Caracterização tecnológica e mapas auto-organizáveis em apoio à geometalurgia de minério de ouro (2022)
- Authors:
- Autor USP: COSTA, FABRIZZIO RODRIGUES - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PMI
- Subjects: CARACTERIZAÇÃO TECNOLÓGICA DE MINÉRIOS; MINÉRIOS; OURO
- Language: Português
- Abstract: Na indústria mineral, o beneficiamento de minérios auríferos está diretamente relacionado às características físicas, químicas e mineralógicas do minério que impactam no desempenho dos processos de concentração e extração do ouro. A rota de processamento de extração de ouro mais eficiente está diretamente relacionada às características mineralógicas inerentes ao minério que está sendo processado. Com isso, geólogos, geometalurgistas e engenheiros buscam cada vez mais uma produção otimizada de menor impacto ambiental e custo. A caracterização tecnológica é uma ferramenta importante no reconhecimento das propriedades das matérias primas minerais, fundamentais para o aproveitamento sustentável dos recursos pois fornece informações sobre o potencial de recuperação do material e sua previsibilidade nos processos de beneficiamento. Este estudo tem como objetivo identificar variáveis de interesse à geometalurgia em minério aurífero de baixo teor com base em estudos de caracterização tecnológica e correlação de variáveis similares através das redes neurais artificiais. O escopo da pesquisa envolveu estudos de caracterização tecnológica de amostras de ouro de baixo teor (<0,6 g/t) e composição variadas por microscopia eletrônica de varredura (MEV) associada a análise de imagens automatizada (AI). Sob esses resultados foram aplicadas redes neurais artificiais por meio da técnica de mapas auto-organizáveis (de inglês, Self- Organizing Maps SOM) para estabelecer as relações de similaridades ou padrões entre as diferentes variáveis até então de difícil observação. Foram obtidos sete grupos com características de padrões similares que, do ponto de vista da geometalurgia, podem se apresentar como variáveis indicadoras de maior relevância ao processamento mineral. Também foi tratado a imputação de até50% dos dados de recuperação que forneceu valores das variáveis sintéticas com até 93% de precisão. Esses resultados abrem a possibilidade de uma melhor interpretação e entendimento na performance do minério de ouro na construção de um modelo preditivo geometalúrgico robusto.
- Imprenta:
- Data da defesa: 24.06.2022
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ABNT
COSTA, Fabrizzio Rodrigues. Caracterização tecnológica e mapas auto-organizáveis em apoio à geometalurgia de minério de ouro. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-07102022-080212/. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Costa, F. R. (2022). Caracterização tecnológica e mapas auto-organizáveis em apoio à geometalurgia de minério de ouro (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-07102022-080212/ -
NLM
Costa FR. Caracterização tecnológica e mapas auto-organizáveis em apoio à geometalurgia de minério de ouro [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-07102022-080212/ -
Vancouver
Costa FR. Caracterização tecnológica e mapas auto-organizáveis em apoio à geometalurgia de minério de ouro [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-07102022-080212/ - Caracterização tecnológica do minério de ouro da Mina Morro do Ouro - Paracatu, MG
- Integração geológico-estrutural do Neoproterozóico das folhas 1:50.000 de Bom Jardim de Minas, Santa Rita de Jacutinga e Arantina Parciais
- Self-organizing maps analysis of chemical-mineralogical gold ore characterization in support of geometallurgy
- Imputation of gold recovery data from low grade gold ore using artifical neural network
- Enhanced gold ore classification: A comparative cnalysis of machine learning techniques with textural and chemical data
- Predicting gold accessibility from mineralogical characterization using machine learning algorithms
- Pré-concentração de minério de ouro para caracterização das formas de ocorrência e associações minerais
- Associação ouro e sulfetos e suas relações
- [Concentração densitária na caracterização tecnológica de minérios auríferos]
- Effective density concentration in refractory gold ore for characterization purposes
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