Navegando por Autor "Silva, Ana Cristina Pinto"
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Item Monitoramento da qualidade de SINTER FEED através de dados espectrais associados a aprendizado de máquina – estudo de caso : Mina de Carajás Serra Sul (S11D).(2021) Silva, Ana Cristina Pinto; Pabón, Rosa Elvira Correa; Pessin, Gustavo; Pabón, Rosa Elvira Correa; Souza, Jefferson Rodrigo de; Coimbra, Keyla Thayrinne Oliveira; Cota, Luciano PerdigãoEssa pesquisa compreende na geração de bibliotecas espectrais e caracterização espectroscópica de sínter feed, visando contribuir no aprimoramento dos métodos tradicionais utilizados na indústria mineral, para determinação de percentual de ferro e contaminantes na Mina de Carajás Serra Sul, mais conhecida como S11D. Para tanto, foram realizadas em ambiente de laboratório, leituras espectrais de amostras de sínter feed de produto final e amostras preparadas, pulverizadas e secadas. As bibliotecas espectrais e sua caracterização espectroscópica foram realizadas no intervalo de 350 – 2500 nm. A biblioteca espectral gerada será integrada a dados geoquímicos como fluorescência de raio X, com o intuito de construir modelos empíricos que permitam determinar o percentual de ferro e identificar contaminantes nas amostras. Os dados produzidos deverão gerar informações que permitam: (i) identificar as bandas espectrais na assinatura do sínter feed associadas ao conteúdo de ferro; (ii) identificar as bandas espectrais na assinatura do sínter feed referentes aos contaminantes: (iii) gerar modelos estatísticos que permitam estimar o percentual de ferro nas amostras de sínter feed; (iv) avaliar o uso de métodos de aprendizado de máquinas para estimar o teor de ferro em amostras de minério de ferro, com base em bibliotecas espectrais; (iv) espera-se que na medida em que os objetivos do projeto sejam atingidos, avaliar a possibilidade de uso dos critérios viii derivados em laboratório para prever situações reais nas atividades de mineração e gerar uma nova metodologia que permita determinar o percentual de ferro e identificação de contaminantes de maneira precisa e oportuna, para a tomada de decisões e otimização nos processos produtivos.