Predição de vibrações induzidas por desmontes de rochas por explosivos usando redes neurais artificiais.
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Date
2022
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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.
Description
Keywords
Velocidade de vibração de pico de partícula, Vibrações sísmicas, Rock blasting, Artificial neural network, Ecuaciones empíricas
Citation
ZORZAL, C. B. et al. Predição de vibrações induzidas por desmontes de rochas por explosivos usando redes neurais artificiais. Research, Society and Development, v. 11, n. 11, artigo e576111134020, set. 2022. Disponível em: <https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/34020https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/34020>. Acesso em: 15 mar. 2023.