SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL APLICADA AO CONTROLE DE QUALIDADE EM PILHAS DE HOMOGENEIZAÇÃO

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1 SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL APLICADA AO CONTROLE DE QUALIDADE EM PILHAS DE HOMOGENEIZAÇÃO Fabio Fernandes Ribeiro (VALE ) fabiobh@gmail.com Marcelo Ferreira Calixto (VALE ) marcelo.calixto@vale.com Tales Jeferson Bianchi (VALE ) tales.bianchi@vale.com A variabilidade nos teores do material que alimenta as usinas de beneficiamento contribui para o desempenho dessas instalações industriais. As pilhas de homogeneização se apresentam como uma alternativa de redução desta variabilidade. O presente trabalho tem o objetivo de calcular a redução desta variabilidade para alguns tamanhos de pilha utilizando como ferramenta a simulação computacional. Um modelo de simulação computacional foi desenvolvido para um dado sistema produtivo e os resultados comprovaram que a adoção de pilhas de homogeneização podem reduzir em até 17% a variabilidade do teor de Silica na fração - 0,15mm. Palavras-chaves: Homogeneização, Redução de Variabilidade, Simulação Computacional, Minério de Ferro

2 1. Introdução O desempenho das usinas de beneficiamento de minério de ferro está diretamente relacionado à variabilidade dos teores do minério que a alimentam. A variabilidade deste material está associada ao processo de formação de depósito mineral. Schofield (1980) também relaciona esta variabilidade às etapas de carregamento, transporte, britagem, moagem e armazenamento, já que introduzem certa quantidade de reestruturação da distribuição espacial da mineralização natural. A redução da variabilidade deste material pode representar um aumento no desempenho das usinas de beneficiamento, especialmente em relação à recuperação do concentrado. Diante deste contexto, as pilhas de homogeneização se apresentam como a estratégia mais simplificada para o controle e redução da variabilidade dos teores do ROM. Gambim et AL (2005) alerta para o fato de que os parâmetros das pilhas de homogeneização interferem diretamente na redução da variabilidade, uma vez que parâmetros incorretos podem aumentar o nível dos estoques e contribuir para a elevação da variabilidade do material. Existem diversas maneiras de se formar uma pilha de homogeneização. A mais comumente utilizada na mineração, segundo Chaves (2011) é o sistema Chevron, objeto deste estudo. As pilhas Chevron são construídas pela disposição horizontal de sucessivas camadas, que formam um prisma de base triangular, retomados posteriormente em fatias verticais, conforme figura 1. Figura 1 Pilha Tipo Chevron Fonte: Schofield (1980) 2

3 A simulação computacional é uma área da pesquisa operacional que se dedica ao desenvolvimento de modelos com o propósito de imitar um processo ou operação do mundo real. Pedgen (1990) define simulação computacional como um processo de projetar um modelo computacional de um sistema real e conduzir experimentos com este modelo com o propósito de entender seu comportamento e/ou avaliar estratégias para a sua operação. A simulação computacional consiste, portanto, num processo mais amplo, composto pela descrição do comportamento do sistema em estudo, construção de teorias e hipóteses de acordo com as observações efetuadas e da utilização do modelo para prever o comportamento futuro, ou seja, os efeitos produzidos pelas alterações no sistema ou nos métodos empregados para sua operação. A simulação se destaca como uma poderosa ferramenta no desenvolvimento de sistemas mais eficientes e no apoio à tomada de decisão (Saliby, 1999). Um modelo é uma representação simplificada de um sistema real. Ele deve conter informações suficientemente detalhadas para responder aos objetivos da simulação. Harrell et al (2002) definem evento como qualquer ocorrência que muda o estado de um sistema. Os modelos são classificados como de eventos discretos ou contínuos. Modelos de eventos discretos representam os componentes de um sistema e suas interações. Um evento discreto é uma ação instantânea, que ocorre em um único momento. Em contrapartida, modelos de eventos contínuos representam sistemas cujos estados são baseados em variáveis dependentes que mudam continuamente com o passar do tempo (Banks et al.,2001). Este trabalho tem o objetivo de propor a redução da variabilidade da alimentação de uma usina de beneficiamento através da utilização de pilhas de homogeneização. Para calcular essa variabilidade um estudo de simulação computacional, baseado em dados provenientes da simulação das operações de uma mina, foi desenvolvido. Este modelo foi validado com base no desvio entre as informações do sistema real e do modelo de simulação. A variabilidade da alimentação e o comportamento geral do sistema foram avaliados para cenários com pilhas de 60kt, 90kt, 120kt e 165kt. Com este trabalho foi possível determinar o tamanho ideal de pilha que representasse uma variabilidade aceitável para a alimentação e que fornecesse condições adequadas para a operação do sistema. 3

