Estimando teores de ferro em minérios : uma investigação com métodos de aprendizado de máquina e imagens hiperespectrais

Autor(es): VIANA, Arthur Oliveira
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).
Ano: 2020
Páginas: 66 f.
Ano de publicação: 2021
Orientação: PESSIN, Gustavo (Dr.); PABÓN, Rosa Elvira Correa (Dra.)
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Curso: Mestrado em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração