Circuitos turísticos: rota dos museus mineiros : faixa piritosa ibérica

Longe vai o tempo em que a Indústria e a Técnica e, mais exactamente, os seus vestígios estavam excluídos daquilo a que chamamos património cultural. De facto, há muito tempo que, um pouco por todo o mundo e também entre nós, se ouve falar de património técnico, de património industrial e, até, de património mineiro e geológico. Nasceram sociedades, associações, organismos oficiais, criaram-se Arquivos, Centros de Estudo e Museus. Existe hoje por toda a parte, e particularmente na Europa e nas Américas, um público fiel que percorre centenas de quilómetros em demanda de vestígios da civilização industrial, que visita museus e sítios ligados à pré-industrialização, à indústria e, especialmente, à mineração das diversas idades históricas.

Aprendizado relacional por um modelo neural

As técnicas que formam o campo da Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) surgiram devido à necessidade de se tratar grandes volumes de dados. O processo completo de DCBD envolve um elevado grau de subjetividade e de trabalho não totalmente automatizado. Podemos dizer que a fase mais automatizada é a de Mineração de Dados (MD). Uma importante técnica para extração de conhecimentosa partir de dados é a Programação Lógica Indutiva (PLI), que se aplica a tarefas de classificação, induzindo conhecimento na forma da lógica de primeira ordem. A PLI tem demonstrado as vantagens de seu aparato de aprendizado em relação a outras abordagens, como por exemplo, aquelas baseadas em aprendizado proposicional Os seus algorítmos de aprendizado apresentam alta expressividade, porém sofrem com a grande complexidade de seus processos, principalmente o teste de corbertura das variáveis. Por outro lado, as Redes Neurais Artificiais (RNs) introduzem um ótimo desempenho devido à sua natureza paralela. às RNs é que geralmente são "caixas pretas", o que torna difícil a obtenção de um interpretação razoável da estrutura geral da rede na forma de construções lógicas de fácil compreensão Várias abordagens híbridas simbólico-conexionistas (por exemplo, o MNC MAC 890 , KBANN SHA 94 , TOW 94 e o sistema INSS OSO 98 têm sido apresentadas para lidar com este problema, permitindo o aprendizado de conhecimento simbólico através d euma RN. Entretanto, estas abordagens ainda lidam com representações atributo-valor. Neste trabalho é apresentado um modelo que combina a expressividade obtida pela PLI com o desempenho de uma rede neural: A FOLONET (First Order Neural Network).

O Uso de ícones na visualização de informações

A visualização de informações congrega um conjunto de técnicas que têm por objetivo facilitar o entendimento de informações a partir de representações visuais. Nesta área, parte-se do pressuposto de que uma representação visual de dados ou informações proporciona uma forma mais simples e intuitiva de entendê-los e, com isso, inferir mais rapidamente e com maior precisão o seu significado. Normalmente, a tarefa de análise de dados é realizada com o auxílio de ferramentas de acordo com a natureza dos dados e do estudo sendo realizado. As técnicas de visualização de dados e informações não substituem ferramentas de análise específicas. Elas podem ser usadas como primeira aproximação do processo de análise, quando sintetizam de forma visual uma grande massa de dados, permitindo escolher partes do volume de dados para análise mais detalhada, ou como forma de apresentação de dados já reduzidos. Quando o subconjunto dos dados de interesse está disponível, a utilização de uma ferramenta de visualização proporciona maior agilidade nas análises e padrões na massa de dados podem ser descobertos visualmente. Uma das classes de técnicas de visualização utilizada nesta área é a icônica. Um ícone (ou glifo) é um objeto com geometria e aparência paramétricas, as quais podem ser arbitrariamente vinculadas a dados. A função de um ícone é agir como uma representação simbólica, que mostra as características essenciais de um domínio de dados ao qual o ícone se refere. Assim é possível obter uma visualização dos dados de uma forma mais clara e compacta. Em geral, ícones são utilizados para representar dados multidimensionais, ou seja, múltiplos atributos associados a uma posição num espaço qualquer, ou a entidades em estudo. O presente trabalho analisa o uso de ícones na visualização de informações. São discutidos os conceitos fundamentais de visualização de informações e sua relação com a área de mineração de dados. O uso de ícones em diversos trabalhos apontados na literatura é apresentado, sendo abordada a questão de geração automática de ícones, mais flexível do que os conjuntos fixos providos pelos sistemas de visualização estudados. Uma proposta para gerar ícones de forma automática baseada numa especificação paramétrica dos ícones é utilizada em um conjunto de dados característicos de espécimes animais estudados por biólogos do Departamento de Genética da UFRGS.

