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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorPerez-Imaz, Héctor Ignacio Azpúruapt_BR
dc.contributor.advisorCoelho, Bruno Nazariopt_BR
dc.contributor.advisorPessin, Gustavopt_BR
dc.contributor.authorSathler, Maurício Souza-
dc.date.accessioned2023-10-23T14:05:18Z-
dc.date.available2023-10-23T14:05:18Z-
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.citationSATHLER, Maurício Souza, Análise e localização de fontes de gás usando aprendizagem por reforço para robôs móveis na industria da mineração. 2021. 75 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6206-
dc.description.abstractOperações de inspeção são essenciais para garantir a segurança nos processos na indústria da mineração. Estes processos, quando realizados em ambientes confinados, demandam maior atenção pelos diversos riscos, entre eles a presença de gases nocivos ou falta de oxigênio. Devido a este problema, o presente trabalho apresenta o estudo de gases presentes na mineração assim como os sensores disponíveis no mercado. É apresentado o desenvolvimento de um sistema de sensoriamento de gás e os resultados da inspeção em um rejeito-duto. Também é apresentado a implementação de um algorítimo de detecção de fonte de gás por aprendizagem por reforço para um robô móvel assim como os resultados dessa implementação em um simulador de robótica.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectMinas e mineração - gáspt_BR
dc.subjectDispositivo automático - robô móvelpt_BR
dc.subjectAmbientes confinadospt_BR
dc.subjectAprendizado de máquina - aprendizado por reforçopt_BR
dc.titleAnálise e localização de fontes de gás usando aprendizagem por reforço para robôs móveis na industria da mineraçãopt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeFreitas, Gustavo Medeirospt_BR
dc.contributor.refereePerez-Imaz, Héctor Ignacio Azpúruapt_BR
dc.contributor.refereePessin, Gustavopt_BR
dc.contributor.refereePerez-Imaz, Héctor Ignacio Azpúruapt_BR
dc.description.abstractenInspection operations are essential to ensure process safety in the mining industry. These processes, when carried out in confined spaces, demand greater attention due to the various risks, including the presence of harmful gases or lack of oxygen. Due to this problem, the present work presents the study of gases present in mining industry as well as the sensors available on the market. The development of a gas sensing system and the results of inspection in a tailings pipeline are presented. It is also presented the implementation of a gas source detection algorithm by reinforcement learning for a mobile robot, as well as the results of this implementation in a robotics simulator.pt_BR
dc.contributor.authorID15.2.1243pt_BR
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