DEMIN - Departamento de Engenharia de Minas
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Item Especificação de rochas ornamentais utilizadas na construção civil aplicando técnicas de estatística multivariada e aprendizado de máquina.(2023) Zagôto, Juliano Tessinari; Lana, Milene Sabino; Pereira, Tiago Martins; Lana, Milene Sabino; Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Santos, Tatiana Barreto dos; Frasca, Maria Heloisa Barros de Oliveira; Klen, André MonteiroO Brasil é mundialmente reconhecido como potência produtora e exportadora de rochas ornamentais. Com grande beleza estética e qualidades físico-mecânicas inquestionáveis, as rochas ornamentais brasileiras estão espalhadas por grandes obras no mundo. Nessa perspectiva, este trabalho visa estabelecer um índice de qualidade e um critério de seleção de rochas ornamentais para revestimentos aplicados na construção civil. Para isso foi elaborado um banco de dados dos resultados dos ensaios de caracterização tecnológica de 285 amostras de rochas naturais, adotados como variáveis. Esse estudo propôs um índice de qualidade para as rochas ornamentais utilizando-se dos valores dos parâmetros tecnológicos gerais de referência, atribuindo pesos a eles e conforme o ambiente no qual a rocha é aplicado. Os ambientes foram definidos como A (piso interno seco de baixo tráfego), B (parede interna seca), C (parede interna molhada), D (parede externa), E (bancada interna seca), F (bancada interna molhada), G (bancada externa) e H (outras aplicações). Com o auxílio do software estatístico livre R foram utilizados métodos de estatística multivariada e de aprendizado de máquina. Da análise de componentes principais, pudemos extrair que as três primeiras componentes explicam aproximadamente 51% do problema. Da análise de agrupamentos foram gerados 5 (cinco) grupos classificados como G1 (Grupo dos Quartzitos), G2 (Grupo dos Granitos), G3 (Grupo majoritariamente formado por Granitos), G4 (Grupo majoritariamente formado por Granitos ricos em granada ou grupo dos Gnaisses) e G5 (Grupo dos Mármores). A partir daí, foram realizadas as estatísticas descritivas intra e inter grupos. De posse dos grupos formados, foi treinada uma árvore de decisão capaz de indicar uma rocha para um determinado ambiente com altíssimo grau de acerto. A acurácia da árvore de decisão foi de 0,96 e o Índice Kappa 0,95. O trabalho apresenta uma nova abordagem para indicar assertivamente uma rocha natural para um determinado ambiente, diminuindo a subjetividade por meio de um sistema de classificação. Apesar da complexidade matemática das técnicas adotadas, os resultados gerados são de fácil interpretação e simples visualização.Item Utilização de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para identificação de anomalias em dados de monitoramento de barragens de rejeito de mineração.(2023) Brandão, Hugo Assis; Santos, Tatiana Barreto dos; Santos, Tatiana Barreto dos; Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Marinho, Fernando Antonio MedeirosO número de incidentes relacionados a rupturas de barragens de rejeitos de mineração tem aumentado nos últimos anos, sendo observada uma média de três incidentes mundialmente por ano. As consequências das rupturas entre 1915 e 2022 resultaram em cerca de 2.650 fatalidades e mais de 250 milhões de m3 de resíduos liberados ao meio ambiente. O plano de monitoramento auxilia a equipe responsável pela barragem no melhor entendimento de seu comportamento, sendo possível identificar comportamentos anômalos, permitindo assim uma melhor gestão do risco associado a estrutura. O plano contempla atividades relacionadas a inspeções visuais, inspeções e testes de equipamentos e monitoramento por meio de instrumentação. A instalação de instrumentos permite a medição de variáveis ambientais, tais como temperatura e nível do reservatório, e variáveis de efeito, tais como nível de água e poropressão no interior do maciço e fundação. Com base nessas variáveis é possível comparar o comportamento real da estrutura com seu comportamento esperado, sendo uma