4 2. Metodologia A metodologia proposta por este estudo tem o objetivo de calcular a variabilidade da Sílica (SiO2) na fração W3 (-0,15mm), entre o sistema de alimentação direta da usina e aquela oriunda das pilhas de homogeneização. O modelo de simulação calculou a variabilidade levando em consideração quatro cenários, com tamanhos de pilhas de 60kt, 90kt, 120kt e 165kt Estudo de caso O presente trabalho avaliou um cenário operacional composto por duas minas (M1 e M2), duas instalações de Britagem (B1 e B2), um pátio de pré-produto, um transportador de correia de longa distância (TCLD) e duas pilhas de homogeneização (PA e PB). O minério é lavrado nas minas M1 e M2, submetidos ao processo de britagem primária e em seguida enviado às instalações de britagem B1 e B2. Após se submeterem à britagem secundária nas instalações B1 e B2, o minério é enviado via TCLD para alimentação na usina de beneficiamento, conforme figura 2. Figura 2 Sistema Produtivo Avaliado (adaptado de Fortes, 2012) 4

5 Fonte: Adaptado de Fortes (2012) 5

6 O material transferido pelo TCLD é empilhado na pilha no Pátio de Homogeneização, onde operam uma empilhadeira e uma retomadora. Essas pilhas alimentam a ITM a uma taxa praticamente constante. Cada pilha de base retangular tem dimensões máximas de 36 m de largura e 15 m de altura (limitada pela inclinação vertical da lança da empilhadeira). No presente trabalho o comprimento total da pilha foi avaliado em quatro tamanhos distintos, a saber: 90 metros, para pilhas com 60kt de capacidade; 135 metros para 90kt de capacidade; 180 metros de comprimento para 120kt de capacidade e 247 metros para uma pilha de 165kt de capacidade. As pilhas são formadas em dois blocos, I e II. As pilhas terão o bloco 1 formado e na sequencia o bloco 2. A seguir, serão apresentadas todas as 5 (cinco) etapas seguidas no desenvolvimento do trabalho Coleta de dados Nesta etapa foram coletados os dados operacionais referentes ao primeiro trimestre de A coleta de dados foi realizada no sistema informatizado da companhia, que armazena informações históricas daquela operação. As informações coletadas foram: A massa do material em toneladas, o teor de Ferro (Fe), Silica (SiO2) e Alumina (Al2O3) total e nas frações W1 (+1), W2 (-1 +0,15mm) e W3 (-0,15mm) e o horário para cada basculamento realizado nos sistemas de britagem primária. Foram coletados também os dados das instalações de tratamento de minério e TCLD, como rendimento operacional e taxa (t/h) de cada um dos sistemas neste período. O tempo de operação da empilhadeira (h) e a velocidade de traslado da empilhadeira (m/min) também foram obtidos nesta fase do trabalho Construção do modelo computacional Nesta etapa o modelo computacional do sistema foi construído no software ProModel. No processo de modelagem foi adotada uma abstração conceitual do sistema. A medida com que o modelamento era realizado, foram acrescentados níveis de detalhes julgados fundamentais para que o modelo pudesse responder adequadamente aos questionamentos. O modelo 6

7 conceitual tornou-se um modelo lógico no instante em que o processamento de eventos e os relacionamentos entre os eventos foram definidos. Após a construção do modelo base, que adotava um by-pass do pátio de homogeneização, um segundo modelo computacional foi construído, considerando o empilhamento do material para posterior retomada e alimentação a usina. A lógica de empilhamento considera que a alimentação da usina deverá ser realizada exclusivamente pela retomada de material das pilhas. Uma pilha é considerada operacional apenas se estiver sido completamente formada, de acordo com a massa do cenário considerado. Após a formação de uma pilha, o empilhamento de material é direcionado para a próxima pilha e tem inicio o processo de retomada da pilha já formada. As camadas empilhadas e as fatias retomadas foram modeladas como matrizes, sendo possível armazenar todas as características físicas e químicas de cada camada empilhada e também de cada fatia retomada Validação do modelo computacional Nesta etapa os resultados obtidos pelo modelo de simulação computacional foram confrontados com os resultados obtidos pelo sistema real no período analisado, compreendido entre os meses de janeiro e março de Observou-se um desvio médio de 3% entre os valores simulados e os valores realizados. O modelo foi então considerado validado para o objetivo proposto Simulação dos cenários de formação de pilha Nesta etapa foi realizada a experimentação do modelo computacional das pilhas para cada um dos cenários de capacidade: 60kt, 90kt, 120kt e 165kt. Foram realizadas (dez mil) simulações para cada um dos cenários de capacidade, considerando o primeiro trimestre de Análise dos resultados Os resultados da simulação foram compilados em planilhas e gráficos para cada um dos cenários e variáveis analisadas. O coeficiente de variação foi calculado para a variável Silica na fração -0,15mm, dividindo-se o desvio-padrão pela média dos valores. A divulgação e análise desses resultados pode ser visualizada na seção a seguir. 7

