Submitted by Kilvya Braga (kilvyabraga@hotmail.com) on 2018-05-15T12:03:49Z No. of bitstreams: 1 EVELYN DE SOUZA FARIAS - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 2171903 bytes, checksum: c6d0f3ccb5ecf6ba4f906222cd163982 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T12:03:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EVELYN DE SOUZA FARIAS - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 2171903 bytes, checksum: c6d0f3ccb5ecf6ba4f906222cd163982 (MD5) Previous issue date: 2016 / CNPq / A análise e mineração de opinião em dados de texto extraídos de redes sociais online tem ganhado bastante força nos últimos anos, tornando-se uma área muito pesquisada e difundida em todo o mundo. Entretanto, esses processos são dependentes do idioma dos dados escritos, sendo o inglês o mais estudado e, consequentemente, o idioma que abrange uma maior quantidade de técnicas e soluções. Nesse contexto, a obtenção de resultados globais nessas áreas de pesquisa torna-se bastante custosa em tempo, sendo assim, com o avanço dos tradutores automáticos de texto e a tradução de dados para o inglês ser utilizada por alguns autores, julgamos necessário analisar o impacto dessas traduções no processo de classificação de sentimento. Os experimentos realizados em nosso trabalho mostraram resultados satisfatórios em métricas de avaliação e comparados aos resultados obtidos em trabalhos de outros autores em experimentos semelhantes de tradução de dados de texto e classificação de polaridade de sentimento. Os sistemas de tradução automática utilizados em nosso trabalho apresentaram uma tendência de traduções equiparadamente eficientes, mostrando que esses sistemas evoluíram bastante nos últimos anos. Quanto à classificação de dados de texto traduzidos automaticamente podemos dizer que, a partir dos resultados obtidos, a tradução automática de texto pode apresentar bons resultados para alguns casos. Porém, há a necessidade de experimentação com volumes de dados de treino mais abrangentes nas duas línguas estudadas neste documento. / The sentiment analysis and opinion mining in text data extracted from online social media services has gained enough strength in recent years, making it an area very researched and disseminated worldwide. However, these processes are language dependent and the english language is the most studied one, covering a larger amount of techniques and solutions in the field. In this context, obtaining overall results in these research areas becomes quite time consuming, so with the advancement of automatic text translators and that data automatic translated to english is used by some authors, it is necessary to analyze the impact these automatic translations cost in a text classification process. The experiments performed in our study showed satisfactory results in evaluation metrics and compared to the results obtained in works by other authors in similar experiments using automatic translations of text data and sentiment polarity classification. The machine translation systems used in our study showed a trend of equally efficient translations, showing that these systems have evolved considerably in recent years. As for the automatically translated text data classification we can say that from the results obtained, automatic text translation can present good results in some scenarios and case studies. However, there is a need for experimentation with more comprehensive training data volumes in the two languages studied in this document.

Made available in DSpace on 2014-12-12T01:01:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000463985-Texto+Completo-0.pdf: 1555769 bytes, checksum: b82a6402339c447066face4bc6b70629 (MD5) Previous issue date: 2014 / This work is the result of at least ten years of research since the development of the project, to the first interview and first cataloged documents in Historical Documentation Center of the Court of Rondônia. It discusses the social and economic relations in the current City of Itapuã do Oeste and the Jamari National Forest area, in the period that includes the mid 50s until the late 90s of XX century. During this period cassiterite comes to occupy a prominent place in the local economy since the rubber loses its economic importance in the region and its value in the international market. The end of manual mining in 1971 attracted for the region national companies and multinational groups, which changed some aspects of mineral exploration and working relationships in order to make them more human than they were in the days of the rubber and later of the mines. With the emergence of Itapuã do Oeste in the late 70 the differences between Itapuã do Oeste and the Jacundá Mining are immense in terms of the basic structures of care for the population, such as sanitation, prevention of endemic diseases, public lighting, education, etc. But with the breakdown of cassiterite in 1989/1990 in the international market, the cassiterite mining underwent a process of adaptation to the new reality imposed by the market, so a significant part of the