Mix grinding simulation by artificial neural network.

Esse artigo versa sobre a aplica??o de um simulador de moagem mista baseado em redes neurais artificiais (do tipo perceptron multicamadas com treinamento supervisionado com o algoritmo retropropaga??o com momento). Os dados experimentais aqui utilizados provieram do trabalho atinente ao artigo intitulado ?Seletividade na cominui??o de mesclas de dolomita e quartzo?. Para verificar a estabilidade estat?stica do processo de simula??o, utilizou-se a carta de controle Shewhart para valores individuais, a qual se mostrou ?til para orientar a aceita??o dos treinamentos. Os resultados mostraram bom desempenho dessa ferramenta na simula??o de moagem mista (moagem de mistura de componentes de diferentes moabilidades), problema de comum ocorr?ncia no setor minerometal?rgico.This paper discusses the results of a mixed grinding simulator application based on an artificial neural network (multiple-layer perceptron using a back-propagation-like algorithm with moment). The data used came from a previous paper entitled ?Selective grinding of dolomite and quartz mixes?. The Shewhart control chart for individual values was used in order to verify the statistical stability of the simulation process results, which was useful for testing acceptance. The results have displayed good performance of this tool related to mix grinding simulation, a common issue in the mining and metallurgical sectors

The complete genome sequence of Chromobacterium violaceum reveals remarkable and exploitable bacterial adaptability

Chromobacterium violaceum is one of millions of species of free-living microorganisms that populate the soil and water in the extant areas of tropical biodiversity around the world. Its complete genome sequence reveals (i) extensive alternative pathways for energy generation, (ii) ≈500 ORFs for transport-related proteins, (iii) complex and extensive systems for stress adaptation and motility, and (iv) wide-spread utilization of quorum sensing for control of inducible systems, all of which underpin the versatility and adaptability of the organism. The genome also contains extensive but incomplete arrays of ORFs coding for proteins associated with mammalian pathogenicity, possibly involved in the occasional but often fatal cases of human C. violaceum infection. There is, in addition, a series of previously unknown but important enzymes and secondary metabolites including paraquat-inducible proteins, drug and heavy-metal-resistance proteins, multiple chitinases, and proteins for the detoxification of xenobiotics that may have biotechnological applications

Cominui??o seletiva de mesclas bin?rias e sua simula??o por redes neurais artificiais.

O presente trabalho divide-se em duas partes: estudo da moagem de mesclas bin?rias de minerais com diferentes moabilidades e simula??o de moagem de mesclas bin?rias por meio de rede neural artificial (do tipo perceptron multicamada treinada com o algoritmo retropropaga??o com momento). Na primeira etapa, realizou-se o estudo do comportamento dos principais fatores relacionados a moagem mista bin?ria em batelada dos minerais dolomita e quartzo, visando estabelecer condi??es ideais para obten??o de um maior contraste granulom?trico entre tais esp?cies minerais. Por meio de v?rios ensaios f?sicos em diferentes propor??es volum?tricas desses minerais e diferentes ciclos moagem, acompanhou-se a evolu??o da granula??o dos produtos. Os resultados das an?lises granulom?tricas dos produtos provaram que os mesmos aderiram satisfatoriamente ? fun??o de distribui??o de probabilidades sigmoidal de Hill, a qual foi adotada para apoiar a analise comparativa dos resultados, conjuntamente com o indicador global de contraste granulom?trico (IGCG), definido neste trabalho. Na segunda etapa, os resultados obtidos na primeira foram utilizados para treinar uma rede neural artificial, a qual foi capaz de prever bons resultados a partir de padr?es de entrada que n?o fizeram parte do conjunto de treinamento.The present work becomes separated in two parts: the study of the binary mix grinding of minerals with different grindabilities and simulation of the binary mix grinding through a neural network (multiple-layer perceptron retropropagation-like algorithm with momentum). In the first stage took place the study of the behavior of the principal factors related to the batch mix binary grinding of the minerals dolomite and quartz, seeking to establish the ideal conditions for obtaining a larger granule contrast between such mineral species. Through several physics trials in different volumes proportions of those minerals and different grinding cycles, the granule evolution of the products was checked. The results of the size analyses of the products proved that the same ones stuck to the sigmoid of Hill distribution probabilities function satisfactorily, which was adopted to give analyzes support to compare the results, jointly with the global granule contrast indicator (IGCG), defined in this work. In the second stage, the results obtained in the first one were used to train a neural network system, which was capable to foresee good results starting from entrance patterns witch were not part of the training group

Dry comminution of quartz and dolomite mixtures.

Estudou-se o comportamento dos principais parâmetros da moagem a seco de mesclas binárias em batelada dos minerais dolomita e quartzo. Por meio de vários ensaios físicos com diferentes proporções desses minerais por diferentes ciclos moagem, acompanhou-se a evolução da granulação dos produtos em termos de coeficiente de agudez, a, e diâmetro, d50, parâmetros da função de distribuição de probabilidades sigmoidal de Hill, a qual foi utilizada para ajustar a nuvem de dados. Os resultados subsidiaram o desenvolvimento de sistema simulador de cominuição baseado em rede neural artificial (do tipo perceptron de multicamada com algoritmo de supervisão e treinamento de retropropagação com momento), a ser objeto de artigo futuro.The behavior of batch grinding of a dry binary mix using dolomite and quartz has been studied. Through several tests with different proportions of these minerals and different grinding cycles, the granular system evolution was observed in terms of sharpness coefficient and mean diameter d50. These parameters were fit into the Hill’s sigmoidal function of probability distribution to adjust the results. The results were used for the validation of a neural network system (multilayer perceptron-like algorithm), which will be presented in another article

Selective comminution of dolomite and quartz mixtures.

Esse artigo dá prosseguimento à pesquisa que deu origem a artigo anterior, apresentando resultados referentes à seletividade da moagem de mesclas dos minerais dolomita e quartzo sob diferentes proporções. Apresenta-se, aqui, o indicador global de contraste granulométrico (IGCG), utilizado para dar suporte à análise do comportamento granular das espécies minerais no produto, a partir das respectivas curvas de distribuições das frações retidas simples, regredidas das nuvens de pontos das análises granulométricas por meio da função de distribuição de probabilidades sigmoidal de Hill. Os resultados indicaram o tempo ótimo de moagem, na amplitude de moagem considerada. Os resultados subsidiaram, também, o desenvolvimento de sistema simulador de cominuição baseado em rede neural artifi cial (do tipo perceptron de multicamada com algoritmo de supervisão e treinamento por retropropagação com momento), a ser objeto de artigo futuro.This article is a sequence of another one and displays results in the selective comminution of binary mineral mixtures. The selectivity of dolomite and quartz grinding rates under different proportions was studied. The called global grain contrast indicator (IGCG) was used to improve the analyses of the behavior of these minerals under comminution, using theoretical size distribution curves, fi tted to the Hill’s sigmoidal function. The results have suggested the optimum grinding times, within the tested range. The results presented here have validated the development of a neural network-based predictive model for grinding system simulation (a multilayer perceptron using backward propagation with moment), which will be approached in another article