8 3. Resultados e discussão A variável utilizada para cálculo da variabilidade é a Sílica na fração W3 (-0,15mm), considerada como de alta relevância para o sistema em estudo e classificado por Marques et al (2010) [9] como uma variável errática para este tipo de depósito. O primeiro cenário avaliado considerou formação de pilhas de 60kt e 90 metros de comprimento. O coeficiente de variabilidade do material retomado e utilizado para alimentar as instalações de tratamento de minério foi 16,35% menor que o obtido durante o empilhamento do material. Neste cenário foram formadas 72 (setenta e duas) pilhas ao longo do período simulado. O segundo cenário simulado formou pilhas de 90kt e 135 metros de comprimento. O coeficiente de variabilidade do material retomado e utilizado para alimentar as instalações de tratamento de minério foi 13,66% menor que o obtido durante o empilhamento do material. Neste cenário foram formadas 47 (quarenta e sete) pilhas ao longo do período simulado. O terceiro cenário simulado considerou pilhas de 120kt e 180 metros de comprimento. O coeficiente de variabilidade do material retomado e utilizado para alimentar as instalações de tratamento de minério foi 17,39% menor que o obtido durante o empilhamento do material. Neste cenário foram formadas 35 (trinta e cinco) pilhas ao longo do período simulado. O quarto e último cenário simulado considerou pilhas de 165kt e 247 metros de comprimento. O coeficiente de variabilidade do material retomado e utilizado para alimentar as instalações de tratamento de minério foi 12,13% menor que o obtido durante o empilhamento do material. Neste cenário foram formadas 26 (vinte e seis) pilhas ao longo do período simulado. Em todos os cenários, as pilhas formadas apresentaram baixa variabilidade frente a média da alimentação da usina no período. 4. Corpo do texto 8

9 Com a realização deste trabalho, pudemos concluir que as pilhas de homogeneização reduzem a variação dos teores que alimentam a usina, quando comparados com a variabilidade de teores que teríamos utilizássemos um sistema de alimentação direta. No estudo apresentado, o cenário que foi capaz de apresentar uma menor variabilidade da Silica na fração W3 (-0,15mm), foi o cenário 3, que forma pilhas de 120 kt, com 180 metros de comprimento. A simulação computacional mostrou-se como uma ferramenta adequada a este tipo de análise por incluir as variáveis operacionais do sistema, tornando a análise mais dinâmica, apresentando os gargalos e as dificuldades operacionais que uma estratégia operacional possa apresentar em detrimento a outras. REFERÊNCIAS SCHOFIELD, C. G. Homogenisation/blending systems design and control for minerals processing. Clausthal: Trans Tech, GAMBIN, F. & COSTA, J.F.C.L. & KOPPE, J.C Estratégia de controle de qualidade de minério na lavra usando simulação geoestatística. REM - Revista Escola de Minas, Vol. 58, Nº 4, p CHAVES, A. P.; FERREIRA, F. M. Estocagem, homogeneização. [S.l.: s.n.], [Apostila]. PEGDEN, C.D., SHANNON, R.E., SADOWSKI, R.P. Introduction to Simulation Using SIMAN, McGraw- Hill, New York, USA. v SALIBY, Eduardo. Tecnologia de informação: Uso da Simulação para Obtenção de Melhorias em Operações Logísticas. Artigos CEL, Centro de Estudos em Logística, Disponível em: < HARREL, Charles R.; GHOSH, Biman K.; BOWDEN, Royce. Simulation Using ProModel. McGraw-Hill, BANKS, J. Introduction to simulation. Proceedings of the Winter Simulation Conference. Atlanta, 2000 FORTES, F.F. & PEREIRA, C.A, Manuseio, Estocagem e Qualidade do Minério de Ferro. Tecnologia Metalúrgica e Materiais de Mineração, Vol.9, Nº2, p MARQUES, D.M., COSTA, J.F.C.L, RIBEIRO, D.T., STANGLER, R.L., CASTRO, E.B.& KOPPE, J.C A comprovação da relação volume x variância na homogeneização da sílica em minério de ferro. REM - Revista Escola de Minas, Vol. 63, Nº 2, p