Predição do teor de ferro em processo de beneficiamento mineral usando modelo autorregressivo.

Abstract

A tarefa de medir o teor de ferro do minério processado em uma usina é complexa, mas fundamental para o bom desempenho da operação. Em geral, esta medição e realizada por meio de analise laboratorial que insere um atraso de algumas horas na obtenção dos resultados. Neste trabalho e realizada a predição do teor de ferro a partir dos dados históricos das analises laboratoriais. Estes dados indicam os teores dos materiais alimentados em uma etapa de concentração magnética e uma etapa de flotação reversa de duas unidades distintas de beneficiamento mineral da mineradora Vale S.A. Inicialmente, são realizadas analises de estacionariedade, autocorreção e autocorreção parcial. Em seguida, são usados modelos autorregressivos e o algoritmo de mínimos quadrados recursivos para predição do teor de ferro. Os resultados demonstram o bom desempenho do modelo na tarefa de efetivamente predizer as amostras futuras e indicar tendências ascendentes ou descendentes do teor de ferro, auxiliando, assim, os engenheiros de automação e de processos das plantas na tomada de decisões.