Abordagem baseada em conceitos para descoberta de conhecimento em textos

Esta tese apresenta uma abordagem baseada em conceitos para realizar descoberta de conhecimento em textos (KDT). A proposta é identificar características de alto nível em textos na forma de conceitos, para depois realizar a mineração de padrões sobre estes conceitos. Ao invés de aplicar técnicas de mineração sobre palavras ou dados estruturados extraídos de textos, a abordagem explora conceitos identificados nos textos. A idéia é analisar o conhecimento codificado em textos num nível acima das palavras, ou seja, não analisando somente os termos e expressões presentes nos textos, mas seu significado em relação aos fenômenos da realidade (pessoas, objetos, entidades, eventos e situações do mundo real). Conceitos identificam melhor o conteúdo dos textos e servem melhor que palavras para representar os fenômenos. Assim, os conceitos agem como recursos meta-lingüísticos para análise de textos e descoberta de conhecimento. Por exemplo, no caso de textos de psiquiatria, os conceitos permitiram investigar características importantes dos pacientes, tais como sintomas, sinais e comportamentos. Isto permite explorar o conhecimento disponível em textos num nível mais próximo da realidade, minimizando o problema do vocabulário e facilitando o processo de aquisição de conhecimento. O principal objetivo desta tese é demonstrar a adequação de uma abordagem baseada em conceitos para descobrir conhecimento em textos e confirmar a hipótese de que este tipo de abordagem tem vantagens sobre abordagens baseadas em palavras. Para tanto, foram definidas estratégias para identificação dos conceitos nos textos e para mineração de padrões sobre estes conceitos. Diferentes métodos foram avaliados para estes dois processos. Ferramentas automatizadas foram empregadas para aplicar a abordagem proposta em estudos de casos. Diferentes experimentos foram realizados para demonstrar que a abordagem é viável e apresenta vantagens sobre os métodos baseados em palavras. Avaliações objetivas e subjetivas foram conduzidas para confirmar que o conhecimento descoberto era de qualidade. Também foi investigada a possibilidade de se realizar descobertas proativas, quando não se tem hipóteses iniciais. Os casos estudados apontam as várias aplicações práticas desta abordagem. Pode-se concluir que a principal aplicação da abordagem é permitir análises qualitativa e quantitativa de coleções textuais. Conceitos podem ser identificados nos textos e suas distribuições e relações podem ser analisadas para um melhor entendimento do conteúdo presente nos textos e, conseqüentemente, um melhor entendimento do conhecimento do domínio.

Orpheo : uma estrutura de trabalho para integração dos paradigmas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado

Esta tese apresenta contribuições ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de técnicas automatizadas – ou semi-automatizadas – otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o já, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que o tornam mais fácil de ser realizado. A partir dessa visão, bem conhecidos algoritmos de Estatística e de Aprendizado de Máquina passam a funcionar com desempenho aceitável sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma, tarefas como coleta, limpeza e transformação de dados e seleção de atributos, parâmetros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execução. A contribuição principal desta tese consiste na aplicação dessa visão para a otimização da descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados. Adicionalmente, são apresentadas algumas contribuições sobre o Modelo Neural Combinatório (MNC), um sistema híbrido neurossimbólico para classificação que elegemos como foco de trabalho. Quanto à principal contribuição, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados, em geral, é dividida em dois subprocessos: identificação de agrupamentos (aprendizado não-supervisionado) seguida de classificação (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem às tarefas de rotulagem dos itens de dados e obtenção das correlações entre os atributos da entrada e os rótulos. Não encontramos outra razão para que haja essa separação que as limitações inerentes aos algoritmos específicos. Uma dessas limitações, por exemplo, é a necessidade de iteração de muitos deles buscando a convergência para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize várias leituras da base de dados, o que, para Mineração de Dados, é proibitivo. A partir dos avanços em DCBD, particularmente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o número de acessos na realização do processo completo. Nossa contribuição, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integração dos dois paradigmas e a implementação de um protótipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificação de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificação. É também apresentada uma aplicação no mapeamento de áreas homogêneas de plantio de trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com relação às contribuições sobre o MNC são apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma redução significativa do tamanho do modelo após o aprendizado; (b) um estudo sobre a redução da complexidade do modelo com o uso de máquinas de comitê; (c) uma técnica, usando o método do envoltório, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistências e perda de conhecimento que podem ocorrer na construção do modelo.

