IA para remover cianeto em efluentes da mineração de ouro

Chegar a 1,0 mg/L de cianeto livre para poder recircular a água no próprio processo de beneficiamento não é “detalhe de laboratório”. É um alvo operacional que define custo, risco e licença social para operar. E é por isso que eu gosto tanto de estudos que saem do banco de testes e encaram a realidade: efluente real, variabilidade real, escala industrial.

Um trabalho publicado em 2025 no Journal of Sustainable Mining avaliou duas rotas de tratamento para efluentes do processamento de ouro com cianeto: oxidação com peróxido de hidrogénio (H₂O₂) e processo de Fenton (H₂O₂ + Fe²⁺). Em bancada, os autores atingiram até 99% de remoção, chegando ao patamar adequado para reuso. Em escala industrial, os resultados ainda foram fortes: 89% de remoção de cianeto livre e 90% de cianeto total. O ponto mais interessante, para esta série “IA na Mineração e Recursos Naturais”, é que o estudo inclui uma abordagem típica de otimização (DOE) que é, na prática, a porta de entrada para IA aplicada à operação: reduzir reagentes, estabilizar pH, manter conformidade.

O que o estudo provou (e por que isso mexe no P&L)

A resposta direta: dá para remover cianeto a níveis compatíveis com reuso e reduzir muito o custo de reagentes quando o processo é bem otimizado.

O artigo parte de um problema conhecido na mineração de ouro: o cianeto é um reagente eficiente na lixiviação, mas o efluente resultante exige tratamento robusto. Na literatura, há muitas demonstrações em pequena escala, mas a passagem para escala industrial costuma falhar por três motivos práticos:

• Variabilidade do efluente (teor de cianeto, complexos metálicos, sólidos, alcalinidade);
• Controlo de pH difícil (e caro) em operação contínua;
• Dosagem “no escuro” (excesso de H₂O₂ e ferro para garantir segurança, gerando desperdício).

No estudo, as duas rotas (H₂O₂ e Fenton) foram aplicadas a um efluente real. Em bancada, os autores mostram que é possível cumprir o requisito de recirculação do processo (citado como 1,0 mg/L de cianeto livre) com remoções na casa dos 99%.

Em escala industrial, os números naturalmente caem — e isso é normal. Mesmo assim, 89% (livre) e 90% (total) são resultados com peso, porque demonstram viabilidade operacional, não só “resultado de tubo de ensaio”.

Cianeto livre vs. cianeto total: por que a diferença importa

A resposta direta: cianeto livre é o que reage mais rapidamente e tende a ser o indicador mais crítico para reuso; cianeto total inclui formas complexadas e pode exigir estratégias de oxidação mais cuidadosas.

Na prática, plantas que só olham “um número” muitas vezes tomam decisões erradas:

• Se você optimiza apenas para cianeto livre, pode deixar cianeto total alto por causa de complexos metálicos.
• Se você optimiza apenas para cianeto total, pode superdosar reagentes e inflar OPEX.

É aqui que a automação e a IA começam a pagar a conta.

Como H₂O₂ e Fenton funcionam na operação (sem romantizar)

A resposta direta: H₂O₂ oxida espécies de cianeto; Fenton gera radicais altamente reativos (a partir de H₂O₂ e Fe²⁺) e costuma acelerar a degradação, mas exige controlo de pH e gestão de lamas.

Oxidação com H₂O₂: simplicidade que pode custar caro

O H₂O₂ é atraente porque parece simples: dosar, misturar, reagir. Só que “parece” é a palavra-chave. O custo costuma explodir quando a planta opera em modo defensivo:

• dosagem com margem grande para cobrir picos;
• baixa previsibilidade da demanda real de oxidante;
• flutuações de pH e interferentes.

O estudo mostra que, com otimização, há espaço real para reduzir dosagem sem perder desempenho.

Processo de Fenton: eficiência com disciplina operacional

Fenton (H₂O₂ + FeCl₂ como fonte de Fe²⁺) aumenta a capacidade oxidativa. O estudo reforça um ponto clássico: o pH é determinante, e operar em pH ~3 aparece como condição eficaz.

Só que isso traz compromissos:

• precisa de controlo fino de pH (ácido/base, instrumentação, manutenção);
• gera mais sólidos/lama férrica, exigindo gestão de resíduos;
• é sensível a perturbações de mistura e tempo de residência.

Na minha experiência, a escolha entre H₂O₂ “puro” e Fenton raramente é ideológica. É uma conta de: risco + custo + estabilidade + infraestrutura disponível.

Onde a IA entra de forma prática: do DOE ao “piloto automático”

A resposta direta: IA é a forma mais eficiente de manter remoção alta com o mínimo de reagentes, adaptando a dosagem às mudanças do efluente em tempo real.

O artigo traz um componente valioso: um estudo estatístico com DOE (Design of Experiments) para avaliar dosagens de H₂O₂ e FeCl₂ em diferentes pH e, com isso, reduzir custo operacional.

Os resultados reportados são objetivos e fáceis de defender internamente:

• remoções acima de 96% mantendo pH em 3;
• 88% menos H₂O₂;
• 70% menos FeCl₂;
• menos desperdício e menor geração associada à operação de tratamento.

