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Title: Seletividade na cominuição de mesclas de dolomita e quartzo.
Other Titles: Selective comminution of dolomite and quartz mixtures.
Authors: Rosa, Germano Mendes
Luz, José Aurélio Medeiros da
Keywords: Cominuição seletiva
Binary mix
Contraste granulométrico
Artifi cial neural network
Issue Date: 2010
Citation: ROSA, G. M.; LUZ, J. A. M. da. Seletividade na cominuição de mesclas de dolomita e quartzo. Revista Escola de Minas, v. 63, p. 679-684, 2010. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0370-44672010000400013>. Acesso em: 06 mar. 2015.
Abstract: Esse artigo dá prosseguimento à pesquisa que deu origem a artigo anterior, apresentando resultados referentes à seletividade da moagem de mesclas dos minerais dolomita e quartzo sob diferentes proporções. Apresenta-se, aqui, o indicador global de contraste granulométrico (IGCG), utilizado para dar suporte à análise do comportamento granular das espécies minerais no produto, a partir das respectivas curvas de distribuições das frações retidas simples, regredidas das nuvens de pontos das análises granulométricas por meio da função de distribuição de probabilidades sigmoidal de Hill. Os resultados indicaram o tempo ótimo de moagem, na amplitude de moagem considerada. Os resultados subsidiaram, também, o desenvolvimento de sistema simulador de cominuição baseado em rede neural artifi cial (do tipo perceptron de multicamada com algoritmo de supervisão e treinamento por retropropagação com momento), a ser objeto de artigo futuro.
metadata.dc.description.abstracten: This article is a sequence of another one and displays results in the selective comminution of binary mineral mixtures. The selectivity of dolomite and quartz grinding rates under different proportions was studied. The called global grain contrast indicator (IGCG) was used to improve the analyses of the behavior of these minerals under comminution, using theoretical size distribution curves, fi tted to the Hill’s sigmoidal function. The results have suggested the optimum grinding times, within the tested range. The results presented here have validated the development of a neural network-based predictive model for grinding system simulation (a multilayer perceptron using backward propagation with moment), which will be approached in another article.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/5007
metadata.dc.identifier.doi: http://dx.doi.org/10.1590/S0370-44672010000400013
ISSN: 1807-0360
metadata.dc.rights.license: A Revista Escola de Minas - REM - autoriza o depósito de cópia de artigos dos professores e alunos da UFOP no Repositório Institucional da UFOP. Contato em 12 set. 2013.
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