Variáveis de impacto no sequenciamento de lavra.

dc.contributor.authorCampos, Bárbara Isabela da Silva
dc.contributor.authorSouza, Felipe Ribeiro
dc.contributor.authorLima, Hernani Mota de
dc.date.accessioned2023-08-16T19:01:07Z
dc.date.available2023-08-16T19:01:07Z
dc.date.issued2022pt_BR
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.abstractenMine planning is developed considering economic variables, grades, lithology, spatial position. These variables are used to determine the final pit limit and sequencing of operations. Normally, only the variables related to the grade are exhaustively sampled. The other variables are configured with average values. Multivariate statistical techniques make it possible to determine the variables with the greatest impact. Using a geological model of copper and gold, the final pit and mining sequencing will be determined using the Lerchs-Grossmann algorithm. The resulting block model will be evaluated for non-standard variables in the population. The population elements were standardized and properly transformed into continuous variables. The principal component analysis technique will be used to determine the most important variables of the mine and final pit sequencing. The objective of this work is to determine the most influential variables in determining the final pit and mining sequencing. Mine planning tools only present the end result of planning. They do not point out the most sensitive variables. It is important to determine the variables in which a small change in value is capable of turning a mined block into barren. The work confirmed the importance of economic variables related to the benefit function, however, it quantified that the spatial positioning of the block has similar importance to some economic variables.pt_BR
dc.identifier.citationCAMPOS, B. I. da S.; SOUZA, F. R.; LIMA, H. M. de. Variáveis de impacto no sequenciamento de lavra. Research, Society and Development, v. 11, n. 12, artigo e107111234146, set. 2022. Disponível em: <https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/34146>. Acesso em: 15 mar. 2023.pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33448/rsd-v11i12.34146pt_BR
dc.identifier.issn2525-3409
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/17205
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.rights.licenseEste trabalho está sob uma Licença Creative Commons - AtribuiçãoNãoComercial 4.0 Internacional. Fonte: PDF do artigo.pt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectAvançospt_BR
dc.subjectPrincipal component analysispt_BR
dc.subjectSecuenciaciónpt_BR
dc.titleVariáveis de impacto no sequenciamento de lavra.pt_BR
dc.title.alternativeImpact variables in mining scheduling.pt_BR
dc.typeArtigo publicado em periodicopt_BR
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