Estimando teores de ferro em minérios : uma investigação com métodos de aprendizado de máquina e imagens hiperespectrais.
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Data
2020
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Resumo
Processos de beneficiamento mineral como prospecção, pesquisa, lavra e beneficiamento mineral podem ganhar com processos mais ágeis de caracterização dos minérios. A caracterização,
feita por métodos tradicionais em laboratório, é muito precisa, mas em geral apresenta deficiência de tempo. A análise de imagens hiperespectrais pode trazer resultados mais rápidos do que a
análise tradicional em laboratório, entretanto, a precisão da caracterização ainda é um desafio a
ser investigado. Estas dificuldades têm relação com fatores ambientais como iluminação e umidade, fatores amostrais como tamanho e homogeneidade dos grãos, e fatores de modelagem,
como escolha de bandas espectrais, resolução de imagens e tipos de modelos para caracterização. Considerando os desafios citados, esta pesquisa objetivou responder questões relacionadas
aos fatores de modelagem e, portanto, investigamos métodos de aprendizado de máquina para
estimar o teor de ferro em amostras de minérios de ferro com base em comprimentos de onda
de imagens hiperespectrais na região do Visible and near infrared (VNIR) entre 400 e 1000 nm;
realizamos uma seleção dos atributos mais relevantes para o modelo e validamos os resultados
com o uso de métricas de avaliação estatísticas. O desempenho dos modelos manifestou resultados constantes, que apresentam baixa variância e dispersão e com precisão de estimação dos
teores de ferro acima de 90% utilizando Random Forests (RF) e Multilayer Perceptrons (MLP).
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Aprendizado do computador, Minas e recursos minerais - caracterização mineral, Imagem hiperespectral
Citação
VIANA, Arthur Oliveira. Estimando teores de ferro em minérios: uma investigação com métodos de aprendizado de máquina e imagens hiperespectrais. 66 f. 2020. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.