Uso de técnicas de aprendizado de máquina e estatística multivariada para avaliação da influência da mineralogia e química de um rejeito de minério de ferro sobre seus parâmetros de compactação.

Azevedo, Anderson Gonçalves de

Uso de técnicas de aprendizado de máquina e estatística multivariada para avaliação da influência da mineralogia e química de um rejeito de minério de ferro sobre seus parâmetros de compactação.

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Registro completo de metadados

Metadados	Descrição	Idioma
Autor(es): dc.contributor	Santos, Tatiana Barreto dos	-
Autor(es): dc.contributor	Santos, Tatiana Barreto dos	-
Autor(es): dc.contributor	Nogueira, Francielle Câmara	-
Autor(es): dc.contributor	Menezes, Danielle Aparecida de	-
Autor(es): dc.contributor	Lopes, Paulo Filipe Trindade	-
Autor(es): dc.creator	Azevedo, Anderson Gonçalves de	-
Data de aceite: dc.date.accessioned	2025-08-21T15:21:52Z	-
Data de disponibilização: dc.date.available	2025-08-21T15:21:52Z	-
Data de envio: dc.date.issued	2025-06-06	-
Data de envio: dc.date.issued	2024	-
Fonte completa do material: dc.identifier	https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/20234	-
Fonte: dc.identifier.uri	http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1011942	-
Descrição: dc.description	Programa de Pós-Graduação em Geotecnia. Núcleo de Geotecnia, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.	-
Descrição: dc.description	Dentro da cadeia de produção de minério de ferro, dar uma destinação adequada aos rejeitos gerados durante o processo de beneficiamento tem se mostrado um dos grandes desafios dos últimos anos. Entre as alternativas de disposição de rejeito, o uso do empilhamento filtrado é a técnica que, notavelmente, tem se consagrado no manejo dos rejeitos da mineração, sendo amplamente empregada. Para auxiliar na compreensão do comportamento mecânico do rejeito, ensaios de caracterização mineralógica e química têm sido realizados, de forma incremental, com o intuito de prever os efeitos de mudanças no minério proveniente da mina (ROM, do inglês run of mine) ou alterações nas etapas de beneficiamento sobre o rejeito e, consequentemente, sobre o controle tecnológico da pilha. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo avaliar a influência dos parâmetros mineralógicos e químicos sobre os parâmetros de compactação de um rejeito, a partir do uso de técnicas de estatística multivariada e aprendizado de máquina supervisionado. Para tal, foram construídos modelos preditivos com a variável densidade seca máxima (MDD) como variável resposta (dependente) e a variável umidade ótima (OMC) associada às variáveis mineralógicas/químicas como variáveis explicativas (independentes). Posteriormente, foram verificadas as métricas de validação de cada técnica utilizada para predição e interpretadas as importâncias das variáveis para predição da densidade seca máxima. De forma geral, foi possível identificar uma repetibilidade das importâncias na maioria das técnicas, com exceção para a Regressão Linear Múltipla (MLR), que apresentou problema de overfitting e comportamento distinto dos demais modelos. Essa repetibilidade sugere um consenso no entendimento de seus impactos sobre a densidade seca máxima. Nesse contexto, os resultados sugeriram que, para a amostra estudada, os minerais- minério GM e HE, e os minerais de ganga QI, QM e CA apresentaram maiores influências sobre os resultados do MDD. Para os resultados a partir das variáveis químicas, Fe, SiO2 e PPC destacaram-se, seguidos por Al2O3 com menor expressividade. Entre os impactos das variáveis de maiores importâncias sobre a densidade seca máxima foi possível observar ainda que, as variáveis explicativas QI, QM e SiO2 apresentaram proporcionalidade inversa, ao passo que as demais, um relação direta.	-
Descrição: dc.description	Within the iron ore production chain, properly managing the tailings generated during the beneficiation process has proven to be one of the greatest challenges in recent years. Among the alternatives for tailings disposal, the use of filtered stacked tailings has notably established itself as a widely employed technique in tailings management. To aid in understanding the mechanical behavior of the tailings, mineralogical and chemical characterization tests have been incrementally conducted to predict the effects of changes in the ore from the mine (ROM, run of mine) or alterations in beneficiation stages on the tailings and, consequently, on the technological control of the stack. In this context, the present study aimed to evaluate the influence of mineralogical and chemical parameters on the compaction parameters of a tailings material using multivariate statistical techniques and supervised machine learning. For this purpose, predictive models were constructed with maximum dry density (MDD) as the dependent variable and optimum moisture content (OMC) associated with mineralogical/chemical variables as explanatory (independent) variables. Subsequently, validation metrics for each prediction technique used were assessed, and the importance of the variables for predicting maximum dry density was interpreted. Overall, it was possible to identify a repeatability of the variable importance across most techniques, except for Multiple Linear Regression (MLR), which exhibited overfitting issues and behavior distinct from other models. This repeatability suggests a consensus in understanding the impacts on maximum dry density. In this context, the results suggested that, for the sample studied, the ore minerals massive goethite and specular hematite, and the gangue minerals whole quartz, mixed quartz and kaolinite had the greatest influence on the MDD results. Regarding the results based on chemical variables, Fe, SiO2, and LOI stood out, followed by Al2O3 with lower significance. Among the impacts of the most important variables on maximum dry density, it was also possible to observe that the explanatory variables quartz and SiO2 showed an inverse proportionality, while the others displayed a direct relationship.	-
Formato: dc.format	application/pdf	-
Idioma: dc.language	pt_BR	-
Direitos: dc.rights	aberto	-
Direitos: dc.rights	Attribution-NoDerivs 3.0 United States	-
Direitos: dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/	-
Direitos: dc.rights	Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 29/05/2025 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.	-
Palavras-chave: dc.subject	Solos - compactação	-
Palavras-chave: dc.subject	Minérios de ferro	-
Palavras-chave: dc.subject	Rejeitos - metalurgia	-
Palavras-chave: dc.subject	Inteligência artificial	-
Palavras-chave: dc.subject	Mineralogia	-
Título: dc.title	Uso de técnicas de aprendizado de máquina e estatística multivariada para avaliação da influência da mineralogia e química de um rejeito de minério de ferro sobre seus parâmetros de compactação.	-
Tipo de arquivo: dc.type	livro digital	-
Aparece nas coleções:	Repositório Institucional - UFOP

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