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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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    Ativação alcalina da escória de aciaria.
    (2023) Borba Júnior, José Carlos; Silva, Guilherme Jorge Brigolini; Oliveira, Víctor de Andrade Alvarenga; Silva, Guilherme Jorge Brigolini; Oliveira, Víctor de Andrade Alvarenga; Gama, João Luiz Calmon Nogueira da; Santos, White José dos; Borges, Paulo Henrique Ribeiro
    A demanda da humanidade por bens e serviços tem causado aumento na busca por produtos muito acima do crescimento da população. Nesse sentido, há a necessidade de diminuir o impacto causado pelas indústrias de bens de consumo. Esse trabalho propõe o uso de uma escória de aciaria como matéria prima para a produção de um cimento alcalinamente ativado, que pode vir a ser um substituto do cimento Portland. Para isso, o trabalho iniciou com uma extensa revisão bibliográfica sistematizada sobre o assunto que mostrou lacunas de conhecimento a serem exploradas. Assim, o trabalho propõe a dosagem de pastas de escória de aciaria de forno a arco elétrico, comparando os resultados de resistência à compressão pelos métodos de uma parte e de duas partes. Os traços feitos pelo método de duas partes alcançaram as maiores resistências à compressão, chegando a 15 MPa aos 90 dias, enquanto que os traços de uma parte só atingiram 4 MPa. Também foi feita a caracterização dos produtos de hidratação aos 28 e 90 dias de idade, através das técnicas de microscopia eletrônica de varredura, análise termogravimétrica e difratometria de raios X com tratamento de dados pelo Rietveld. Os resultados mostram a evolução das pastas hidratadas, com formação de silicato de cálcio hidratado e o aluminato de cálcio hidratado. As quantidades de cada produto hidratado obtidas pelos dois métodos convergiram, apresentando menos que 10 % de diferença calculada.
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    Aprendizado de máquina aplicado à construção civil : estimativa da resistência à compressão de concretos de escória de aciaria.
    (2022) Penido, Rúben El-Katib; Mendes, Júlia Castro; Cury, Alexandre Abrahão; Mendes, Júlia Castro; Cury, Alexandre Abrahão; Carvalho, José Maria Franco de; Santos, Tatiana Barreto dos
    Nos últimos anos, estudos vêm sendo conduzidos visando disseminar a reutilização de escória de aciaria como agregado para concretos. Entretanto, a ausência de metodologias para obtenção de traços de concretos de escória de aciaria tem dificultado as pesquisas e comprometido o seu uso em larga escala. Além disso, as metodologias convencionalmente adotadas para a definição de traços de concreto envolvem tabelas empíricas e a necessidade de se moldar e romper corpos de prova, demandando tempo e recursos. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver modelos baseados em aprendizado de máquinas para a previsão da resistência à compressão de concretos de escória de aciaria a partir de seus traços. Para este fim, foi realizado um levantamento de dados de concretos de escória de aciaria na literatura e aplicadas quatro técnicas de aprendizagem de máquina: regressão por vetores suporte (SVR), redes neurais artificiais (ANN), árvore de decisão com algoritmo de boosting (XGBoost) e processo gaussiano de regressão (GPR). Os resultados foram avaliados por meio de três indicadores: erro absoluto médio (MAE), erro quadrático médio (RMSE) e coeficiente de determinação (R²). Numa primeira etapa, os modelos com o banco de dados elaborado foram validados de forma cruzada (k = 10). Em seguida, foram utilizados dados experimentais para validar os modelos construídos. Na primeira etapa, o modelo que alcançou o melhor desempenho foi o ANN, com R² de 0,79, com os demais variando entre 0,68 e 0,73. Os MAEs variaram entre 4,73 e 5,51 MPa. No entanto, a validação experimental obteve resultados insatisfatórios - os modelos de GPR, XGBoost e SVR apresentaram valores de R² negativos. Isso mostra que o tamanho do banco de dados e a variabilidade do resíduo estudado influenciam significativamente a qualidade dos modelos propostos. Desse modo, o presente trabalho traz os primeiros passos para o desenvolvimento de estratégias de desenvolvimento de traços para concretos não-convencionais. Em última análise, buscamos reduzir o impacto das indústrias siderúrgicas no meio ambiente e contribuir para o entendimento dos fatores que influenciam os traços de concreto.