[PT] A precisão é a base da segurança. Na mecânica das rochas, saber se um maciço agirá como um meio contínuo ou um conjunto de blocos discretos depende da geometria das descontinuidades. Nossa metodologia usa o espaçamento — um dado real de campo — para calcular volumes de blocos tetraédricos e prismáticos com precisão matemática. Menos incerteza, mais estabilidade. [EN] Precision is the foundation of safety. In rock mechanics, knowing whether a rock mass will act as a continuum or a discrete set of blocks depends on discontinuity geometry. Our methodology uses spacing—real field data—to calculate tetrahedral and prismatic block volumes with mathematical precision. Less uncertainty, more stability.

[PT] Esta tese propõe sistemas de perigo e risco para taludes de mina usando PCA + discriminante, regressão logística e uma árvore de decisão para consequências, com base em 88 taludes. Introduz um gráfico de perigo (distância de Mahalanobis) e uma matriz de risco que facilitam comunicação entre engenharia e gestão. Os métodos são rápidos e aplicáveis a minas de diferentes portes, apoiando priorização de medidas. O resultado é um processo mais objetivo e rastreável de tomada de decisão. [EN] This thesis proposes hazard and risk systems for mine slopes using PCA + discriminant, logistic regression, and a decision tree for consequences on 88 slopes. A hazard plot (Mahalanobis distance) and a risk matrix make communication between engineering and management easier. The methods are fast and deployable across mine sizes, supporting prioritisation of actions. The result is a more objective and traceable decision-making process.

[PT] A tese propõe modelos para prever o TML (PFD80) exigido pela IMO, reduzindo tempo de resposta e volume de amostra em relação a ensaios tradicionais. Mostra que granulometria (p.ex., D60/D10) é o principal fator, enquanto mineralogia/química e hidratação modulam o TML por meio de porosidade e retenção de água. Os modelos dão suporte a decisões de embarque mais rápidas e seguras. É uma solução operacional que melhora compliance e minimiza riscos logísticos. [EN] The PhD proposes models to predict the TML (PFD80) mandated by the IMO, cutting turnaround time and sample requirements versus standard tests. It shows particle-size distribution (e.g., D60/D10) as the key driver, while mineralogy/chemistry and hydration affect TML via porosity and water retention. The models enable faster, safer shipment decisions. It’s an operational solution that strengthens compliance and mitigates logistics risk.

[PT] Do ponto de vista matemático, podemos interpretar o processo de cominuição como uma sucessiva redução do tamanho médio das partículas através da adição de energia ao sistema. E estas partículas podem ser descritas através de uma distribuição granulómetrica, partindo da rocha intacta até um eventual produto de moagem. Para mais detalhes, confira o post completo aqui na plataforma ZVENIA. [EN] From a mathematical point of view, we can interpret the comminution process as a successive reduction in the average particle size through the addition of energy to the system. And these particles can be described by a granulometric distribution, starting from the intact rock to a possible grinding product. For more details, check out the full post here on the ZVENIA platform. https://zvenia.com/z-posts/estado-de-fraturamento-e-fragmentacao-de-macicos-rochosos-tese-de-doutorado-2020/

[PT] A dissertação classifica taludes de mina como estáveis ou instáveis usando um conjunto com 84 taludes e 18 variáveis geotécnicas. Combina PCA, boosting e discriminante de Fisher, alcançando alta acurácia com erro mínimo de falsos “estáveis”, o que é crucial para segurança operacional. O fluxo é objetivo e reprodutível, adequado para triagem rápida de risco e priorização de inspeções de campo. Os resultados mostram que pequenos bancos de dados bem curados já permitem decisões confiáveis quando aliados a técnicas multivariadas. [EN] This MSc work classifies mine slopes as stable or unstable from a dataset of 84 slopes and 18 geotechnical variables. It blends PCA, boosting, and Fisher’s discriminant, achieving high accuracy with negligible “unsafe-as-safe” errors—vital for operational safety. The workflow is straightforward and reproducible, ideal for fast risk screening and field-inspection prioritization. Findings show that small, well-curated datasets can support reliable decisions when combined with multivariate methods.

[PT]Há quem diga até hoje que a onda de choque produzida pelo demonte de rochas com explosivos não induz danos microestruturais na matriz da rocha, reduzindo portanto, sua resistência mecânica e consequentemente seu pré-requisito energético para cominuição. Provar este fato é mais simples do que parece, e basta medirmos a velocidade de pulso utrassônico das amostras de rochas antes e depois da detonação. Para mais detalhes, confira o post completo aqui na plataforma ZVENIA. [EN] Some people still argue that the shock wave produced by rock blasting with explosives does not induce microstructural damage to the rock matrix, thus reducing its mechanical strength and, consequently, the energy required for comminution. Proving this fact is simpler than it seems; all we need to do is measure the ultrasonic pulse velocity of rock samples before and after detonation. For more details, check out the full post here on the ZVENIA platform. https://zvenia.com/z-posts/estado-de-fraturamento-e-fragmentacao-de-macicos-rochosos-tese-de-doutorado-2020/

[PT] Unindo dados de fragmentação, o trabalho compara cópulas e VAEs para gerar dados sintéticos. O melhor desempenho vem de um VAE com mistura de gaussianas, que guarda relações mais complexas entre variáveis. Em resumo, quando o dado é pouco e não linear, geradores mais expressivos funcionam melhor. Isso ajuda a treinar modelos que preveem granulometria com mais confiança. [EN] Merging small fragmentation datasets, this work compares copulas and VAEs for synthetic data. A VAE with Gaussian mixtures works best, keeping more complex relationships. In short, with little, non-linear data, more expressive generators perform better. That helps train models that predict particle sizes more reliably.

[PT] O estudo compara vários geradores de dados e testa conjuntos reais, sintéticos e mistos para prever PPV. O melhor resultado aparece com dados híbridos (real + sintético), que reduzem erro e aumentam o R². Para o dia a dia, isso significa modelos mais estáveis com o mesmo volume de dados coletados. É ganho direto em qualidade de previsão. [EN] This study compares several generators and tests real, synthetic, and hybrid datasets for PPV. Hybrid data (real + synthetic) yield lower error and higher R². Day-to-day, that means more stable models without collecting tons of new data. A clear win for prediction quality.

[PT] Quando faltam dados reais, o relatório mostra como criar dados sintéticos mais realistas com VAEs em vez de suposições simples. Ele ensina como avaliar se o sintético parece o real e se melhora o treino dos modelos. É útil para temas como vibração e fragmentação, em que medir tudo é caro. Assim, dá para treinar ML com mais qualidade. [EN] When real data are scarce, this report shows how to generate more realistic synthetic data using VAEs instead of simple assumptions. It explains how to check realism and whether the synthetic data improve training. It’s useful for vibration and fragmentation, where measurement is costly. A practical way to train ML with better inputs.

[PT] O trabalho simplifica a tarefa para duas classes (estável/instável) e melhora o acerto da rede neural mesmo com poucas amostras. Ele discute tempo de processamento, facilidade de entender o modelo e entrega um app simples para uso prático. O resultado é um fluxo direto para classificar taludes rapidamente e com apoio visual. Bom para equipes de campo e gestores. [EN] This study simplifies the task to two classes (stable/unstable) and improves a neural network’s accuracy with small datasets. It discusses compute time, interpretability, and ships a simple app for practical use. The result is a straightforward way to classify slopes quickly with visual support. Handy for field teams and managers.