Avaliação das barragens de rejeito brasileiras por meio da análise de agrupamentos k médias.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Paulo, Eliezer Antonio Amaral de
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Pereira, Carla Maria Silva Felisberto, Santos, Tatiana Barreto dos, Oliveira, Rudinei Martins de
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15487
http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i9.7811
Resumo: Com a evolução tecnológica, tornou-se possível a lavra de minérios cada vez mais pobres em teor. Dessa forma, a produção de rejeitos oriundos do tratamento de minérios aumentou, levando à necessidade de ampliação das barragens em número e capacidade para armazenamento desses resíduos. Como consequência, rupturas barragens de grandes dimensões passaram a acontecer com uma frequência alarmante, como por exemplo os episódios de Brumadinho/MG em 2019 e Mariana/MG em 2015. Este artigo tem por objetivo a aplicação da técnica de estatística multivariada de agrupamento k médias para identificar as barragens de rejeito cadastradas no Cadastro Brasileiro de Barragens da Agência Nacional de Mineração que sejam semelhantes àquelas que romperam no país nos últimos anos. A técnica foi aplicada com sucesso e foram identificados seis grupos de barragens. Os grupos 1 e 2 acondicionaram as três últimas barragens de rejeito de mineração que se romperam. Foi possível notar que muitas das barragens que se encontram em estado de emergência tem características semelhantes às que se romperam. Essa informação não significa que essas barragens se encontram em situação instável, mas as mesmas devem ser avaliadas cuidadosamente.
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spelling Avaliação das barragens de rejeito brasileiras por meio da análise de agrupamentos k médias.Assessment of Brazilian tailing dams by k means cluster analysis.Análise estatística de agrupamentosCadastro nacional de barragensCluster analysisBrazilian register of damsCom a evolução tecnológica, tornou-se possível a lavra de minérios cada vez mais pobres em teor. Dessa forma, a produção de rejeitos oriundos do tratamento de minérios aumentou, levando à necessidade de ampliação das barragens em número e capacidade para armazenamento desses resíduos. Como consequência, rupturas barragens de grandes dimensões passaram a acontecer com uma frequência alarmante, como por exemplo os episódios de Brumadinho/MG em 2019 e Mariana/MG em 2015. Este artigo tem por objetivo a aplicação da técnica de estatística multivariada de agrupamento k médias para identificar as barragens de rejeito cadastradas no Cadastro Brasileiro de Barragens da Agência Nacional de Mineração que sejam semelhantes àquelas que romperam no país nos últimos anos. A técnica foi aplicada com sucesso e foram identificados seis grupos de barragens. Os grupos 1 e 2 acondicionaram as três últimas barragens de rejeito de mineração que se romperam. Foi possível notar que muitas das barragens que se encontram em estado de emergência tem características semelhantes às que se romperam. Essa informação não significa que essas barragens se encontram em situação instável, mas as mesmas devem ser avaliadas cuidadosamente.The exploitation of low content ores became possible due to the technological development. The tailing production from the mineral processing increased, leading the need of the number and capacity increase of the dams. As consequence, dam failure became more frequent, exemplified by Brumadinho/MG and Mariana/MG events in years 2019 and 2015. This article has the objective of applying the multivariate statistical cluster technique named k means to identifying the tailing dams registered in Brazilian Register of Dams of the National Mining Agency that presents similar characteristics to the failed dams from the last years. The technique was successfully applied and it was identified six cluster of dams. The failed dams were located in groups 1 and 2. Besides, the Brazilian tailing dams with high emergency level were located in the same cluster of failed dams and presents similar characteristics. This information does not attest that the dams from cluster 1 and 2 are unstable, but they must to be carefully evaluated.2022-09-26T19:51:55Z2022-09-26T19:51:55Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfPAULO, E. A. A. de et al. Avaliação das barragens de rejeito brasileiras por meio da análise de agrupamentos k médias. Research, Society and Development, v. 9, n. 9, 2020. Disponível em: <https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/7811>. Acesso em: 29 abr. 2022.2525-3409http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15487http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i9.7811Este trabalho está sob uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional. Fonte: o PDF do artigo.info:eu-repo/semantics/openAccessPaulo, Eliezer Antonio Amaral dePereira, Carla Maria Silva FelisbertoSantos, Tatiana Barreto dosOliveira, Rudinei Martins deporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2022-09-26T19:53:59Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/15487Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332022-09-26T19:53:59Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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