population of Jacundá Mining that has not been fired began to settle in the Itapuã do Oeste at a time when the district Itapuã do Oeste is elevated to municipality. / O presente trabalho é o fruto, de pelo menos, dez anos de pesquisa desde a elaboração do projeto, a primeira entrevista e os primeiros documentos catalogados no Centro de Documentação Histórica do Tribunal de Justiça de Rondônia. Trata sobre as relações sociais e econômicas na área do atual Município de Itapuã do Oeste e da Floresta Nacional do Jamari, no período que compreende meados dos anos 50 até o final da década de 90 do século XX. Nesse período a cassiterita passa a ocupar lugar de destaque na economia local, já que a borracha perde sua importância econômica na região e seu valor no mercado internacional. O fim do garimpo manual em 1971 atraiu para a região empresas nacionais e grupos multinacionais, que mudaram alguns aspectos da exploração mineral e as relações de trabalho, de modo a torná-las mais humanas do que eram nos tempos dos seringais e posteriormente dos garimpos. Com o surgimento do povoado de Itapuã do Oeste no final dos anos 70 as diferenças entre Itapuã do Oeste e a Mineração Jacundá são imensas do ponto de vista das estruturas básicas de atendimento à sua população, tais como: saneamento básico, prevenção às doenças endêmicas, iluminação pública, educação, etc. Porém, com a quebra da cassiterita entre 1989/1990, no mercado internacional, a mineração de cassiterita viveu um processo de adaptação à nova realidade imposta pelo mercado, assim uma parte significativa da população da Mineração Jacundá que não foi demitida passou a fixar residência no distrito de Itapuã do Oeste em um momento que o distrito é elevado à condição de Município.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / No presente trabalho foram utilizados modelos de classificação para minerar dados relacionados à aprendizagem de Matemática e ao perfil de professores do ensino fundamental. Mais especificamente, foram abordados os fatores referentes aos educadores do Estado do Rio de Janeiro que influenciam positivamente e negativamente no desempenho dos alunos do 9 ano do ensino básico nas provas de Matemática. Os dados utilizados para extrair estas informações são disponibilizados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira que avalia o sistema educacional brasileiro em diversos níveis e modalidades de ensino, incluindo a Educação Básica, cuja avaliação, que foi foco deste estudo, é realizada pela Prova Brasil. A partir desta base, foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós-processamento dos dados. Os padrões foram extraídos dos modelos de classificação gerados pelas técnicas árvore de decisão, indução de regras e classificadores Bayesianos, cujos algoritmos estão implementados no software Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Além disso, foram aplicados métodos de grupos e uma metodologia para tornar as classes uniformemente distribuídas, afim de melhorar a precisão dos modelos obtidos. Os resultados apresentaram importantes fatores que contribuem para o ensino-aprendizagem de Matemática, assim como evidenciaram aspectos que comprometem negativamente o desempenho dos discentes. Por fim, os resultados extraídos fornecem ao educador e elaborador de políticas públicas fatores para uma análise que os auxiliem em posteriores tomadas de decisão. / Classification models were applied in this work in order to mine data related to elementary school teachers profiles and students' mathematics learning. More specifically, teacher characteristics which in uence positively and negatively on the Mathematics tests performance of the students in the 9th grade of elementary education in Rio de Janeiro State were addressed. The data used to extract this information are provided by the National Institute of Studies and Educational Research Anisio Teixeira (INEP), which evaluates the Brazilian educational system at various levels and types of education, including Elementary Education. The Knowledge Discovery in Databases (KDD) process was applied comprising the steps of preparation, mining and post processing of data. The patterns were extracted from the classification models generated by decision tree, rule induction and Bayesian classifiers, whose algorithms are implemented in software Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis). In addition, group methods were used as well as a methodology for making uniformly distributed classes in order to improve the accuracy of the models obtained. The results showed important factors that contribute to the learning of mathematics and aspects that negatively compromise the performance of students. The extracted results can provide to educators and public policies makers the support for analysis and decision making.