Modelamento geomecânico para o dimensionamento de pilares de carvão

O dimensionamento de pilares em mineração de carvão, no Brasil, sempre foi considerado conservativo em relação às metodologias e características das camadas que estava sendo lavrada. Torna-se necessário reverter o status-quo existente nesse tema para que a atividade de mineração em carvão se torne mais lucrativa e segura ao mesmo tempo. Problemas geomecânicos, que causaram acidentes fatais, diminuição das reservas de carvão, alto custo de extração e baixa recuperação na lavra são decorrentes ao baixo conhecimento do comportamento geomecânico do maciço rochoso e das metodologias de modelamento geomecânicos. Esse trabalho propõe uma nova técnologia de mapeamento geomecânico e caracterização geomecânica para determinar parâmetros geomecânicos das rochas que formam o sistema piso-pilarteto de uma camada de carvão. O dimensionamento de pilares, então, deve ser baseado nessas informações que alimentam um modelo geomecânico que utiliza métodos numéricos para solucionálos. Dentro do processo de aquisição de informações geomecânicas são propostos novos métodos de mapeamento geomecânico por janela amostral e o cálculo dos índices espaçamento médio e freqüência de descontinuidades. Baseado nas características quantitativas das descontinuidades é proposto o cálculo do RQD* (Rock Quality Designation teórico) para a camada de carvão com base na função de distribuição que se ajusta ao histograma de distribuição do espaçamento de descontinuidades. Esse procedimento refletiu melhor a qualidade do maciço rochoso, baseado no índice RMR (Rock Mass Rating). Considerando-se a qualidade do maciço rochoso e utilizando critérios de rupturas empíricos, foram estimados os parâmetros geomecânicos das rochas que alimentaram os modelos geomecânicos.(Continua)_ Foram gerados modelos numéricos para simular situações reais encontradas na camada Bonito em Santa Catarina e propor um novo paradigma para dimensionamento de pilares, baseado em simulação numérica, considerando todo o entorno do pilar, compreendendo o sistema piso-pilarteto. Os resultados desses modelos são comparados com o monitoramento das deformações dos pilares para confrontar as simulações numéricas com o comportamento geomecânico do maciço insitu. Os resultados apresentaram grande qualidade e concordância com o comportamento dos pilares apresentados no monitoramento das deformações, provando que a metodologia proposta aqui pode ser utilizada em futuros projetos de dimensionamento de pilares.