DOE é, em muitos projetos, o primeiro passo antes de modelos preditivos. A evolução natural, hoje, é:

1. DOE e modelação estatística para mapear o processo.
2. Sensores e dados históricos (cianeto, ORP, pH, vazão, turbidez, metais, temperatura).
3. Modelos de IA/ML para prever demanda de reagente e risco de não conformidade.
4. Controlo avançado (MPC + regras operacionais + ML) para ajustar dosagem em ciclo curto.

Um exemplo realista de arquitectura de IA (sem prometer magia)

A resposta direta: um sistema híbrido funciona melhor: regras de segurança + controlo preditivo + modelo de ML para setpoints de dosagem.

Uma configuração típica para cianeto poderia ser:

• Camada 1 (segurança): limites rígidos de pH e ORP; alarmes; intertravamentos.
• Camada 2 (controlo): MPC controlando pH e dosagem de H₂O₂/Fe²⁺ com base em qualidade na saída.
• Camada 3 (IA): modelo de regressão/gradient boosting prevendo consumo de oxidante a partir de variáveis de entrada (cianeto na entrada, sólidos, vazão, condutividade, histórico de perturbações) e sugerindo setpoints.

Resultado prático esperado:

• menos “overdose” para cobrir incerteza;
• resposta mais rápida a picos;
• estabilidade de qualidade no efluente tratado.

O que muda quando você escala: os 5 pontos que mais dão problema

A resposta direta: em escala industrial, o inimigo é a variabilidade e a hidrodinâmica; a solução é instrumentação + controlo + otimização contínua.

O estudo ajuda a lembrar que o salto de bancada para planta traz perdas de eficiência por razões bem concretas. Se eu tivesse que transformar isso numa checklist de comissionamento, seria assim:

1) Mistura e tempo de residência

Em bancada, mistura é “perfeita”. Na planta, zonas mortas e curto-circuito existem. Isso afeta cinética e conversão. Ações práticas:

• validar mixing com traçador;
• rever geometria e pontos de injeção;
• garantir tempo de contato efetivo.

2) Controlo de pH (especialmente em pH 3)

Operar a pH ácido é eficiente para Fenton, mas aumenta sensibilidade. Ações práticas:

• redundância em medição de pH (duas sondas, calibração disciplinada);
• lógica anti-overshoot (taxa máxima de dosagem);
• estratégia de neutralização posterior (se aplicável).

3) Dosagem baseada em “média” não funciona

Se a alimentação oscila, a dosagem tem de oscilar junto. Ações práticas:

• dosagem proporcional à vazão + correção por qualidade;
• modelos preditivos para antecipar picos;
• tanque de equalização quando possível.

4) Interferentes e complexos metálicos

Cianeto total pode incluir complexos. Ações práticas:

• monitorar metais relevantes e sólidos;
• usar indicadores indiretos (ORP) com validação laboratorial;
• segmentar estratégias (por exemplo, modo “pico” vs. modo “base”).

5) Gestão de resíduos e lamas no Fenton

A lama férrica precisa de destino, espessamento e disciplina. Ações práticas:

• dimensionar desaguamento;
• prever impacto em filtros/prensas;
• medir geração de sólidos por tonelada tratada.

Perguntas que a equipa sempre faz (e respostas objetivas)

“Qual é melhor: H₂O₂ ou Fenton?”

Depende do seu gargalo. Se o problema é simplicidade operacional, H₂O₂ pode ser o caminho. Se o problema é eficiência e robustez de oxidação, Fenton tende a ganhar — desde que o controlo de pH e resíduos esteja maduro.

“A IA substitui o laboratório?”

Não. IA reduz frequência e melhora decisão, mas laboratório continua essencial para calibração, auditoria e eventos fora do padrão.

“Por que não tratar só para descarte, em vez de reuso?”

Porque, em 2025, a conta de água, energia e risco reputacional faz o reuso valer a pena em muitos cenários. E o reuso reduz pressão sobre captação e barragens.

Próximos passos: como transformar isto num projeto de lead time curto

A resposta direta: comece pequeno, instrumente bem e use IA para reduzir reagente antes de tentar “automatizar tudo”.

Um plano pragmático de 8 a 12 semanas (piloto digital) costuma incluir:

1. Mapear variáveis críticas (cianeto na entrada/saída, pH, ORP, vazão, turbidez/sólidos).
2. Normalizar dados históricos e identificar regimes operacionais (turnos, sazonalidade, paragens).
3. Rodar um DOE operacional (como no estudo) para estimar sensibilidade de dosagem.
4. Treinar um modelo simples para recomendar setpoints (comece com modelos interpretáveis).
5. Implementar recomendação assistida (humano aprova) antes de fechar a malha.

O ganho mais rápido normalmente é redução de H₂O₂/FeCl₂ mantendo o mesmo limite de cianeto na saída.

Uma frase que vale colocar na parede da sala de controlo: “O melhor reagente é o que você não precisa dosar.”

A mineração responsável no Brasil vai passar, cada vez mais, por este tipo de combinação: química bem escolhida, escala industrial validada e IA para segurar eficiência todos os dias, não só na semana do comissionamento. A pergunta que fica para 2026 é simples: sua planta vai usar dados para operar com margem inteligente — ou vai continuar comprando margem em forma de reagente?