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Título: Análise de agrupamentos aplicada à setorização geotécnica de minas a céu aberto.
Título(s) alternativo(s): Cluster analysis applied to the definition of geotechnical design sectors in open-pit mines.
Autor(es): Nazareth, Ana Flávia Delbem Vidigal
Orientador(es): Lana, Milene Sabino
Palavras-chave: Análise estatística multivariada
Mineração a céu aberto
Estabilidade estrutural
Taludes - mecânica do solo
Data do documento: 2020
Membros da banca: Lana, Milene Sabino
Pereira, Tiago Martins
Klen, André Monteiro
Referência: NAZARETH, Ana Flávia Delbem Vidigal. Análise de agrupamentos aplicada à setorização geotécnica de minas a céu aberto. 2020. 170 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mineral) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.
Resumo: Esta pesquisa objetiva aplicar a análise estatística multivariada de agrupamentos (clustering), através do algoritmo de agrupamento k-Protótipos, a um banco de dados geológico-geotécnico dos taludes de uma mina de minério de manganês, visando estudar a estrutura espacial dos dados, e propor uma nova setorização geotécnica da cava. O banco de dados consiste em um levantamento de parâmetros geológico-geotécnicos medidos diretamente em diversos pontos da mina, estruturado em vinte e oito variáveis. A metodologia utilizada foi composta de um estudo teórico e prático da análise multivariada de agrupamentos, em paralelo a um pré-tratamento do banco de dados para adequá-lo à realização da análise, realização de estatísticas descritivas dos dados e construção de gráficos auxiliares. Após estas etapas foi realizada a modificação da função kproto( ), do pacote clustMixType, em linguagem R, obtendo-se a função kproto.modif( ). Em seguida foi aplicada a técnica de agrupamentos ao banco de dados por meio do software R e do algoritmo de agrupamentos k-Protótipos (função kproto.modif( )), variando o número de grupos k e os pesos  dados à cada variável. A relação entre as variáveis é expressa pela distância Euclidiana ao quadrado, para quantificar a distância entre as variáveis numéricas, e a distância a partir do coeficiente de similaridade de Jaccard, para as variáveis nominais. Os diferentes resultados de agrupamentos obtidos foram validados por meio da análise de variância multivariada (MANOVA), pelo uso de 100 sementes aleatórias iniciais do algoritmo e escolha do melhor resultado, e pela sobreposição dos pontos de cada grupo ao mapa geológico da mina. A identificação das estruturas de agrupamentos é seguida pela plotagem das mesmas no mapa em planta da mina (segundo as coordenadas espaciais de cada observação do banco de dados) e, posteriormente, pela subdivisão da área de investigação, e culmina na regionalização ou mapeamento da classificação no plano, definindo os setores geotécnicos propostos. As regiões são subdivisões da área do mapa que são espacialmente contíguas e relativamente homogêneas em suas propriedades geológico-geotécnicas, indicadas pela densidade espacial de pontos de um mesmo grupo. Foram propostos 7 setores geotécnicos para as regiões de domínio de maciços rochosos da mina. Cada setor proposto foi descrito segundo suas propriedades geológicas, mecânicas e estruturais. Observou-se uma grande aderência da setorização proposta à geologia da mina, indicando a representatividade prática dos resultados de agrupamentos obtidos e da setorização proposta.
Resumo em outra língua: This research aims to apply the cluster multivariate statistical analysis technique, through the k-Prototypes clustering algorithm, to a geological-geotechnical database of a manganese ore mine’s slopes, aiming to study the spatial structure of the data and variables, and to propose new geotechnical design sectors for the pit. The database consists of a survey of geological and geotechnical parameters measured directly in several points of the mine, structured in twenty seven variables. The methodology used was composed of a theoretical and practical study of the cluster analysis technique, followed by a pretreatment of the database to make it suitable for the analysis, descriptive statistics and auxiliary graphs. After these steps, the clustering technique was applied to the database using the R software and the k-Prototype clustering algorithm, varying the number of groups k and the weights given to each variable  . The relationship between the variables is expressed by the squared Euclidean distance, to quantify the distance between numerical variables, and the distance from Jaccard's coefficient of similarity, for the nominal variables. The different cluster results obtained were validated by the multivariate analysis of variance (MANOVA), by using 100 initial random seeds of the algorithm and choosing the best result, and by overlapping the points of each group to the mine geological map. The identification of cluster structures is followed by plotting them on the mine plan map (according to the spatial coordinates of each observation in the database) and subsequently by the subdivision of the research area, culminating in the regionalization or mapping of the classification in the plan, defining the proposed geotechnical design sectors. Regions are subdivisions of the map area that are spatially contiguous and relatively homogeneous in their geological-geotechnical properties, indicated by the spatial density of points in the same group. Seven geotechnical sectors were proposed for the mine’s rock masses domain. Each proposed sector was described according to its geological, mechanical and structural properties. It was possible to observe a great adherence of the proposed sectors to the mine geology, indicating the practical representativeness of the results of groupings obtained and the proposed design sectors.
Descrição: 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/123456789/12448
Licença: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 06/07/2020 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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