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AI Autopilot — +6% de throughput num teste de 25 dias, IA contra operação manual, na Mineração Aurizona (CMOC Group) — publicado na Brasil Mineral #441.Ver Cases
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Mineração · Cominuição

Moagem — moinhos SAG e de bolas controlados por IA

Otimização em tempo real de circuitos de moagem. O AI Autopilot ajusta taxa de alimentação, velocidade do moinho, adição de água e potência para maximizar throughput mantendo o p80-alvo — em variações de dureza e mineralogia do minério.

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Visão Geral

A moagem é o maior consumidor de energia na maioria das plantas de beneficiamento mineral — tipicamente 40-60% da eletricidade total. Cada ponto percentual de variabilidade no circuito de moagem se propaga downstream: material sobredimensionado na alimentação da flotação destrói recuperação, e na lixiviação aumenta o consumo de reagentes e reduz a extração.

Controle tradicional de moagem se baseia em PID single-loop e regras de sistemas especialistas. Funcionam bem em regime permanente mas falham quando dureza do minério muda, blend varia ou revestimento do moinho desgasta — exatamente as condições onde valor é ganho ou perdido.

O Brainiall AI Autopilot opera o circuito de moagem como sistema dinâmico integrado. Lê todos os sensores do moinho (potência, pressão de mancal, velocidade, taxa de alimentação, densidade, overflow do ciclone, p80) e busca continuamente a combinação de setpoints que maximiza toneladas por hora no p80-alvo — demonstrado num teste de 25 dias, IA contra operação manual, na Mineração Aurizona (CMOC Group), em janeiro–fevereiro de 2024 (+6% de throughput, Brasil Mineral nº 441).

+6%Ganho de throughput (teste de 25 dias, Aurizona)
435 t/hTaxa com IA vs 412 t/h manual
~2%Menos energia por tonelada (20,7 vs 21,1 kWh/t)
+3%Ganho em minério duro (Wi ≥ 14 kWh/t)

O que o Autopilot faz

Controle contínuo e multivariável — não PID single-loop. Arquitetura consultiva mantém safety preservada.

Busca multivariável de setpoints

A IA resolve continuamente uma otimização multivariável em taxa de alimentação, adição de água, velocidade do moinho, carga circulante e pressão do ciclone — não controle single-loop.

Adaptação de dureza em segundos

Quando o Bond Work Index sobe acima de 14 kWh/t ou o blend muda, o Autopilot re-ajusta em segundos — sem esperar o próximo turno do operador.

Controle preciso de granulometria p80

Mantém a distribuição de tamanho de partícula (p80) dentro da tolerância enquanto empurra throughput. p80 consistente significa recuperação estável na flotação e lixiviação.

Predição de desgaste de revestimento

Rastreia mudanças sutis na assinatura de potência para prever desgaste de revestimento e agendar troca em paradas planejadas — evitando quebras imprevistas.

Minimização de energia por tonelada

Otimiza kWh por tonelada de produto, não apenas throughput bruto. Mesma tonelagem com menos potência — ganho direto de ESG e margem.

Arquitetura consultiva (safety preservada)

A IA escreve em camada consultiva, nunca diretamente nos PLCs de safety. Operadores retêm override total. Sistemas Instrumentados de Segurança (SIS) intocados.

Variáveis continuamente ajustadas

A IA lê cada sensor do circuito e resolve a combinação ótima de setpoints em tempo real.

  • Taxa de alimentação fresca (t/h)A alavanca mais importante. A IA equilibra contra potência e p80.
  • Velocidade do moinho (% da crítica)Controla a intensidade de moagem. A IA seleciona o % ótimo dado dureza e carga.
  • Adição de água / densidade da polpaAfeta throughput e eficiência do classificador. A IA mantém densidade-alvo por tipo de minério.
  • Carga circulanteAlta demais desperdiça energia; baixa demais perde p80. A IA acha o ponto ótimo.
  • Pressão do ciclone / vortex finderA eficiência de classificação controla recuperação downstream. A IA coordena com o moinho.
Caso de negócio

Em operação de ouro de médio porte (~3 Mt/ano), um ganho de +6% no throughput da moagem se traduz em cerca de 2.694 onças adicionais de ouro por ano — projeção de aproximadamente $781K de lucro anual incremental (líquido de AISC, cenário de rocha fresca, premissas de 2024).

Integra-se aos seus sistemas de controle existentes

SiemensABBHoneywellRockwellEmersonMetso Outotec

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