Gêmeos digitais para extração sustentável de lítio

A corrida pelo lítio tem um detalhe que muita gente ignora: não é só “achar a jazida”. O gargalo real está em transformar uma salmoura (ou outro insumo complexo) em lítio de qualidade, com custo e impacto ambiental aceitáveis. E é aí que muita operação se perde — energia demais, água demais, tempo demais.

O que me chama atenção, especialmente neste final de 2025, é como a conversa sobre lítio ficou menos “geologia” e mais engenharia de processo + dados. O caso da Lithium Harvest usando o gPROMS (Siemens) para acelerar Direct Lithium Extraction (DLE) mostra um caminho prático: gêmeos digitais de processo para testar, otimizar e escalar com menos tentativa e erro. Para quem acompanha a série IA na Mineração e Recursos Naturais, isso é uma ponte direta para o que mais importa em mineração moderna: produtividade, segurança operacional e sustentabilidade com números na mesa.

Por que a DLE virou prioridade (e por que ela é difícil)

A DLE virou prioridade porque ela promete encurtar ciclos de produção e reduzir dependência de grandes áreas de evaporação, comuns em rotas tradicionais. Em termos industriais, o apelo é simples: mais agilidade para atender demanda de baterias, armazenamento de energia e eletrificação.

O problema: DLE é uma fábrica química disfarçada de “extração”. Você lida com salmouras variáveis, impurezas, equilíbrio químico, transferência de massa, regeneração de materiais e etapas de separação que interagem entre si. Se você muda um parâmetro para aumentar recuperação, pode elevar consumo de energia ou piorar a seletividade. Se você reduz água, pode comprometer limpeza, regeneração ou estabilidade do processo.

As três dores clássicas da DLE

A resposta direta é: DLE dá trabalho porque tenta equilibrar três variáveis ao mesmo tempo.

• Energia: aquecimento, bombeamento, compressão, vácuo, eletroquímica — cada rota tem um perfil.
• Água: lavagem, regeneração, pré-tratamento e gestão de efluentes.
• Separação complexa: remover magnésio, cálcio, boro e outros competidores sem “perder” lítio.

Na prática, o que atrasa projetos é a dependência de campanhas extensas de testes e pilotos caros. Quando o desenvolvimento é 100% físico, o ciclo costuma ser: testar → ajustar → testar → errar na escala → corrigir… e o cronograma estoura.

Gêmeo digital de processo: o jeito mais rápido de aprender sem quebrar a planta

Um gêmeo digital de processo é um modelo que replica o comportamento de um processo industrial com base em física, química e dados operacionais. A vantagem é objetiva: você consegue simular cenários que seriam caros, lentos ou arriscados no mundo real.

No caso citado no RSS, o gPROMS atua como plataforma de modelagem e otimização para criar modelos mecanísticos (baseados em fenômenos) do processo completo — do pré-tratamento da salmoura até as etapas de extração e pós-processamento.

O que esse tipo de gêmeo digital consegue responder

A resposta curta: ele responde perguntas que o Excel e o “feeling” não aguentam.

• Qual configuração atinge maior recuperação de lítio com menor energia?
• Quais variáveis são realmente críticas (e quais são ruído)?
• Como a operação se comporta quando o insumo muda (sazonalidade, lote, poço)?
• Onde estão os gargalos de transferência de massa, saturação, fouling, regeneração?

E um ponto que muita equipe subestima: gêmeo digital bem construído vira uma linguagem comum entre P&D, engenharia, operação e ESG. Todo mundo discute a mesma “verdade operacional”, mesmo antes do comissionamento.

Onde a IA entra: otimização, controle e manutenção preditiva

Gêmeos digitais não são “IA por si só”, mas são um prato cheio para IA aplicada. Na indústria, a combinação que mais dá resultado é:

• Modelo físico (gêmeo digital) para representar restrições e fenômenos reais;
• IA/ML para aprender padrões, lidar com variabilidade, prever falhas e acelerar busca por ótimos.

Essa abordagem híbrida (física + dados) é particularmente forte em mineração e recursos naturais, onde o insumo raramente é estável.

IA para otimização de processo: do laboratório à escala comercial

A resposta direta: IA encurta o caminho até o melhor ponto de operação.

Em DLE, você tipicamente ajusta variáveis como vazão, tempo de ciclo, concentração, temperatura, pH, pressão, sequências de válvulas e condições de regeneração. Um gêmeo digital permite rodar milhares de simulações. A IA pode:

1. Explorar o espaço de decisão (muitas variáveis ao mesmo tempo);
2. Encontrar configurações com melhor trade-off (recuperação × energia × água);
3. Sugerir “janelas operacionais” robustas para variações no insumo.

Isso é o oposto do ajuste fino manual. E, em geral, é aqui que aparecem ganhos reais: menos retrabalho, menos testes redundantes, menos surpresas na escala.

IA para controle avançado e estabilidade

A resposta direta: depois de escalar, o desafio vira manter estabilidade.

DLE tende a ser sensível a variações. Com um gêmeo digital calibrado, dá para:

• Projetar controle avançado (por exemplo, preditivo) usando o modelo como referência;
• Criar estratégias de transição (partida/parada, trocas de campanha, mudanças de qualidade do insumo);
• Definir alarmes e limites baseados em física, não só em histórico.

