Aplicação de métodos de aprendizado de máquina para otimização do desempenho da prensa de rolos no processo de pelotização.

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dc.contributor.advisorSilva, Saul Emanuel Delabridapt_BR
dc.contributor.advisorBianchi, Andrea Gomes Campospt_BR
dc.contributor.authorAbreu, Thiago Nicoli de
dc.contributor.refereeSilva, Saul Emanuel Delabridapt_BR
dc.contributor.refereeBianchi, Andrea Gomes Campospt_BR
dc.contributor.refereeRêgo Segundo, Alan Kardekpt_BR
dc.contributor.refereeOliveira, Sérgio dept_BR
dc.date.accessioned2022-01-18T15:12:44Z
dc.date.available2022-01-18T15:12:44Z
dc.date.issued2021pt_BR
dc.descriptionPrograma 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.pt_BR
dc.description.abstractA tecnologia da prensa de rolos é útil nos processos de pelotização para cominuição do pellet feed e para o aumento da superfície específica do minério de ferro, o que impacta em ganhos de produtividade e qualidade na pelotização. O aumento da eficiência da prensa depende de um grande número de variáveis. Este trabalho identifica as variáveis de maior importância no ganho da superfície específica, desenvolve um modelo de classificação para determinar regras de configurações ótimas de operação e apresenta um modelo de regressão para predição da variável de superfície específica. As variáveis de maior influência foram ranqueadas e os setups ótimos de operação foram determinados, fatores estes que suportam a tomada de decisão pelos operadores e pela engenharia de processo. Os resultados deste trabalho agilizam e automatizam o diagnóstico do desempenho da prensa de rolos em tempo real.pt_BR
dc.description.abstractenThe roller press technology is useful in pelletizing processes for comminution of pellet feed and for increasing the specific surface of the iron ore, which impacts productivity and quality gains in pelletizing. The increase in press efficiency depends on a large number of variables. This work identifies the most important variables in the gain of the specific surface, determines a classification model to determine rules for optimal operating configurations and presents a regression model to predict the specific surface variable. The most influential variables were ranked and the optimal operating setups were determined, factors that support decision making by operators and process engineering. The results of this work streamline and automate the diagnosis of roller press performance in real time.pt_BR
dc.identifier.citationABREU, Thiago Nicoli de. Aplicação de métodos de aprendizado de máquina para otimização do desempenho da prensa de rolos no processo de pelotização.2021. 84 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/14332
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 17/12/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação.pt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/*
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectMineração de dados - computaçãopt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectPrensa de rolospt_BR
dc.subjectPelotizaçãopt_BR
dc.titleAplicação de métodos de aprendizado de máquina para otimização do desempenho da prensa de rolos no processo de pelotização.pt_BR
dc.title.alternativeApplication of machine learning methods for optimizing roller press performance in the pelletizing process.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
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