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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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Autor: search.filters.author.Diniz, Diego Rafael MonteiroAssunto: search.filters.subject.Redes neurais - computação

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    Desenvolvimento de um soft sensor para inferência de eficiência energética de moinho de bolas em circuito fechado a úmido.
    (2020) Diniz, Diego Rafael Monteiro; Reis, Agnaldo José da Rocha; Rêgo Segundo, Alan Kardek; Reis, Agnaldo José da Rocha; Rêgo Segundo, Alan Kardek; Coelho, Vitor Nazário; Sánchez, Antonio Santos; Guimarães, Frederico Gadelha
    Em processos de moagem em plantas de beneficiamento mineral, os estudos relacionados ao seu consumo de energia estão comumente relacionados aos custos do processo de cominuição. A medição do consumo de energia é capaz de fornecer tomadas de decisão para atendimento às especificações granulométricas desejadas com baixo consumo de energia. Porém, essa medição dificilmente pode ser realizada de forma direta, sendo necessária a adoção de equipamentos para medição do percentual de produto retido em malha passante específica, que possuem elevado custo e necessitam de mão de obra especializada para a sua manutenção. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de uma nova estratégia baseada em um soft sensor para inferência da eficiência energética em circuitos de moagem fechados a úmido, permitindo o aprimoramento da tomada de decisões das áreas operacionais responsáveis. Uma Rede Perceptron Multi-Camadas (PMC) treinada com o algoritmo de Levenberg-Marquadt foi empregada como motor do soft sensor. Dados reais de um circuito de moagem foram considerados para o desenvolvimento e validação do modelo proposto. Três cenários diferentes foram analisados. O melhor cenário apresentou um coeficiente de determinação R igual a 0,87, sendo um modelo com boa capacidade de generalização, atendendo a solução para a inferência desejada.