Análise de dados de rochas de cromita visando a melhoria de um algoritmo de classificação baseada em sensores
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Monografia de especialização
Título alternativo
Chromite rocks' scans data analysis to assist the improvement of a sensor based sorting algorithm
Primeiro orientador
Membros da banca
Andréia Bicalho Henriques
Pedro Henrique Alves Campos
Pedro Henrique Alves Campos
Resumo
A tecnologia de classificação baseada em sensores (Sensor-Based Sorting, SBS) tem sido utilizada para separar lump (de cromita) de rochas de baixo teor há cerca de sete anos em uma mineradora no nordeste do Brasil. Esta tecnologia melhorou a qualidade e a produtividade, substituindo uma operação de seleção manual por uma classificação automática feita por um equipamento. Em uma tentativa de melhor compreender a correlação do teor de Cr2O3 com a leitura dos sensores, mil e oitocentas rochas foram individualmente digitalizadas em conjunto com a análise química, na premissa de metodologia “Rock by Rock”. Este estudo aborda uma análise de dados das leituras de sensores de raio-x e laser, em conjunto com as análises químicas, para melhor compreensão do comportamento e influência do teor de cromita nas respostas dos sensores. Esta análise demonstra que o teor de ferro pouco influência nos resultados de classificação e valida a importância da distribuição granulométrica da alimentação nesse tipo de tecnologia. Por fim, o atual algoritmo ainda é comparado com uma rede neural, indicando uma possível melhora na classificação ao se utilizar aprendizagem supervisionada.
Abstract
The sensor-based sorting technology has been used to separate chromite lump (chromite ore) from low grade rocks for about seven years in a mining company at the northeast of Brazil. This technology has improved the quality and the productivity, replacing a hand-picking operation for an automatic sorting equipment. In a tentative to better understand the correlation of the Cr2O3 grade and the sensors readings, one thousand and eight hundred rocks have been individually scanned and assayed, on a “Rock by Rock” methodology. This study approaches a data analysis of the x-ray and laser readings, together with the chemical assays, to better understand the behavior and influence of the chromite content on the sensor’s responses. The actual algorithm is compared also with a neural network, indicating a possible improvement on the classification using supervised learning.
Assunto
Minas e recursos minerais, Tecnologia mineral, Cromita, Detectores, Redes neurais (Computação)
Palavras-chave
Classificação mineral, Classificação baseada em sensores, Cromita, Redes neurais