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000400741-Texto+Completo-0.pdf: 8197264 bytes, checksum: 06de0e14d6fe03643c75f2ccd841d590 (MD5) Previous issue date: 2007 / Several business processes may be automated using Workflow systems. Some of these processes are strategically important and require tools to allow managerial analyses and assist process managers in decision making. Thus, the application of knowledge discovery techniques regarding records of steps of business processes shows great promise. Yet, the computational environment adopted by KDD may be significantly complex, with steps executed independently such as seen in a service-oriented environment. This architecture poses a problem linked to the exchange of information between process steps, since each service may have been written in different languages and requires data to be allocated as a predefined format. In this case, if the format is exclusive, different applications may operate using the same data, adding an array of procedural options. In this sense, this paper addresses an approach to make independent two steps of the knowledge discovery process: data mining and visualization of results. With this aim, the solution proposed is built on the use of XML and XML Schema technologies for the definition of data output and input structures of algorithms for data mining and visualization techniques. Moreover, the use of XLST techniques contributes to the automation of the transformation of formats. The validation of the solution, which was developed over the pertinent theory, was carried out with experiments that used free code implementation. The main contribution of this paper lies in the generation of exclusive and generic formats for information exchange between the steps mentioned and their transformation. / Diversos processos de negócio das organizações podem ser automatizados com o auxílio de sistemas de Workflow. Alguns deles, estrategicamente importantes, necessitam de ferramentas que permitam análises gerenciais e auxiliem os gestores no processo de tomada de decisão. Neste contexto, a aplicação das técnicas de descoberta de conhecimento sobre os registros de execução das instâncias dos processos de negócio mostra-se uma prática promissora. No entanto, o ambiente computacional utilizado pelas aplicações de KDD pode ser significativamente complexo, tendo suas etapas executadas de forma independente como, por exemplo, em um ambiente orientado a serviços. Esta arquitetura possui um problema relacionado à troca de informações entre as etapas do processo, visto que cada serviço pode ter sido escrito em linguagens diferentes e necessitar que os dados estejam dispostos em um determinado formato. Neste caso, uma vez que este formato seja único, distintas aplicações podem trabalhar utilizando mesmos dados, agregando ao procedimento com diversidade de opções. Seguindo esta problemática, este trabalho versa sobre uma abordagem que visa tornar independentes duas etapas do processo de descoberta de conhecimento: a mineração de dados e a visualização dos resultados. Para isto, a solução proposta está baseada no uso das tecnologias de XML e XML Schema para a definição de estruturas para as saídas e entradas dos algoritmos de mineração e técnicas de visualização. Além disto, o uso de técnicas de XSLT contribui para que a transformação entre estes formatos possa ser realizada de modo automatizado. Para a validação da solução, criada com base teórica, foram realizadas alguns testes utilizando as implementações de código livre. A principal contribuição deste trabalho está na criação de formatos únicos e genéricos para a troca de informações entre as etapas citadas, bem como sua transformação.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:52:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000395839-Texto+Completo-0.pdf: 1413354 bytes, checksum: 434d075aab87b2e1155b9509585420e5 (MD5) Previous issue date: 2007 / The present paper proposes a model of Efficient Public Lighting System based on the Reluz Program of the Brazilian public lighting system. The program uses new technologies according to the ABNT regulation with the objective of increasing lighting efficiency with less power installation. The importance of this program is on the management of public lighting system with detailed records of existing points in the illumination area, power of installed street lamps and their fittings, which through a database offers information aiming at a technical and economical analysis. It presents considerations on the necessity of including social-behavioral information from IBGE, pointing out the importance of public illumination as a great accident prevention factor in the streets as well as an inhibitor to night illicit trade, crime, and prostitution. With a directory organized in three separate databases, it presents a study of the Data Mining technique in the Efficient Public Lighting System, using algorithm information for the finding of new patterns. The search for new patterns and relationship among the different variables of the data mining technical application is one of the purposes of the present study thus offering database knowledge through the development and implementation of specific algorithms that can support a decision-taking process when identifying, diagnosing and profiling