{"id":69160,"date":"2026-08-14T12:41:19","date_gmt":"2026-08-14T15:41:19","guid":{"rendered":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/?p=69160"},"modified":"2026-08-14T12:41:20","modified_gmt":"2026-08-14T15:41:20","slug":"novas-tecnologias-elevam-eficiencia-energetica-na-mineracao-global","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/index.php\/2026\/08\/14\/novas-tecnologias-elevam-eficiencia-energetica-na-mineracao-global\/","title":{"rendered":"Novas tecnologias elevam efici\u00eancia energ\u00e9tica na minera\u00e7\u00e3o global"},"content":{"rendered":"\n<p><em><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">De machine learning a redes h\u00edbridas de energia, setor avan\u00e7a na digitaliza\u00e7\u00e3o para reduzir consumo e emiss\u00f5es<\/mark><\/em><\/p>\n\n\n\n<p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Por <strong>Nelson Valencio<\/strong><\/mark><\/p>\n\n\n\n<p>A extra\u00e7\u00e3o de min\u00e9rios responde por cerca de 10% do consumo total da energia industrial global, e as etapas de britagem e moagem chegam a representar entre 50% e 60% do uso total de energia em uma mina. Os dados s\u00e3o do <strong><a href=\"https:\/\/www.frontiersin.org\/journals\/energy-research\/articles\/10.3389\/fenrg.2025.1569716\/full\">e<\/a><a href=\"https:\/\/www.frontiersin.org\/journals\/energy-research\/articles\/10.3389\/fenrg.2025.1569716\/full\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">studo<\/a><\/strong> dos departamentos de engenharia el\u00e9trica e de engenharia de minas da Botswana International University of Science and Technology.<br>O levantamento mostra que o setor passa por uma mudan\u00e7a importante, ao abandonar abordagens reativas do passado para adotar a digitaliza\u00e7\u00e3o e a cultura orientada por dados. Na pr\u00e1tica, isso significa o uso integrado de tecnologias como aprendizado de m\u00e1quina, intelig\u00eancia artificial, g\u00eameos digitais e microrredes de energia h\u00edbrida, entre outras. Os recursos s\u00e3o aplicados para aumentar a efici\u00eancia energ\u00e9tica das opera\u00e7\u00f5es minerais.<br>Na frota, essas tecnologias s\u00e3o utilizadas para a manuten\u00e7\u00e3o preditiva, que usa dados hist\u00f3ricos para antecipar problemas. \u00c9 o caso de algoritmos modernos que analisam dados cont\u00ednuos de sensores da internet das coisas (IoT), identificando vibra\u00e7\u00f5es e comportamentos anormais nas m\u00e1quinas, de forma a antecipar paralisa\u00e7\u00f5es. Isso \u00e9 importante porque, quando equipamentos falham repentinamente, o tempo de inatividade e os arranques pesados para retom\u00e1-los geram grandes desperd\u00edcios energ\u00e9ticos.<br>O uso de novas tecnologias tem exemplos reais em v\u00e1rios pa\u00edses mineradores. Um deles envolve os modelos de redes de mem\u00f3ria de longo e curto prazo (LSTM), um tipo de arquitetura de rede neural, aplicados em minas de min\u00e9rio de ferro no Brasil. Nesse caso, o uso da LSTM foi feito com a meta de prever, com antecipa\u00e7\u00e3o m\u00e9dia de duas semanas, anomalias em moinhos de min\u00e9rio. A tecnologia conseguiu uma redu\u00e7\u00e3o de 18% no tempo de inatividade dos equipamentos e um corte de 10% nos custos gerais de energia.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"545\" src=\"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/novas-tecnologias-elevam-eficiencia-energetica-na-mineracao_imagem-ia.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-69161\" srcset=\"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/novas-tecnologias-elevam-eficiencia-energetica-na-mineracao_imagem-ia.png 1000w, https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/novas-tecnologias-elevam-eficiencia-energetica-na-mineracao_imagem-ia-300x164.png 300w, https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/novas-tecnologias-elevam-eficiencia-energetica-na-mineracao_imagem-ia-768x419.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Monitoramento inteligente de opera\u00e7\u00f5es de minera\u00e7\u00e3o em tempo real (Foto: Gerada por IA)<\/mark><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Na avalia\u00e7\u00e3o dos pesquisadores, as redes LSTM s\u00e3o excepcionais no tratamento de s\u00e9ries temporais e evitam o superconsumo de energia ao prever picos de carga com extrema precis\u00e3o. Outra aplica\u00e7\u00e3o envolve o aprendizado por refor\u00e7o (RL, da sigla reinforcement learning), adotado em uma mina australiana para gerir dinamicamente a ventila\u00e7\u00e3o subterr\u00e2nea. Isto \u00e9 feito com base em n\u00edveis de temperatura e ocupa\u00e7\u00e3o, poupando 20% do consumo el\u00e9trico convencional.<br>No Canad\u00e1, uma mineradora adotou a combina\u00e7\u00e3o de recursos de gradient boosted trees (GBT) e support vector regression (SVR), dois algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina utilizados para prever valores num\u00e9ricos cont\u00ednuos, como o faturamento de uma empresa. Nessa aplica\u00e7\u00e3o, os sistemas GBT analisaram a resist\u00eancia do min\u00e9rio e reduziram as velocidades da m\u00e1quina durante os hor\u00e1rios de pico, o que proporcionou redu\u00e7\u00e3o de 15% no consumo de eletricidade de um moinho.<br>J\u00e1 o SVR auxiliou no processo ao prever picos complexos de energia com precis\u00e3o de at\u00e9 95%, equilibrando o processamento em tempo real. Um quarto caso real envolve uma opera\u00e7\u00e3o na \u00c1frica do Sul, onde a aplica\u00e7\u00e3o de <strong><a href=\"https:\/\/radarmineracao.com.br\/glossario-de-termos\/?letra=R\">redes bayesianas<\/a><\/strong> para monitorar motores diminuiu quebras inesperadas em 21%. Isto teve efeito direto no consumo de energia, que foi reduzido em 9%.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/www.controlsystems.com.br\/\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"834\" height=\"1000\" src=\"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/CONTROL-CS.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-44991\" style=\"aspect-ratio:0.8340241215787312;width:257px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/CONTROL-CS.jpg 834w, https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/CONTROL-CS-250x300.jpg 250w, https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/CONTROL-CS-768x921.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 834px) 100vw, 834px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>Fonte: <a href=\"https:\/\/radarmineracao.com.br\/tecnologias-elevam-eficiencia-energetica-na-mineracao\/\">Radar Minera\u00e7\u00e3o<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>De machine learning a redes h\u00edbridas de energia, setor avan\u00e7a na digitaliza\u00e7\u00e3o para reduzir consumo e emiss\u00f5es Por Nelson Valencio A extra\u00e7\u00e3o de min\u00e9rios responde por cerca de 10% do consumo total da energia industrial global, e as etapas de britagem e moagem chegam a representar entre 50% e 60% do uso total de energia 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