Análise e predição de vibrações em desmontes de rochas com explosivos aplicando redes neurais artificiais e random forest.

A atividade minerária envolve etapas interdependentes onde a eficiência em cada uma delas é crucial para o sucesso da cadeia produtiva. O desmonte de rochas situa-se na fase de extração, e é especialmente desafiador em locais onde os materiais apresentam maior resistência, sendo necessária a aplicação de explosivos para viabilizar a fragmentação. Contudo, nesta técnica destaca-se a problemática da vibrações geradas no solo, as quais demandam controle rigoroso para a prevenção de danos a estruturas adjacentes e da paralização das operações. O estudo destaca a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais artificiais (RNA) e random forest, no monitoramento e previsão das vibrações induzidas. Os resultados alcançados demonstraram um potencial promissor, com as RNAs e o random forest atingindo, respectivamente, coeficientes de determinação (R²) iguais a 79,03 e 95,65, no modelo de regressão. Os resultados deste trabalho afirmam a viabilidade e o potencial dessas tecnologias como ferramentas que podem auxiliar na tomada de decisões estratégicas para alcançar operações mais eficientes e seguras.