das variáveis de controle a poropressão, medida por piezômetros. A análise dos dados pode ser realizada com base em modelos determinísticos, estatísticos e preditivos. Esta dissertação apresenta um estudo onde são aplicados os modelos de regressão linear (RL) e k-nearest neighbors (KNN) para a predição de leituras em piezômetros com base na leitura anterior, uma vez que ambas guardam forte correlação. Os modelos foram calibrados e validados considerando duas diferentes proporções de treino/teste, sendo que a proporção de 80% dos dados no banco de treino e 20% no banco de teste apresentou o melhor desempenho em ambos os modelos. Os modelos calibrados com base nessa proporção apresentaram valores de R2 superiores à 0,89, RMSE de aproximadamente 0,16m e MAE de aproximadamente 0,10m. O modelo KNN com 15 vizinhos apresentou melhor desempenho, sendo obtido um R2 de 0,91 para o banco de treino e de 0,94 para o banco de teste. Foi então adotado esse modelo para o cálculo do valor predito e obtenção dos resíduos. Foram aplicadas técnicas estatísticas (análise de distribuição e análise da distância interquartil - IQR) e de aprendizado de máquina (local outlier factor - LOF) para a identificação de anomalias. A técnica LOF apresentou o melhor desempenho identificando todas as anomalias encontradas pelos outros métodos e pontos que apresentaram valores de taxa de variação superiores aos valores históricos. Dessa forma, acredita-se que as técnicas de aprendizagem de máquina possuem um grande potencial de aplicação na identificação de anomalias e podem auxiliar em uma melhor gestão de estruturas geotécnicas.Item Previsão da diluição em realces subterrâneos por meio de técnicas de aprendizado de máquina.(2023) Rodrigues, Caio Oliveira; Santos, Tatiana Barreto dos; Santos, Tatiana Barreto dos; Figueiredo, Rodrigo Peluci de; Silveira, Larissa Regina CostaUma das principais metodologias empíricas para avaliar a estabilidade de realces de minas subterrâneas e estimar sua diluição é o Gráfico de Estabilidade de Realces Modificado, proposto por Potvin et al. (1988), que relaciona características do maciço rochoso e a geometria do realce. Seu uso permite estimar a condição de estabilidade da escavação, utilizando um gráfico construído a partir da análise da diluição de 255 realces. Todavia, por se tratar de um método empírico, várias subjetividades estão associadas com o processo de avaliação, e a aplicação da técnica possui restrições de uso, uma vez que não consideram os ambientes geomecânicos das minas subterrâneas brasileiras. O presente trabalho propõe modelos de predição da diluição em realces por meio da aplicação de algoritmo de florestas aleatórias em um banco de dados de uma mina subterrânea de ouro brasileira contendo 26 variáveis de 70 realces de três diferentes mineralizações. A fim de investigar as variáveis que contém maior correlação com a diluição foi utilizado o método de árvores de decisão, que apontou seis variáveis principais deste banco de dados na previsão de diluição, utilizadas para geração dos modelos de florestas aleatórias em três etapas. Primeiramente, foi proposto um modelo validado pelo método da ressubstituição, a ser comparado com os modelos propostos por Costa (2017) a partir do mesmo banco de dados, que revelou superioridade das florestas aleatórias na previsão de diluição em detrimento dos modelos de regressão linear múltipla proposto pelo autor, obtendo-se R2 igual a 0.9161. Em seguida o modelo de florestas aleatórias foi validado por divisão de amostras treino/teste, que obteve valor de R2 igual a 0.3060 no melhor cenário. Por fim, visando aprimorar o modelo, o banco de dados foi dividido em três, cada um referente a um dos corpos mineralizados, e novos modelos foram gerados para cada banco de dados. Esta análise indicou evolução nos valores de acurácia dos modelos, com R2 igual a 0.5465, 0.5295 e 0.4525, contudo, com grande variabilidade das métricas de validação. A importância das variáveis também foi observada nestas últimas análises por florestas aleatórias, indicando grande coerência com os resultados obtidos por meio das árvores de decisão. O estudo foi capaz de definir as principais variáveis do banco de dados na influência de diluição em realces, e propõe modelos de predição de diluição práticos, de fácil utilização e com menos subjetividades que os métodos empíricos, sendo uma excelente ferramenta para auxiliar engenheiros geotécnicos na compreensão e estimativa da diluição operacional.Item Análise numérica via Mef de problemas poroelásticos.