Pré-processamento no processo de descoberta de conhecimento em banco de dados

A Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD) é uma nova área de pesquisa que envolve o processo de extração de conhecimento útil implícito em grandes bases de dados. Existem várias metodologias para a realização de um processo de DCBD cuja essência consiste basicamente nas fases de entendimento do domínio do problema, pré-processamento, mineração de dados e pós-processamento. Na literatura sobre o assunto existem muitos trabalhos a respeito de mineração de dados, porém pouco se encontra sobre o processo de pré-processamento. Assim, o objetivo deste trabalho consiste no estudo do pré-processamento, já que é a fase que consome a maior parte do tempo e esforço de todo o processo de DCBD pois envolve operações de entendimento, seleção, limpeza e transformação de dados. Muitas vezes, essas operações precisam ser repetidas de modo a aprimorar a qualidade dos dados e, conseqüentemente, melhorar também a acurácia e eficiência do processo de mineração. A estrutura do trabalho abrange cinco capítulos. Inicialmente, apresenta-se a introdução e motivação para trabalho, juntamente com os objetivos e a metodologia utilizada. No segundo capítulo são abordadas metodologias para o processo de DCBD destacando-se CRISP-DM e a proposta por Fayyad, Piatetsky-Shapiro e Smyth. No terceiro capítulo são apresentadas as sub-fases da fase de pré-processamento contemplando-se entendimento, seleção, limpeza e transformação de dados, bem como os principais métodos e técnicas relacionados às mesmas. Já no quarto capítulo são descritos os experimentos realizados sobre uma base de dados real. Finalmente, no quinto capítulo são apresentadas as considerações finais sobre pré-processamento no processo de DCBD, apontando as dificuldades encontradas na prática, contribuições do presente trabalho e pretensões da continuidade do mesmo. Considera-se como principais contribuições deste trabalho a apresentação de métodos e técnicas de pré-processamento existentes, a comprovação da importância da interatividade com o especialista do domínio ao longo de todo o processo de DCBD, mas principalmente nas tomadas de decisões da fase de pré-processamento, bem como as sugestões de como realizar um pré-processamento sobre uma base de dados real.

Um Algoritmo para indução de árvores e regras de decisão

A classificação é uma das tarefas da Mineração de Dados. Esta consiste na aplicação de algoritmos específicos para produzir uma enumeração particular de padrões. Já a classificação é o processo de gerar uma descrição, ou um modelo, para cada classe a partir de um conjunto de exemplos dados. Os métodos adequados e mais utilizados para induzir estes modelos, ou classificadores, são as árvores de decisão e as regras de classificação. As regras e árvores de decisão são populares, principalmente, por sua simplicidade, flexibilidade e interpretabilidade. Entretanto, como a maioria dos algoritmos de indução particionam recursivamente os dados, o processamento pode tornar-se demorado, e a árvore construída pode ser muito grande e complexa, propensa ao overfitting dos dados, que ocorre quando o modelo aprende detalhadamente ao invés de generalizar. Os conjuntos de dados reais para aplicação em Mineração de Dados são, atualmente, muito grandes, e envolvem vários milhares de registros, sendo necessária, também, uma forma de generalizar estes dados. Este trabalho apresenta um novo modelo de indução de classificadores, em que o principal diferencial do algoritmo proposto é a única passada pelo conjunto de treinamento durante o processo de indução, bem como a sua inspiração proveniente de um Sistema Multiagente. Foi desenvolvido um protótipo, o Midas, que foi validado e avaliado com dados de repositórios. O protótipo também foi aplicado em bases de dados reais, com o objetivo de generalizar as mesmas. Inicialmente, foi estudado e revisado o tema de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, com ênfase nas técnicas e métodos de Mineração de Dados. Neste trabalho, também são apresentadas, com detalhes, as árvores e regras de decisão, com suas técnicas e algoritmos mais conhecidos. Finalizando, o algoritmo proposto e o protótipo desenvolvido são apresentados, bem como os resultados provenientes da validação e aplicação do mesmo.

Incorporação de dados geomecânicos em projetos de suporte de teto em mina subterrânea de carvão

o estado de Santa Catarina é responsável por 50% da produção nacional de carvão. A produção de carvão nas carboníferas da região de Criciúma - SC ocorre por meio de mineração subterrânea, utilizando o método de câmaras e pilares. Os sistemas de suportes de teto em mina subterrânea de carvão têm apresentado notáveis mudanças no seu desenvolvimento ao longo da história. Para tanto, atualmente existe uma ampla gama de tipos de suportes ou mecanismos de sustentação. O teto das minas de carvão é composto de rochas sedimentares as quais variam em espessura e em extensão lateral. Além disso, essas rochas apresentam resistência variada e características estruturais distintas. Contudo, o padrão de sustentação geralmente é o mesmo, independente da qualidade do maciço. Esse estudo buscou verificar se o padrão de suporte de teto atualmente empregado na Mina Barro Branco, apresenta-se adequado às distintas condições geológicas e geomecânicas do maciço rochoso que compõe o teto imediato da mina. Para este fim, o teto imediato foi avaliado ao longo de várias seções da mina e as informações foram usadas para classificar o maciço em zonas de acordo com o sistema Coal Mine Roof Rating (CMRR) proposto pelo U.S. Bureauof Minesem 1994. Diferentes índices de CMRRforam identificados e então considerados para definir a largura máxima nos cruzamentos, o comprimentoe a capacidadede carregamento dos parafusos de teto. Estatísticas da mina revelam que caimentos de teto acorreram quando as dimensões e o padrão de suporte empregado estão aquém do mínimo recomendado pelo CMRR. Esta metodologiaprovou ser adequada, minimizando os riscosde ruptura de teto e predizendoo tipo de suporte mais apropriadoa ser empregado às várias zonas dentro do depósito. Estes resultados preliminares devem ser validados em diferentes locais da mina e ajustes secundários devem ser implementados no método principalmente devido ao uso de explosivos no desmonte das rochas.

