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AVALIAÇÃO DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TALUDES DE MINA POR MEIO DE ÁRVORES DE DECISÃO.
Última alteração: 2021-10-11
Resumo
https://youtu.be/D47jL-AOaoE
A prática de ângulos de talude mais íngremes em lavras a céu aberto com vistas a fatores econômicos e produtivos impactam o aumento das probabilidades de rupturas, de médio e macro escala. As rupturas em taludes afetam diversos setores da mineração, tais como operação, segurança, ambiental e econômico. A presente pesquisa tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para avaliação da estabilidade de taludes rochosos de mineração, com base em um banco de dados geotécnico mundial, utilizando a árvore de decisão, técnica de aprendizado de máquina amplamente utilizada. Além das variáveis geotécnicas, o banco de dados apresenta a informação de estabilidade dos taludes, em três níveis de estabilidade: os taludes estáveis, instáveis em macro escala e com instabilidade em bancadas (média escala). Diferentes modelos são avaliados na presente pesquisa, o modelo geral (com todas as variáveis); um modelo matemático (com variáveis selecionadas a partir de sua importância), utilizando o Random Forest, para escolha das variáveis com vistas ao target estabilidade do talude); dois modelos de especialistas utilizando variáveis aplicadas em sistemas de classificação. A validação do modelo foi feita por meio da amostra de teste, usando bootstrap e matrizes de confusão por partição visando a reprodutibilidade dos resultados. Um estudo dos erros utilizando a Análise da Componente Principal (PCA) permitiu a identificação de amostras inconsistentes com as demais, com isso os modelos foram refeitos e comparados com os anteriores. Desta forma foi encontrado a melhor modelagem no modelo baseado nas variáveis selecionadas pelo Random Forest com o banco de dados sem as amostras problemáticas. Um ponto importante do presente trabalho é que este não substitui as análises clássicas de estabilidade de taludes, pelo contrário, contribui para engenheiros e geólogos com uma ferramenta para monitoramento das condições de estabilidade dos taludes em uma mineração.
A prática de ângulos de talude mais íngremes em lavras a céu aberto com vistas a fatores econômicos e produtivos impactam o aumento das probabilidades de rupturas, de médio e macro escala. As rupturas em taludes afetam diversos setores da mineração, tais como operação, segurança, ambiental e econômico. A presente pesquisa tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para avaliação da estabilidade de taludes rochosos de mineração, com base em um banco de dados geotécnico mundial, utilizando a árvore de decisão, técnica de aprendizado de máquina amplamente utilizada. Além das variáveis geotécnicas, o banco de dados apresenta a informação de estabilidade dos taludes, em três níveis de estabilidade: os taludes estáveis, instáveis em macro escala e com instabilidade em bancadas (média escala). Diferentes modelos são avaliados na presente pesquisa, o modelo geral (com todas as variáveis); um modelo matemático (com variáveis selecionadas a partir de sua importância), utilizando o Random Forest, para escolha das variáveis com vistas ao target estabilidade do talude); dois modelos de especialistas utilizando variáveis aplicadas em sistemas de classificação. A validação do modelo foi feita por meio da amostra de teste, usando bootstrap e matrizes de confusão por partição visando a reprodutibilidade dos resultados. Um estudo dos erros utilizando a Análise da Componente Principal (PCA) permitiu a identificação de amostras inconsistentes com as demais, com isso os modelos foram refeitos e comparados com os anteriores. Desta forma foi encontrado a melhor modelagem no modelo baseado nas variáveis selecionadas pelo Random Forest com o banco de dados sem as amostras problemáticas. Um ponto importante do presente trabalho é que este não substitui as análises clássicas de estabilidade de taludes, pelo contrário, contribui para engenheiros e geólogos com uma ferramenta para monitoramento das condições de estabilidade dos taludes em uma mineração.
Palavras-chave
Condições de estabilidade de taludes de mina. Banco de dados geotécnico. Árvores de decisão. Random Forest. Parâmetros geomecânicos