DEMIN - Departamento de Engenharia de Minas
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Item Machine learning applied to the prediction of rockfall slope probability.(2022) Silveira, Larissa Regina Costa; Lana, Milene Sabino; Santos, Tatiana Barreto dosThe objective of this work is to propose a predictive model of rockfall slope probability in rock slopes using the KNearest Neighbors (KNN) method. A dataset composed by 220 rock slopes was used, whose variables are related to the presence of water, characteristics of the rock mass, degree of overhang, among others. For each slope of the dataset, rockfall probability (high, medium, or low) is known and determined by cluster analysis. The number of the nearest neighbors (k) ranged from 1 to 20. The obtained average accuracy of the tested predictive models was equal to 78.4%. The models produced satisfactory results in the prediction of the rockfall probability, since the area under the ROC curve was equal to 0.80. The best model was selected based on the k value with the highest accuracy and the highest area under the ROC curve. The selected model had a k value equal to 7.Item Análise de risco geotécnico em taludes rochosos de mina com uso de técnicas estatísticas multivariadas e de aprendizado de máquina.(2019) Santos, Tatiana Barreto dos; Lana, Milene Sabino; Klen, André Monteiro; Canbulat, Ismet; Lana, Milene Sabino; Carneiro, Cláudia Aparecida Nonato Gomes; Charbel, Paulo André; Pereira, Thiago Martins; Destro, EltonO controle do perigo e risco de rupturas em taludes rochosos é uma preocupação em taludes urbanos, rodoviários e de minas. O risco geotécnico é definido matematicamente pela probabilidade da ocorrência da ruptura do talude vezes as consequências adversas desta. É de conhecimento da comunidade geotécnica que a probabilidade de ruptura em taludes rochosos está relacionada às características da rocha intacta e das descontinuidades presentes nos maciços rochosos. Quanto às consequências associadas às rupturas em empreendimentos mineiros pode-se citar: as perdas econômicas e humanas. Os sistemas de análise de risco utilizados normalmente são essencialmente qualitativos e carecem, muitas vezes, de embasamento estatístico. Este trabalho propõe metodologias de análise de perigo e risco baseado no uso de técnicas de estatística multivariada e de aprendizado de máquina. Sistemas de análise de perigo e risco foram propostos. O sistema de análise de perigo foi construído utilizando análise de componentes principais e análise discriminante, com taxa de erro igual a 11,36%. Por fim um gráfico de análise de perigo foi gerado utilizando a distância de Mahalanobis. O sistema de análise de risco foi construído utilizando regressão logística e árvores de classificação. A técnica de regressão logística foi utilizada para gerar uma função de predição capaz de se determinar a probabilidade de que um talude de mina seja estável ou não. A função apresentou taxa de erro igual a 7,95%. A técnica de árvores de decisão foi utilizada para gerar um sistema em que se determina os níveis de consequências adversas da ruptura. A árvore gerada apresentou taxa de erro igual a 18,18%. Por fim foi proposta uma matriz de risco. O sistemas de análise de perigo e risco propostos podem igualmente serem aplicados em taludes rochosos de mina de qualquer natureza. Para obtenção dos sistemas de análise de perigo e risco foi utilizado um banco de dados de 88 taludes de mina localizados em diversos países do mundo. Ambos os sistemas propostos são fáceis de serem utilizados e aplicados de forma expedita em empreendimentos mineiros de grande a pequeno porte.