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Title: Predição da condição de estabilidade de taludes de mina por meio de estatística multivariada.
Authors: Santos, Allan Erlikhman Medeiros
metadata.dc.contributor.advisor: Lana, Milene Sabino
Cabral, Ivo Eyer
Keywords: Taludes - mecânica do solo
Estabilidade estrutural
Geotecnica - banco de dados
Teoria das estruturas
Issue Date: 2016
metadata.dc.contributor.referee: Lana, Milene Sabino
Pereira, Tiago Martins
Klen, André Monteiro
Citation: SANTOS, Allan Erlikhman Medeiros. Predição da condição de estabilidade de taludes de mina por meio de estatística multivariada. 2016. 93 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mineral) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2016.
Abstract: Na geociências, as técnicas multivariadas encontram amplo campo de aplicação, tais como as técnicas de agrupamentos, analise fatorial, componentes principais, regressão multivariada, análise discriminante, entre outras (Andriotti, 1997). Neste contexto o presente trabalho propõe a aplicação de técnicas multivariadas a um banco de dados geotécnico, com objetivo de predizer as condições de estabilidade de taludes de mina. O objetivo da pesquisa é aplicar técnicas de estatística multivariada a um banco de dados geotécnico com o intuito de discriminar os taludes de mina quanto às suas condições de estabilidade. Foi utilizado o banco de dados geotécnico proposto por Naghadehi et al. (2013), que apresenta 84 taludes coletados em diferentes locais do mundo com 18 variáveis relacionadas a parâmetros geomecânicos e características dos taludes, e uma variável qualitativa relacionada às condições de estabilidade dos taludes. A metodologia propõe primeiramente a aplicação da análise de componentes principais e em seguida a aplicação do procedimento boosting nas componentes principais geradas pela análise de componentes principais, utilizando como classificador base a função discriminante linear de Fisher. O classificador, baseado na análise discriminante, gerado pela metodologia foi validado apresentando probabilidade global de acerto de 94,73% e consequentemente uma taxa de erro aparente de 5,26%, sendo que o erro relacionado aos casos em que taludes instáveis são classificados como estáveis, apresentou valores desprezíveis e o erro relacionado aos casos em que taludes estáveis sejam classificados como instáveis, apresentou uma taxa de 10,0%. No contexto do trabalho as técnicas estatísticas multivariadas forneceram uma ferramenta simples e com grande aplicabilidade para as operações de mineração relacionadas à estabilidade de taludes.
metadata.dc.description.abstracten: In geosciences, multivariate analysis techniques find wide application, such as the cluster analysis, factor analysis, principal component analysis, multivariate regression analysis, discriminant analysis, and others (Andriotti, 1997). In context, this work aims the application of some multivariate techniques to a geotechnical database, in order to predict the mine slope stability conditions. The aim of the research is to apply multivariate statistical techniques to a geotechnical database with the intention of discriminate the mine slope in relation to their conditions of stability. It was used geotechnical database proposed by Naghadehi et al. (2013), which features 84 slopes collected in different places in the world with 18 variables related to geomechanical parameters and characteristics of the slopes, and a qualitative variable related to the conditions of stability of slopes. The methodology proposes the application of principal component analysis and then the application of the procedure boosting in principal components generated by principal component analysis, using as a base classifier the function of Fisher’s linear discriminant analysis. The discriminant function generated by the methodology was validated presenting global probability of success of 94,73% and thus an apparent error rate of 5,26%, and the error related to cases where unstable slopes are classified as stable, showed insignificant values and the error related to cases where stable slopes are classified as unstable, showed a rate of 10,0%. In the work the multivariate statistical techniques have provided a simple and very applicable to the mining operations related to slope stability tool.
Description: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas. Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/7362
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 02/03/2017 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.
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