Solicitar Análise Granulométrica de Minerais para Processos de Beneficiamento e Tecnologia Mineral

A diferença entre um concentrado “na especificação” e um processo instável muitas vezes cabe em milímetros — ou melhor, em microns. Na prática, a análise granulométrica de minerais é um dos poucos exames que conseguem explicar, com números, por que um circuito de moagem está gastando energia demais, por que a flotação perdeu seletividade ou por que a filtragem virou gargalo.

E aqui vai um ponto que muita gente do agro entende na hora: granulometria é para a mineração o que distribuição de gotas, tamanho de partícula e uniformidade de aplicação são para a agricultura de precisão. Quando você mede bem, você controla bem. E quando controla bem, dá para otimizar — inclusive com IA.

Neste artigo (da nossa série “IA na Mineração e Recursos Naturais”), eu vou direto ao que importa: quando solicitar uma análise granulométrica, quais métodos fazem sentido, como interpretar resultados e como conectar isso com automação, modelos de IA e a mentalidade agritech de gestão por dados.

O que a análise granulométrica resolve (de verdade)

Resposta direta: ela quantifica a distribuição de tamanhos das partículas (PSD — particle size distribution) e, com isso, explica desempenho de separações, consumo energético e qualidade do produto.

No beneficiamento mineral, quase tudo “conversa” com tamanho de partícula:

• Moagem e cominuição: energia consumida vs. P80 (tamanho em que 80% passa).
• Classificação (hidrociclones/peneiras): eficiência de corte e recirculação de finos.
• Flotação: recuperação e seletividade mudam com ultrafinos e partículas grossas.
• Lixiviação: taxa de reação aumenta com área específica, mas ultrafinos podem gerar lama e problemas de percolação.
• Espessamento e filtragem: finos demais pioram a drenagem e aumentam consumo de reagentes.

Uma frase que costuma ser verdadeira no campo e na planta: “o processo não está ruim; ele está mal medido.” Granulometria é o começo do diagnóstico.

O erro comum: pedir granulometria só quando o problema estoura

Muita operação solicita análise granulométrica apenas em modo “apaga-incêndio”. Só que o ganho real vem quando a granulometria vira indicador de rotina:

• Controle diário/por turno de produto de moagem
• Auditoria semanal do overflow do ciclone
• Verificação por campanha antes/depois de ajustes de mídia de moagem

Na agricultura, a analogia é clara: não dá para aplicar insumo “no olho” e medir produtividade só na colheita. Com minério, também não.

Como solicitar análise granulométrica sem desperdiçar tempo (nem dinheiro)

Resposta direta: um bom pedido define objetivo, ponto de amostragem, faixa de tamanho, método e critério de qualidade do dado.

A maior parte das análises “ruins” nasce de solicitações vagas. Um pedido bem feito economiza retrabalho e evita conclusões erradas.

1) Defina a pergunta do processo

Antes do laboratório, responda com clareza:

• Você quer controlar P80 do moinho?
• Quer medir eficiência do ciclone (curva de partição)?
• Está investigando perda de recuperação na flotação por excesso de finos?
• Vai comparar dois regimes de moagem (mídia, carga circulante, densidade de polpa)?

Essa pergunta define o resto.

2) Escolha o ponto e o protocolo de amostragem

Granulometria só é confiável com amostragem bem feita. Para reduzir viés:

• Amostre incrementalmente (vários incrementos) e componha uma amostra representativa.
• Registre hora, vazão, % de sólidos, densidade, condição operacional.
• Evite “amostra de mão” em correia ou calha sem protocolo.

Um dado granulométrico ruim não é “menos útil”. Ele é perigoso: leva a ajustes que pioram o circuito.

3) Informe a faixa de tamanhos e os marcos (D10, D50, D80/P80)

Peça explicitamente:

• Curva completa de distribuição
• Percentis relevantes: D10, D50, D80 (ou P80, dependendo do padrão interno)
• Se aplicável, fração -38 µm, -20 µm ou outras faixas críticas para flotação/lama

4) Combine método com material (não existe “um método para tudo”)

Resposta direta: peneiramento funciona melhor em partículas mais grossas; difração a laser domina em finos; imagem/dinâmica ajuda em materiais complexos.

Métodos mais usados:

• Peneiramento (seco ou úmido): robusto e interpretável; excelente para faixas mais grossas.
• Sedimentação (ex.: pipeta/hidrómetro): tradicional para finos, mas sensível a forma/densidade.
• Difração a laser: rápida e ótima para finos; requer cuidados com dispersão e índice de refração.
• Análise de imagem (estática/dinâmica): útil quando a forma (lamelar, acicular) afeta o processo.

Na prática industrial, combinações são comuns: peneiramento para >75 µm e laser para <75 µm, por exemplo.

5) Exija critérios de qualidade e repetibilidade

Inclua no pedido:

• Massa mínima por fração / total (para evitar amostra “magrela”)
• Repetição de medição (duplicata) em pontos críticos
• Relatório com condições do ensaio (tempo de ultrassom, dispersante, rotação, etc.)

Isso cria série histórica confiável — a base para aplicar IA.

Como interpretar resultados: do gráfico ao ajuste de processo

Resposta direta: procure tendências (deslocamento da curva), alargamento (mistura de regimes) e aumento de ultrafinos (riscos em flotação/filtragem).

