A Rockwell Automation, maior empresa do mundo dedicada à automação industrial e transformação digital, tem crescido e se consolidado no setor de mineração. Por meio de sua solução Pavilion8, de Controle Preditivo Baseado em Modelos, a empresa fornece uma camada adicional de inteligência tecnológica aos processos tradicionais do setor.
De acordo com Engenheiro de Aplicações para Controle Avançado da Rockwell Automation, Manoel Morales, as complexidades atuais dos processos de mineração, juntamente com eventos inesperados, exigem uma tecnologia avançada e soluções preditivas, sendo neste ponto que a companhia atua assertivamente. “Estimamos que 75% das plantas de processamento mineral ainda utilizam estratégias básicas de otimização. Por isso, nossa tecnologia de Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC – Model Predictive Control) é abrangente e efetiva para o processamento mineral”, comenta.
Previsibilidade e eficiência
Para Morales, na indústria de mineração, as tecnologias de otimização aprimoram o desempenho, a qualidade e reduzem o uso de consumíveis. No entanto, o executivo afirma que a maioria das soluções do mercado não fornecem os resultados esperados. “As tecnologias de controle preditivo desempenham papel fundamental para ajudar as empresas de mineração a atingir várias metas de desempenho e produtividade, incluindo redução de custos e emissões, bem como aumento da produtividade. Nossa solução se diferencia justamente por oferecer integralmente tais benefícios”, reforça.
Morales reitera que a solução Pavilion8, da Rockwell Automation, incorpora todo o conhecimento disponível sobre o processo industrial para tornar os modelos mais precisos e com a mais alta fidelidade possível. Além disso, oferece uma opção única que pode lidar com processos lineares e não lineares simultaneamente. “Esta é a maneira mais inteligente de aumentar o rendimento e a recuperação mineral para operações de processamento sustentáveis”, enfatiza.
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A tecnologia Pavilion8 também garante estabilidade de processo e desempenho máximo, encontrando níveis operacionais ideais, próximos aos limites de especificação do sistema, e gerenciando o processo dentro das margens de segurança e restrições do mercado. “Em um circuito do britador, por exemplo, o maior desafio é encontrar um equilíbrio entre os britadores individuais e a eficiência geral do circuito. Portanto, a implementação de estratégias de controle preditivo representa muitos benefícios, como a maximização do desempenho do circuito do britador, estabilidade e eficiência no processo, eficiência energética, menor desgaste dos equipamentos, além de menos desligamentos nas operações”, explica.
Ademais, as estratégias de controle de produção baseadas em modelos oferecem diversas vantagens para os processos de refino de metais, como estabilidade operacional, otimização da qualidade, consistência do produto, economia de energia e redução de emissões. “O mesmo vale para o manuseio de materiais, reduzindo sua complexidade, visto que, com previsibilidade, é possível maximizar o fluxo de material, minimizar paradas de equipamentos, prolongar a vida útil do equipamento, reduzir interrupções durante mudanças de turno e economizar energia”, complementa.
Desafios a superar no setor de mineração
Segundo Morales, em uma indústria de mineração cada vez mais complexa e exigente, a implementação de tecnologias preditivas torna-se essencial para blindar as operações e garantir os objetivos de produção. “Atualmente, a mineração requer uma grande quantidade de equipamentos para operar com eficiência, uma vez que é cada vez mais difícil extrair matérias-primas de forma simples. Além disso, os minerais facilmente acessíveis, em sua maioria, não existem mais, e as minas precisam processar minerais com mais impurezas, devido à queda na qualidade dos materiais explorados. Outro desafio está no fato de que o processamento mineral enfrenta processos inerentemente complicados e cargas de recirculação de materiais maiores”, esclarece.
Para o executivo, outro gargalo recorrente é a escolha errônea de tecnologias, visto que existe um grande número de estratégias avançadas de controle de processos, como lógica difusa, sistemas especialistas, matrizes, entre outras, as quais, no entanto, possuem durabilidade baixa, pois focam na estratégia operacional atual ao invés de trazer enfoque no comportamento do processo. “Ou seja, um sistema de controle preditivo deve contar com técnicas modernas de aprendizado de máquina supervisionado, identificação de dinâmica de processos e controle multivariável”, reitera.
Morales especifica ainda que o desempenho e a produção das minas podem ser afetados devido à má instrumentação, propósitos conservadores e uma visão nula de longo prazo. “Para superar esses desafios, dependendo da situação, a estratégia comum é usar sensores virtuais que podem substituir determinados instrumentos, emular analisadores virtuais continuos de propriedades medidas em laboratório ou realizar a validação de instrumentos ou analisadores em linha”, afirma.
O executivo também observa que, se a planta tiver metas excessivamente conservadoras, estreitas ou conflitantes, como aumentar o rendimento ou a qualidade, o controlador tradicional pode não ser capaz de alcançar os resultados desejados.
Pensando nos diversos desafios do setor, a tecnologia da Rockwell Automation apresenta uma metodologia de implementação de projeto para aplicativos de modelagem preditiva que supre e otimiza os processos mineradores, permitindo o entendimento do processo, a atuação com usuários, bem como as expectativas e análise de benefícios (Planejamento e Desenho).
Além disso, a solução garante a verificação de dados históricos, análise de dados, cálculos e identificação de modelos (Desenvolvimento da Solução), e, ainda, a testagem e refino da aplicação em processo (Comissionamento), e a observação e ajuste do comportamento da aplicação durante o período de aceitação. Outro benefício importante é todo o suporte à operação e validação dos benefícios iniciais (Fechamento), também promovido pela solução inovadora.
*Imagem de capa: Depositphotos
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