(2022) Vasconcelos, Luma Alvarenga Carvalho de; Nogueira, Christianne de Lyra; Nogueira, Christianne de Lyra; Porto, Thiago Bomjardim; Santos, Tatiana Barreto dos; Jaques, Daniel Silva; Azevedo, Roberto Francisco deA variação de volume sofrida por um meio poroso saturado e compressível origina-se da variação do estado de tensão, devido à variação das forças externas ou da condição da água subterrânea. Este fenômeno físico desempenha um papel muito importante em problemas geotécnicos relacionados ao petróleo e engenharia civil, mineração e geologia. Nesta tese, uma formulação acoplada em termos de deslocamento e poro-pressão via método dos elementos finitos considerando o efeito da compressibilidade dos grãos, e do esqueleto sólido e do fluido em meios poroelásticos é apresentada. Para fins de validação e aplicação, a formulação foi implementada no software ANLOG e então aplicada em problemas 1D, 2D e 3D. Quatro exemplos foram investigados: uma coluna poroelástica, o problema de Schiffman, o efeito Mandel e um talude carregado. Os resultados numéricos foram verificados a partir de soluções analíticas e outros resultados numéricos encontradas na literatura especializada, e uma boa concordãncia foi obtida entre eles.Item Análise tridimensional de estabilidade para ruptura rotacional global de taludes de mina.(2022) Drumond, Lucas Bianchetti; Santos, Tatiana Barreto dos; Santos, Tatiana Barreto dos; Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Lana, Milene SabinoEventos que envolvem instabilidade de taludes infelizmente são costumazes na mineração, podendo causar ferimentos ou morte de trabalhadores. Além disso, tais incidentes podem representar grande impacto financeiro ao empreendimento, devido à falta de alimentação da planta de beneficiamento mineral e os custos de reparação local. Em casos extremos, podem levar ao encerramento precoce das atividades minerárias e diluição do minério, além de perda de licenças de operação. Rupturas de taludes ocorrem a depender das características das descontinuidades, da rocha intacta e do maciço rochoso, além da geometria do talude adotada no projeto de uma mina. Faz-se necessário então conhecer as propriedades mecânicas do maciço rochoso, descontinuidades e da rocha intacta que compõem a estrutura, além dos possíveis modos e mecanismos de ruptura. O método de equilíbrio limite é uma das possíveis técnicas para análise de estabilidade de um talude, fazendo uso de geometria representativa, propriedades de resistência tanto do maciço quanto das descontinuidades, além de informações pertinentes ao local, como o nível de água, para a determinação de um fator de segurança. Desta forma, este trabalho apresenta análises de estabilidade de taludes, bidimensional e tridimensional, aplicadas em uma mina a céu aberto de manganês, por meio do método de equilíbrio limite. A análise tridimensional utilizou-se do modelo de blocos geomecânico da mina, um ponto a se destacar devido a ampla utilização destes modelos dentro de rotinas operacionais de mineração, graças a sua versatilidade. Ressalta-se também, a importância da qualidade dos dados inseridos no modelo, que quanto mais fidedignos forem, mais próximo este estará da realidade. A partir destas análises, percebe-se a similaridade entre os resultados obtidos e a importância das análises tridimensionais, que permitem a visualização da extensão lateral, peso e volume das rupturas hipotéticas obtidas e pode balizar análises mais detalhadas no modelo.Item Simulação numérica tridimensional de escavações em meios geológicos.