins; Lana, Milene Sabino
Rock masses are presenting an enduring challenge since the first authors began trying to model these natural structures. This modelling needs a parametrisation and a latter value assignment for those parameter value series, which show high variability, and a lack of clear patterns, in nature. Understanding the statistical nature of these values is an essential goal of rock mechanics, searching for the most appropriate probability density function (pdf) for fitting each one of those parameter values. The identification of those pdf is an aid for a better understanding of the rock mass nature and a need for correct discrete fracture network generation, or any probabilistic calculation. The parameter studied in this work is the degree of fracturing, in particular: the distances between fractures in a borehole rock core, which determines the Rock Quality Designation (RQD) value. The most accepted hypothesis is that these values fit a negative exponential pdf, however, with some criticism. Through the analysis of 1985 m of borehole rock core from five lithologies from two rock masses, this work shows the lognormality of the data series. The negative exponential does not fit correctly; however, the old approach for RQD based on this hypothesis offers satisfying results. Furthermore, it has been observed that schist presents the unclearer random pattern.
Proposta de sistema de análise de risco para queda de blocos em taludes rodoviários.
(2022) Silveira, Larissa Regina Costa; Lana, Milene Sabino; Lana, Milene Sabino; Santos, Tatiana Barreto dos; Alameda Hernández, Pedro Manuel; Klen, André Monteiro; Charbel, Paulo André
Tem sido uma tendência na engenharia geotécnica o tratamento de problemas típicos da área, como aqueles relacionados à estabilidade de escavações em geral, com uma abordagem voltada para análise e gestão de riscos, utilizando preferencialmente sistemas quantitativos. Esta pesquisa apresenta uma proposta de um sistema quantitativo para análise de risco de queda de blocos com foco em taludes rodoviários, onde a classificação de risco é dada por uma matriz que relaciona a probabilidade (Likelihood) de queda de blocos e a consequência desse evento. A consequência leva em consideração a chance do bloco atingir a rodovia (consequência A) e a chance de causar acidentes (consequência B). Tanto a probabilidade quanto a consequência A são calculadas por meio de equações, cujos valores são classificados em alto, médio (zona de transição) ou baixo de acordo com a região dos respectivos gráficos dos modelos em que esses valores são plotados. Essas equações e gráficos destes modelos foram gerados utilizando Análise de Agrupamento, Análise de Componentes Principais, Análise Discriminante e Elipses de Confiança, que são técnicas de estatística multivariada. O modelo de probabilidade gerado apresentou taxa de erro igual a 9,1%, enquanto a taxa de erro média quando o modelo foi testado em 31 diferentes amostras foi de 9,5%. O modelo de consequência A apresentou taxa de erro igual a 1,5%, enquanto a taxa de erro média quando o modelo foi testado em 31 diferentes amostras foi de 2,2%. O modelo de Consequência B é baseado em análise direta dos parâmetros, visto que o banco de dados reservado para a Consequência B não era adequado para aplicação de estatística multivariada e apenas dois parâmetros foram avaliados. O banco de dados geral utilizado nesta pesquisa possui mais de 200 taludes e as principais variáveis consideradas são os parâmetros tradicionalmente utilizados nas classificações de perigo e risco de taludes de rodovias.