a community. At the end, a new model of Public Illumination management, based on the knowledge gained on mining, was used with practical results that show effectiveness through power consumption reduction, meaningful improvement of the socialbehavioral indexes like urban violence reduction and better community satisfaction. / O presente trabalho propõe um modelo de Sistema de Iluminação Pública Eficiente baseando no Programa Reluz do sistema de iluminação pública brasileiro. Os meios apresentados pelo programa utilizam novas tecnologias de acordo com as normas da ABNT, que têm por objetivo aumentar a eficiência luminosa com a menor potência instalada. Ressalta-se a importância do programa de gestão no sistema de iluminação pública com o cadastramento detalhado dos pontos existentes no parque de iluminação, potência das lâmpadas instaladas, o tipo de luminárias em seus logradouros e, através de um banco de dados, o armazenamento destas informações visando uma análise técnica e econômica. São apresentadas considerações sobre a necessidade de inclusão de dados sócio-comportamental a partir de informações do IBGE, ressaltando-se a importância da iluminação pública como um grande fator preventivo de acidentes nas vias urbanas, bem como inibidor de ações por parte do comércio ilícito, da criminalidade e da prostituição, em horários noturnos. Com o diretório organizado com três bases de dados distintos, apresenta-se um estudo da técnica de Mineração de Dados no sistema Eficiente de Iluminação Pública, utilizando-se as informações dos algoritmos para a descoberta de novos padrões. A busca de novos padrões e relacionamento entre diferentes variáveis da aplicação técnica da mineração de dados é um dos propósitos deste estudo, viabilizando a descoberta do conhecimento em uma base de dados através do desenvolvimento e implementação de algoritmos específicos, que sirvam de suporte à tomada de decisão no processo de identificação, do diagnóstico e do perfil de uma comunidade. Ao final, um novo modelo de gestão de Iluminação Pública, agora baseado no conhecimento adquirido pela mineração, foi empregado, com resultados práticos que mostram efetiva eficiência pela redução de consumo e significativa melhora nos índices sócio-comportamentais, tais como, redução de violência urbana e maior grau de satisfação da comunidade.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:53:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000403015-Texto+Completo-0.pdf: 1369362 bytes, checksum: 80f10cb0cad2240a06c6783c86c07472 (MD5) Previous issue date: 2008 / Forced outages are one of the most relevant elements of influence in the energy supply interruption and, thus, in the service quality. A correct identification of the causes that led to an outage become essential, once it provides a better way to allocate resources and investments to reduce problems in the electrical system, and, as a consequence, the improvement of reliability indices. To achieve this goal it is necessary to develop tools for the management, analysis and diagnostic of forced outage causes in the electric distribution system. This dissertation presents two methodologies to identify forced outage causes: a probabilistic model using Bayesian Networks, and an Artificial Neural Networks model. Initially, theoretical concepts and definitions required to understand Bayesian Networks and Artificial Neural Networks are presented, followed by a review on basic definitions of distribution system reliability and forced outage causes in the distribution system. After, are described training and validation steps of both forced outage cause identification methods. The knowledge base used for the network learning process was extracted from an event database provided by an electric utility. The knowledge discovery process comprised several stages, including one of data mining. This process turns the database into a more reliable and appropriate format, resulting in 8888 samples for construction, generation of the training and validation dataset of the proposed Bayesian Network and Neural Network models. Both heuristics were validated through the split-half method. The learning process of the Bayesian Network was done using the Expectation Maximization Algorithm, while for Neural Network was used Resilient back propagation learning algorithm, chosen specially because of its fast convergence and good performance. / Os desligamentos não programados são um dos fatores que mais contribuem para a interrupção do fornecimento de energia e, portanto, na qualidade do serviço prestado. Uma correta identificação das causas que originaram os desligamentos tornase cada vez mais indispensável para distribuir de forma mais eficaz os investimentos e recursos para a redução de problemas no sistema elétrico, trazendo como conseqüência direta destes investimentos a melhoria dos índices de confiabilidade. Dessa forma, torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas para gerenciamento, análise e diagnóstico de causas de eventos não programados que ocorrem nos sistema de distribuição