Uso de modelos paramétricos para estimativas de investimento aplicadas às etapas de britagem primária e secundária de minério de ferro
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/31692 |
Resumo: | Estimativas de custos e investimentos assertivas elevam a confiabilidade da avaliação econômica e financeira dos projetos, avaliação esta que tem a finalidade de validar ou não o prosseguimento de estudos e projetos do setor de mineração. As etapas de britagem primária e secundária na mineração podem ser consideradas como as etapas iniciais do beneficiamento de minérios, usualmente aplicadas após as etapas de desmonte, carregamento e transporte. Para determinação dos modelos paramétricos estimadores este trabalho propõe modelos de regressão multivariados utilizando a metodologia sugerida por Sayadi, Khalesi, Borji (2013). Esses modelos foram desenvolvidos usando uma técnica de regressão multivariada (MVR) baseada na análise de componentes principais (PCA). O resultado da avaliação dos modelos mostrou que as taxas médias de erro relativo foram de 17,7% utilizando dois componentes principais e chegaram a 9,7% quando foram mantidos os componentes principais originais. Em análise complementar foram ajustadas as equações propostas por O’Hara em 1978 e 1988, buscando avaliar se essas equações podem refletir a realidade de custos e investimentos de mineração no Brasil em 2019. Os erros médios encontrados utilizando os fatores de ajuste propostos foram de 17% para as equações atualizadas de 1988 e 20% para as equações originais de 1978, mostrando assim que estes modelos ainda possuem boa aplicabilidade para estudos de viabilidade. |
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Douglas Batista Mazzinghyhttp://lattes.cnpq.br/6028428212680670Carlos Esteves Teixeira JuniorMichel Melo OliveiraLuiz Cláudio Monteiro Montenegrohttp://lattes.cnpq.br/0560264434512394Paulo César Salvador de Aguiar Júnior2020-01-02T12:05:35Z2020-01-02T12:05:35Z2019-08-30http://hdl.handle.net/1843/31692Estimativas de custos e investimentos assertivas elevam a confiabilidade da avaliação econômica e financeira dos projetos, avaliação esta que tem a finalidade de validar ou não o prosseguimento de estudos e projetos do setor de mineração. As etapas de britagem primária e secundária na mineração podem ser consideradas como as etapas iniciais do beneficiamento de minérios, usualmente aplicadas após as etapas de desmonte, carregamento e transporte. Para determinação dos modelos paramétricos estimadores este trabalho propõe modelos de regressão multivariados utilizando a metodologia sugerida por Sayadi, Khalesi, Borji (2013). Esses modelos foram desenvolvidos usando uma técnica de regressão multivariada (MVR) baseada na análise de componentes principais (PCA). O resultado da avaliação dos modelos mostrou que as taxas médias de erro relativo foram de 17,7% utilizando dois componentes principais e chegaram a 9,7% quando foram mantidos os componentes principais originais. Em análise complementar foram ajustadas as equações propostas por O’Hara em 1978 e 1988, buscando avaliar se essas equações podem refletir a realidade de custos e investimentos de mineração no Brasil em 2019. Os erros médios encontrados utilizando os fatores de ajuste propostos foram de 17% para as equações atualizadas de 1988 e 20% para as equações originais de 1978, mostrando assim que estes modelos ainda possuem boa aplicabilidade para estudos de viabilidade.Reliable cost and investment estimates raise the reliability of the economic and financial evaluation of projects. This evaluation aims to validate the continuation of studies and projects of mining sector. Primary and secondary crushing stages in mining can be considered as the initial stages of mineral processing, usually after the stages of blasting, loading and hauling. In order to determine the parametric estimator models, this study proposes multivariate regression models using the methodology suggested by Sayadi, Khalesi, Borji (2013). These models were developed using a multivariate regression (MVR) technique based on principal component analysis (PCA). The results of the evaluation of the models showed that the mean relative error rates were 17.7% using two main components and reached 9.7% when the original main components were maintained (lower than the multivariate regression using the stepwise method with error of 10.9%). In complementary analysis were adjusted the equations proposed by O'Hara in 1978 and 1988, seeking to evaluate if these equations can reflect the reality of mining costs and investments in Brazil in 2019. The average errors found using the adjustment factors proposed with the optimization tool were 17% for the updated equations of 1988 and 20% for the original equations of 1978, thus showing that these models still have good applicability for feasibility studies.porUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Metalúrgica, Materiais e de Minas - Mestrado ProfissionalUFMGBrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MINASEngenharia de minasTecnologia mineralBritagem (Beneficiamento de minério)Economia mineralAnálise de regressãoBritagemEconomia mineralEstimativa de custosRegressãoAnálise de componentes principaisUso de modelos paramétricos para estimativas de investimento aplicadas às etapas de britagem primária e secundária de minério de ferroUse of parametric models for investment estimations applied to iron ore primary and secondary crushing stagesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALUso de modelos paramétricos para estimativas de investimento aplicadas às etapas de britagem primária e secundária de minério de ferro.pdfUso de modelos paramétricos para estimativas de investimento aplicadas às etapas de britagem primária e secundária de minério de ferro.pdfDissertação de mestrado (inclui ficha e ata)application/pdf1552715https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/31692/3/Uso%20de%20modelos%20param%c3%a9tricos%20para%20estimativas%20de%20investimento%20aplicadas%20%c3%a0s%20etapas%20de%20britagem%20prim%c3%a1ria%20e%20secund%c3%a1ria%20de%20min%c3%a9rio%20de%20ferro.pdfc1520147d2036f59611424afbdf1ee63MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82119https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/31692/4/license.txt34badce4be7e31e3adb4575ae96af679MD54TEXTUso de modelos paramétricos para estimativas de investimento aplicadas às etapas de britagem primária e secundária de minério de ferro.pdf.txtUso de modelos paramétricos para estimativas de investimento aplicadas às etapas de britagem primária e secundária de minério de ferro.pdf.txtExtracted texttext/plain45936https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/31692/5/Uso%20de%20modelos%20param%c3%a9tricos%20para%20estimativas%20de%20investimento%20aplicadas%20%c3%a0s%20etapas%20de%20britagem%20prim%c3%a1ria%20e%20secund%c3%a1ria%20de%20min%c3%a9rio%20de%20ferro.pdf.txt53fff9fb664393fffc1658d7ed98b677MD551843/316922020-01-03 03:23:41.473oai:repositorio.ufmg.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2020-01-03T06:23:41Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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