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AVALIAÇÃO DAS CONDIÇÕES DE ESTABILIDADE DE TALUDES DE MINA POR MEIO DE SISTEMAS DE CLASSIFICAÇÃO
Última alteração: 2021-09-30
Resumo
https://youtu.be/2bmqfOCogzs
O hábito das aplicações de ângulos de taludes mais íngremes na mineração a céu aberto proporciona muitos ganhos econômicos durante a operação, porém tal pratica desencadeia o aumento da probabilidade de ruptura. O estudo de ângulos ótimos faz parte do cotidiano durante o planejamento e operação de lavra os quais uma possível ruptura de talude afetam diversos setores da mineração, como produtivo, ambiental e a segurança. Por conseguinte, a avaliação das condições de estabilidade de talude compõe o cerne principal de um projeto de lavra a céu aberto. A presente pesquisa tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para avaliação da estabilidade de taludes rochosos de mineração. O tratamento dos dados foi feitos através do software Rstudio. A princípio foi feito o tratamento estatístico dos dados e o balanceamento. Feito as análises, foi implementado scripts usando pacotes voltados para criação de machine learning. O sistema de classificação escolhido foi a árvore de decisão, técnica de aprendizado de máquina muito utilizado na ciência de dados. As amostras foram divididas em duas partes uma para treino e outra teste. O modelo geral da arvore de decisão foi gerado o qual obteve – se uma acurácia de 87,5%, isso demostra que o modelo teve um bom desempenho na classificação dos dados e possibilitando ver as variáveis que possuem maior importância na análise de estabilidade de taludes. Um fator a ser considerado neste trabalho é que foi desenvolvido um modelo geral de classificação de estabilidade de taludes e é um modelo grosseiro de classificação que contribui para a análises em campo porem não substitui analises clássicas de estabilidade de taludes. Portanto como as arvores de decisões possuem parâmetros de fácil obtenção em campo ela pode otimizar bastante o serviço de engenheiros e geólogos visto que não necessitam de informações complexas na sua execução.
O hábito das aplicações de ângulos de taludes mais íngremes na mineração a céu aberto proporciona muitos ganhos econômicos durante a operação, porém tal pratica desencadeia o aumento da probabilidade de ruptura. O estudo de ângulos ótimos faz parte do cotidiano durante o planejamento e operação de lavra os quais uma possível ruptura de talude afetam diversos setores da mineração, como produtivo, ambiental e a segurança. Por conseguinte, a avaliação das condições de estabilidade de talude compõe o cerne principal de um projeto de lavra a céu aberto. A presente pesquisa tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para avaliação da estabilidade de taludes rochosos de mineração. O tratamento dos dados foi feitos através do software Rstudio. A princípio foi feito o tratamento estatístico dos dados e o balanceamento. Feito as análises, foi implementado scripts usando pacotes voltados para criação de machine learning. O sistema de classificação escolhido foi a árvore de decisão, técnica de aprendizado de máquina muito utilizado na ciência de dados. As amostras foram divididas em duas partes uma para treino e outra teste. O modelo geral da arvore de decisão foi gerado o qual obteve – se uma acurácia de 87,5%, isso demostra que o modelo teve um bom desempenho na classificação dos dados e possibilitando ver as variáveis que possuem maior importância na análise de estabilidade de taludes. Um fator a ser considerado neste trabalho é que foi desenvolvido um modelo geral de classificação de estabilidade de taludes e é um modelo grosseiro de classificação que contribui para a análises em campo porem não substitui analises clássicas de estabilidade de taludes. Portanto como as arvores de decisões possuem parâmetros de fácil obtenção em campo ela pode otimizar bastante o serviço de engenheiros e geólogos visto que não necessitam de informações complexas na sua execução.
Palavras-chave
Taludes de mina. Parâmetros de projeto. Parâmetros geotécnicos. Árvores de decisão.