Predição do teor de ferro em processo de beneficiamento mineral usando modelo autorregressivo.
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Date
2020
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Abstract
A tarefa de medir o teor de ferro do minério processado em uma usina é complexa, mas fundamental para o bom desempenho da operação. Em geral, esta medição e realizada por meio de analise laboratorial que insere um atraso de algumas horas na obtenção dos resultados. Neste trabalho e realizada a predição do teor de ferro a partir dos dados históricos das analises laboratoriais. Estes dados indicam os teores dos materiais alimentados em uma etapa de concentração magnética e uma etapa de flotação reversa de duas unidades distintas de beneficiamento mineral da mineradora Vale S.A. Inicialmente, são realizadas analises de estacionariedade, autocorreção e autocorreção parcial. Em seguida, são usados modelos autorregressivos e o algoritmo de mínimos quadrados recursivos para predição do teor de ferro. Os resultados demonstram o bom desempenho do modelo na tarefa de efetivamente predizer as amostras futuras e indicar tendências ascendentes ou descendentes do teor de ferro, auxiliando, assim, os engenheiros de automação e de processos das plantas na tomada de decisões.
Description
Programa 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.
Keywords
Análise de séries temporais, Controle de processo - métodos estatísticos - modelos autorregressivos - AR, Métodos experimentais - mínimos quadrados recursivos - MQR, Beneficiamento de minério
Citation
GOMES, Vinícius Geraldo Rodrigues. Predição do teor de ferro em processo de beneficiamento mineral usando modelo autorregressivo. 2020. 107 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.