(2022) Castro, Philipe Silva Cardoso de; Nogueira, Christianne de Lyra; Nogueira, Christianne de Lyra; Santos, Tatiana Barreto dos; Charbel, Paulo AndréOs processos de escavação, a céu aberto ou subterrâneo, estão intimamente relacionados com a atividade de mineração. Estes processos conduzem a uma alteração do estado de tensão e deformação no meio geológico que é altamente dependente, dentre outros fatores, das condições geométricas e suas variações intermediárias ao longo do processo. Para que seja possível o acompanhamento das variações dos campos de tensão e deformação no decurso do processo construtivo da escavação torna-se imprescindível a utilização de um método aproximado para a solução do sistema de equações diferenciais parciais que governam este problema mecânico de equilíbrio estático com contorno variando a cada estágio da escavação. As equações aproximadas deste problema mecânico, em condição tridimensional, são obtidas através da formulação em deslocamento do método dos elementos finitos juntamente com uma metodologia que avalia as forças nodais equivalentes à remoção de parte do domínio do problema, a partir do estado de tensão na porção remanescente da escavação. Com base nesta formulação, foi desenvolvido um módulo para simulação tridimensional de escavações tomando como base computacional o módulo para simulação de escavações em condição bidimensional já implementado no sistema computacional ANLOG. Vários modelos discretos 3D foram testados e o módulo adaptado apresentou resultados satisfatórios para diversos tipos de análise em comparação com soluções analíticas presentes na literatura especializada, assim como em comparação com simulações bidimensionais.Item Classificação de maciços rochosos por meio de técnicas da estatística multivariada e inteligência artificial.(2021) Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Lana, Milene Sabino; Pereira, Tiago Martins; Lana, Milene Sabino; Klen, André Monteiro; Cabral, Ivo Eyer; Bacellar, Luis de Almeida Prado; Parizzi, Maria GiovanaA presente pesquisa tem como objetivo a proposição de novos modelos para classificação de maciços rochosos brasileiros, baseados no sistema RMR. O banco de dados utilizado possui informações dos parâmetros básicos para obtenção do sistema Rock Mass Rating (RMR). Os modelos propostos são baseados em técnicas da estatística multivariada e técnicas de inteligência artificial. A seleção das variáveis foi feita a partir da análise fatorial. Os modelos de classificação foram treinados por meio de dois tipos de aprendizagem, a supervisionada e a não supervisionada. O processo de aprendizagem se baseia na identificação de padrões no comportamento das variáveis do banco de dados, estabelecendo modelos preditivos no processo de aprendizagem supervisionada e modelos descritivos na aprendizagem não-supervisionada. Portanto, na aprendizagem supervisionada a variável classe (target) deve ser fornecida ao algoritmo, já na aprendizagem não-supervisionada o algoritmo irá indicar os grupos (clusters) com base no comportamento das variáveis, posto isso os clusters são grupos constituídos de amostras similares, com variáveis com comportamento semelhante. Nos métodos supervisionados foram utilizadas as técnicas de redes neurais artificiais, naïve Bayes, random forest e máquinas de vetores de suporte. Para o modelo por aprendizagem não supervisionada foi utilizado o algoritmo partitioning around medoids. A utilização destes métodos quantitativos reduz a subjetividade dos sistemas propostos. O resultado da análise fatorial permitiu a identificação de três fatores comuns, Fator 1, relacionado à resistência e à alteração da rocha; Fator 3, relacionado ao grau de fraturamento do maciço rochoso e Fator 2, relacionado à condição e presença de água no maciço. Assim, a partir da análise fatorial foi feita a seleção das variáveis para o sistema de classificação. Posto isso, um número menor de variáveis foi utilizado, o que difere do sistema de classificação RMR. Os modelos treinados por aprendizagem supervisionada se adequaram à solução do problema abordado, com excelente desempenho para