Uma curva granulométrica não é só “bonita”; ela conta uma história.

Leitura prática (o que eu olho primeiro)

1. D80/P80: subiu? O moinho está entregando mais grosso ou a classificação está vazando grossos.
2. Inclinação da curva: curva mais “aberta” indica distribuição mais heterogênea (mistura de regimes, instabilidade).
3. Cauda de finos: aumento de -20 µm ou -10 µm costuma sinalizar sobremoagem, argilas, alta energia específica ou dispersão excessiva.

Exemplo de decisão operacional

• Se o P80 aumenta e a energia sobe, frequentemente há problema de classificação (ciclone “curto-circuitando” finos ou devolvendo carga indevida).
• Se o P80 cai (mais fino) mas a flotação piora, pode ser excesso de ultrafinos: mais área específica, mais consumo de reagentes, mais arraste.

O ponto central: granulometria é indicador líder. Ela muda antes do KPI final (recuperação, teor, umidade do filtro).

Onde a IA entra: do relatório do laboratório ao controle preditivo

Resposta direta: a IA transforma séries granulométricas em previsões de desempenho e recomendações de ajuste, reduzindo variabilidade e consumo.

Na mineração, ainda é comum a granulometria virar PDF arquivado. Isso é desperdício. Quando você estrutura esses dados (PSD + condições operacionais), abre três caminhos muito concretos de IA.

1) Modelos para prever recuperação, teor e consumo de reagentes

Com dados históricos de:

• Percentis (D10/D50/D80), frações críticas (-38 µm)
• Variáveis do processo (densidade de polpa, pH, dosagem)
• Resultados metalúrgicos

…dá para treinar modelos que estimam, por exemplo, probabilidade de queda de recuperação quando a fração de ultrafinos passa de um limiar.

2) Detecção de anomalias em moagem e classificação

Um bom uso (simples e eficaz) é anomalia:

• O modelo aprende o “normal” do PSD por turno/rota de minério
• Quando a curva foge do padrão, ele alerta antes do operador ver no teor

Isso reduz paradas e evita que o circuito “derrape” por horas.

3) Otimização em tempo quase real (com sensores substitutos)

Nem sempre dá para medir PSD a cada minuto. A saída é criar um soft sensor:

• Correlacionar PSD com sinais como potência do moinho, pressão do ciclone, densidade, vibração, granulometria on-line (quando existir)
• Usar IA para estimar P80 continuamente

É exatamente a lógica do agro com mapas de vigor, NDVI e modelos de produtividade: quando a medição direta é cara, você estima com sinais correlatos.

Da mineração para o agro: por que isso importa para agritechs

Resposta direta: beneficiamento mineral e agricultura de precisão compartilham o mesmo problema — variabilidade — e a mesma solução: medir bem, modelar e agir rápido.

Se você atua com agritech ou gestão industrial no agro (fertilizantes, pós minerais, corretivos), a ponte é direta:

• Fertilizantes e remineralizadores: a granulometria influencia solubilidade, reatividade e uniformidade de aplicação.
• Pós e suspensões: tamanho e forma de partícula mudam estabilidade, entupimento e deposição.
• Processos industriais do agro: moagem, peneiramento e classificação existem também em calcário, fosfatos, gesso agrícola.

E tem um ganho estratégico: quando você padroniza PSD, você reduz variância no campo. Isso melhora recomendação, aplicação, resposta agronômica e, no fim, previsibilidade de resultado — o tipo de métrica que decide compra e renovação de contrato.

A mentalidade agritech aplicada ao beneficiamento é simples: “sem dado confiável, não existe otimização; existe opinião.”

Checklist rápido: o que pedir ao laboratório (e o que receber)

Resposta direta: peça objetivo + método + percentis + curva + condições do ensaio + repetibilidade.

Use este checklist para evitar relatórios incompletos:

1. Objetivo do ensaio (controle, troubleshooting, comparação A/B)
2. Ponto de amostragem e condições operacionais registradas
3. Método (peneiramento/laser/sedimentação/imagem) e justificativa
4. Curva PSD completa + tabela por frações
5. D10, D50, D80/P80 e frações críticas (ex.: -38 µm)
6. Condições de dispersão (dispersante, ultrassom, tempo)
7. Duplicata ou indicador de repetibilidade
8. Observações do analista (aglomerados, argilas, forma de grão)

Quando essa disciplina vira rotina, a IA “encaixa” naturalmente porque você passa a ter dados padronizados.

Próximo passo: transformar granulometria em decisão

A análise granulométrica de minerais é um instrumento de controle de processo — não um documento para cumprir tabela. Ela define moagem, separação, consumo de reagentes e qualidade final. E, quando vira série histórica confiável, abre espaço para IA na mineração com modelos preditivos e otimização contínua.

Se você está olhando para 2026 com meta de produtividade (na mina, na usina ou no agro), eu apostaria em um plano simples: padronizar amostragem, automatizar a captura de dados e criar indicadores granulométricos que o time realmente usa no turno. O resto — inclusive IA — fica muito mais fácil.

E a pergunta que deixo para o seu time é prática: qual variável você ajusta hoje “no feeling” e poderia ajustar com base numa curva granulométrica bem medida?