das empresas. Nesta dissertação são apresentados dois métodos para identificação da causa de desligamentos não programados na rede de distribuição: um modelo probabilístico utilizando Redes Bayesianas e um modelo usando Redes Neurais Artificiais. Inicialmente é apresentada uma conceituação sobre aspectos teóricos fundamentais ao entendimento de Redes Bayesianas e Redes Neurais Artificiais, seguida de uma revisão sobre definições básicas acerca de confiabilidade e causas de desligamentos em sistemas de distribuição. Após, são descritas as etapas realizadas para treinamento e validação dos dois sistemas de identificação da causa de desligamentos não programados. A base de conhecimento utilizada para o aprendizado foi extraída de um banco de dados de eventos fornecido por uma concessionária de energia, cujo processo de extração de conhecimento consistiu em uma série de etapas, incluindo uma de mineração de dados. Esse processo tornou a base de dados mais confiável e adequada resultando em 8888 amostras para a construção, geração dos conjuntos de treinamento e validação dos modelos de Rede Bayesiana e de Rede Neural utilizados. Ambas heurísticas foram validadas através do método da prova bipartida (split-half method). O processo de aprendizagem da Rede Bayesiana foi realizado através do algoritmo de maximização da expectância (Expectation Maximization), enquanto que para a Rede Neural o algoritmo de treinamento escolhido foi o Resilient back propagation, devido as suas características de desempenho e velocidade de convergência.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:53:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000388093-Texto+Completo-0.pdf: 2571421 bytes, checksum: 24dba4cbf5ab13c6a005e3d642b95d63 (MD5) Previous issue date: 2006 / The aim of this work is to develop a complete data mining model in a telecommunication company, focusing on client/user of the STFC (Commuted Fixed Telephone Service). Currently, the management of the database containing client information is an essential point in the success of telecommunication companies in the country. With the raise of new communication technologies and with the easy access to broadband and mobile services, there is an increasing number of clients canceling the STFC service. This forces the STFC companies to keep a consistent service process aiming to use well their physical installations and to keep the income. With the development of a data mining model, we generated a system aiming to predict events and to classify clients. The predicted event is called chum (service cancellation) and it is based on classificatory algorithms applied to a real database, containing records such as general information, client relationship and billing. The development of the data mining model was constituted of the following: problem analysis (chum), evaluation and understanding of the data, pre-processing and classification. We studied and used the following three classification algorithms methods for the prediction: Neural Networks RFB (Radial Basis Function), Decision Trees and Bayesian Classifiers. The results obtained validate the model developed by us, allowing the use and improvement in the telecommunication companies. The model can also be used as a generic data mining model, with possible applications in diverse fields related to keeping clients loyalty. / O objetivo desta dissertação é desenvolver um modelo completo de mineração de dados no ambiente de uma operação de telecomunicações, com foco na retenção de clientes usuários do STFC ( Serviço Telefônico Fixo Comutado). Atualmente, a manutenção da base de clientes é ponto crucial para a atuação das operadoras de telecomunicações no país. Com o surgimento de novas tecnologias de comunicação e com a popularização de acessos de banda larga e do SMP (Serviço Móvel Pessoal), as taxas de cancelamentos dos acessos de STFC exigem das operadoras que oferecem o serviço um processo consistente visando à retenção de sua planta física instalada e da receita gerada. Através da construção de um modelo de mineração de dados, formou-se um sistema visando à predição de eventos e a classificação de clientes. O evento a ser previsto é o churn (cancelamento do serviço), com base na utilização de algoritmos classificadores aplicados sobre uma base de dados real, contendo informações cadastrais, de relacionamento com o fornecedor, de consumo e faturamento. A formação do modelo de mineração de dados envolveu as etapas de análise do problema (churn), avaliação e entendimento dos dados, pré-processamento e classificação. Como algoritmos classificadores (utilizados na predição), foram estudados e utilizados três métodos: redes Neurais RBF ( Radial Basis Function), Árvores de Decisão e Classificadores Bayesianos. Os resultados obtidos validam o modelo desenvolvido, permitindo a sua utilização e aperfeiçoamento no ambiente de uma operadora de telecomunicações ou ainda como um modelo genérico de mineração de dados, passível de aplicação em diferentes segmentos envolvendo o problema da retenção e fidelização de clientes.