modelos preditivos, apresentando altas taxas de acurácia, precisão e eficácia. Os valores médios de acurácia dos modelos treinados foram de 0,81; 0,89; 0,87 e 0,89 para naïve Bayes, random forest, redes neurais artificiais e máquinas de vetores de suporte, respectivamente. Estes resultados mostraram a possibilidade de definir as classes do RMR com um número menor de variáveis, e que as variáveis selecionadas são realmente os parâmetros mais importantes para determinar a qualidade do maciço rochoso. O modelo treinado pela aprendizagem não supervisionada indicou a formação de 7 grupos, rotulados a partir da V interpretação dos valores das variáveis em cada grupo em conjunto com o valor da variável Pontuação. Os grupos formados foram a Classe A com maciços com resistência alta, pouco alterado, pouco fraturado e seco; Classe B com maciços com resistência média, pouco alterado, com fraturamento médio e seco; Classe C com maciços com resistência alta, pouco alterado, com fraturamento médio e molhado; Classe D com maciços com resistência baixa, muito alterado, pouco fraturado e seco; Classe E com maciços com resistência média, alteração média, com fraturamento médio e molhado; Classe F com maciço com resistência baixa, alteração alta, pouco fraturado e molhado; por fim a Classe G com maciço com resistência baixa, alteração alta, muito fraturado e molhado. O trabalho apresenta novas abordagens para lidar com sistemas de classificação de maciços rochosos, diminuindo a subjetividade, aumentando a seletividade dos parâmetros, reduzindo a dimensionalidade de bancos de dados geotécnicos e otimizando a aplicação de sistemas de classificação. Embora a matemática das técnicas aplicadas seja complexa, os resultados são de fácil interpretação e aplicação. Assim, acredita-se na confiabilidade dos modelos preditivos propostos, além da possibilidade de otimização por meio da utilização de bases de dados mais amplas.Item Reologia de depósitos de rejeitos espessados de minério de ferro para estudos de dam break.(2020) Chácara, Débora Magalhães; Oliveira Filho, Waldyr Lopes de; Oliveira Filho, Waldyr Lopes de; Saliba, Aloysio Portugal Maia; Reis, Érica Linhares; Ian Schumann Marques MartinsEste trabalho trata da reologia de depósitos de rejeitos de mineração para estudos de ruptura de barragem. O objetivo principal é mostrar como a formação de um depósito de rejeitos impacta as propriedades geotécnicas e reológicas deste material, e as consequências destes resultados nos estudos de simulação de ondas de propagação, resultantes da ruptura de estrutura de contenção destes depósitos. O material utilizado foi um rejeito fino proveniente do beneficiamento do minério de ferro. Foram estudados os fatores que influenciam a reologia deste material, principalmente a sua tensão de escoamento e a transição de comportamento do material de viscoelástico sólido para viscoelástico líquido. Para isto, foi feita a caracterização geotécnica e reológica deste rejeito. Esta última envolveu ensaios rotacionais e oscilatórios, realizados em reômetro moderno. O material apresentou comportamento de fluido viscoso ou viscoplástico, dependendo do teor de sólidos. As propriedades reológicas se mostraram dependentes do teor de sólidos do material e do tipo de preparação da amostra. Os resultados dos ensaios reológicos foram utilizados nas simulações numéricas com o programa Flow3D®. Foi simulada a ruptura de um depósito hipotético de rejeitos, em diferentes cenários, e avaliada a relação entre a distância percorrida (alcance, espalhamento), a velocidade, e o tempo de chegada da onda, com as propriedades reológicas que foram determinadas. Por último, foi explorada a influência da inclinação do depósito e da região a jusante na onda de propagação, característica que resultou em uma diferença expressiva nos resultados da simulação. Foi verificado que a dependência com o teor de sólidos e história de tensões (formação) do depósito resulta em propagações de onda num amplo espectro de caracterização desde Mud flood, passando por Mudflow, até chegar ao escorregamento.