Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Santos, Evandro Gomes dos
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| Orientador(a): |
Paranhos, Régis Sebben
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| Banca de defesa: |
Guadagnin, Felipe
,
Veras, Moacir Medeiros
,
Oliveira Neto, Raul
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pampa
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| Programa de Pós-Graduação: |
Mestrado Profissional Tecnologia Mineral
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| Departamento: |
Campus Caçapava do Sul
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4006
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Resumo: |
A tecnologia automatizada de seleção de materiais tem suas primeiras pesquisas datadas da década de 1930 (SALTER & WYATT, 1991; NIENHAUS et al., 2014). No entanto, somente a partir da década de 1980 é que se tornou possível sua utilização na prática (PRETZ, 2012). O presente estudo teve por meta avaliar a performance da tecnologia de separação baseada em sensores na classificação do calcário ROM de mina de Caçapava do Sul, como alternativa ao processo de cata manual atualmente empregado. Estes mármores dolomíticos, assim como suas encaixantes singenéticas, estão enquadrados no Complexo Passo Feio (HOERLLE et al. 2010; FABRIS, 2015; CPRM, 2017). As características de formação das ocorrências de calcário na região de Caçapava do Sul são bastante particulares, tornando a lavra complexa, em razão da série de litotipos encontrados e a forma como estes se dispõem. Como principais tipos de estéreis estão intercalações pelíticas singenéticas, intrusões máficas e apófises graníticas. Na metodologia, a amostragem foi realizada com auxílio de drone, contemplando todas as variantes de minério e estéril existentes na jazida. Nas análises em equipamento de sorting, testaram-se três granulometrias (-25+9,5mm, -50+25 mm, -70+50 mm) e três condições do material (sujo-seco, limpo-úmido e limpo-seco). Na análise dos resultados foram utilizados índices de recuperação mássica e metalúrgica e outros indicadores como: acurácia, sensibilidade, especificidade. Como resultados, a amostragem com auxílio de drone gerou modelo virtual de afloramento que serviu de base à coleta de amostras representativas. Nos testes de sorting, com sensor óptico, os valores de recuperação metalúrgica ficaram entre 35 e 85% na menor faixa granulométrica e entre 91 e 98% na faixa maior. A acurácia teve valores entre 43 e 85% na menor faixa e 97 e 98% na maior, o que também ocorreu com o comportamento dos gráficos ROC, que teve separações melhores ao passo que se aumentou a granulometria. Concluiu-se que o sensor de raios-X não demonstrou afinidade para classificar os materiais em teste. O sensor óptico se mostrou aplicável em todas as situações testadas, apresentando recuperações entre 35% e 98%, de acordo com a condição e a granulometria da alimentação. A granulometria foi o fator que mais teve influência na performance de separação, implicando em variações de até 30% nos índices de acurácia e afetando diretamente o posicionamento dos pontos nos gráficos ROC (característica de operação do receptor), onde a maior faixa granulométrica teve os melhores resultados, independentemente da simulação realizada. |
