IA na mineração: reduzir impactos e riscos climáticos

A mineração já não é só uma discussão sobre produção e custo por tonelada. Em 2025, o tema virou risco operacional, risco regulatório e risco de reputação — e todos eles passam pelo clima. Um estudo recente publicado no Journal of Sustainable Mining analisou 4.814 documentos na base Scopus para mapear como a ciência vem tratando a relação entre mineração e mudanças climáticas. O retrato é claro: a pressão por minerais cresce, o impacto ambiental acompanha, e o clima (com eventos extremos mais frequentes) está a começar a reduzir produtividade e aumentar interrupções.

Na prática, isso cria um ciclo difícil: a mineração contribui para emissões e alterações ambientais; em paralelo, ondas de calor, chuvas intensas e instabilidade hídrica tornam operações mais caras, perigosas e imprevisíveis. E é aqui que a série “IA na Mineração e Recursos Naturais” faz sentido: se a indústria precisa de respostas operacionais (não só relatórios), a IA aplicada é uma das poucas ferramentas capazes de ligar sustentabilidade, produtividade e tomada de decisão em tempo quase real.

A seguir, transformo os achados desse panorama bibliométrico em ações concretas: onde a ciência está a focar, o que isso significa para operações no Brasil e como IA, analítica avançada e automação ajudam a reduzir emissões, perdas e incidentes.

O que a ciência está a dizer sobre mineração e clima (em números)

O principal valor de uma análise bibliométrica é separar impressão de tendência real. Ao olhar para milhares de publicações, dá para perceber quais tópicos dominam, o que está a crescer e onde há lacunas.

O estudo analisou 4.814 documentos, usando o pacote Bibliometrix (R), e organizou resultados por padrões de publicação, citações globais, palavras-chave em tendência e contribuições por país. A mensagem central que fica é direta: a literatura liga mineração e clima sobretudo por três vias.

1) Emissões e energia: o “elefante na sala”

A extração e, principalmente, o uso de carvão e combustíveis fósseis são associados a CO₂ e a efeitos em cadeia. Mesmo quando uma mina não “queima” o produto, ela costuma depender de diesel, eletricidade intensiva e logística pesada.

Como isso se traduz em gestão: reduzir emissões não é só trocar combustível; é otimizar a operação inteira (rotas, tempos ociosos, britagem, bombeamento, ventilação, manutenção).

2) Impactos ambientais locais com efeito climático indireto

Alterações de uso do solo, poeira, supressão vegetal, mudanças hidrológicas e passivos de rejeitos podem amplificar vulnerabilidades — e isso pesa em licenças, auditorias e acesso a capital.

Como isso se traduz em gestão: o impacto climático não é apenas “escopo 1 e 2”; há também risco de cadeia e de território.

3) O clima como fator que derruba produtividade

O estudo destaca algo que muitas empresas ainda tratam como exceção: eventos extremos e aumento de temperatura passam a afetar a performance e a segurança.

Efeito típico no chão de mina:

• paragens por chuva e instabilidade de taludes
• perda de janela de lavra
• aumento de falhas em equipamentos (temperatura e poeira)
• stress térmico e restrições de jornada
• custos com água e energia para drenagem e ventilação

Se você é gestor(a) de operações, esse ponto é o mais “doloroso”: o clima vira um input operacional. E input operacional precisa de modelo, previsão e resposta rápida.

Onde a IA entra: transformar sustentabilidade em controlo operacional

A conversa sobre sustentabilidade costuma morrer no slide. A IA ajuda quando ela vira mecanismo de controlo, com métricas que operam junto com produção e segurança.

A minha posição aqui é simples: a mina que não usar modelos preditivos para clima, energia e integridade de ativos vai operar no escuro — e vai pagar por isso em downtime, incidentes e custo por tonelada.

IA para reduzir emissões sem “matar” a produtividade

A maior parte das emissões operacionais vem de consumo energético e de combustível. E aí há ganhos rápidos com IA porque existe dado: telemetria de frota, SCADA, consumo por turno, granulometria, tempos de fila.

Aplicações com retorno frequente:

• Otimização de despacho de frota (redução de ociosidade e filas)
• Roteirização dinâmica considerando inclinação, tráfego interno e condição de piso
• Controle avançado de processos (APC) em moagem e britagem para reduzir kWh/t
• Detecção de ineficiências (equipamentos “bons” a gastar como “ruins”)

Um bom projeto não promete magia: promete 1–3% de redução de combustível e 2–5% de energia em etapas específicas, com medição sólida. Em mineração, isso é dinheiro e emissões.

IA para adaptação climática: previsão e resiliência

Aqui está a parte subestimada. Mesmo com descarbonização, eventos extremos já estão no sistema. Adaptar é obrigatório.

