Novas tecnologias prometem transformar o planejamento de minas, segundo dois estudos recentes nos Estados Unidos e Canadá. A ideia é substituir os atuais ciclos de planejamento, lentos e manuais, por um processo dinâmico baseado em dados e automação. Na prática, a proposta é que as mineradoras poderão ajustar automaticamente a produção com base em sensores de internet das coisas (IoT), gêmeos digitais e algoritmos de IA, entre outros recursos.
Planejamento dinâmico de minas pode reduzir prejuízos
O movimento é denominado “planejamento dinâmico de mina” e a estimativa é que ele possa reduzir os prejuízos financeiros das mineradoras dos EUA, estimados em US$ 64 bilhões nos últimos cinco anos. O valor corresponde a alvos de produção perdidos em função dos métodos tradicionais de planificação, e foi apontado pelo estudo de três pesquisadores da Universidade do Arizona.
O trabalho envolveu o desenvolvimento de uma estrutura de inteligência e suporte à decisão, testada em ambiente que simula a produção de uma mina de cobre. O modelo foi projetado para reproduzir, com precisão, as características estruturais de um depósito de sulfeto hidrotermal.
Tecnicamente, ele é composto por 53.271 blocos, uma divisão comum na exploração mineral, cada um com dimensões de 30 × 30 × 30 metros, e inclui dados detalhados sobre teor dos minérios, tonelagem e restrições de precedência geoespacial.
O modelo adotado é amplamente utilizado por sua representatividade realista: a escala e a estrutura do depósito refletem fielmente a complexidade e os desafios reais enfrentados no planejamento prático de minas a céu aberto. Por ser um exemplo consolidado e público, usado por cientistas e pela indústria, funciona como um ambiente de teste padrão.
De acordo com o trio de pesquisadores da Universidade do Arizona, a simulação permite avaliar e comparar a eficácia de diferentes algoritmos de otimização de cavas e métodos de cronograma de produção em condições idênticas.
Embora seja virtual, o depósito mineral estudado considerou três principais desafios em termos de planejamento tradicional:
- Ecossistemas fragmentados e manuais
No processo convencional, os planejadores precisam transferir dados de previsões de mercado e modelos geológicos manualmente. Isto atrasa a elaboração dos planos de mineração.
- Incapacidade de reagir à volatilidade
A lentidão dos processos tradicionais impede que as empresas testem rapidamente novos cenários quando o mercado de commodities flutua.
- Falta de governança e rastreabilidade
Os ciclos manuais costumam dificultar o rastro de auditoria, tornando difícil conectar o projeto final da mina às premissas econômicas originais que o justificaram.
Complexidade dos dados reais
Para resolver os problemas listados, os pesquisadores desenvolveram um fluxo de trabalho automatizado de ponta a ponta. Assim, em vez de atualizar planilhas e exportar arquivos manualmente para avaliar o valor atual da mina, com base na negociação do cobre, um agente de inteligência artificial desenvolvido durante a pesquisa otimizou o processo.
A IA consultou as informações de mercado, realizou um debate estruturado para aplicar uma margem de segurança contra a volatilidade de preços e enviou os dados diretamente para um sistema de otimização.
O resultado foi a geração imediata das fases de mineração do projeto e visualizações em 3D dos blocos a serem explorados, com todo o histórico de decisões registrado e justificado em um banco de dados. Em outras palavras: criou um planejamento dinâmico de mina.
Antes que a plataforma desenvolvida possa ser aplicada em um ambiente de produção industrial, os pesquisadores apontam que as limitações principais, listadas no infográfico a seguir, precisam ser resolvidas.
Pegada de carbono dos equipamentos
Outro estudo, agora realizado por pesquisadores do Canadá, trata do planejamento dinâmico de mina com o objetivo de testar um modelo computacional que gerou três cenários diferentes: (1) extração de minério, (2) gestão da frota usada na operação e (3) emissão de gases de efeito estufa (GEE) na operação simulada.
A proposta integra o planejamento da extração de minério com a gestão da frota de equipamentos, incluindo caminhões e escavadeiras e considerando a pegada de carbono diretamente no processo de tomada de decisão.
No modelo canadense, os pesquisadores avaliaram os custos operacionais, o tempo de viagem, as distâncias, as inclinações das estradas e as características dos equipamentos. Com isso, puderam calcular o consumo de combustível e a energia gasta nas movimentações.
Para minimizar a pegada de carbono, o modelo introduz flexibilidade no processo de agendamento de frota, permitindo o ajuste inteligente da alocação dos equipamentos.
Essa gestão reduz a emissão de gases das seguintes formas:
- Alocação estratégica: o sistema avalia compensações complexas e pode fazer uma escavadeira percorrer distância maior, se isso otimizar as emissões globais. Uma escavadeira com menor taxa de emissão, por exemplo, para trabalhar em uma área mais distante, com alta tonelagem de material, enquanto outro equipamento mais poluente atende blocos mais próximos.
- Redirecionamento de materiais: o modelo altera a política de destinos, fazendo com que materiais de qualidade marginal, que contribuem pouco para o lucro, deixem de ser priorizados pela planta de processamento e sejam redirecionados para estoques ou aterros mais próximos, reduzindo as emissões de transporte.
Os resultados apontados no estudo demonstram que a incorporação da gestão da pegada de carbono no planejamento da mina gera benefícios ambientais significativos. No total, houve redução de 4% na pegada de carbono da operação.
Segundo os autores, os objetivos de descarbonização podem ser perseguidos em conjunto com as metas de produção, de forma equilibrada e economicamente viável, mesmo lidando com planejamentos rigorosos de curto prazo e ambientes de incerteza operacional.