Caracterização probabilística do preparo amostral de particulados.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Resende, Tulio Viegas Bicalho
Orientador(a): Luz, José Aurélio Medeiros da
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Amostragem - estatística
Minas e mineração - métodos estatísticos
Probabilidades
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/3614
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Resende, Tulio Viegas BicalhoLuz, José Aurélio Medeiros da2014-08-29T16:41:49Z2014-08-29T16:41:49Z2014RESENDE, T. V. B. Caracterização probabilística do preparo amostral de particulados. 2014. 95 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mineral) - Universidade Federal de Ouro Preto, Escola de Minas, Ouro Preto, 2014.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/3614Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.Neste trabalho foi desenvolvido um método de caracterização do erro de preparo amostral, sendo este estruturado a partir da teoria da amostragem e da estatística de controle de processos. A aplicação da metodologia permitiu o desenvolvimento e o tratamento de uma série de dados de erro de preparo de amostras de três classes de produtos (sinter feed, lump ore e hematitinhas) de duas plantas de concentração de minério ferro localizadas no quadrilátero ferrífero. Onde se verificou que os erros absolutos de preparação das amostras estudadas são bem representados por uma distribuição de Weibull, enquanto o processo de preparação e medida apresenta uma resposta normal. Foram ainda discutidas estatisticamente a existência de correlações dos erros de preparo amostral com o teor de ferro elementar do minério e com o aumento da fração grossa. Não foram identificadas interações significativamente diferentes entre as classes de produto com o erro de preparação amostral, enquanto que para o teor de ferro dos produtos estudados foi verificada correlação com o erro de preparação. Porém tal resultado estatístico não pode ser comprovado pela existência de aproximações no método desenvolvido.In this work it was developed a method for probabilistic characterization of the sampling preparation error, supported by the sampling theory associated with statistical process control concepts. The technique allowed the measurement of the sampling preparation error of three classes of iron ore products extracted from two processing plants located in the iron ore quadrangular. To the absolute sampling preparation errors, it was shown that the populations were well represented by a Weibull distribution, whereas, the preparation and measurement process were represented by a normal response. The existence of correlations among sampling preparations errors with the iron contents and the increasing in coarse fraction were statistically discussed. For the iron content of the products it was detected correlation with the preparation error. But that statistical result couldn1’t be verified by the existence of some critical assumptions in the developed method.Amostragem - estatísticaMinas e mineração - métodos estatísticosProbabilidadesCaracterização probabilística do preparo amostral de particulados.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo autor(a), 28/08/2014, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 3.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/425117b0-a3f2-41ca-838d-b4c2c71aeac4/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55falseAnonymousREADCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/592bc863-d063-4eae-8de5-9adbc7f7e4d7/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52falseAnonymousREADlicense_textlicense_texttext/html; charset=utf-822117https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/5d4f5f5b-3da3-4abf-a5d1-5a3a12ca18d7/downloaddd6580d2d5007383f0e67b904850adc9MD53falseAnonymousREADlicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823148https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/8c2bb886-d6d8-49f8-93c1-5e4722230858/download9da0b6dfac957114c6a7714714b86306MD54falseAnonymousREADORIGINALDISSERTAÇÃO_CaracterizaçãoProbabilísticaPreparo.pdfDISSERTAÇÃO_CaracterizaçãoProbabilísticaPreparo.pdfapplication/pdf1927169https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/f7ab3884-33b0-440f-bc93-aee4558bbc09/download5a26a98f1fef3f24b78b723ea7722295MD51trueAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_CaracterizaçãoProbabilísticaPreparo.pdf.txtDISSERTAÇÃO_CaracterizaçãoProbabilísticaPreparo.pdf.txtExtracted texttext/plain149583https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/2b8bab4a-bf41-4bcd-87ef-e5f4c17ad15e/download9b5cb91106f46062521c822e2489c126MD56falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_CaracterizaçãoProbabilísticaPreparo.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_CaracterizaçãoProbabilísticaPreparo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3006https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/bb3ffe25-d63c-4e5b-a9f2-68e8985cbb45/downloadde5ce226aa170d7f786e1b1b5cdbcbc4MD57falseAnonymousREAD123456789/36142024-11-10 20:45:31.212open.accessoai:repositorio.ufop.br:123456789/3614https://www.repositorio.ufop.brRepositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-10T23:45:31Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)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