Aperfeiçoamento da estratégia de homogeneização de minérios utilizando simulação geoestatística

Novas centrais térmicas utilizam carvão ROM (Run of mine) na sua alimentação. Sem o processamento do minério as flutuações de qualidade do carvão serão transferidas da mina para o consumidor final. Freqüentemente, contratos entre produtor-consumidor estabelecem limites pré-estabelecidos de parâmetros geológicos e tecnológicos como enxofre, cinzas e poder calorífico. Lotes de minério com qualidade fora dos limites estabelecidos podem ser rejeitados ou penalizados. O custo elevado dessas penalizações recomenda a homogeneização do minério ROM. As principais estratégias de homogeneização são as baseadas em técnicas geoestatísticas, as pilhas de homogeneização e as usinas de beneficiamento ou metalúrgicas. A estratégia de homogeneização baseada em técnicas geoestatísticas apresenta os menores custos de implementação, no entanto o conhecimento do depósito deverá ser fundamental. Tradicionalmente, essa estratégia de homogeneização utiliza um modelo de blocos gerado por um estimador tradicional, geralmente krigagem ordinária. A estimativa dos blocos por krigagem não considera a incerteza associada ao modelo geológico, não sendo adequada para prever flutuações locais Diferente da krigagem, os métodos de simulação geoestatística têm como objetivo reproduzir a variabilidade in situ e a continuidade espacial dos dados originais. Uma vez que os teores e sua variabilidade são estimados, flutuações da qualidade do minério podem ser previstas para determinada rota de lavra e certo tamanho de lote entregue ao consumidor. Diferentes tamanhos de lote são testados a fim de obter-se o controle das flutuações da qualidade do minério. Este trabalho apresenta um procedimento para acessar a variabilidade dos teores e predizer a sua flutuabilidade para diferentes tamanhos de lote em um estudo de mineração subterrânea de carvão no sul do Brasil. Simulação geoestatística e planejamento de lavra apropriado proporcionam uma solução para o problema de homogeneização de minérios.

Zoneamento da vegetação e sua relação com metais pesados na mina Volta Grande, Lavras do Sul, RS

O conhecimento da vegetação em regiões de ocorrências minerais de cobre e ouro torna-se de grande importância para o desenvolvimento de tecnologias limpas na reabilitação de áreas degradadas pela mineração (fitorremediação) e na bioprospecção mineral no Estado. Buscou-se verificar a relação entre a organização espacial e fitossociológica das unidades e subunidades de vegetação na mina Volta Grande, Lavras do Sul, RS e a presença de cobre nas mineralizações. Com base em Ecologia de Paisagem, realizou-se investigações fitossociológicas, avaliação do conteúdo de cobre em raízes e folhas de Axonopus affinis, Eugenia uniflora, Heterothalamus alienus, Saccharum angustifolium, Schizachyrium microstachyum e Schinus lentiscifolius e o zoneamento da vegetação com sobreposição ao mapa de estruturas mineralizadas conhecidas. De acordo com os resultados obtidos, sugere-se que a distribuição das unidades e subunidades de vegetação (unidade de vegetação Eugenia uniflora – Scutia buxifolia, com subunidades Eugenia uniflora – Cupania vernalis e Eugenia uniflora – Allophylus edulis; unidade de vegetação Schinus lentiscifolius – Heterothalamus alienus; unidade de vegetação Eryngium horridum – Saccharum angustifolium, com subunidade Eryngium horridum – Piptochaetium montevidense e unidade de vegetação Axonopus affinis – Paspalum pumilum) pode estar relacionada à posição geomorfológica, à declividade, à umidade do solo e ao manejo para o uso do gado A unidade de vegetação Schinus lentiscifolius – Heterothalamus alienus parece estar relacionada às ocorrências de mineralizações (filões) de cobre e ouro, sendo necessária uma comparação com outras áreas mineralizadas e não-mineralizadas no Estado para utilizar esse dado em prospecção mineral. A espécie Axonopus affinis possui em suas raízes um conteúdo de cobre muito maior do que o considerado normal em plantas, sendo indicada para estudos mais detalhados quanto a sua aplicabilidade na reabilitação de áreas degradadas pela mineração no Rio Grande do Sul.

