IA no planejamento de mina: interpolar certo dá lucro

Planejamento de mina costuma falhar por um motivo bem menos glamoroso do que “falta de IA”: o dado que alimenta o modelo não representa o que a usina vai sentir quando o minério chegar na britagem e na moagem. E quando isso acontece, o cronograma de lavra vira um castelo de cartas: energia específica sobe, throughput cai, o custo explode e o fluxo de caixa real se afasta do previsto.

Um estudo recente com uma mina de cobre a céu aberto no Brasil comparou duas formas de tratar variáveis geometalúrgicas de cominuição na construção do modelo de blocos e no sequenciamento (usando Direct Block Scheduling). A notícia que interessa para quem está tocando operação e planejamento é simples: as duas abordagens geraram praticamente o mesmo resultado econômico, com vida de mina de 7 anos e diferença de 0,54% no VPL acumulado.

Parece “só” um detalhe estatístico. Eu discordo. Esse resultado é um recado direto sobre como priorizar esforço (e orçamento) quando falamos de IA na mineração e recursos naturais: antes de sofisticar, garanta que as premissas e o fluxo de dados estão certos — e então use IA para escalar, automatizar e reduzir incerteza.

O problema real: variáveis geometalúrgicas não são aditivas

A diferença entre um bom e um mau sequenciamento, muitas vezes, está em como você trata variáveis que não somam direito. Teor médio ponderado por tonelagem funciona bem para várias métricas; já variáveis de cominuição como índices e energia específica têm comportamento não aditivo e podem distorcer o modelo quando “médias” são aplicadas sem cuidado.

No caso do estudo, as variáveis-chave foram:

• Axb (parâmetro relacionado ao comportamento na britagem/moagem e resposta do material)
• BWI (Bond Work Index, indicador de dureza na moagem)
• Energia específica (kWh/t), derivada a partir desses índices

Por que isso mexe no caixa (e não só na geologia)

Energia específica é dinheiro. Em cobre, a cominuição costuma ser um dos maiores consumidores de energia na planta. Se o modelo subestima a energia necessária em certos domínios, o plano promete um throughput que a usina não entrega. O efeito dominó aparece rápido:

• atraso em metas mensais;
• aumento de custo unitário;
• reprogramações de curto prazo (normalmente ruins);
• VPL menor do que o planejado.

Esse é o ponto onde IA pode ajudar, mas só depois que você decide como representar a geometalurgia no espaço.

O estudo em si: duas formas de interpolar e o que mudou

Comparação direta e prática: os autores construíram dois modelos de blocos geometalúrgicos e rodaram o sequenciamento considerando as diferenças de interpolação.

Abordagem 1: interpolar índices (Axb e BWI) e calcular energia por bloco

O fluxo é:

1. Interpolar Axb e BWI a partir de furos de sonda para os blocos.
2. Calcular a energia específica em cada bloco usando a relação entre os índices.

Vantagem: o modelo guarda os índices “base” e permite auditoria e análises por variável.

Risco típico: como Axb e BWI influenciam a energia de forma não linear, pequenos vieses na interpolação podem amplificar na energia calculada.

Abordagem 2: calcular energia no furo e interpolar energia diretamente

O fluxo é:

1. Calcular a energia específica em cada amostra/furo (antes de qualquer interpolação).
2. Interpolar a energia diretamente para os blocos.

Vantagem: você interpolar o que realmente quer otimizar na planta (energia), evitando combinar duas superfícies interpoladas.

Risco típico: perde-se parte da interpretabilidade (você vê energia, mas não necessariamente entende “por quê” sem voltar às variáveis originais).

Resultado objetivo (que você pode levar para a reunião)

• Vida de mina: 7 anos em ambos os casos.
• Diferença no VPL acumulado: 0,54%.

O recado não é que “tanto faz”. O recado é que, para aquele banco de dados e aquele depósito, a decisão de interpolar antes ou depois não foi o principal motor do resultado econômico.

Onde a IA entra de verdade: do “modelo OK” ao “modelo escalável”

IA em planejamento de mina não é só otimização matemática; é disciplina de dados + previsões melhores + decisões repetíveis. Este estudo ajuda a posicionar o uso de IA de maneira madura: primeiro, garanta coerência geometalúrgica; depois, use IA para capturar padrões que a interpolação clássica não vê e para reduzir o ciclo de replanejamento.

1) IA para estimar variáveis de cominuição com mais contexto

Interpolação espacial tradicional tende a usar distância e variograma. A IA permite adicionar contexto:

• litologia e alteração (domínios);
• mineralogia (quando disponível);
• estrutura, fraturamento e textura;
• variáveis operacionais (quando a planta retroalimenta dados).

Na prática, modelos supervisionados (por exemplo, regressão com gradient boosting ou redes neurais) podem prever energia específica ou proxies de dureza com base em múltiplos atributos. Isso não “substitui” o geostatístico; reduz lacunas onde a amostragem é limitada.

