Sensores virtuais baseados em aprendizado de máquina para estimativa de valores de sensores em instrumentação básica de barragens de rejeito.
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Data
2023
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Resumo
A aplicação de sensores virtuais na estimativa de dados de instrumentação básica em
barragens de rejeito de minério é uma inovação no cenário da mineração atual. Essa
abordagem utiliza modelos computacionais avançados para aprimorar o monitoramento
dessas estruturas, melhorando a segurança e a eficiência operacional, ao mesmo tempo
em que reduz custos. Em um momento em que a gestão responsável dos rejeitos de
mineração é vital, os sensores virtuais desempenham um papel fundamental na mitigação
de riscos ambientais e na proteção das comunidades próximas às barragens. Dentro do
setor de Mineração, o monitoramento de barragens de rejeito tem ganhando bastante
notoriedade devido aos últimos incidentes de rompimento ocorridos no Brasil. Nesse
aspecto esse trabalho propõe implementar e avaliar métodos de aprendizado de máquina
para estimativa de valores para sensores de instrumentação básica utilizados no controle
e monitoramento de barragens de mineração.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Barragens e açudes, Plant Information Management System - PIMS, Processo decisório, Aprendizado do computador - Gradient Boosting, Detectores
Citação
MONTEIRO, Bruno Oliveira. Sensores virtuais baseados em aprendizado de máquina para estimativa de valores de sensores em instrumentação básica de barragens de rejeito. 2023. 74 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.
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