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Cases Mining Hub

Fundada em 2008, a LLK é uma empresa de solu­ções e desenvolvimento que traz inovação tecno­lógica desde o início de sua história, envolvendo os mais diversos campos da engenharia. Especia­lizada em visão computacional, monitoramento e proteção de equipamentos e processos, desenvol­ve soluções específicas em hardware e software de forma a atender às demandas da planta, processo, gerência e equipes. Já desenvolvemos diversas tecnologias em parceria com grandes mineradoras como Vale, Samarco, YamanaGold, Kinross, Gerdau e Usiminas.

Site: LLK
Ciclo: M-Start Ciclo 1
Mineradora madrinha: Vale

 

Desafio

A Vale tem como necessidade otimizar o processo de amostragem, reduzindo o número de amostras que são enviadas ao laboratório diariamente com um processo de medição automático, em campo e em tempo real que permita tomadas decisão mais eficientes. Hoje, uma amostra é coletada em cam­po e costuma ter um tempo de resposta de 2 ho­ras, em média, por parte do laboratório. O tempo que leva para a obtenção da informação não aten­de a necessidade da planta que durante a análise pode ter processado toneladas de minério fora das especificações desejadas.

Solução

A LLK apresenta uma solução em visão compu­tacional, baseada em espectrometria, capaz de quantificar os elementos químicos que compõem o material sobre correia transportadora. A hipóte­se testada é o mapeamento de ferro em amostras de minério utilizando-se sensores hiperespectrais com excelente grau de confiabilidade e em tempo real, com obtenção de modelos de calibração do teor de ferro presente na amostra. A LLK desenvol­veu durante a POC:

  • Análise das assinaturas espectrais de amostras de minério de ferro em diferentes granulome­trias e teores;
  • Aquisição de imagens hiperespectrais em tem­po real para análise;
  • Algoritmo de segmentação e caracterização de assinatura: Algoritmo capaz de analisar a assi­natura espectral do material e retornar o teor de ferro.

    Resultados

A Vale disponibilizou um total de 47 amostras para o desenvolvimento da solução e análise de resul­tados. As leituras espectrais foram adquiridas com um espectrorradiômetro e câmera hiperespectral que coleta uma faixa espectral de 350-2.500nm. Processos de calibração e criação de modelos tam­bém foram feitos na POC, envolvendo pré-pro­cessamento dos dados de medição para correções radiométricas e de degraus oriundos dos sensores. A LLK utiliza de algoritmos de aprendizado de má­quina para processamento dos dados medidos de forma a obter os resultados de teor ferro nas amos­tras. O modelo desenvolvido pela LLK teve erro de 3,2% na análise do teor de ferro em amostras de minério, que é considerado um bom resultado considerando a quantidade de amostras disponí­veis e a alta capacidade de aprendizado do método quando aplicado em campo e com realimentação de análises. O sistema, quando implementado em campo no projeto final pós-POC, trará impactos muito positivos que gerarão retornos de qualida­de, segurança e financeiros para a mineradora:

  • Redução em mais de 2 horas no tempo de res­posta da composição química de ferro e sílica do material;
  • Eliminação da influência humana e manual nos resultados da análise;
  • Possibilidade de utilização do laboratório
  • Redução de perdas da produção ocasionados por contaminação de pilhas com minério fora da especificação desejada;
  • 100% dos dados integrados automaticamente com os softwares de planta.

 

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