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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Pinto, Lívia Aparecida Gonçalves | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, José Margarida da | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:12:13Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:12:13Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/19065 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v12i1.39693 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1005659 | - |
Descrição: dc.description | Aspectos geológico-geotécnicos devem ser levados em consideração desde os estudos de exploração geológica, em empreendimentos mineiros. Alguns acidentes ocorridos em minas, nas últimas décadas, poderiam ser evitados, caso as condições geológico-geotécnicas do maciço fossem compreendidas. Ainda existe grande dificuldade em se classificar alguns tipos de rochas, sobretudo as rochas consideradas brandas, por meio dos sistemas de classificação geomecânica conhecidos. A grande maioria das classificações existentes foram desenvolvidos baseadas em características de rochas duras. Para maciços rochosos pouco resistentes, é necessário adaptar os sistemas atuais ou desenvolver novos sistemas de classificação, que sejam específicos para maciços rochosos brandos praticamente contínuos. O objetivo deste artigo é propor a utilização de técnicas de Aprendizagem de Máquina para previsão de parâmetros geotécnicos de rochas brandas, especialmente filito. Foram utilizados dados históricos de resultados de ensaios geotécnicos de laboratório de rochas de minas do Quadrilátero Ferrífero, que, por meio da interação otimizada, e com auxílio de técnica de Inteligência Artificial, como a Rede Neural Artificial e Regressão Linear, sejam capazes de gerar resultados de interesse para análises de estabilidade e modelagens geotécnicas. Das técnicas utilizadas, resultados mostraram que o método de Regressão Linear se mostrou satisfatório na determinação de parâmetros de resistência de filitos brandos e com boas perspectivas de ampliação e utilização para outros parâmetros, assim como outros tipos de rochas. | - |
Descrição: dc.description | Geological-geotechnical aspects must be taken into account since geological exploration studies in mining projects. Some accidents that occurred in mines in recent decades could be avoided if the geological and geotechnical conditions of the rock mass were understood. There is still great difficulty in classifying some types of rocks, especially rocks considered soft, through known geomechanical classification systems. The vast majority of existing classifications were developed based on hard rock characteristics. For rock masses with little strength, it is necessary to adapt current systems or develop new classification systems, which are specific for practically continuous soft rock masses. The objective of this article is to propose the use of Machine Learning techniques to predict geotechnical parameters of soft rocks, especially phyllite. Were used historical data from the results of geotechnical laboratory stress measures campaign of rocks from mines in the Iron Quadrangle are used, which, through optimized interaction, and with the aid of Artificial Intelligence techniques, such as the Artificial Neural Network and Linear Regression, are capable of generating results of interest for stability analysis and geotechnical modeling. Of the techniques used, results showed that the Linear Regression method was satisfactory in determining the strength parameters of soft phyllites and with good prospects for expansion and use for other parameters, as well as other types of rocks. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | aberto | - |
Direitos: dc.rights | Este é um artigo publicado em acesso aberto sob uma licença Creative Commons. Fonte: PDF do artigo. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rochas brandas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Filitos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Parâmetros de resistência | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais artificiais | - |
Título: dc.title | Aprendizagem de máquina na determinação de parâmetros de resistência de filitos brandos. | - |
Título: dc.title | Machine learning in the determination of soft phyllite strength parameters. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
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