Aprendizado de máquina aplicado ao planejamento de lavra de curto prazo para o aumento do desempenho operacional de equipamentos de mina. (2021)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, RANYERE SOUSA - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PMI
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; TOMADA DE DECISÃO; MINERAÇÃO
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Os processos, sistemas e pessoas envolvidos na cadeia de produção mineral são responsáveis pelo aumento considerável na geração de dados operacionais. Neste cenário, torna-se necessária a utilização de ambientes com capacidades de armazenamento e processamento de dados cada vez mais robustos para que métodos de análises inteligentes possam ser aplicados, a fim de realizar previsões do desempenho produtivo por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. O objetivo deste estudo é aumentar a previsibilidade do desempenho operacional de equipamentos de mina, diretamente relacionado com a tomada de decisão nas atividades de planejamento de lavra de curto prazo. Para alcançar este objetivo foi proposta uma metodologia de aprendizado de máquina para o planejamento de lavra que abrange tarefas desde a preparação dos dados envolvidos no processo produtivo, até a tomada de decisão e replicação da rotina de análise para os próximos períodos que serão planejados. A metodologia foi aplicada no planejamento de lavra dos turnos operacionais em uma mina de cobre localizada na região norte do Brasil com o objetivo de prever o desempenho de produção de escavadeiras considerando variáveis de planejamento de lavra, geológicas, geográficas, de manutenção, da programação de horas, das turmas de trabalho escaladas para o turno e dos turnos de trabalho a serem planejados. A partir de diversos algoritmos de aprendizado de máquina, foram criados 175 modelos preditivos, treinados e testados por meio de validação cruzada, para que fosse definido uma modelagem que melhor se ajustasse ao padrão dos dados operacionais. Estes resultados comprovaram que sistemas preditivos podem ser inseridos na rotina operacional do planejamento de lavra de curto prazo, auxiliando na tomada de decisão para a alocação de equipamentos de maneira realística, eficiente e ágil.
- Imprenta:
- Data da defesa: 07.06.2021
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ABNT
SILVA, Ranyere Sousa. Aprendizado de máquina aplicado ao planejamento de lavra de curto prazo para o aumento do desempenho operacional de equipamentos de mina. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-10082021-155028/. Acesso em: 28 set. 2024. -
APA
Silva, R. S. (2021). Aprendizado de máquina aplicado ao planejamento de lavra de curto prazo para o aumento do desempenho operacional de equipamentos de mina. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-10082021-155028/ -
NLM
Silva RS. Aprendizado de máquina aplicado ao planejamento de lavra de curto prazo para o aumento do desempenho operacional de equipamentos de mina. [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-10082021-155028/ -
Vancouver
Silva RS. Aprendizado de máquina aplicado ao planejamento de lavra de curto prazo para o aumento do desempenho operacional de equipamentos de mina. [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-10082021-155028/ - A dynamic simulation approach to support operational decision-making in underground mining
- An integrated pit-to-plant approach using technological models for strategic mine planning of copper and gold deposits
- Geoelectrical approach to establishing conceptual pit limits in a barite deposit
- The role of geophysics in enhancing mine planning decision-making in small-scale mining
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