A pesquisa voltada para a retroanálise de taludes de mineração está se tornando cada vez mais importante. As dimensões das atuais cavas de mineração visam sempre obter a melhor relação entre custo, benefício e segurança. Isso exige que por vezes o trabalho ocorra próximo destes limites. Neste trabalho o estudo de retroanálise consiste em um talude misto composto por aluvião e rocha em uma mineração de carvão localizada no município de Arroio dos Ratos, RS. O objetivo foi realizar um estudo de retroanálise onde se utilizou dois métodos de análise método dos Elementos Finitos (MEF) e o método do Equilíbrio Limite (EL). A metodologia adotada foi dividida em três fases: uma etapa de campo, para coleta do material e dados geométricos do talude, uma etapa de laboratório para caracterizar todo o material e a última etapa computacional onde foram gerados os modelos e simulações numéricas através dos softwares comerciais da empresa RocScience, sendo eles o SLIDE e o RS2. Os resultados encontrados mostraram que a porção do talude composta por aluvião apresentava seis camadas intercaladas de areias bem graduadas e argilas de média a alta plasticidade. Em relação as simulações, observou uma diferença entre o MEF e EL devido ao grande número de camadas presentes no talude e a interação entre elas. Foram criados quatro diferentes cenários para observar o comportamento do talude, com presença e ausência de água. O MEF mostrou uma superfície de ruptura próxima a encontrada porem com a presença de água o Fator de Segurança (FS) sofreu uma grande depreciação. O EL considerou uma superfície de ruptura satisfatória, nas simulações com presença de água FS sofreu uma depreciação mínima mesmo com máxima saturação de água no talude. Apesar das diferenças ambos os métodos são confiáveis mas devem ser usados de forma adequado ao tipo de problema existente. Situações mais simples e com taludes mais homogêneos o EL trona-se mais indicado, para problemas de maior complexidades e interações entre camadas o MEF se mostrou satisfatório e com boa resposta. O resultados através do MEF se aproximaram mais da situação real encontrada em campo. / A research focus on retro analysis on mine slopes is becoming increasingly important. The dimensions of current mining caves aim to always obtain the best cost benefit ratio as well as the highest safety level. This demands that the work sometimes is done within these limits. In this paper the study of retro analysis is made up of a mixed slope composed of alluvial and rocks, in a coal mine in Arroio dos Ratos, RS. The goal was to carry out a retro analysis study using two analysis methods: The Finite Element Method (FEM) and Limit Equilibrium analysis (LE). The methodology adopted was split into three phases: a field stage for the sample collection and slopes geometric , a laboratory stage to classify all the material and a final computacional stage were model and numerical simulations were created by way of commercial software, Slide and RS2, by RocScience. The results showed that the portion of the slope composed of alluvium had six layers interspersed with well graded sands and high plasticity clays. The simulations observed a difference between the FEM and LE due to the number of layers present in the slope and the interaction among them. Four different scenarios were created in order to observe the behavior of the slope. The FEM presents surface failure similar to one found in the field. The LE always takes into consideration the overall critical surface which is not observed in the field, it also show high security factor levels above one 1.3 that does not reflect a real situation since the slope is collapsed. In spike of the differences, both methods are reliable but they must be used according to the existing problems. For simpler situations with homogeneous slopes LE is recommended while move complex problems and interactions among lawyers calls for FEM.

Os custos de produção de minério de ferro possuem variações de acordo com a especificidade de cada mina. Na fase mina, dois dos maiores custos de produção estão associados aos índices: distância média de transporte e a relação estéril minério. A implantação do projeto de múltiplas minas e correias transportadoras em Itabira visa diminuir os custos associados a estes dois indicadores. O método de alimentação da planta de beneficiamento oriundo de múltiplas minas foca em reduzir a relação estéril minério global do complexo e a implantação de correias transportadoras mitiga o aumento da distância média de transporte. O presente trabalho tem seu enfoque em uma proposta de lavra de múltiplas minas e de uma pilha de minério para alimentação de três diferentes usinas. Propõem-se um modelo de programação linear por metas que determinará a melhor alimentação das usinas, menor distância média de transporte e menor relação estéril minério. Este modelo de otimização foi elaborado utilizando o software LINGO com interface com EXCEL, e avalia cenários diversificados entre o transporte por caminhões fora de estrada e o transporte misto entre caminhões fora de estrada e transportadores de correia de longa distância. Os resultados apresentados mostram que o método de múltiplas minas é uma saída técnica e economicamente viável para melhor aproveitamento das jazidas do Complexo Minerador de Itabira, apresentando uma economia que varia de US$82M até US$118M dependendo do local de instalação das unidades de Britagem Semimóvel (BSMs). / Production costs of iron ore varies according to the specificity of each mine. In the mining phase, some of the largest operational costs are associated to the haulage distance and the stripping ratio. In this context, the implementation of the multiple mines project and the conveyor belts at the Itabira Complex Mines aims to optimize these two indicators. The multiple mines methodology focuses on reducing the overall stripping ratio of the complex, and the implementation of conveyor belts mitigates the increase of the haulage distance. Two mines and a stock pile are available to feed three different concentration plants. The goal is to achieve the best way to feed the plants considering the economic aspects. A linear goal programming model is proposed to determine the best iron ore mass feeding the plants from different mines, taking into account the least haulage distance and the smallest stripping ratio. This optimization model was developed using LINGO Software to interface with EXCEL and evaluate diversified scenarios. The results showed that the method of multiple mines is a technical and economically viable method for mine planning at the Itabira Complex.