Concreto de alto desempenho no estado do Pará : estudo de viabilidade técnica e econômica de produção de concreto de alto desempenho com os materiais disponíveis em Belém através do emprego de adições de sílica ativa e metacaulim

As construções de concreto no estado do Pará têm se deteriorado de maneira prematura, sendo a corrosão das armaduras o problema de maior incidência, apesar da região não se constituir em um ambiente de extrema agressividade, mesmo nas principais cidades. Uma das principais causas é a utilização de concretos com alta permeabilidade. Em Belém, capital do estado, os agregados empregados nas construções são areias extremamente finas e seixos friáveis, materiais que dificultam a produção de misturas de concreto com relações água/cimento reduzidas, em razão da elevada demanda de água que requerem. Apesar da escassez de agregados de boa qualidade, há grande disponibilidade no estado de materiais pozolânicos altamente reativos como a sílica ativa e o metacaulim, que podem viabilizar técnica e economicamente a produção de concretos de alto desempenho. Nessa pesquisa investiga-se a possibilidade do uso de concretos de alto desempenho com os materiais disponíveis no estado (cimentos e agregados), empregando adições de sílica ativa e metacaulim. A sílica ativa utilizada no trabalho é subproduto de uma indústria de produção de silício metálico e o metacaulim proveniente da calcinação do rejeito do processo de beneficiamento de uma industria de mineração de caulim. Os desempenhos das misturas com e sem pozolanas foram avaliados pela resistência à compressão, pela taxa de absorção de água por sucção capilar e pela penetração acelerada de íons cloretos (ASTM C 1202). O teores de adição estudados foram 5%, 10%, 15% e 20% de sílica ativa e 10% de metacaulim Os concretos com adições minerais apresentaram resultados de resistência à compressão significativamente superiores aos dos concretos sem adição para as misturas com baixo a moderado consumo de cimento (relações água/aglomerante elevadas). Com relação a taxa de absorção capilar e a carga elétrica passante, a incorporação das pozolanas reduziu significativamente a permeabilidade das misturas para todas as relações água/aglomerante estudadas. A resistência à compressão dos concretos com 10% de metacaulim foram similares a dos concreto com sílica ativa e as taxas de absorção capilar foram ligeiramente superiores, dando indícios da potencialidade do rejeito do beneficiamento do caulim como adição mineral altamente reativa A máxima resistência obtida foi de apenas 42MPa, apesar disso, os resultados desse estudo demonstraram que mesmo com resistências convencionais (fck entre 15 MPa e 20 MPa), é possível produzir misturas de concreto no Pará com durabilidade bastante superior às empregadas atualmente, através do uso de pozolanas altamente reativas como a sílica ativa e o metacaulim.

