Os especialistas da Molycop, Dr. Paul Shelley e Dr. Yufan Mu, apresentaram ferramentas inovadoras na Comminution 2025 para otimizar o desempenho do moinho e a seleção do meio de moagem. Seu trabalho revoluciona a tomada de decisões para diversas operações de mineração, especialmente em regiões complexas e com custos limitados, como a África.
Principais Fatos
- O Dr. Paul Shelley apresentou uma alternativa aos testes padrão de desgaste de esferas, oferecendo uma maneira mais preditiva e confiável de avaliar o desempenho do meio de moagem.
- A pesquisa do Dr. Yufan Mu utiliza aprendizado de máquina não supervisionado para identificar diferentes ambientes operacionais de moinhos, melhorando a eficiência e as estratégias de controle.
- O Modelo de Família de Moinhos é particularmente valioso para minas africanas, ajudando-as a reduzir os custos do meio de moagem e a se adaptar a tipos de minério e composições químicas da água altamente variáveis.
A Conferência Comminution 2025, realizada na Cape Town de 31 de março a 3 de abril, reuniu as mentes mais brilhantes do processamento de minerais para compartilhar pesquisas de ponta e promover a inovação em toda a cadeia de valor da mineração. Entre os palestrantes ilustres estavam o Dr. Paul Shelley e o Dr. Yufan Mu, da Molycop, que apresentaram artigos técnicos explorando a fronteira da otimização de moinhos e do desempenho do meio de moagem.
A apresentação do Dr. Yufan Mu, 'Identificação de Diferentes Ambientes de Moinho para Moinhos de Bolas Semi-Autógenos e de Transbordamento Usando Clusterização', explorou o uso de aprendizado de máquina não supervisionado – especificamente técnicas de clusterização – para identificar e categorizar estados operacionais distintos em moinhos de moagem. Ao revelar padrões ocultos em dados de desempenho, a abordagem abre novos caminhos para aumentar a eficiência do moinho, compreender a variabilidade do processo e otimizar estratégias de controle.
A apresentação do Dr. Paul Shelley, 'Explorando uma Alternativa ao Teste de Desgaste de Esferas de Mercado para Avaliar o Desempenho de Abrasão de Esferas de Moagem', apresentou um método mais preditivo e confiável para avaliar o desgaste de esferas. A pesquisa aborda as limitações dos testes de desgaste tradicionais e propõe uma nova estrutura para benchmarking de esferas de moagem, com o potencial de impulsionar decisões mais informadas sobre a seleção de esferas e a gestão de desempenho.
Conversamos com Paul e Yufan para saber mais sobre suas pesquisas.
Perguntas e Respostas com o Dr. Paul Shelley
Os ambientes de moinhos podem variar significativamente entre as regiões. Você observa diferenças regionais na África que poderiam se beneficiar de uma análise baseada em agrupamentos?
Este modelo pode ser aplicado universalmente. Com isso, queremos dizer que a ferramenta pode ser usada por todos em qualquer mercado de moagem. Ela é particularmente adequada para a África devido à diversidade de metais e minerais presentes naquele continente. Ganhos de eficiência em desgaste do meio filtrante, potência do moinho, rendimento e recuperação são possíveis conhecendo as características dos minerais, a dinâmica do moinho e, em seguida, escolhendo o meio filtrante correto.
Como este é um modelo, temos bastante flexibilidade na escolha dos parâmetros operacionais do moinho. Podemos "ajustar" os grupos de famílias com base nos parâmetros operacionais conhecidos. Isso é bom para diversos setores de mercado, como o da África.
Esta metodologia pode ser aplicada em tempo real para controle dinâmico do moinho ou é mais adequada para análise offline nesta fase?
É uma ferramenta de tomada de decisão para uma melhor escolha do meio filtrante. Não há aplicação prática em tempo real, pois não trocamos o meio filtrante em tempo real. Recomendamos que o meio filtrante seja avaliado sempre que houver uma troca de revestimento. O modelo pode ser usado para verificar se a esfera SAG é a melhor escolha para a próxima campanha de moagem. Ele fornecerá respostas em minutos, assim que os parâmetros operacionais forem conhecidos.
Existem limitações ou desafios em escalar essa abordagem para diferentes tipos de operações, como locais menores ou remotos na África?
O modelo é limitado apenas pela disponibilidade e escolha dos insumos. Conhecer os parâmetros operacionais é fundamental. Se as características do mineral ou a dinâmica do moinho não forem conhecidas, o modelo será limitado.
Percebemos que a indústria tem dificuldade em escolher a esfera SAG certa para diversas operações de moagem. Esta é uma oportunidade para assumirmos a liderança e usarmos nosso conjunto completo de ferramentas para ajudar os mineradores a tomarem boas decisões sobre a escolha da esfera SAG. Isso é perfeito para a África devido à diversidade das operações.
Perguntas e Respostas com o Dr. Yufan Mu
Os custos da esfera de moagem são um fator operacional importante, especialmente em minas africanas com margens limitadas. Como este novo método de avaliação de desgaste pode ajudar as operações na região a se tornarem mais eficientes?
