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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Zorzal, Caroline Belisário | - |
Autor(es): dc.creator | Santos, Francisco Lledo dos | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, José Margarida da | - |
Autor(es): dc.creator | Souza, Rafael de Freitas | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:26:02Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:26:02Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-08-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-08-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/17201 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v11i11.34020 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1014553 | - |
Descrição: dc.description | 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. | - |
Descrição: dc.description | The peak particle velocity is the most commonly utilized metric in the mineral sector for quantifying and evaluating the damage potential of blast-induced ground vibration (PPV). Over time, initiatives have been conducted with the goal of measuring PPV levels. Intelligent systems are potential methods for estimating rock blasting results, due to significant improvements in computer technology. In this regard, the goal of this research is to use artificial neural networks to evaluate seismic vibrations caused by rock blasting with explosives in a mine in Quadrilátero Ferrífero. The database obtained in the field was separated into training (70%) and test (30%) samples. Different groups of variables were examined considering the necessity of selecting appropriate input variables for neural network training. The distance between the monitoring and detonation points, as well as the maximum charge per delay, were input variables in the network that performed best. The same database was used to compare the performance of neural networks with the performance of empirical and multiple regression models. Finally, in terms of coefficient of determination (R2) and root mean square error (RMSE) for measured and predicted data, the neural network model outperformed empirical equations and multiple regression. Furthermore, the importance of choosing the right input variables when using neural networks to estimate PPV was demonstrated. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | aberto | - |
Direitos: dc.rights | Este trabalho está sob uma Licença Creative Commons - AtribuiçãoNãoComercial 4.0 Internacional. Fonte: PDF do artigo. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Velocidade de vibração de pico de partícula | - |
Palavras-chave: dc.subject | Vibrações sísmicas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rock blasting | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial neural network | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ecuaciones empíricas | - |
Título: dc.title | Predição de vibrações induzidas por desmontes de rochas por explosivos usando redes neurais artificiais. | - |
Título: dc.title | Prediction of blast-induced ground vibration using artificial neural networks. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
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