Um relatório técnico sobre eficiência energética com uso de novas tecnologias, elaborado pela empresa japonesa Yokogawa, destaca que os recursos tecnológicos para promover eficiência energética na mineração não funcionam sozinhos. De acordo com o documento Beyond compliance: lower operation cost through energy efficiency, a inteligência de ponta necessita de dados de qualidade.
Os autores defendem que a centralização desses dados permite, por exemplo, monitorar remotamente frotas enormes, preencher lacunas de mão de obra — hoje um desafio para a mineração — e guiar as minas na direção da autonomia operacional.
De gêmeos digitais a análise preditiva
Entre as tecnologias destacadas estão as de controle de combustão e a analítica preditiva orientada por IA, capazes de otimizar o uso de combustível na fundição de metais e prever balanços de carga da matriz energética.
No topo desta revolução estariam os gêmeos digitais, que criam uma réplica virtual detalhada de ativos físicos e ecossistemas da mina. Ao espelhar infraestruturas complexas de perfuração e transporte, por exemplo, essas ferramentas viabilizam simulações preventivas para eliminar ineficiências.
Os dados dos pesquisadores de Botswana também mostram os resultados do uso dos gêmeos digitais: operações de mineração canadenses documentaram uma redução de 15% nas despesas com eletricidade, acompanhada de um aumento de 12% na longevidade dos equipamentos como resultado imediato da tecnologia.
O estudo também aponta que o avanço rumo à sustentabilidade significa abandonar fontes energéticas unicamente baseadas no carbono. A solução atual é migrar para infraestruturas híbridas, combinando matrizes eólicas, painéis solares industriais, armazenamento em baterias de grande escala e os tradicionais geradores a diesel.
No entanto, gerenciar a instabilidade do vento ou as quedas de radiação solar, sem interromper os grandes requisitos de britagem das plantas de mineração, demanda softwares precisos.
Tecnologia avançada
É nesse ponto que entram os controladores avançados de microrredes, que lidam com essa instabilidade, realizando uma troca fluida em tempo real entre as várias fontes de energia. Eles otimizam o uso de baterias, por exemplo, diminuindo a dependência de geradores a diesel, mais caros e poluentes, durante o pico de consumo.
Em um nível computacional, algoritmos de aprendizado por reforço profundo (DRL) e controladores de lógica fuzzy harmonizam as previsões climáticas com os momentos de maior demanda de energia dos britadores, orquestrando um balanço elétrico previsível e sem paralisações.
A ativação da infraestrutura de digitalização, por outro lado, não é simples. Sistemas como as redes neurais demandam enorme capacidade computacional, largura de banda de internet constante, integração com sistemas de controle legados (Scada) e medidas concretas de cibersegurança.
Essas barreiras podem ser superadas pelo uso da computação de borda (edge computing). Por meio da implementação de modelos algorítmicos intencionalmente comprimidos, instalados diretamente nas máquinas (hardware embarcado), mesmo as frotas autônomas podem operar com suporte local.
De acordo com os especialistas da Yokogawa, a mineração moderna não pode mais suportar abordagens conservadoras. Eles apontam vários exemplos reais, como o uso integrado de análises precisas de IA para reduzir a paralisação de britadores, e a adoção de redes híbridas que capturam o melhor aproveitamento de cada fonte de energia para abastecer a operação.
Para as corporações dispostas a reformular suas matrizes elétricas por meio da IA, ou seja, com uso inteligente de energia, um dos resultados diretos é a redução de emissões e custos operacionais.
Soluções enfrentam ambiente agressivo da mineração
As instalações minerais frequentemente operam em locais remotos e hostis, dependendo energeticamente de redes elétricas envelhecidas ou de geradores a diesel poluentes, fatores que elevam substancialmente os custos e as emissões de gases de efeito estufa (GEE). Por isso, um desafio é a variabilidade na demanda de energia.
O esforço energético flutua conforme a qualidade do minério processado e a escala de produção diária. Em minas de minério de ferro, por exemplo, operações de moagem enfrentam picos de consumo repentinos, que podem inflacionar os gastos operacionais em até 25%.
O aumento da adoção de energias renováveis cria o desafio da integração de múltiplas fontes. A ativação de estruturas híbridas, que combinam energia solar, eólica, baterias e diesel, exige uma orquestração ágil que sistemas de controle legados não suportam.
E, finalmente, as restrições de capital humano qualificado aumentam a urgência em automatizar processos, aplicando novas tecnologias, inclusive de eficiência energética, ao processamento de minerais.
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Fonte: https://radarmineracao.com.br/dados-estruturados-suportam-automacao-da-eficiencia-energetica/
