Title

Previsibilidade de pilhas: Análise estatística de parâmetros químicos de qualidade em mineração

Stockpile predictability: Statistical analysis of chemical quality parameters in mining

Authorship

ASSIS, JEFFERSON VINICIUS LOURENÇO DE; RODRIGUES, VICTOR HUGO MACHADO; FEREIRA, LUANA CARNEIRO; SILVA, ADRIELLE DEUSDETE; MOREIRA, ATTILA COSTA

ASSIS, JEFFERSON VINICIUS LOURENÇO DE

I am this author

RODRIGUES, VICTOR HUGO MACHADO

I am this author

FEREIRA, LUANA CARNEIRO

I am this author

SILVA, ADRIELLE DEUSDETE

I am this author

MOREIRA, ATTILA COSTA

I am this author

DOI

10.5151/2594-357X-43419

Downloads

Abstract

O setor mineral vive um processo acelerado de transformação digital, impulsionado pela integração de tecnologias associadas ao conceito de Big Data e à Mineração 4.0. Nesse contexto, o controle de qualidade de pilhas de minério de ferro representa um desafio operacional relevante, uma vez que a heterogeneidade do material empilhado pode introduzir erros significativos nas estimativas de teor. Este trabalho propõe e avalia um modelo hierárquico de previsibilidade de pilhas pulmão, baseado na média ponderada das contribuições das frentes de lavra e na incorporação de tempos de deslocamento distintos entre cada pilha e a usina de beneficiamento. A base de dados foi construída a partir da integração dos sistemas corporativos de Despacho (Modular) e MES, compreendendo 64 amostras pareadas por usina (Usina 2 e Usina 3) para os parâmetros Fe, P, PPC, Al₂O₃, Pc, PPCc e Al₂O₃c. O processamento e a análise estatística foram realizados em ambiente Jupyter Notebook, com aplicação de testes de hipótese pareados (teste t e Wilcoxon) ao nível de significância α = 0,05. Os resultados indicaram diferenças estatisticamente significativas para o teor de Fe em ambas as usinas, com viés negativo de −4,83% (Usina 2; r = 0,361) e −7,16% (Usina 3; r = 0,717), caracterizando subestimação sistemática da média ponderada. O parâmetro P apresentou viés positivo de +3,28% na Usina 2 (r = 0,281) e o PPC registrou viés positivo de +1,76% na Usina 3 (r = 0,463). Os demais parâmetros não rejeitaram H₀, demonstrando aderência satisfatória do modelo para a maioria das variáveis. O horizonte de previsão de 6 horas mostrou-se operacionalmente viável, permitindo antecipação de tendências e suporte à tomada de decisão antes da consolidação laboratorial. Conclui-se que a média ponderada é uma ferramenta eficaz de previsibilidade operacional quando acompanhada por monitoramento estatístico contínuo e mecanismos de calibração voltados aos parâmetros com viés identificado, contribuindo para a consolidação de um modelo de decisão orientado por dados na mineração.

The mining sector is undergoing an accelerated digital transformation driven by the integration of technologies associated with Big Data and the Mining 4.0 concept. In this context, the quality control of iron ore stockpiles represents a significant operational challenge, since the heterogeneity of the stacked material can introduce considerable errors in grade estimates. This study proposes and evaluates a hierarchical predictability model for buffer stockpiles, based on the weighted average of contributions from mining faces and on the incorporation of distinct travel times between each stockpile and the processing plant. The database was built by integrating two corporate operational systems — Dispatch (Modular) and MES — comprising 64 paired samples per plant (Plant 2 and Plant 3) for the parameters Fe, P, LOI, Al₂O₃, Pc, LOIc, and Al₂O₃c. Data processing and statistical analysis were performed in a Jupyter Notebook environment, applying paired hypothesis tests (t-test and Wilcoxon) at a significance level of α = 0.05. Results indicated statistically significant differences for Fe content in both plants, with a negative bias of −4.83% (Plant 2; r = 0.361) and −7.16% (Plant 3; r = 0.717), characterizing systematic underestimation by the weighted average. The parameter P showed a positive bias of +3.28% in Plant 2 (r = 0.281), and LOI registered a positive bias of +1.76% in Plant 3 (r = 0.463). It is concluded that the weighted average is an effective operational predictability tool when accompanied by continuous statistical monitoring and calibration mechanisms targeted at parameters with identified biases, contributing to the consolidation of a data-driven decision model in mining.

Keywords

Controle de qualidade mineral, Média ponderada, Previsibilidade de pilhas, Teste de hipótese, Mineração 4.0

Mineral quality control, Stockpile predictability, Hypothesis testing, Mining 4.0