Manutenção preditiva em plantas de DLE

A resposta direta: dá para prever problemas antes de eles virarem perda de produção.

Alguns pontos típicos de atenção (dependendo da rota):

• Bombas e compressores (vibração, consumo específico de energia);
• Membranas (queda de desempenho, entupimento, ΔP crescente);
• Colunas/resinas/adsorventes (perda de capacidade, degradação, necessidade de regeneração mais frequente);
• Cristalização e trocadores térmicos (incrustação e eficiência).

Com dados online + modelo do processo, você consegue separar o que é “variação normal” do que é sinal de deterioração. Isso reduz paradas inesperadas e melhora o OEE.

O que o caso Lithium Harvest + gPROMS ensina para mineração no Brasil

A lição principal não é “use tal software”. É cultural: parar de tratar P&D e operação como mundos separados.

O RSS destaca benefícios claros para acelerar desenvolvimento e escala. Traduzindo isso para a realidade de projetos no Brasil (mineração, química, fertilizantes, siderurgia, papel e celulose), dá para extrair quatro práticas que eu considero decisivas.

1) “Escala” não começa no piloto. Começa no modelo

A resposta direta: a melhor hora de pensar em escala é antes de gastar no piloto.

Com gêmeos digitais, você consegue identificar cenários inviáveis cedo: consumo energético impraticável, gargalo de separação, instabilidade em ciclos, ou sensibilidade extrema à variabilidade do insumo. Isso evita pilotar um processo que já nasceu com problemas.

2) ESG com engenharia, não com PowerPoint

A resposta direta: sustentabilidade vira variável de projeto, não peça de marketing.

Quando você modela energia e água como parte do objetivo de otimização, você consegue tomar decisões concretas:

• Vale a pena um pré-tratamento mais caro se reduzir água e efluente?
• Qual arranjo de separação minimiza perdas e consumo específico?
• Onde o processo desperdiça energia por controle ruim ou operação fora da janela?

Isso facilita atender requisitos de licenciamento, auditorias e governança, porque os argumentos vêm de balanços de massa e energia, não de promessas.

3) Variabilidade do minério/salmoura é regra — e o processo precisa aguentar

A resposta direta: robustez é mais valiosa do que um pico de performance.

Em recursos naturais, a alimentação muda. Se o processo só funciona no “lote perfeito”, ele vai falhar na vida real. Modelagem de processo + IA ajuda a desenhar faixas operacionais e não apenas um ponto ótimo teórico.

4) Tempo de mercado virou KPI

A resposta direta: reduzir meses no cronograma pode valer mais do que 1% de recuperação.

Projetos de lítio (e de minerais críticos em geral) vivem sob pressão de capital e janela de demanda. Se um gêmeo digital reduz rodadas de teste e acelera decisões de engenharia, isso mexe diretamente em:

• CAPEX (menos retrabalho, menos sobredimensionamento);
• OPEX (operação mais eficiente desde o start);
• Risco do projeto (menos incógnitas na comissionamento).

Como começar um projeto de gêmeo digital (sem virar um “projeto eterno”)

A resposta direta: comece pequeno, com uma dor específica, e escale por módulos.

Tenho visto iniciativas falharem quando tentam modelar “a planta inteira” de primeira. Um roteiro mais pragmático:

1. Escolha um caso de uso com dono: por exemplo, reduzir consumo específico de energia em uma etapa de separação, ou estabilizar ciclos de adsorção.
2. Defina métricas (3 no máximo): recuperação (%), energia (kWh/t), água (m³/t) — ou custo por tonelada equivalente.
3. Mapeie dados mínimos: composição, vazões, temperaturas, pressões, tempos de ciclo, qualidade do produto.
4. Modele o módulo crítico: membranas, troca iônica, adsorção em carrossel ou cristalização.
5. Calibre e valide: sem validação, é só simulação bonita.
6. Integre com operação: dashboard simples, recomendações acionáveis, alarmes.

Um gêmeo digital só “vira produto” quando a operação confia nele para tomar decisão em dia ruim, não só em apresentação de projeto.

O próximo passo da DLE: plantas mais inteligentes e mais previsíveis

A colaboração citada no RSS reforça um movimento que deve crescer em 2026: processos complexos sendo projetados já com gêmeo digital, e não recebendo um “modelo” depois que a planta existe. Isso muda a lógica de engenharia e acelera aprendizagem.

Na série IA na Mineração e Recursos Naturais, o recado é claro: o mesmo raciocínio vale para britagem, moagem, flotação, lixiviação, concentração, espessamento e filtragem. Onde há variabilidade e custo de energia, há espaço para IA + gêmeo digital + otimização.

Se você está avaliando DLE, minerais críticos ou mesmo melhorias em plantas existentes, minha sugestão é simples: pare de apostar só em mais teste e mais piloto. Use o que a manufatura avançada já aprendeu: simular, otimizar e operar com modelos vivos.

E a pergunta que fica para o seu time é bem prática: se a alimentação variar 20% amanhã, você tem um processo que se adapta — ou um processo que “pede sorte”?