Resumo - Open Access.

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Estudo Computacional para Otimizar a Identificação de Minerais

Queiroz, Alfredo A. A. E. de ; Andrade, Marcelo B. ;

Resumo:

Os minerais têm diversas aplicações, como na indústria de aço que utiliza os minérios de cobre e ferro. Outra aplicação seria por meio de seu arranjo atômico, servindo como base para a elaboração de novos compostos sintéticos (como a menezesita e seu sintético Mg7[MgW12O42](OH)4·8H2O). Atualmente, o Brasil possui apenas 70 minerais-tipo completamente caracterizados, índice baixo comparado com a variedade de ambientes geológicos em seu território.Com o intuito de agilizar o processo de identificação das amostras de minerais, este trabalho busca utilizar os espectros característicos Raman e os parâmetros cristalográficos como referência para ferramentas computacionais.Para realizar a identificação dos minerais por meios dos espectros Raman e raios-X, propõe usar rede neural artificial (RNA). Nesse caso, os componentes principais deverão ser capazes de facilitar o processo de aprendizagem de uma RNA e reduzir os custos operacionais pelo descarte de variáveis adicionais.Os avanços na área de computação permitem criar através de linguagens de programação, redes neurais artificiais (RNAs) capazes de reconhecer informações e produzir respostas seguindo a teoria de aprendizagem cognitiva, se adaptando a mudanças de controle, classificação e processamento ao longo do tempo.

Resumo:

Palavras-chave: identificação de minerais,

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/23abcr-02

Referências bibliográficas
  • [1] Atencio, D., Brazilian Journal of Geology, 45, 143-158 (2015).
  • [2] DUCH W., DIERCKSEN G.H.F., Neural networks as tools to solve problems in physics and chemistry, Computer Physics Communications, Vol. 82, pp. 91-103 (1994).
Como citar:

Queiroz, Alfredo A. A. E. de; Andrade, Marcelo B.; "Estudo Computacional para Otimizar a Identificação de Minerais", p. 2 . In: . São Paulo: Blucher, 2017.
ISSN 2358-9337, DOI 10.5151/23abcr-02

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