A análise mineralógica automatizada tem se consolidado como uma ferramenta estratégica para a otimização de processos na indústria mineral.
Ao combinar Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV), detectores químicos e softwares avançados de reconhecimento de partículas, a técnica oferece um nível de detalhamento que vai muito além da identificação visual tradicional.
Segundo Luan do Nascimento de Moura, pesquisador e coordenador do Laboratório de Caracterização Mineralógica do CIT Senai, em Belo Horizonte, essa abordagem permite compreender o minério a partir de suas próprias características, reduzindo incertezas e aumentando a eficiência operacional.
Na prática, a tecnologia é capaz de analisar automaticamente milhares de partículas de uma amostra, identificando quais minerais estão presentes, em que quantidade e como eles se associam entre si.
“Esse processo funciona como um sistema de reconhecimento: assim como um aplicativo identifica objetos em uma foto, o software reconhece cada partícula do minério e informa qual mineral ela representa”, explica Luan à Itatiaia.
A combinação entre composição química e contraste atômico garante maior reprodutibilidade dos resultados e permite identificar minerais mesmo quando estão presentes em teores muito baixos ou em associações complexas.
Dados mineralógicos a serviço da otimização de processos
Mais do que identificar minerais, a análise mineralógica automatizada gera um grande volume de informações quantitativas fundamentais para a tomada de decisão.
Entre elas estão a distribuição granulométrica por grupo mineral, parâmetros de forma das partículas e estatísticas detalhadas de liberação, como partículas livres, parcialmente liberadas ou com inclusões complexas.
De acordo com Luan, esses dados são essenciais para entender o comportamento do minério nas operações unitárias e ajustar as rotas de processamento.
“Com base nessas informações, é possível evitar moagem excessiva quando os minerais já estão liberados, escolher reagentes mais adequados e até eliminar etapas de processo com baixa eficiência”, afirma. O resultado é a redução de perdas de minerais valiosos para o rejeito e o aumento da recuperação global do processo.
Os resultados da mineralogia automatizada também orientam ajustes finos em etapas como britagem, moagem, flotação e separação magnética. Na flotação, por exemplo, os dados auxiliam na seleção de reagentes e no ajuste do tempo de residência. Já na separação magnética, indicam o grau de associação entre minerais magnéticos e não magnéticos, permitindo operações mais precisas e eficientes.
Mais previsibilidade e controle operacional
Para Luan, um dos principais ganhos da análise mineralógica automatizada está na previsibilidade. A tecnologia permite antecipar como o minério vai se comportar ao longo do processamento, facilitando a previsão da recuperação, da qualidade do concentrado e do consumo de energia.
“Ela facilita o acompanhamento das variações naturais do minério ao longo do tempo e possibilita ajustes no processo antes que problemas ocorram”, destaca.
Ao substituir, em grande parte, os antigos ciclos de tentativa e erro — caros e demorados —, a mineralogia automatizada se torna uma aliada indispensável para plantas de beneficiamento que buscam maior eficiência, controle e competitividade em um cenário industrial cada vez mais exigente.
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