O agrupamento preferencial de amostras é freqüente em estudos na área de mineração e geociências. A utilização de amostras para estimativas de parâmetros estatísticos da população requer que a amostragem seja representativa da área de interesse e/ou da população. Tal representatividade pode ser obtida pelo planejamento cuidadoso do sistema ou padrão de amostragem e pode ser questionada sempre que os dados não estejam igualmente dispersos pela área. Nesse estudo, foram utilizadas duas técnicas de desagrupamento: o Método da Poligonal e o Método da Célula Móvel. Analisam-se a aplicabilidade dos métodos e o impacto da amostragem preferencial sobre a estatística básica em dois bancos de dados distintos. O Método da Poligonal forneceu uma resposta direta, única e com metodologia mais facilmente compreensível pelo usuário, contribuindo favoravelmente para sua adoção. Testou-se também o método da entropia estatística para auxiliar na determinação do tamanho de célula mais apropriado, quando utilizado o Método de Células Móveis. Os dois métodos estudados apresentaram resultados estatísticos semelhantes, porém distintos dos parâmetros estatísticos calculados para os dados agrupados, atestando o viés estatístico gerado ao ignorar o efeito do agrupamento preferencial. Preferential sampling or clustering is frequently found in mining and earth sciences applications. Reliable statistics for a population are obtained when representative samples are available. Such representativeness can be achieved by a proper sample design covering evenly the area. This paper investigates two declustering methods to obtain unbiased statistics where clustered samples are available, namely the polygonal and the cell-declustering method. The impact of clustering is analysed for two different datasets. Polygonal method proved to be simpler as it provides an unique solution easily to be understood by the user. In relation to the cell-declustering method, a methodology to calculate the statistical entropy was implemented to help in determining the most appropriate cell size. The two methods lead to similar declustered statistics. However the final statistics showed a large difference when compared to the statistics obtained for the clustered dataset
ResumoO dimensionamento dos pilares e do reforço do teto em mineração subterrânea de carvão deve levar em consideração parâmetros como o comportamento geomecâ-nico do maciço rochoso e os equipamentos de lavra empregados. Esse artigo demonstra o método de classificação geomecânica baseado no Coal Mine Roof Rating (CMRR), uma ferramenta de engenharia que descreve qualitativamente as condições geológicas e geomecâni-cas das rochas em minas de carvão para seleção do tipo de suporte de teto. Diferentes índices de CMRR foram identificados e então considerados para definir a largura máxima nos cruzamentos, o comprimento e a capacidade de carregamento dos parafusos de teto. Essa metodologia provou ser adequada, minimizando os riscos de ruptura de teto e predizendo o tipo de suporte mais apropriado a ser empregado às várias zonas dentro do depósito, conforme ilustrado no estudo de caso.Palavras-chave: carvão, geomecânica, lavra subterrânea.
AbstractThe pillar and roof support design should take into account the rock mass mechanical behavior and excavation method (blasting or mechanical excavation
Resumo A tecnologia de sensor-based sorting faz uso de sensores high-tech para préconcentrar seletivamente partículas de minérios que tenham teores toleráveis para planta de beneficiamento, rejeitando as partículas que são totalmente estéreis ou rejeitos. A pré-concentração de carvão assistido pelo método Dual Energy X-Ray Transmition possibilita separar seletivamente o carvão com melhor quantidade de matéria orgânica das rochas silicáticas com maior densidade. O objetivo desse trabalho foi investigar a afinidade da tecnologia de sorting na pré-concentração do carvão mineral da Carbonífera do Cambuí/PR assistido por sensor de raios-x. Os testes foram realizados em dois lotes cujo range granulométrico foi-4"+2" e-2"+1". A pré-concentração foi feita em 2 cortes de separação, o primeiro para retirar o rejeito e o segundo para obter 2 tipos de produtos. Os resultados indicaram que 52,15% da massa foi rejeitada, concentrando 47,85% do material de carvão na fração média-2"+1". Na fração grossa-4"+2" foi rejeitado 62,51% da massa e concentrado 37,49% de carvão. As análises imediatas dos pré-concentrados mostraram que na fração grossa houve redução de 44,57% de cinzas totais e houve aumento de 4,59% para 8,29% de enxofre [S], enquanto na fração média a redução foi de 36,98% de cinzas totais e de 1,19 % [S].
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