DECAT - Departamento de Controle e Automação
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Item Modelagem de desmonte de rochas controlados com auxílio de redes neurais artificiais : estudo de caso Itabira.(2022) Cruz, Rodolfo Matias de Sousa; Torres, Vidal Félix Navarro; Torres, Vidal Félix Navarro; Lima, Hernani Mota de; Arroyo Ortiz, Carlos Enrique; Dutra, José Ildefonso GusmãoEste estudo avalia o comportamento dinâmico de vibrações geradas pelos desmontes com explosivos nas operações do complexo minerador de Itabira, contemplando as barragens de Conceição, Itabiruçu, Borrachudo e Cambucal e da cidade de Itabira. Tem por objetivo é caracterizar comportamento da atenuação das vibrações induzidas por detonações com explosivos no sentido das barragens e da cidade para evitar possíveis danos as estruturas e incomodidade humana. Este estudo adotou uma metodologia para prever, avaliar e controlar as vibrações do terreno operando próximo a barragens e a comunidade. Foram monitorados sistematicamente mediante 543 pontos correspondentes as 74 desmontes distribuídos redor das barragens citadas e da cidade de Itabira, de janeiro a junho de 2021. A campanha de monitoramento sísmico foi realizada utilizando 21 sismógrafos de engenharia, para consolidar uma robusta base de dados que permitem determinar a lei de atenuação das vibrações e caracterizar a propagação das ondas sísmicas induzidas pelos desmontes com explosivas realizados nas minas de Conceição e Minas do Meio. vi Após coleta em campo, estes foram tratados de modo a consolidar um banco de dados e utilizados para treinar redes neurais artificiais com o objetivo de criar modelo de predição de PPV, PVS e Frequência para as principais direções de vibração, selecionando aquelas com o melhor desempenho. Por fim criou-se uma interface gráfica para realizar a avaliação das vibrações de forma simples e intuitiva, que possibilitou sua aplicação prática nas operações da mina em estudo, propiciando o atendimento a normas de segurança, sem afetar a eficiência das operações.Item Aprendizado de máquina aplicado em previsão de curto prazo de valores de indicadores de nível de água.(2021) Kümmel, Luiz Frederico de Freitas; Pessin, Gustavo; Torres, Vidal Félix Navarro; Sabino, Jodelson Aguilar; Pessin, Gustavo; Sabino, Jodelson Aguilar; Girao Sotomayor, Juan Manuel; Hidaka, RenatoA estabilidade e solidez de barragens de rejeito para resíduos de atividades industriais de mineração é de importância primordial para a segurança da sociedade e meio ambiente localizado a sua jusante. Para assegurar as essenciais exigências de segurança e exposição ao risco das barragens ao longo da sua vida útil, devem ser implementadas ações mitigatórias de prevenção e controle dessas condições, nesse intuito esse trabalho visa aplicar métodos de Machine Learning, para prever o comportamento dos indicadores de nível de água associados a carta de risco. Os algoritmos de machine learning mostraram elevadas taxas de acerto para predição, sendo que a combinação de métodos de classificação e regressão permitiu aumentar ainda mais a qualidade de resposta do sistema proposto.