Avaliação das barragens de rejeito brasileiras por meio da análise de agrupamentos k médias.

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Autor(es): dc.creatorPaulo, Eliezer Antonio Amaral de-
Autor(es): dc.creatorPereira, Carla Maria Silva Felisberto-
Autor(es): dc.creatorSantos, Tatiana Barreto dos-
Autor(es): dc.creatorOliveira, Rudinei Martins de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T15:47:52Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T15:47:52Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-09-26-
Data de envio: dc.date.issued2022-09-26-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15487-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i9.7811-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1024313-
Descrição: dc.descriptionCom a evolução tecnológica, tornou-se possível a lavra de minérios cada vez mais pobres em teor. Dessa forma, a produção de rejeitos oriundos do tratamento de minérios aumentou, levando à necessidade de ampliação das barragens em número e capacidade para armazenamento desses resíduos. Como consequência, rupturas barragens de grandes dimensões passaram a acontecer com uma frequência alarmante, como por exemplo os episódios de Brumadinho/MG em 2019 e Mariana/MG em 2015. Este artigo tem por objetivo a aplicação da técnica de estatística multivariada de agrupamento k médias para identificar as barragens de rejeito cadastradas no Cadastro Brasileiro de Barragens da Agência Nacional de Mineração que sejam semelhantes àquelas que romperam no país nos últimos anos. A técnica foi aplicada com sucesso e foram identificados seis grupos de barragens. Os grupos 1 e 2 acondicionaram as três últimas barragens de rejeito de mineração que se romperam. Foi possível notar que muitas das barragens que se encontram em estado de emergência tem características semelhantes às que se romperam. Essa informação não significa que essas barragens se encontram em situação instável, mas as mesmas devem ser avaliadas cuidadosamente.-
Descrição: dc.descriptionThe exploitation of low content ores became possible due to the technological development. The tailing production from the mineral processing increased, leading the need of the number and capacity increase of the dams. As consequence, dam failure became more frequent, exemplified by Brumadinho/MG and Mariana/MG events in years 2019 and 2015. This article has the objective of applying the multivariate statistical cluster technique named k means to identifying the tailing dams registered in Brazilian Register of Dams of the National Mining Agency that presents similar characteristics to the failed dams from the last years. The technique was successfully applied and it was identified six cluster of dams. The failed dams were located in groups 1 and 2. Besides, the Brazilian tailing dams with high emergency level were located in the same cluster of failed dams and presents similar characteristics. This information does not attest that the dams from cluster 1 and 2 are unstable, but they must to be carefully evaluated.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsaberto-
Direitos: dc.rightsEste trabalho está sob uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional. Fonte: o PDF do artigo.-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise estatística de agrupamentos-
Palavras-chave: dc.subjectCadastro nacional de barragens-
Palavras-chave: dc.subjectCluster analysis-
Palavras-chave: dc.subjectBrazilian register of dams-
Título: dc.titleAvaliação das barragens de rejeito brasileiras por meio da análise de agrupamentos k médias.-
Título: dc.titleAssessment of Brazilian tailing dams by k means cluster analysis.-
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