Predição de vibrações induzidas por desmontes de rochas por explosivos usando redes neurais artificiais.

Abstract

Na indústria mineral, o parâmetro mais utilizado para a quantificação e avaliação do potencial de danos das vibrações sísmicas geradas por desmonte de rochas é a velocidade de vibração de pico de partícula (VPP). Várias iniciativas foram tomadas, ao longo do tempo, com o intuito de estimar os níveis de VPP. Os rápidos avanços na tecnologia computacional fizeram com que sistemas inteligentes se tornassem ferramentas promissoras na estimativa dos resultados de desmonte de rochas. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo avaliar as vibrações induzidas por desmontes de rochas por explosivos em uma mina do Quadrilátero Ferrífero por meio de redes neurais artificiais. O banco de dados foi dividido em amostras de treinamento (70%) e teste (30%) das redes. Considerando a importância da seleção de variáveis de entrada adequadas para o treinamento das redes, diferentes grupos de variáveis input foram analisados. A arquitetura que demonstrou melhor desempenho considerou a distância entre o ponto de monitoramento e detonação e a carga máxima por espera como variáveis input. A fim de comparar o desempenho da rede neural com o desempenho de modelos empíricos e de regressão múltipla, os mesmos dados foram utilizados. Por fim, o modelo de redes neurais se mostrou superior às equações empíricas e à regressão múltipla em termos do coeficiente de determinação (R²) e da raiz do erro quadrático médio (RMSE) para os dados medidos e preditos. Além disso, demonstrou-se a importância da seleção das variáveis de entrada adequadas para a estimação de VPP por meio de redes neurais.