Data Mining no Varejo: estudo de caso para loja de materiais de construção

Este trabalho apresenta um estudo de caso de mineração de dados no varejo. O negócio em questão é a comercialização de móveis e materiais de construção. A mineração foi realizada sobre informações geradas das transações de vendas por um período de 8 meses. Informações cadastrais de clientes também foram usadas e cruzadas com informações de venda, visando obter resultados que possam ser convertidos em ações que, por conseqüência, gerem lucro para a empresa. Toda a modelagem, preparação e transformação dos dados, foi feita visando facilitar a aplicação das técnicas de mineração que as ferramentas de mineração de dados proporcionam para a descoberta de conhecimento. O processo foi detalhado para uma melhor compreensão dos resultados obtidos. A metodologia CRISP usada no trabalho também é discutida, levando-se em conta as dificuldades e facilidades que se apresentaram durante as fases do processo de obtenção dos resultados. Também são analisados os pontos positivos e negativos das ferramentas de mineração utilizadas, o IBM Intelligent Miner e o WEKA - Waikato Environment for Knowledge Analysis, bem como de todos os outros softwares necessários para a realização do trabalho. Ao final, os resultados obtidos são apresentados e discutidos, sendo também apresentada a opinião dos proprietários da empresa sobre tais resultados e qual valor cada um deles poderá agregar ao negócio.

Utilização do resíduo do processamento do camarão na adsorção de ânions

o objetivo do presente trabalho foi desenvolver um material adsorvente alternativo de íons sulfato a partir de um resíduo industrial abundante e renovável. Apesar da baixa toxicidade, concentrações elevadas destes íons inviabilizam o reciclo, o reuso e o descarte de efluentes. Para tanto, foi utilizado o resíduo do processamento de camarão que, após etapas de desmineralização, desproteinização e desacetilação, forneceu materiais quitinosos em forma de flakes com diferentes graus de desacetilação (GD), tendo sido selecionada a quitina com GD da ordem de 25% como sólido adsorvente. Os estudos de adsorção de íons sulfàto, realizados em frascos agitados com soluções sintéticas, mostraram valores de remoção da ordem de 92%, correspondente a uma capacidade de adsorção de 3,2 mEq.g-l. Estes resultados foram obtidos com o emprego de uma razão sólido/SO/- de 8,5 mg.mg-I, tempo de contato de 15 minutos e um pH de equilíbrio de 4,3 :t 0,3. Além da adsorção de íons sulfato, os resultados revelaram que quiti.na adsorve também íons molibdato (82% em 15 minutos e 92% em 60 minutos) sem qualquer interferência na adsorção de íons sulfato, fato considerado relevante no tratamento de efluentes de mineração de cobre e molibdênio. A adsorção dos íons sulfàto por quiti.na ocorre através do mecanismo de fisissorção por atração eletrostática, seguindo um modelo cinético de pseudo-segunda ordem, onde as etapas de transferência de massa dos íons não foram limitantes. A reversibilidade da adsorção, uma das características de processos que envolvem interações eletrostáticas, foi confirmada através de estudos de dessorção utilizando soluções de NaOH e permitiram verificar a possibilidade de regeneração do adsorvente. A cinética de adsorção em coluna de percolação, para uma granulometria de sólido e pH inicial do meio inferiores, foi maior do que a obtida no sistema de frascos agitados. Por outro lado, a capacidade de adsorção obtida a partir da curva de saturação em coluna de percolação foi praticamente a mesma obtida no sistema de :fIascosagitados. Nos estudos com efluentes industriais, o desempenho da quitina foi praticamente similar ao obtido com efluentes sintéticos, tendo sido atingidos elevados percentuais de adsorção. Estes resultados confirmam o potencial deste bioadsorvente para o tratamento de efluentes contendo altas concentrações de íons sulfato. Finalmente, são discutidas as considerações gerais do processo no contexto geral do tratamento de efluentes líquidos contendo compostos inorgânicos.

Data mining por meio de análise de redes, no contexto de filtro colaborativo

Tendo como motivação o desenvolvimento de uma representação gráfica de redes com grande número de vértices, útil para aplicações de filtro colaborativo, este trabalho propõe a utilização de superfícies de coesão sobre uma base temática multidimensionalmente escalonada. Para isso, utiliza uma combinação de escalonamento multidimensional clássico e análise de procrustes, em algoritmo iterativo que encaminha soluções parciais, depois combinadas numa solução global. Aplicado a um exemplo de transações de empréstimo de livros pela Biblioteca Karl A. Boedecker, o algoritmo proposto produz saídas interpretáveis e coerentes tematicamente, e apresenta um stress menor que a solução por escalonamento clássico.