A extração de minérios responde por cerca de 10% do consumo total da energia industrial global, e as etapas de britagem e moagem chegam a representar entre 50% e 60% do uso total de energia em uma mina. Os dados são do estudo dos departamentos de engenharia elétrica e de engenharia de minas da Botswana International University of Science and Technology.
O levantamento mostra que o setor passa por uma mudança importante, ao abandonar abordagens reativas do passado para adotar a digitalização e a cultura orientada por dados.
Tecnologias em prol da eficiência energética
Na prática, isso significa o uso integrado de tecnologias como aprendizado de máquina, inteligência artificial, gêmeos digitais e microrredes de energia híbrida, entre outras. Os recursos são aplicados para aumentar a eficiência energética das operações minerais.
Na frota, essas tecnologias são utilizadas para a manutenção preditiva, que usa dados históricos para antecipar problemas. É o caso de algoritmos modernos que analisam dados contínuos de sensores da internet das coisas (IoT), identificando vibrações e comportamentos anormais nas máquinas, de forma a antecipar paralisações.
Isso é importante porque, quando equipamentos falham repentinamente, o tempo de inatividade e os arranques pesados para retomá-los geram grandes desperdícios energéticos.
Casos de sucesso do Brasil à África do Sul
O uso de novas tecnologias tem exemplos reais em vários países mineradores. Um deles envolve os modelos de redes de memória de longo e curto prazo (LSTM), um tipo de arquitetura de rede neural, aplicados em minas de minério de ferro no Brasil.
Nesse caso, o uso da LSTM foi feito com a meta de prever, com antecipação média de duas semanas, anomalias em moinhos de minério. A tecnologia conseguiu uma redução de 18% no tempo de inatividade dos equipamentos e um corte de 10% nos custos gerais de energia.
Na avaliação dos pesquisadores, as redes LSTM são excepcionais no tratamento de séries temporais e evitam o superconsumo de energia ao prever picos de carga com extrema precisão.
Outra aplicação envolve o aprendizado por reforço (RL, da sigla reinforcement learning), adotado em uma mina australiana para gerir dinamicamente a ventilação subterrânea. Isto é feito com base em níveis de temperatura e ocupação, poupando 20% do consumo elétrico convencional.
No Canadá, uma mineradora adotou a combinação de recursos de gradient boosted trees (GBT) e support vector regression (SVR), dois algoritmos de aprendizado de máquina utilizados para prever valores numéricos contínuos, como o faturamento de uma empresa.
Nessa aplicação, os sistemas GBT analisaram a resistência do minério e reduziram as velocidades da máquina durante os horários de pico, o que proporcionou redução de 15% no consumo de eletricidade de um moinho.
Já o SVR auxiliou no processo ao prever picos complexos de energia com precisão de até 95%, equilibrando o processamento em tempo real.
Um quarto caso real envolve uma operação na África do Sul, onde a aplicação de redes bayesianas para monitorar motores diminuiu quebras inesperadas em 21%. Isto teve efeito direto no consumo de energia, que foi reduzido em 9%.
Dúvidas mais comuns
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A extração de minérios responde por cerca de 10% do consumo total de energia industrial global. As etapas de britagem e moagem são particularmente intensivas em energia, representando entre 50% e 60% do uso total de energia em uma mina. Essa alta demanda energética torna a eficiência um fator crítico para a sustentabilidade e rentabilidade das operações minerais.
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Eficiência energética visa fazer mais com menos, representando uma saída sustentável tanto em termos ambientais quanto econômicos. Na mineração, ela permite mensurar e reduzir gastos desnecessários enquanto aproveita o potencial energético dos recursos da melhor forma possível, reduzindo custos operacionais e a pegada de carbono das operações.
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As principais tecnologias incluem aprendizado de máquina, inteligência artificial, gêmeos digitais e microrredes de energia híbrida. Essas tecnologias são integradas para aumentar a eficiência energética das operações minerais, com aplicações específicas em manutenção preditiva, monitoramento em tempo real e otimização de consumo de energia.
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A manutenção preditiva utiliza dados históricos e análise contínua de sensores da Internet das Coisas (IoT) para antecipar problemas nas máquinas, identificando vibrações e comportamentos anormais. Isso é crucial porque falhas repentinas de equipamentos geram grandes desperdícios energéticos devido ao tempo de inatividade e aos arranques pesados necessários para retomar as operações.
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A tecnologia LSTM (redes de memória de longo e curto prazo) foi aplicada para prever anomalias em moinhos de minério com antecipação média de duas semanas. Os resultados foram significativos: redução de 18% no tempo de inatividade dos equipamentos e corte de 10% nos custos gerais de energia. As redes LSTM são excepcionais no tratamento de séries temporais e evitam o superconsumo de energia ao prever picos de carga com extrema precisão.
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O aprendizado por reforço (RL) foi adotado em uma mina australiana para gerenciar dinamicamente a ventilação subterrânea com base em níveis de temperatura e ocupação. Essa aplicação inteligente resultou em economia de 20% do consumo elétrico convencional, demonstrando como algoritmos adaptativos podem otimizar sistemas complexos em tempo real.
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A combinação de gradient boosted trees (GBT) e support vector regression (SVR) foi utilizada para otimizar o consumo de energia em um moinho. O GBT analisou a resistência do minério e reduziu as velocidades da máquina durante horários de pico, proporcionando redução de 15% no consumo de eletricidade. O SVR previu picos complexos de energia com precisão de até 95%, equilibrando o processamento em tempo real.
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A aplicação de redes bayesianas para monitorar motores em uma operação na África do Sul diminuiu quebras inesperadas em 21%, com efeito direto no consumo de energia, que foi reduzido em 9%. Essa tecnologia demonstra como o monitoramento inteligente de equipamentos pode prevenir falhas custosas e otimizar o uso de energia nas operações minerais.