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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.Rosa, Germano Mendes

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    Simulação de moagem mista por rede neural artificial.
    (2012) Rosa, Germano Mendes; Luz, José Aurélio Medeiros da
    Esse artigo versa sobre a aplicação de um simulador de moagem mista baseado em redes neurais artificiais (do tipo perceptron multicamadas com treinamento supervisionado com o algoritmo retropropagação com momento). Os dados experimentais aqui utilizados provieram do trabalho atinente ao artigo intitulado “Seletividade na cominuição de mesclas de dolomita e quartzo”. Para verificar a estabilidade estatística do processo de simulação, utilizou-se a carta de controle Shewhart para valores individuais, a qual se mostrou útil para orientar a aceitação dos treinamentos. Os resultados mostraram bom desempenho dessa ferramenta na simulação de moagem mista (moagem de mistura de componentes de diferentes moabilidades), problema de comum ocorrência no setor minerometalúrgico.
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    Cominuição a seco de mesclas de quartzo e dolomita.
    (2011) Rosa, Germano Mendes; Luz, José Aurélio Medeiros da
    Estudou-se o comportamento dos principais parâmetros da moagem a seco de mesclas binárias em batelada dos minerais dolomita e quartzo. Por meio de vários ensaios físicos com diferentes proporções desses minerais por diferentes ciclos moagem, acompanhou-se a evolução da granulação dos produtos em termos de coeficiente de agudez, a, e diâmetro, d50, parâmetros da função de distribuição de probabilidades sigmoidal de Hill, a qual foi utilizada para ajustar a nuvem de dados. Os resultados subsidiaram o desenvolvimento de sistema simulador de cominuição baseado em rede neural artificial (do tipo perceptron de multicamada com algoritmo de supervisão e treinamento de retropropagação com momento), a ser objeto de artigo futuro.
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    Seletividade na cominuição de mesclas de dolomita e quartzo.
    (2010) Rosa, Germano Mendes; Luz, José Aurélio Medeiros da
    Esse artigo dá prosseguimento à pesquisa que deu origem a artigo anterior, apresentando resultados referentes à seletividade da moagem de mesclas dos minerais dolomita e quartzo sob diferentes proporções. Apresenta-se, aqui, o indicador global de contraste granulométrico (IGCG), utilizado para dar suporte à análise do comportamento granular das espécies minerais no produto, a partir das respectivas curvas de distribuições das frações retidas simples, regredidas das nuvens de pontos das análises granulométricas por meio da função de distribuição de probabilidades sigmoidal de Hill. Os resultados indicaram o tempo ótimo de moagem, na amplitude de moagem considerada. Os resultados subsidiaram, também, o desenvolvimento de sistema simulador de cominuição baseado em rede neural artifi cial (do tipo perceptron de multicamada com algoritmo de supervisão e treinamento por retropropagação com momento), a ser objeto de artigo futuro.
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    Cominuição seletiva de mesclas binárias e sua simulação por redes neurais artificiais.
    (Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto., 2009) Rosa, Germano Mendes; Luz, José Aurélio Medeiros da
    O presente trabalho divide-se em duas partes: estudo da moagem de mesclas binárias de minerais com diferentes moabilidades e simulação de moagem de mesclas binárias por meio de rede neural artificial (do tipo perceptron multicamada treinada com o algoritmo retropropagação com momento). Na primeira etapa, realizou-se o estudo do comportamento dos principais fatores relacionados a moagem mista binária em batelada dos minerais dolomita e quartzo, visando estabelecer condições ideais para obtenção de um maior contraste granulométrico entre tais espécies minerais. Por meio de vários ensaios físicos em diferentes proporções volumétricas desses minerais e diferentes ciclos moagem, acompanhou-se a evolução da granulação dos produtos. Os resultados das análises granulométricas dos produtos provaram que os mesmos aderiram satisfatoriamente à função de distribuição de probabilidades sigmoidal de Hill, a qual foi adotada para apoiar a analise comparativa dos resultados, conjuntamente com o indicador global de contraste granulométrico (IGCG), definido neste trabalho. Na segunda etapa, os resultados obtidos na primeira foram utilizados para treinar uma rede neural artificial, a qual foi capaz de prever bons resultados a partir de padrões de entrada que não fizeram parte do conjunto de treinamento.