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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25515
Tipo do documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Título: | Obtenção do modelo matemático e mapa de calor do consumo de combustível de um caminhão na mineração à céu aberto, utilizando algoritmo genético e regressão linear múltipla |
Título(s) alternativo(s): | Obtaining the mathematical model and heat map of fuel consumption of a truck in open pit mines, through genetic algorithm and multiple linear regression |
Autor(es): | Oliveira, Jean Carlos de |
Primeiro orientador: | Morais, Aniel Silva de |
Primeiro coorientador: | Silva, Fábio Vincenzi Romualdo da |
Primeiro membro da banca: | Cunha, Marcio José da |
Segundo membro da banca: | Fontoura, Kleber Lopes |
Resumo: | O ambiente de negócios global força as organizações a melhorar seus processos e serviços como um meio para o sucesso e a sobrevivência. A busca por otimização tornou-se essencial para a melhor utilização dos recursos, redução dos custos e maximização dos resultados. Este trabalho propõe, através das ferramentas: Regressão Linear Múltipla (RLM) e Algoritmo Genético (AG), a obtenção de modelos matemáticos e um mapa de calor do consumo de combustível de um caminhão de mineração em operação, baseado em suas características físicas de rotas. Além disso, é desenvolvido um sistema responsável pelo processamento dos dados, parametrização do algoritmo genético e validação dos modelos obtidos por comparação entre eles e valores de referência. Através do modelo matemático e do mapa de calor, é possível criar rotinas, fornecer informações para sistemas de despacho de caminhões e alcançar a redução dos custos operacionais de mineração. O sistema desenvolvido pode desempenhar um papel importante durante a definição e criação de novas rotas, ajudando também na indicação de rotas econômicas. Além disso, pode ser útil ao revisar rotas existentes, suportando mudanças em sua topografia. A pesquisa usa dados reais e atuais coletados de um sistema de telemetria de uma mina a céu aberto. A Regressão Linear Múltipla foi realizada no ambiente MS Excel®, enquanto o Algoritmo Genético foi implementado no software Matlab®. Estudos que pretendem reduzir o consumo de combustível fornecem informações significativas para as empresas de mineração a céu aberto, uma vez que esse consumo representa uma grande parte dos custos operacionais. Também vale ressaltar o benefício de reduzir as emissões de gases de efeito estufa, cujo interesse e preocupação são gerais. |
Abstract: | The global business environment forces organizations to improve its processes and services as a means to success and survival. Seeking for optimization has become essential for better use of resources, reducing costs and maximizing results. This work proposes, with the help of both tools, Multiple Linear Regression (MLR) and Genetic Algorithm (GA), to obtain mathematical models and a heat map of fuel consumption, of a mining truck in operation based on its routes physical characteristics. In addition to, the developed system is responsible for data processing, the genetic algorithm parameterization and obtained models validation by comparison among them and reference values. Through the mathematical model and the heat map, it is possible to create routines, provide information for truck dispatch systems and achieve consequent mine-operating costs reduction The developed system plays an important during the definition and creation of new routes, helping to indicate the economic one. Moreover, it can be useful when reviewing existing routes, supporting changes in their topography. The research uses real and current data collected from a telemetry system of an open pit mine. The Multiple Linear Regression was performed in MS Excel® environment, while the Genetic Algorithm was implemented at Matlab® software. Studies which intend to reduce fuel consumption, provide significant information for open-pit mining companies once this consumption represents a large part of operating costs. It is also worth emphasizing the benefit of reducing greenhouse gases emissions, which interest and concern are general. |
Palavras-chave: | Algoritmo Genético Genetic Algorithm Regressão Linear Múltipla Multiple Linear Regression Consumo de Combustível Fuel Consumption Redução de Custos Cost Reduction Rota Econômica Economic Route Engenharia Elétrica Electrical Engineering Análise de Regressão Analysis of Regression Redes Elétricas - Redução de Custos e Tempo Electrical Networks - Reduction of Costs and Time |
Área(s) do CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Referência: | OLIVEIRA, Jean Carlos de. Obtenção do modelo matemático e mapa de calor do consumo de combustível de um caminhão na mineração à céu aberto, utilizando algoritmo genético e regressão linear múltipla. 2019. 74 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.39. |
Identificador do documento: | http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.39 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25515 |
Data de defesa: | 27-Mai-2019 |
Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica |
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