A Colômbia tem uma das maiores reservas de carvão do mundo, sendo o quinto exportador mundial do carvão de tipo térmico. Nos processos de extração de carvão a céu aberto, uma grande quantidade de material particulado (PM), constituído por partículas de pó, hidrocarbonetos e metais pesados, é liberada à atmosfera, onde pode formar misturas complexas e constituir um risco significativo para a saúde, tanto dos indivíduos com exposição ocupacional quanto dos que habitam em proximidade das áreas de mineração. No entanto, em populações humanas, a grande maioria dos dados sobre os efeitos da exposição ao carvão tem sido gerada a partir de estudos em populações com exposição ocupacional, o que faz com que os possíveis efeitos sobre as populações com exposição ambiental sejam desconhecidos. Considerando a pouca informação sobre o tipo de efeitos gerados pela exposição ambiental à resíduos de mineração de carvão, e com a finalidade de melhorar o conhecimento sobre o possível mecanismo do dano em diferentes tecidos, este trabalho teve como objetivo avaliar os efeitos genotóxicos e citotóxicos em populações de indivíduos com exposição ambiental à misturas complexas geradas nos sistemas de mineração de carvão a céu aberto do Departamento de Guajira, Colômbia. Para isso, foram coletados sangue e mucosa oral de 98 indivíduos residentes nas proximidades de uma mina de carvão a céu aberto e de 41 indivíduos não expostos ao carvão. O teste de CBMN-Cyt em linfócitos e BMNCyt em mucosa oral, o ensaio cometa alcalino convencional e modificado com endonucleases (FPG, ENDO III), imunocoração com anticorpos anti-centrômero (CREST), bem como o conteúdo de elementos traço e metais pesados foram avaliados nas amostras. Adicionalmente, as concentrações de PM10 e PM2.5 nas áreas de coleta nas proximidades da mina foram estabelecidas e avaliadas para a presença de metais e matéria orgânica. A análise dos biomarcadores do CBMN-Cyt em linfócitos evidenciou um aumento significativo na frequência de micronúcleos em células binucleadas (MNBN) e células mononucleadas (MNMONO) dos indivíduos com proximidade residencial às áreas de exploração de carvão a céu aberto. As análises sobre a origem dos MN demostraram um aumento significativo de 45.27% na frequência de CREST+ MN nos indivíduos expostos, sugerindo a exposição à substâncias com potencial aneugênico. Particularmente, as frequências de MNBN e a indução de CREST+ MN em residentes expostos demonstraram uma correlação altamente significativa com os níveis de PM2.5, mas não com as concentrações de PM10. A análise geoespacial demonstrou que esta correlação é proporcional à distância entre as populações e as zonas de mineração e que o relevo e a velocidade do vento estão envolvidos na distribuição do PM e o nível de efeito observado em algumas áreas avaliadas. A composição química do PM2.5, avaliada pela técnica de PIXE, evidenciou a presença de elementos traço altamente enriquecidos como o S, e metais pesados moderadamente enriquecidos como Cr, Cu e Zn. O PM2.5 das regiões de mineração também apresentou altas concentrações de matéria orgânica (EOM) com características apolares. Da mesma forma que nos linfócitos, a mucosa oral também mostrou um aumento significativo na frequência de todos os parâmetros do BMNCyt, enquanto que a %Tail DNA, avaliadas no ensaio Cometa convencional e modificado com o uso de endonucleases (FPG e ENDO III), também mostrou um aumento significativo em indivíduos com proximidade residencial às minas de exploração de carvão à céu aberto. Entre os indivíduos expostos, foram detectadas elevadas concentrações sanguíneas de Cr, Ni, Mn e Br quando comparados com os indivíduos não expostos. Os valores de %Tail DNA no ensaio Cometa convencional foram altamente correlacionados com as concentrações de Al, Mn e Br no sangue, enquanto que o %Tail DNA no ensaio Cometa modificado com FPG foi relacionado com as concentrações de Mn. Assim, o