Title

ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA APLICADA À FILTRAGEM DE MINÉRIO DE FERRO

MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS APPLIED TO IRON ORE FILTRATION

Authorship

Costa, Cássio Pascoal; Nunes, Tiago Caixeta; Silva, Leonardo Antonio; Júnior, Luiz Rogerio de Freitas; Silva, Daniel Henrique Cordeiro; Santos, Tatiana Barreto dos; Euzébio, Thiago Antônio Melo

Costa, Cássio Pascoal

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Nunes, Tiago Caixeta

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Silva, Leonardo Antonio

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Júnior, Luiz Rogerio de Freitas

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Silva, Daniel Henrique Cordeiro

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Santos, Tatiana Barreto dos

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Euzébio, Thiago Antônio Melo

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DOI

10.5151/2594-5335-34530

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Abstract

A FILTRAGEM É UM PROCESSO DE SEPARAÇÃO SÓLIDO LÍQUIDO AMPLAMENTE UTILIZADO NAS INSTALAÇÕES DE TRATAMENTO DO MINÉRIO DE FERRO. PARA COMPREENDER A RELAÇÃO DAS 17 VARIÁVEIS QUE INFLUENCIAM NESTE PROCESSO, FORAM EMPREGADAS DUAS TÉCNICAS DE ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA. NA PRIMEIRA, UTILIZOU-SE A ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS, EM QUE FORAM IDENTIFICADAS SEIS COMPONENTES PRINCIPAIS QUE EXPLICARAM 72,3% DOS DADOS ORIGINAIS, SENDO CINCO DESTAS AGRUPADAS EM CATEGORIAS: CAPACIDADE PRODUTIVA, CONTAMINANTES, CONDIÇÕES DE OPERAÇÃO, QUALIDADE DO PRODUTO E EFICIÊNCIA DO MEIO FILTRANTE. ESTES AGRUPAMENTOS FORAM CONFIRMADOS TAMBÉM AO APLICAR-SE A ANÁLISE FATORIAL. EMPREGANDO-SE AS DUAS TÉCNICAS FOI POSSÍVEL CONSTATAR ESTATISTICAMENTE QUE AS ATUAIS VARIÁVEIS OBSERVADAS NESTE PROCESSO SÃO ADEQUADAS PARA ATENDIMENTO AOS PARÂMETROS DE QUALIDADE E PRODUTIVIDADE ESPERADOS.

FILTRATION IS A SOLID-LIQUID SEPARATION PROCESS WIDELY USED IN MINERAL PROCESSES OF IRON ORE. TO UNDERSTAND THE RELATIONSHIP OF THE 17 VARIABLES THAT INFLUENCE THIS PROCESS, TWO MULTIVARIATE STATISTICAL TECHNIQUES WERE USED. THE FIRST ONE, PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS, WAS CARRIED OUT. SIX PRINCIPAL COMPONENTS WERE IDENTIFIED, WHICH EXPLAINED 72.3% OF THE ORIGINAL DATA. FIVE OF THEM WERE GROUPED INTO CATEGORIES: PRODUCTIVE CAPACITY, CONTAMINANTS, OPERATING CONDITIONS, PRODUCT QUALITY AND EFFICIENCY OF THE FILTER. THESE GROUPS WERE ALSO CONFIRMED WHEN FACTOR ANALYSIS WAS APPLIED. USING BOTH TECHNIQUES, IT WAS POSSIBLE TO VERIFY STATISTICALLY THAT THE CURRENT VARIABLES OBSERVED IN THIS PROCESS ARE ADEQUATE TO MEET THE EXPECTED QUALITY AND PRODUCTIVITY PARAMETERS.

Keywords

Estatística multivariada; Análise de componentes principais; Análise fatorial; Filtragem.

Multivariate statistics; Principal component analysis; Factor analysis; Filtering.