Os custos com meios de moagem podem representar uma parcela significativa das despesas operacionais, especialmente em minas africanas, onde as margens de lucro costumam ser apertadas. Este novo método de avaliação de desgaste, por meio do Modelo de Família de Moinhos, oferece uma abordagem baseada em dados para ajudar as operações a se tornarem mais eficientes e econômicas de diversas maneiras:
1. Solução de meios de moagem personalizada: O modelo classifica os moinhos em grupos operacionais distintos com base em fatores como propriedades do minério, projeto do moinho e condições operacionais, o que permite um melhor alinhamento do tipo de meio de moagem com o ambiente de desgaste real. Isso reduz a especificação excessiva ou insuficiente de meios de moagem, minimizando o desgaste desnecessário. Isso significa substituições menos frequentes, menor consumo e, consequentemente, menor gasto com meios de moagem, o que impacta diretamente os custos.
2. Menos campanhas de tentativa e erro: Em vez de depender apenas de campanhas de teste caras e demoradas, as unidades podem aproveitar os insights do modelo para restringir as melhores opções de meios de moagem desde o início, melhorando a velocidade e a precisão da tomada de decisões.
3. Escalabilidade entre locais: especialmente em regiões como a África, com diversos depósitos de minério e restrições operacionais, essa estrutura permite estratégias replicáveis em usinas semelhantes, ajudando as operações a aplicar as melhores práticas sem precisar começar do zero em cada local.
Para minas africanas que buscam otimizar cada centavo investido, este método representa uma ferramenta estratégica para reduzir custos, prolongar a vida útil da mídia e apoiar operações mais sustentáveis e previsíveis.
Existem tipos específicos de minério ou condições de moagem na África que tornam os testes de desgaste padrão particularmente pouco confiáveis?
Existem vários tipos de minério e condições de moagem comumente encontrados em operações africanas que podem tornar os testes de desgaste padrão menos confiáveis ou representativos dos ambientes reais de usinas:
1. Corpos de minério altamente variáveis e complexos: Muitas minas africanas processam minérios polimetálicos ou refratários (por exemplo, minérios de Cu-Co, Au-As ou Ni-S) com dureza, abrasividade e composição química mineral variáveis. Os testes de desgaste padrão frequentemente pressupõem condições consistentes, que podem não capturar essa variabilidade e levar a resultados enganosos. Em regiões como a África Central e Ocidental, as minas frequentemente alternam entre minérios de óxido macio e minérios de sulfeto duro. Esses dois tipos de minério resultam em mecanismos de desgaste muito diferentes. Os testes de laboratório padrão podem não refletir as mudanças nas condições quando a mistura de minério não é praticada de forma consistente.
2. Química da água não controlada ou variável: Em muitas operações africanas, as fontes de água de processo variam (por exemplo, água reciclada, salina ou drenagem ácida de minas). Essas químicas da água influenciam significativamente as taxas de corrosão, especialmente na moagem úmida. Testes de desgaste padrão raramente replicam esses ambientes químicos específicos do local, tornando os resultados menos preditivos do desgaste no moinho.
3. Alta variabilidade no ambiente do moinho: Devido a restrições operacionais, alguns moinhos podem ser operados em modo de baixo desempenho, levando a padrões de desgaste mais severos. Os testes de desgaste padrão pressupõem condições de carga típicas e podem não levar em conta esse tipo de ambiente agressivo e de alto impacto.
É exatamente aqui que o Modelo de Família de Moinhos pode agregar valor. Ao agrupar moinhos com base em dados operacionais reais – específicos para o comportamento do minério, do moinho e da carga – ele ajuda a preencher a lacuna entre os testes de laboratório e o desempenho real, tornando as avaliações de desgaste mais precisas e acionáveis para operações africanas.
Este método de teste poderia ser adaptado ou simplificado para minas remotas sem acesso a laboratório?
Sim, a abordagem por trás do Modelo de Família de Moinhos pode ser totalmente adaptada e simplificada para operações remotas que não possuem instalações laboratoriais no local. Embora a metodologia completa envolva análise avançada de dados e agrupamento, o conceito central de compreensão do ambiente de moagem para orientar a seleção de meios ainda pode ser aplicado com uma versão mais prática e amigável ao campo. Veja como:
1. Uso de dados operacionais: O modelo se baseia principalmente em dados da planta – como diâmetro do moinho, velocidade, vazão, tipo de minério, tamanho da alimentação (F80), razão de carga e composição química da água – todos os quais geralmente podem ser obtidos a partir de sistemas de monitoramento de rotina da planta. Isso significa que locais remotos podem participar sem a necessidade de testes de desgaste em escala laboratorial.
2. Correspondência simplificada de grupos: Assim que o local fornecer informações operacionais e de minério básicas, podemos comparar o moinho com um grupo existente no Modelo de Família de Moinhos. Isso nos permite recomendar tipos de meios de moagem que apresentaram bom desempenho em ambientes semelhantes, mesmo sem testes de desgaste detalhados no local.
3. Implementação progressiva: Locais remotos podem começar com uma recomendação básica e refinar a seleção de meios de moagem ao longo do tempo, fornecendo dados simples de desempenho (como taxa de desgaste, rendimento e consumo de energia), construindo um panorama específico do local sem a necessidade de laboratórios internos.
Em resumo, o Modelo da Família Mill foi projetado para ser escalável e inclusivo. Ele capacita as operações remotas a tomar decisões mais inteligentes e eficientes sobre meios de moagem, utilizando os dados já disponíveis, tornando-se uma ferramenta valiosa mesmo nos ambientes mais desafiadores.
Molycop – Progress Together
