Obtenção do Modelo Matemático e Mapa de Calor do Consumo de Combustível de um Caminhão em Mineração à céu aberto, através de Regressão Linear Múltipla e Algoritmo Genético

O ambiente de negócios global força as organizações a melhorar seus processos e serviços como um meio para o sucesso e a sobrevivência. A busca por otimização tornou-se essencial para melhor utilização dos recursos, reduzindo custos e maximizando resultados. Este artigo propõe, com o auxílio de ambas as ferramentas, Regressão Linear Múltipla (MLR) e Algoritmo Genético (GA), para obter modelos matemáticos e um mapa de calor do consumo de combustível de um caminhão de mineração em operação, baseado em suas características físicas de rotas. Além disso, o sistema desenvolvido é responsável pelo processamento dos dados, parametrização do algoritmo genético e validação dos modelos obtidos por comparação entre eles e valores de referência. Através do modelo matemático e do mapa de calor, é possível criar rotinas, fornecer informações para sistemas de despacho de caminhões e alcançar a redução dos custos operacionais de mineração. O sistema desenvolvido desempenha um papel importante durante a definição e criação de novas rotas, ajudando a indicar a economia. 1. Além disso, pode ser útil ao revisar rotas existentes, suportando mudanças em sua topografia. A pesquisa usa dados reais e atuais coletados de um sistema de telemetria de uma mina a céu aberto. A Regressão Linear Múltipla foi realizada no ambiente MS Excel®, enquanto o Algoritmo Genético foi implementado no software Matlab®. Estudos que pretendem reduzir o consumo de combustível fornecem informações significativas para as empresas de mineração a céu aberto, uma vez que esse consumo representa uma grande parte dos custos operacionais. Também vale ressaltar o benefício de reduzir as emissões de gases de efeito estufa, cujo interesse e preocupação são gerais.