Casos de uso fortes:

• Modelos de previsão operacional de chuva (curto prazo) para replanejar lavra e drenagem
• Nowcasting com dados locais (pluviômetros, radar, histórico, satélite) para decisões por frente
• Modelos de risco geotécnico (taludes, pilhas, barragens) integrando chuva acumulada, piezometria e deformação
• Gestão hídrica inteligente (bombeamento, bacias, recirculação) com otimização multiobjetivo

A diferença prática é esta: em vez de parar “porque choveu”, você para onde precisa, quando precisa — e mantém o resto a operar com segurança.

IA e segurança: clima piora o risco, dados reduzem o risco

Com calor mais intenso e eventos extremos, o risco humano cresce. IA ajuda não para vigiar pessoas, mas para gerir condições.

Exemplos:

• Índices de stress térmico por área/turno, combinando temperatura, humidade e tipo de tarefa
• Alertas por proximidade e fadiga (quando aplicável e com governança)
• Visão computacional para detecção de poeira excessiva e conformidade em áreas críticas

Quando a empresa trata isso como engenharia e não como “campanha”, a taxa de incidentes tende a cair.

Fecho de mina e engenharia verde: o ponto mais esquecido (e onde a IA ajuda muito)

O estudo sugere dois caminhos para reduzir impactos: práticas científicas de fecho de mina e engenharia verde. Isso costuma ser empurrado para o fim do projeto — o que é um erro caro.

A abordagem correta é planejar fecho desde o primeiro ano, porque:

• diminui passivo e custo futuro
• reduz risco de drenagem ácida e instabilidade
• melhora licenciamento e relacionamento com comunidades

Como aplicar IA no fecho e na reabilitação

A IA entra com força quando existe território grande e variáveis ambientais múltiplas.

Aplicações práticas:

• Monitorização remota (satélite/drones) para vegetação, erosão e assoreamento
• Modelos de priorização de áreas de reabilitação com base em risco (declividade, chuva, solo)
• Detecção precoce de anomalias em estruturas de contenção por séries temporais
• Planeamento de taludes e cobertura com simulação e otimização para reduzir manutenção pós-fecho

Uma frase que resume bem: fecho de mina não é só obra; é sistema de monitorização e decisão por anos.

Um roteiro prático para começar (e não travar no piloto eterno)

Quem lê sobre IA na mineração costuma perguntar: “por onde começo sem criar um Frankenstein de dados?” Eu faria em quatro passos, com foco em resultados medíveis.

1) Defina 3 indicadores que unem clima, custo e produção

Exemplos bons (e mensuráveis):

• litros de diesel por tonelada movimentada (por tipo de rota)
• kWh/t em britagem/moagem (por granulometria de alimentação)
• horas de paragem por evento climático (classificadas por causa)

Sem indicador, o projeto vira demo.

2) Comece por um “caso de uso estreito” com alto impacto

Sugestões típicas:

• otimização de despacho de frota
• manutenção preditiva de caminhões e correias
• previsão de chuva e plano de drenagem por área

Um caso estreito acelera aprendizagem e governança.

3) Faça governança de dados desde o início

O básico bem feito:

• dicionário de dados operacional
• qualidade (completude, latência, consistência)
• trilha de auditoria (quem alterou o quê)
• regras de acesso e LGPD quando houver dados pessoais

4) Integre IA ao planeamento semanal e à sala de controlo

Modelo que não entra no ritual operacional morre. O objetivo é virar rotina:

• recomendações no início do turno
• alertas com limiar claro
• pós-análise: o que funcionou e o que não funcionou

Perguntas comuns (e respostas diretas)

A IA substitui iniciativas de descarbonização?

Não. Ela acelera e dá consistência: identifica perdas, otimiza energia e reduz o “achismo” na operação.

Dá para aplicar IA sem uma mina totalmente digital?

Dá, desde que você escolha casos de uso com dados disponíveis (telemetria mínima, produção por turno, clima local). A maturidade cresce por etapas.

O que tende a falhar nesses projetos?

Três coisas: dado ruim, meta vaga e falta de dono operacional. IA sem dono vira relatório; com dono vira alavanca.

O que fazer agora

A análise bibliométrica mostra um consenso: mineração e mudanças climáticas estão conectadas por impacto e por vulnerabilidade. O setor vai ser cobrado por reduzir emissões e, ao mesmo tempo, vai sofrer com mais interrupções climáticas. Eu não vejo espaço para improviso.

Se você está a tocar operações, sustentabilidade, engenharia ou tecnologia, o próximo passo é escolher um problema real (energia, água, taludes, manutenção) e tratá-lo como produto: indicador, modelo, integração e rotina. A IA na mineração não é sobre “ter IA”; é sobre operar melhor com menos impacto.

A pergunta que fica para 2026 é simples: quando o próximo evento extremo bater, a sua mina vai responder com feeling — ou com previsão, cenário e decisão em minutos?