DEMIN - Departamento de Engenharia de Minas

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Assunto: search.filters.subject.Principal component analysis

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    Variáveis de impacto no sequenciamento de lavra.
    (2022) Campos, Bárbara Isabela da Silva; Souza, Felipe Ribeiro; Lima, Hernani Mota de
    O planejamento de mina é desenvolvido considerando variáveis econômicas, teores, litologia, posição espacial. Estas variáveis são utilizadas para determinar o limite final de cava e sequenciamento das operações. Normalmente são amostradas exaustivamente somente as variáveis relacionadas ao teor. As demais variáveis são configuradas com valores médios. As técnicas de estatística multivariada permitem determinar as variáveis de maior impacto. Utilizando um modelo geológico de cobre e ouro será determinado a cava final e sequenciamento de lavra utilizando o algoritmo de Lerchs-Grossmann. O modelo de blocos resultante será avaliado quanto as variáveis fora do padrão da população. Foram padronizados e transformados em variáveis contínuas adequadamente os elementos da população. Será utilizado a técnica de análise de componentes principais para determinar as variáveis mais importantes do sequenciamento de lavra e cava final. O objetivo deste trabalho é determinar as variáveis mais influentes na determinação de cava final e sequenciamento de lavra. As ferramentas de planejamento de mina apenas apresentam o resultado final do planejamento. Não apontam as variáveis mais sensíveis. É importante determinar as variáveis em que uma pequena variação no valor é capaz de transformar um bloco minerado em estéril. O trabalho confirmou a importância das variáveis econômica relacionadas a função benefício, entretanto quantificou que o posicionamento espacial do bloco possui importância semelhante a algumas variáveis econômicas.
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    Evaluation of rock slope stability conditions through discriminant analysis.
    (2018) Santos, Allan Erlikhman Medeiros; Lana, Milene Sabino; Cabral, Ivo Eyer; Pereira, Tiago Martins; Naghadehi, Masoud Zare; Silva, Denise de Fátima Santos da; Santos, Tatiana Barreto dos
    A methodology to predict the stability status of mine rock slopes is proposed. Two techniques of multivariate statistics are used: principal component analysis and discriminant analysis. Firstly, principal component analysis was applied in order to change the original qualitative variables into quantitative ones, as well as to reduce data dimensionality. Then, a boosting procedure was used to optimize the resulting function by the application of discriminant analysis in the principal components. In this research two analyses were performed. In the first analysis two conditions of slope stability were considered: stable and unstable. In the second analysis three conditions of slope stability were considered: stable, overall failure and failure in set of benches. A comprehensive geotechnical database consisting of 18 variables measured in 84 pit-walls all over the world was used to validate the methodology. The discriminant function was validated by two different procedures, internal and external validations. Internal validation presented an overall probability of success of 94.73% in the first analysis and 68.42% in the second analysis. In the second analysis the main source of errors was due to failure in set of benches. In external validation, the discriminant function was able to classify all slopes correctly, in analysis with two conditions of slope stability. In the external validation in the analysis with three conditions of slope stability, the discriminant function was able to classify six slopes correctly of a total of nine slopes. The proposed methodology provides a powerful tool for rock slope hazard assessment in open-pit mines.