Retificação de dados em plantas de beneficiamento mineral

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorPrata, Diego Martinez-
Autor(es): dc.contributorPrata, Diego Martinez-
Autor(es): dc.contributorSampaio, Alexandre Lannes-
Autor(es): dc.contributorSantos, Lizandro de Sousa-
Autor(es): dc.contributorMenezes, Diego Queiroz Farias de-
Autor(es): dc.contributorSampaio, Alexandre Lannes-
Autor(es): dc.creatorAlvarenga, Arthur Sant´Ana de-
Autor(es): dc.creatorCosta, Lucas Henrique-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:47:28Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:47:28Z-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-30-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-30-
Data de envio: dc.date.issued2016-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/1781-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/777647-
Descrição: dc.descriptionA reconciliação de dados (RD) é um importante passo em otimização em tempo real e esquemas de controle em processos industriais. Todavia, nem todas as variáveis de um processo são medidas. Dessa forma para a correta aplicação do procedimento de RD se faz necessário saber se o sistema analisado possui informação suficiente para ser resolvido, isto é, se todas as suas variáveis não medidas são observáveis, através das restrições e das demais variáveis medidas. Isto é conhecido como classificação de variáveis (CLAV). Neste trabalho os procedimentos de CLAV e RD são aplicados em duas plantas de beneficiamento mineral. O software EMSO foi utilizado para reconciliar as variáveis medidas e estimar as variáveis não medidas, enquanto o método de Oliveira Júnior (2006) foi utilizado para classificar cada planta analisada. Os resultados obtidos confirmam os benefícios da RD e CLAV em um ambiente industrial, o que incentiva a utilização desse software nacional e gratuito para fins acadêmicos-
Descrição: dc.descriptionData Reconciliation (DR) it is an important step in real-time optimization and control schemes in industrial processes. However, not all variables of a process are measured. Thus for the correct application of DR procedure is necessary whether the analyzed system has sufficient information to be resolved, that is, if all unmeasured variables are observable through the constraints and other measured variables. This is known as variable classification (CLAV). In this work the CLAV and RD procedures are applied in two plants of mineral beneficiation. The software EMSO was used to reconcile the measured variables and estimate unmeasured ones, while Oliveira Junior method (2006) was used to classify each analyzed plant. The results confirm the benefits of DR and CLAV in an industrial environment, which encourages the use of this free national software for academic purposes-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectEMSO-
Palavras-chave: dc.subjectReconciliação de dados-
Palavras-chave: dc.subjectClassificação de variáveis-
Palavras-chave: dc.subjectMinérios-
Palavras-chave: dc.subjectBeneficiamento de minério-
Palavras-chave: dc.subjectReconciliação de dados-
Palavras-chave: dc.subjectModelagem computacional-
Palavras-chave: dc.subjectOtimização de processo-
Palavras-chave: dc.subjectEMSO-
Palavras-chave: dc.subjectData reconciliations-
Palavras-chave: dc.subjectVariable classification-
Palavras-chave: dc.subjectOre-
Título: dc.titleRetificação de dados em plantas de beneficiamento mineral-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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