Anais do VI Congresso Brasileiro de Carvão Mineral

A definição dos diversos horizontes de carvão em uma jazida está associado às características físico-químicas específicas dos seus minerais contidos. Cada estrato apresenta características individuais a respeito de suas propriedades, podendo ser realizado o julgamento da qualidade do minério a partir da medida destas variáveis. Este artigo investiga a possibilidade de se classificar automaticamente um estrato carbonífero com aceitável nível de precisão, baseando-se em métodos numéricos e estatísticos, chamados de aprendizado de máquinas. O estudo de caso foi realizado com parâmetros metalúrgicos obtidos da mina da Candiota, Rio Grande do Sul, Brasil. A classificação em estratos de interesse, ou não econômicos foi realizada a partir de técnicas de algoritmos de Florestas Aleatórias e Máquinas de Vetores de Suporte, a partir da quantidade de enxofre, quantidade de voláteis, quantidade de cinzas e litotipos de cada um dos estratos. Este trabalho colabora com a criação de métodos automáticos de decisão em mineração de carvão.