2) IA para fechar o ciclo mina–planta (o que mais dá resultado)

A maioria das operações ainda trata mina e planta como mundos separados. O ganho vem quando você cria um ciclo:

1. O modelo prevê energia/throughput por bloco.
2. A usina mede energia real (kWh/t), throughput, granulometria, consumo de corpos moedores.
3. Um pipeline de dados atualiza parâmetros e recalibra previsões.

Esse feedback é onde a IA brilha, porque aprende desvios sistemáticos:

• mudanças de blend;
• sazonalidade de umidade (muito comum no verão brasileiro);
• variabilidade de operação (turno, setpoint, desgaste de revestimento).

Dezembro é um bom momento para olhar isso com carinho: fechamento de ano e planejamento de 2026 tendem a expor onde o plano “bonito” não casou com a realidade da planta.

3) IA para otimização do sequenciamento com restrições reais

O estudo usou Direct Block Scheduling para comparar os modelos. Em operações reais, o sequenciamento precisa respeitar:

• capacidade de mina e planta;
• rampas e acessos;
• limites ambientais e de estabilidade;
• metas de qualidade (teor, penalidades, impurezas) e metas geometalúrgicas (energia, recuperação).

IA pode atuar em dois níveis:

• Previsão: estimar energia/recuperação por bloco com incerteza.
• Decisão: sugerir sequências que maximizem VPL sem estourar energia específica e sem criar picos de dureza impossíveis de processar.

O que aprender com a diferença de 0,54% no VPL (e como aplicar)

A diferença pequena não deve virar desculpa para simplificar demais. Ela deve virar critério de priorização.

Quando vale investir mais na forma de interpolar

Invista tempo comparando abordagens (e domínios) quando você tem sinais como:

• alta variabilidade de dureza dentro do mesmo domínio geológico;
• gargalo de energia na moagem (MWh no teto em horários de ponta);
• discrepância recorrente entre energia prevista e real;
• necessidade de cumprir metas de throughput rígidas (contratos, take-or-pay).

Quando vale investir mais em dados e governança (quase sempre)

O retorno costuma ser maior em:

1. Padronizar amostragem e QA/QC (geometalurgia sofre com ruído).
2. Rastreabilidade bloco–pilha–alimentação (sem isso, IA vira chute bonito).
3. Unificar domínios geológicos e geometalúrgicos (domínio errado mata o modelo).
4. Criar KPIs compartilhados entre planejamento e planta (energia, throughput, recuperação).

Frase que eu colocaria na parede da sala de curto prazo: “Sem rastreabilidade, a IA só automatiza discussão.”

Checklist prático para sua operação (30 dias)

Se você quer transformar essa ideia em ação ainda no começo de 2026, faça isto:

1. Escolha 1 variável-alvo (ex.: energia específica na moagem).
2. Mapeie o caminho do dado: furo → modelo de blocos → pilha/blend → planta.
3. Rode duas versões (como no estudo):
   • interpolar índices e calcular energia por bloco;
   • calcular energia por amostra e interpolar energia.
4. Compare o que importa:
   • diferença de VPL e aderência a restrições;
   • variabilidade mensal de energia (picos doem mais que médias);
   • risco de não cumprir throughput.
5. Defina uma regra de governança: quem valida o modelo, com que frequência e com que dado da planta.

Perguntas comuns que aparecem (e respostas diretas)

“Se deu quase igual, posso ignorar geometalurgia no sequenciamento?”

Não. O resultado mostra que duas formas específicas de interpolação levaram a resultados econômicos próximos. Não mostra que a geometalurgia é irrelevante. Em operações com gargalo de cominuição, ela costuma ser decisiva.

“Interpolar energia direto é sempre melhor?”

Não necessariamente. É mais direto para otimização, mas pode reduzir interpretabilidade e dificultar a identificação de causas (mineralogia, alteração, textura). Em geral, eu gosto de manter as duas camadas: índices + energia derivada, e validar contra planta.

“Onde a IA entrega mais rápido?”

No curto prazo, previsão e detecção de desvios (energia real vs prevista) e recomendações de blend tendem a gerar retorno antes de tentar automatizar o sequenciamento inteiro.

Próximo passo: planejamento que conversa com a planta

Este caso brasileiro mostra algo maduro: quando o processo de modelagem está bem montado, pequenas escolhas metodológicas podem não virar um desastre econômico. Isso é ótimo — porque abre espaço para focar no que mais gera valor: integrar dados, reduzir incerteza e operar com previsibilidade.

Na série “IA na Mineração e Recursos Naturais”, eu vejo esse como o tipo de exemplo que ajuda a separar modismo de decisão. IA não substitui o básico; ela amplia o básico quando o fluxo de dados está saudável.

Se você está planejando iniciativas de IA para 2026, a pergunta que eu deixo é simples: seu modelo consegue explicar a energia que a planta realmente consome — bloco a bloco, mês a mês — ou ele só parece certo no PowerPoint?