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Título : Desenvolvimento de um soft sensor para inferência de eficiência energética de moinho de bolas em circuito fechado a úmido.
Otros títulos : Development of a soft sensor for energy efficiency inference of wet closed ball mills.
Autor : Diniz, Diego Rafael Monteiro
metadata.dc.contributor.advisor: Reis, Agnaldo José da Rocha
Rêgo Segundo, Alan Kardek
Palabras clave : Beneficiamento de minério - moinho de bolas
Redes neurais - computação
Software - soft sensors
Cominuição - beneficiamento de minério
Fecha de publicación : 2020
metadata.dc.contributor.referee: Reis, Agnaldo José da Rocha
Rêgo Segundo, Alan Kardek
Coelho, Vitor Nazário
Sánchez, Antonio Santos
Guimarães, Frederico Gadelha
Citación : DINIZ, Diego Rafael Monteiro. Desenvolvimento de um soft sensor para inferência de eficiência energética de moinho de bolas em circuito fechado a úmido. 2020. 88 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.
Resumen : Em processos de moagem em plantas de beneficiamento mineral, os estudos relacionados ao seu consumo de energia estão comumente relacionados aos custos do processo de cominuição. A medição do consumo de energia é capaz de fornecer tomadas de decisão para atendimento às especificações granulométricas desejadas com baixo consumo de energia. Porém, essa medição dificilmente pode ser realizada de forma direta, sendo necessária a adoção de equipamentos para medição do percentual de produto retido em malha passante específica, que possuem elevado custo e necessitam de mão de obra especializada para a sua manutenção. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de uma nova estratégia baseada em um soft sensor para inferência da eficiência energética em circuitos de moagem fechados a úmido, permitindo o aprimoramento da tomada de decisões das áreas operacionais responsáveis. Uma Rede Perceptron Multi-Camadas (PMC) treinada com o algoritmo de Levenberg-Marquadt foi empregada como motor do soft sensor. Dados reais de um circuito de moagem foram considerados para o desenvolvimento e validação do modelo proposto. Três cenários diferentes foram analisados. O melhor cenário apresentou um coeficiente de determinação R igual a 0,87, sendo um modelo com boa capacidade de generalização, atendendo a solução para a inferência desejada.
metadata.dc.description.abstracten: In grinding processes in ore beneficiation plants, studies related to their energy consumption are commonly related to the costs of the comminution process. The measurement of energy consumption is is capable of providing decision making for it’s effective control, meeting the desired granulometric specifications with low energy consumption. However, this measurement cannot be performed directly, and it is necessary to adopt equipment to measure the percentage of product retained in specific through-conveyors that have a high cost and the need for specialized labor to maintain them. In this work, the development of a novel strategy based on a Soft Sensor approach for the inference of the Energy Efficiency of a Wet Closed Ball Mills is presented. With the proposed tool, the decision making by the responsible operating areas could be improved. A Multi-Layered Perceptron trained with the Levenberg-Marquadt algorithm was employed as the Soft Sensor engine. Real data from a milling circuit was considered for developing and validating the proposed model. Three different scenarios have been analyzed. The best scenario presented a determination coefficient R equal to 0.87, being a model with satisfactory generalization capacity, attending the solution to the desired inference.
Descripción : 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.
URI : http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/14049
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 02/11/2020 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.
Aparece en las colecciones: PROFICAM - Mestrado (Dissertações)

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