Resumo:
O transporte marítimo de cargas sólidas a granel envolve riscos sérios à embarcação, seus tripulantes e ao meio ambiente, e é regulamentado pela IMO (International Maritime Organization), que criou o código IMSBC (International Maritime Solid Bulk Cargoes Code). O uso de modelos empíricos para predição de umidade de embarque toma uma grande dimensão neste contexto, permitindo que as decisões sejam tomadas em tempo hábil, para garantir a segurança da carga e a conformidade com os requisitos regulatórios. Neste trabalho, foi utilizado um banco de dados de embarques de finos de minérios de ferro de 980 cargas, com informações de qualidade química, umidade e granulometria e foram construídos três diferentes modelos estatísticos e redes neurais artificiais (RNA) para predição da umidade do embarque para comparação dos resultados e verificar qual o de melhor performance. Os modelos de RNA foram mais eficazes, chegando a um R2 acima de 90%, sendo, portanto, mais adequados para aplicação industrial.