Título

MODELAGEM E OTIMIZAÇÃO DE UM PROCESSO DE FLOTAÇÃO UTILIZANDO FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

MODELING AND OPTIMIZATION OF FLOTATION PROCESS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS

Autoria

P.Yovanovic, Alexis; Carvalho, Daniel Henrique Dominguete; Castro, Emir Birro de; Ribeiro, Farley Santos; Felipe, Eliézer Antonio; Marino, Elder; Jesus, Flávio Rezende de

DOI

10.5151/2594-5335-0037

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Resumo

O trabalho apresenta os resultados obtidos com a utilização de um protótipo para um novo sistema de modelagem e otimização para o processo de flotação da usina de Vargem Grande, da empresa Minerações Brasileiras Reunidas. O sistema desenvolvido é composto por uma combinação interessante de técnicas de modelagem por engenharia de processo (Modelo Operacional) e de técnicas de inteligência artificial (Redes Neurais). O Modelo Operacional permite a realização de um “mapa metalúrgico” que indica os pontos de operação otimizados e ocorridos para o processo de flotação de sílica. Modelos neurais foram utilizados para estimar a movimentação de massa em função de diversas variáveis do circuito, como o nível de abertura das válvulas de descarga das colunas e a alimentação de ar, contribuindo para a aplicação da abordagem fenomenológica como uma representação do comportamento dinâmico da planta. Como resultados de produção, mediante a utilização do sistema otimizador, estima-se uma potencialidade de aumento de recuperação mássica de concentrado de ferro e também uma redução no consumo de reagentes. Outros diversos benefícios deste novo sistema otimizante são apresentados ao longo do trabalho.

 

This work presents results obtained with the application of a software prototype based on a new flotation modeling and optimization system on the Vargem Grande iron ore beneficiation plant of Minerações Brasileiras Reunidas (MBR, Brasil). The system developed is constituted by an interesting combination of an engineering process modeling technique (Modelo Operacional) and artificial intelligence technique (Neural Networks). The model aims at the creation of a “metallurgic map” that indicates the optimized and the past operational points in the quartz flotation process. Neural models were used to estimate the mass movement as a function of several circuit variables, as the column discharge valve level and column air supply, contributing on the use of this new phenomenological approach as a representation of the plant dynamical behavior. Using the optimization system, a potential growth of iron concentrate yield is estimated and also a reduction on reagents consumption is expected. Others benefits of this new system are shown throughout this paper.

Palavras-chave

Otimização; Flotação; Redes neurais artificiais.

Optimization; Flotation; Neural networks