[en] USE OF DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN AUTOMATIC RECOGNITION AND CLASSIFICATION OF COAL MACERALS - RICHARD BRYAN MAGALHAES SANTOS (2022)
[pt] Diferentemente de muitas outras rochas, o carvão é uma rocha sedimentar composta principalmente de matéria orgânica derivada de detritos vegetais, acumulados em turfeiras em diferentes períodos geológicos. O carvão é um recurso econômico essencial em muitos países, tendo sido a principal força motriz por trás da revolução industrial. O carvão é amplamente utilizado industrialmente para diversos fins: carbonização e produção de coque, produção de ferro/aço, carvão térmico para gerar eletricidade, liquefação e gaseificação. A utilização do carvão é ditada pelas suas propriedades que são geralmente classificadas como sua composição, rank e grau. A composição do carvão, em termos dos seus macerais, e a sua classificação são determinadas manualmente por um petrógrafo, devido à sua natureza complexa. Este estudo almejou desenvolver um método automático baseado na aprendizagem de máquina para segmentação automática de macerais a nível de grupo e um módulo para determinação de rank por refletância em imagens petrográficas do carvão que pode melhorar a eficiência deste processo e diminuir a subjetividade do operador. foi desenvolvida uma abordagem de aprendizagem profunda da arquitetura baseada na Mask R-CNN para identificar e segmentar o grupo de maceral vitrinite, o qual é fundamental para a análise do rank, uma vez que a classificação é determinada pela reflectância da collotelinite (maceral desse grupo). Em segundo lugar, foi desenvolvido um método de processamento de imagem para analisar as imagens segmentadas de vitrinite e determinar a classificação do carvão, associando os valores cinzentos à reflectância. Para a segmentação de maceral, foram utilizadas cinco amostras para treinar a rede, 174 imagens foram utilizadas para treino, e 86 foram utilizadas para validação, com os melhores resultados obtidos para os modelos de vitrinite, inertinita, liptinita e colotelinita (89,23%, 68,81%, 37,00% e 84,77% F1-score, respectivamente). Essas amostras foram utilizadas juntamente com outras oito amostras para determinar os resultados de classificação utilizando a reflectância de collotelinite. As amostras variaram entre 0,97% e 1,8% de reflectância. Este método deverá ajudar a poupar tempo e mão-de-obra para análise, se implementado num modelo de produção. O desvio médio quadrático entre o método proposto e os valores de reflectância de referência foi de 0,0978.