EM - Escola de Minas
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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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Item Multi-criteria analysis for mapping susceptibility to iron formation caves development in the Gandarela mountain range (MG), southeast Brazil.(2021) Nola, Iraydes Tálita de Sena; Bacellar, Luis de Almeida PradoIn tropical regions, abundant in iron-rich geological materials, caves that are genetically and geographically associated with exploitable mineral deposits may develop. These caves have speleological relevance and are environmentally and legally protected in Brazil. Thus, for better planning of exploitation and environmental licensing, it is necessary to study the genesis and development of the iron formation caves seeking to preserve them without impeding the advancement of mining. This subject is complex, rarely studied, and few are the knowledges on alternatives to predict the occurrence of these caves. This gap justifies the development of research and products capable of assisting decision-makers, planners, and competent authorities in supporting the definition of target sites for speleological prospecting in the field. In this study, the prediction of the factors involved in the development of iron formation caves was evaluated producing a map of susceptibility in a GIS environment using fuzzy logic and an analytical hierarchic process (AHP). Therefore, the variables: iron oxide ratio, slope gradient, normalised difference vegetation index (NDVI), plan curvature, profile curvature, lineament intensity, and height above the nearest drainage (HAND) were selected. These variables were obtained by processing of geospatial data from a region of the Gandarela Range (Minas Gerais, Brazil). The fuzzy logic and AHP techniques were applied, and for the validation of the results, a previously surveyed cave inventory was used. The results showed satisfactory performance of the map produced in predicting areas favourable to the occurrence of iron formation caves, presenting an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve of approximately 0.85, which indicates a high prediction rate and validates the proposed method. Such results demonstrate that this susceptibility map was reliable and that the set of criteria and weights used were suitable for mapping areas favorable for speleological prospecting.Item Análise multicritério e aprendizado de máquina aplicados na predição do potencial espeleológico da região do Parque Nacional Serra do Gandarela, Quadrilátero Ferrífero/MG.(2022) Nola, Iraydes Tálita de Sena; Bacellar, Luis de Almeida Prado; Bacellar, Luis de Almeida Prado; Barella, Cesar Falcão; Parizzi, Maria Giovana; Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Barbosa, Marcelo RobertoNo Brasil, cavidades ferríferas estão geneticamente e geograficamente associadas aos depósitos minerais explotáveis de ferro. Essas cavidades possuem relevância espeleológica, arqueológica, paleontológica e biológica, sendo ambientalmente e legalmente protegidas. Assim, para um melhor planejamento da explotação e licenciamento ambiental torna-se necessário estudar a gênese e o desenvolvimento das cavidades ferríferas buscando preservá-las sem impedir o avanço da mineração. Esse tema é complexo, pouco difundido e os trabalhos que buscam alternativas para predizer a ocorrência dessas cavidades são escassos. Essa demanda justifica o desenvolvimento de pesquisas e produtos capazes de auxiliar tomadores de decisão, planejadores e autoridades competentes para suporte na definição de locais-alvo de prospecção espeleológica de campo. Nesta pesquisa foi avaliada a capacidade preditiva de técnicas utilizando lógica fuzzy e processo hierárquico analítico, além de técnicas de aprendizado de máquina na avaliação da suscetibilidade a ocorrência de cavidades ferríferas. Para isso, foram selecionadas as variáveis: razão de óxido de ferro, declividade, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), curvatura horizontal, curvatura vertical, intensidade de lineamentos e HAND (height above nearest drainage). Para a validação dos resultados foi utilizado um inventário de cavidades previamente levantado. Essas variáveis foram produzidas a partir do processamento de dados geoespaciais de uma região da Serra do Gandarela, Minas Gerais, Brasil. A primeira técnica aplicada, utilizando lógica fuzzy e processo hierárquico analítico (AHP), foi implementada e os resultados mostraram um desempenho satisfatório do mapa produzido em predizer áreas favoráveis a ocorrência de cavidades ferríferas, apresentando AUC (the area under the curve) em torno de 0,85. Na sequência foi aplicada a técnica de aprendizado de máquina denominada Florestas Aleatórias. Esta técnica foi a que se mostrou mais eficaz no estudo da suscetibilidade a ocorrência de cavidades ferríferas, apresentando AUC igual a 0,957. De forma complementar foi utilizada a técnica de Redes Neurais Artificiais, cujos resultados indicaram que o modelo aplicado não possui capacidade de generalização, apesar de seu desempenho ter sido considerado satisfatório durante o treinamento. Espera-se que os passos metodológicos detalhados neste estudo incentivem os planejadores e tomadores de decisão de empreendimentos de mineração e agências ambientais a adotá-los com o objetivo de mapear a suscetibilidade à ocorrência de cavidades ferríferas totalmente com base na aquisição e análise de dados remotos.Item Aplicação do método AHP para confecção de modelo de favorabilidade hídrica subterrânea de aquíferos fraturados.(2020) Olivieira, Nilcileia Cristina de Magalhães; Bacellar, Luis de Almeida Prado; Fiume, Bruna; Barella, Cesar Falcão; Nola, Iraydes Tálita de SenaA locação de poços tubulares em aquíferos fraturados é complexa devido à dificuldade de se encontrar água nestes meios, de alta heterogeneidade e anisotropia. Há várias propostas metodológicas que têm como objetivo encontrar áreas mais favoráveis para a produção de água nestes aquíferos, que normalmente envolvem condicionantes geológicos e geomorfológicos. No presente trabalho, pretende-se definir um mapa de favorabilidade hídrica subterrânea para uma área a norte do Quadrilátero Ferrífero (MG) por meio da integração dos mapas litológico, de declividade, HAND (Height Above the Nearest Drainage) e densidade de lineamentos morfoestruturais, magnetométricos e radiométricos. Para tal, adotou-se o método AHP (Analytic Hierarchy Process), que possibilita a integração de vários planos de informação de forma menos subjetiva. O mapa de favorabilidade, validado com dados de capacidade específica de 361 poços tubulares, mostrou que os fatores condicionantes mais relevantes são em ordem decrescente, o HAND, declividade, densidade de lineamentos e litologia. Com os resultados, criou-se um modelo de favorabilidade hídrica subterrânea para a área de estudo, que poderá ser utilizado em outras regiões similares.