Previsão da ocorrência de instabilidade em rampas de uma mina subterrânea brasileira por meio de técnicas de aprendizado de máquinas (2021)
- Authors:
- USP affiliated author: CAVALCANTE, ISMAEL DA SILVEIRA - EP
- School: EP
- Sigla do Departamento: PMI
- Subjects: MINERAÇÃO; MACIÇO
- Language: Português
- Abstract: Os projetos de Engenharia relacionados a taludes, fundações, túneis, poços, cavernas e painéis de lavra, entre outros, são realizados em maciços rochosos que com frequência são heterogêneos e estão submetidos a tensões que podem causar deformações nas escavações ou mesmo levar à sua ruptura. Desta forma, as técnicas que provêm da Estatística e da Ciência de Dados são ferramentas úteis à análise das obras em rocha. Esta pesquisa tem como objetivo aplicar técnicas de aprendizado de máquina (Redes Neurais Artificiais, Redes Bayesianas, Máquinas de Vetores de Suporte e Regressão Logística) na previsão da ocorrência de instabilidade em rampas de uma mina subterrânea brasileira. A metodologia empregada se baseou na análise de dados relativos a RQD, RMR, Q, Largura, Altura e Cota levantados pela equipe de Geomecânica da mina em 10 rampas, para um total de 199 pontos. Inicialmente foram selecionados os melhores indicadores da ocorrência de instabilidade nas rampas, por meio da análise das distribuições de frequências e de testes de hipótese para a igualdade entre as médias de cada parâmetro a um nível de confiança de 95%, comparando os pontos estáveis e os pontos com instabilidade. Os parâmetros selecionados foram: RQD, RMR, Q e Cota. Foi também identificado que a associação entre Cota e RMR se constitui no melhor indicador da ocorrência de instabilidade. Na sequência foi realizado o treinamento de classificadores segundo as técnicas de aprendizado de máquina: Redes Neurais Artificiais, Redes Bayesianas, Máquinas de Vetores de Suporte e Regressão Logística. A análise das matrizes de confusão dos classificadores para um conjunto de teste permitiu o cálculo da acurácia e da precisão da previsão das condições de estabilidade e de instabilidade nas rampas. O classificador Rede Bayesisana foi considerado o maisadequado por apresentar uma boa acurácia e uma precisão de 100% para a previsão da condição de estabilidade. O classificador selecionado poderá ser usado pelas equipes de projeto e de lavra da mina como uma ferramenta auxiliar na indicação na possibilidade da ocorrência de instabilidade em pontos de novas rampas na mina com alta eficiência na previsão da condição de estabilidade.
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ABNT
CAVALCANTE, Ismael da Silveira. Previsão da ocorrência de instabilidade em rampas de uma mina subterrânea brasileira por meio de técnicas de aprendizado de máquinas. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/786853d7-fa11-4ba0-8e94-cffca04d201f/IsmaeldaSilveiraCavalcante%20PMI21.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Cavalcante, I. da S. (2021). Previsão da ocorrência de instabilidade em rampas de uma mina subterrânea brasileira por meio de técnicas de aprendizado de máquinas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/786853d7-fa11-4ba0-8e94-cffca04d201f/IsmaeldaSilveiraCavalcante%20PMI21.pdf -
NLM
Cavalcante I da S. Previsão da ocorrência de instabilidade em rampas de uma mina subterrânea brasileira por meio de técnicas de aprendizado de máquinas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/786853d7-fa11-4ba0-8e94-cffca04d201f/IsmaeldaSilveiraCavalcante%20PMI21.pdf -
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Cavalcante I da S. Previsão da ocorrência de instabilidade em rampas de uma mina subterrânea brasileira por meio de técnicas de aprendizado de máquinas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/786853d7-fa11-4ba0-8e94-cffca04d201f/IsmaeldaSilveiraCavalcante%20PMI21.pdf
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