PROFICAM - Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração

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PROFICAM é coordenado em associação no âmbito do convênio firmado entre a Universidade Federal de Ouro Preto e o Instituto Tecnológico Vale - UFOP/ITV.

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Browsing PROFICAM - Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração by Author "Arroyo Ortiz, Carlos Enrique"

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    Modelagem de desmonte de rochas controlados com auxílio de redes neurais artificiais : estudo de caso Itabira.
    (2022) Cruz, Rodolfo Matias de Sousa; Torres, Vidal Félix Navarro; Torres, Vidal Félix Navarro; Lima, Hernani Mota de; Arroyo Ortiz, Carlos Enrique; Dutra, José Ildefonso Gusmão
    Este estudo avalia o comportamento dinâmico de vibrações geradas pelos desmontes com explosivos nas operações do complexo minerador de Itabira, contemplando as barragens de Conceição, Itabiruçu, Borrachudo e Cambucal e da cidade de Itabira. Tem por objetivo é caracterizar comportamento da atenuação das vibrações induzidas por detonações com explosivos no sentido das barragens e da cidade para evitar possíveis danos as estruturas e incomodidade humana. Este estudo adotou uma metodologia para prever, avaliar e controlar as vibrações do terreno operando próximo a barragens e a comunidade. Foram monitorados sistematicamente mediante 543 pontos correspondentes as 74 desmontes distribuídos redor das barragens citadas e da cidade de Itabira, de janeiro a junho de 2021. A campanha de monitoramento sísmico foi realizada utilizando 21 sismógrafos de engenharia, para consolidar uma robusta base de dados que permitem determinar a lei de atenuação das vibrações e caracterizar a propagação das ondas sísmicas induzidas pelos desmontes com explosivas realizados nas minas de Conceição e Minas do Meio. vi Após coleta em campo, estes foram tratados de modo a consolidar um banco de dados e utilizados para treinar redes neurais artificiais com o objetivo de criar modelo de predição de PPV, PVS e Frequência para as principais direções de vibração, selecionando aquelas com o melhor desempenho. Por fim criou-se uma interface gráfica para realizar a avaliação das vibrações de forma simples e intuitiva, que possibilitou sua aplicação prática nas operações da mina em estudo, propiciando o atendimento a normas de segurança, sem afetar a eficiência das operações.
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    Previsão de vibrações utilizando redes neurais artificiais no controle de desmonte de rochas.
    (2019) Costa, João Henrique Rodrigues; Torres, Vidal Félix Navarro; Rêgo Segundo, Alan Kardek; Reis, Agnaldo José da Rocha; Torres, Vidal Félix Navarro; Rêgo Segundo, Alan Kardek; Reis, Agnaldo José da Rocha; Lima, Hernani Mota de; Arroyo Ortiz, Carlos Enrique; Dutra, José Ildefonso Gusmão
    É cada vez maior a preocupação da indústria da mineração com o meio ambiente, especialmente com o impacto que ela causa nas comunidades vizinhas à mina. Somado a essa preocupação, tem-se o aumento no rigor das leis ambientais e trabalhistas. Nesse contexto, uma grande preocupação diz respeito ao controle das vibrações e pressão acústica causadas pelo desmonte de rochas com explosivos na lavra de minas. Objetiva-se com este trabalho criar um modelo de previsão de vibrações e pressão acústica usando redes neurais artificias. Para isso, foram treinadas várias configurações de arquitetura de rede usando uma base de dados proveniente de uma campanha de monitoramento in situ. O objetivo de treinar várias redes foi avaliar o desempenho das redes neurais com e sem a remoção de valores anômalos e assim selecionar a rede neural com melhor desempenho. Fez-se também a avaliação de sensibilidade das entradas da rede e dessa forma estabeleceu-se o impacto que cada entrada tem na estimativa da saída. Para avaliação dos níveis de vibração e pressão acústica, foi criada uma interface gráfica que possibilitou a estimativa desses valores utilizando os parâmetros do plano de fogo. A interface gráfica também foi capaz de mostrar no mapa o ponto de detonação e os valores de vibração associados a uma carga máxima por espera. O modelo de predição obteve coeficientes de determinação acima de 90%, índice esse, em média, acima daqueles obtidos com modelos de previsão tradicionais reportados na literatura. A rede neural também mostrou ser robusta à presença de valores anômalos na base inicial de dados, pois obteve-se maior coeficiente de determinação quando treinada com eles. Por fim, concluiu-se que o modelo de previsão e controle de vibrações mostrou-se eficaz pois possibilitou a estimativa de vibrações usando dados do plano de fogo e o auxilio de uma interface gráfica, obtendo um bom desempenho com coeficientes de determinação altos.