Cominuição seletiva de mesclas binárias e sua simulação por redes neurais artificiais.

Abstract

O presente trabalho divide-se em duas partes: estudo da moagem de mesclas binárias de minerais com diferentes moabilidades e simulação de moagem de mesclas binárias por meio de rede neural artificial (do tipo perceptron multicamada treinada com o algoritmo retropropagação com momento). Na primeira etapa, realizou-se o estudo do comportamento dos principais fatores relacionados a moagem mista binária em batelada dos minerais dolomita e quartzo, visando estabelecer condições ideais para obtenção de um maior contraste granulométrico entre tais espécies minerais. Por meio de vários ensaios físicos em diferentes proporções volumétricas desses minerais e diferentes ciclos moagem, acompanhou-se a evolução da granulação dos produtos. Os resultados das análises granulométricas dos produtos provaram que os mesmos aderiram satisfatoriamente à função de distribuição de probabilidades sigmoidal de Hill, a qual foi adotada para apoiar a analise comparativa dos resultados, conjuntamente com o indicador global de contraste granulométrico (IGCG), definido neste trabalho. Na segunda etapa, os resultados obtidos na primeira foram utilizados para treinar uma rede neural artificial, a qual foi capaz de prever bons resultados a partir de padrões de entrada que não fizeram parte do conjunto de treinamento.