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Aplicação de regressores para previsão de ferro no rejeito da flotação em uma usina metalúrgica.
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1187865
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Thiago Augusto de Oliveira | - |
| Autor(es): dc.contributor | Lima, Helen de Cássia Sousa da Costa | - |
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Thiago Augusto de Oliveira | - |
| Autor(es): dc.contributor | Lima, Helen de Cássia Sousa da Costa | - |
| Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Fernando Bernardes de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Merschmann, Luiz Henrique de Campos | - |
| Autor(es): dc.contributor | Machado, Luís Cláuzio de Rennó | - |
| Autor(es): dc.creator | Rosa, Vanessa Silva | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-08-11T11:23:54Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-08-11T11:23:54Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-08-06 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/21515 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1187865 | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto. | - |
| Descrição: dc.description | O esgotamento progressivo de depósitos de minério de ferro de alta qualidade e a crescente demanda por ferro e aço impõem desafios à indústria mineral, exigindo processos de beneficiamento mais eficientes. Neste contexto, este estudo propõe a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (ML) para prever o teor de ferro nos rejeitos da flotação em uma planta metalúrgica. O objetivo principal foi desenvolver um modelo preditivo que auxilie no monitoramento e entendimento do processo, integrando variáveis operacionais e mineralógicas para melhorar a recuperação metalúrgica e reduzir desperdícios. A pesquisa se justifica pela necessidade de aprimorar a previsibilidade do processo, permitindo uma tomada de decisão mais ágil e precisa, minimizando a dependência de análises laboratoriais demoradas. A metodologia CRISP-DM foi utilizada para estruturar o estudo, abrangendo desde a compreensão do negócio até a avaliação dos modelos. Foram testados diversos algoritmos de ML, incluindo XGBoost, Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), k-Nearest Neighbors (kNN), Random Forest (RF) e Long Short-Term Memory (LSTM). Os resultados demonstraram que o modelo RF apresentou o melhor desempenho, com um R2 de 76,38%, destacando-se pela precisão na predição do teor de ferro nos rejeitos. Considerando o contexto experimental estabelecido, os resultados sugerem a viabilidade do uso de inteligência artificial para otimizar processos metalúrgicos, proporcionando maior controle sobre variáveis críticas e melhor eficiência operacional. | - |
| Descrição: dc.description | The progressive depletion of high-quality iron ore deposits and the increasing demand for iron and steel pose challenges to the mining industry, requiring more efficient beneficiation processes. In this context, this study proposes the application of machine learning (ML) techniques to predict the iron content in flotation tailings at a metallurgical plant. The main objective was to develop a predictive model to assist in process monitoring and understanding, integrating operational and mineralogical variables to improve metallurgical recovery and reduce waste. This research is justified by the need to enhance process predictability, enabling faster and more precise decision-making while minimizing reliance on time-consuming laboratory analyses. The CRISP-DM methodology was used to structure the study, covering business understanding, data preparation, modeling, and evaluation. Several ML algorithms were tested, including XGBoost, Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), k-Nearest Neighbors (kNN), Random Forest (RF), and Long Short-Term Memory (LSTM). The results showed that the RF model achieved the best performance, with an R2 of 76.38%, standing out for its accuracy in predicting iron content in tailings. Considering the predicted experimental context, the results suggest the feasibility of using artificial intelligence to optimize metallurgical processes, providing better control over critical variables and improving operational efficiency. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | aberto | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | - |
| Direitos: dc.rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 12/02/2026 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 o uso para fins comerciais nem a adaptação. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Minérios de ferro | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Flotação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial - controle preditivo | - |
| Título: dc.title | Aplicação de regressores para previsão de ferro no rejeito da flotação em uma usina metalúrgica. | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP | |
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