dano ao DNA observado nos indivíduos com exposição ambiental à resíduos de mineração de carvão pode ser consequência do dano oxidativo resultante da exposição aos resíduos do carvão, especialmente metais e matéria orgânica contidos na fração fina do material particulado. / Colombia has one of the world's largest coal reserves being the fifth biggest thermal coal exporter world-wide. In opencast coal mining extraction, large amounts of particulate matter (PM) constituted by dust particles, hydrocarbons and heavy metals are released into the atmosphere, where they can form complex mixtures, representing a significant health risks to both, occupationally exposed workers and populations living in proximity to mining areas. However, in human populations, most of the data on the effects of exposure to coal residues have been obtained from studies involving occupationally exposed populations, causing a scarcity of data examining the impact of these industrial operations in populations with environmental exposure. Considering the lack of information in regard to the effects of environmental exposure to coal mining residues, and in order to improve our knowledge on the possible damaging mechanism, the aim of this study was to evaluate the genotoxic and cytotoxic effects caused by environmental exposure to complex mixtures generated in open-cast coal mining systems located in the Department of Guajira-Colombia. We collected blood and oral mucosa cells from 98 individuals residents in proximity to an open-pit coal mine and 41 unexposed individuals. We assessed the CBMN-Cyt parameters in lymphocytes and BMNCyt parameters in oral mucosa, the alkaline and endonucleases modified comet assay (FPG, ENDO III), the immunofluorescent antikinetochore staining (CREST) and trace and heavy metals content in samples from exposed individuals. Additionally, PM10 and PM2.5 concentrations were established in sampling areas around the mining zone and metals and organic matter content determined. Analysis of CBMN-Cyt parameters revealed a significant increase in micronuclei frequency in binucleated (MNBN) and mononucleated (MNMONO) cells of individuals with residential proximity to open-pit coal mines compared to residents from non-mining areas. Results on the mechanism of micronucleus formation, showed a statistically significant increase in CREST+ MN (45.27%) in exposed individuals, suggesting the exposure to aneuploidy-inducing substances. Particularly, MNBN frequency and CREST+ MN induction were highly correlated to PM2.5 levels but not to PM10. Spatial interpolation analysis showed that this correlation is proportional to the distance between populations and mining areas. Local wind speed and topography were identified as major contributors to PM dispersion and damage distribution in some areas. Chemical composition of PM2.5 by PIXE demonstrated the presence of highly enriched elements like S and moderate enrichment of heavy metals like Cr, Cu and Zn. Mining regions had also higher concentrations of extractable organic matter (EOM) related to nonpolar and polar compounds. Like in lymphocytes, oral mucosa cells also showed a significant increase of all BMNCyt parameters, while %TailDNA in conventional and endonuclease modified comet assay (FPG and ENDO III) also showed a significant increase in individuals living in proximity to open-pit coal mining areas. Exposed individuals showed higher concentrations of Cr, Ni, Mn and Br in blood compared to unexposed controls. %Tail DNA in conventional Comet assay was highly correlated with Al, Mn and Br concentrations, while %Tail DNA in the FPG Comet assay was correlated to Mn concentrations. These results suggest that DNA damage detected in environmentally exposed individuals may be caused by oxidative damage caused by exposure to coal mining residues, particularly metals and organic matter contented in the fine fraction of the particulate matter.