Olá pessoal! O tema de hoje é otimização de consumo de reagentes na indústria. Tópico bastante relevante quando o assunto é  redução de custo. Mais especificamente, falaremos sobre o consumo de amido gelatinizado, reagente utilizado no processo de flotação de minério de ferro.

Vale lembrar que o case de hoje faz parte de uma série de business cases baseados na metodologia ágil, apresentada no post anterior https://goo.gl/pBdrUP.

A primeira etapa consiste em descrever o processo, neste caso o processo de flotação de minério de ferro.

 

O Processo (Flotação e o uso de amido gelatinizado)

A flotação é um processo amplamente utilizado no tratamento do minério de ferro. Conforme a Figura 1, são empregadas bolhas de ar com o objetivo de flotar a sílica presente no minério de ferro, por meio da corrente de rejeito. Dessa forma, o material não-flotado (ou concentrado) possui um teor de ferro maior, se comparado à polpa alimentada no processo.

Para que a flotação ocorra de maneira efetiva, um dos reagentes necessários é o amido gelatinizado. O amido basicamente serve como um agente depressor de ferro, ou seja, ele impede que o ferro seja arrastado pelas bolhas de ar. Assim, o processo de flotação torna-se mais seletivo. 

A preparação do amido gelatinizado é iniciada com a diluição dos seus componentes: o amido propriamente dito e a soda cáustica. Uma vez definida a concentração destes componentes, é calculada a razão entre a taxa de água e a vazão de reagentes nos tanques de diluição. A Figura 2 ilustra o processo de preparação.

Figura 2: Preparação de amido gelatinizado

A soda e amido, já diluídos, são então enviados ao tanque de mistura, onde ocorre a gelatinização e a solubilização do amido. Em seguida, o amido passa por uma diluição final, sendo dosado em três pontos do processo: nos espessadores de alimentação da flotação e no tanque anterior à etapa de condicionamento.

Para que o amido seja dosado de maneira correta, é aplicado um controle de razão, isto é, o valor para a vazão de amido é determinado a partir da vazão de polpa alimentada nos espessadores e no tanque, e multiplicado por um parâmetro. Esse parâmetro é definido pela equipe do processo, em gramas de amido por tonelada de polpa alimentada (g/t).

 

Os Problemas

Depois de conhecer o processo, é necessário identificar os problemas.  Essa etapa, conhecida como Quick Assessment (https://goo.gl/pBdrUP), é muito importante para direcionar os esforços nas ações que irão trazer resultados para o negócio. Inicialmente, a equipe de operação do cliente, em conjunto com a equipe de otimização da IHM, havia apontado alguns problemas:

  • Problema 1: A dosagem de reagente (amido) estava superior ao setpoint de vazão, tanto no tanque da flotação quanto nos espessadores.
  • Problema 2: O teor de ferro estava superior a 25% no rejeito, o que representa uma perda muito elevada para o processo – a meta instituída pela equipe de operação do cliente era 18%;

 

Validação do Problema e Teste de Hipótese

Uma vez identificados os problemas, a próxima etapa consiste em detalhar os mesmos (deep assessment).

 

Problema 1

Fazendo uma análise mais aprofundada, acreditava-se que a dosagem excedente de amido poderia ocorrer somente por ineficiência de desempenho da malha que controlava essa dosagem.

Observa-se na Figura 3, pelos dados históricos, que os problemas de sintonia eram evidentes tanto para a malha de dosagem do tanque quanto para os espessadores. A diferença entre a variável de processo (PV) e o setpoint (SP) era superior a 80% na dosagem do espessador 2.

Figura 3: Problemas de sintonia na malha de dosagem eram evidentes

Além disso, observou-se que outras questões também impactavam negativamente o processo. No caso da dosagem do mesmo reagente no tanque da flotação, por exemplo, a bomba operava com velocidade mínima durante cerca de 128 h mensais, ou seja, durante 17% do tempo, a bomba operava em condição de saturação (MV = 0%). 

Pelos valores comerciais da soda e amido, o erro da malha poderia provocava um prejuízo no último mês estimado em R$ 24 mil, ou R$ 285 mil de perda anual, considerados somente a dosagem no tanque da flotação!

Na Figura 4, em verde, é possível verificar que o inversor da bomba alcançava a velocidade mínima durante boa parte do tempo.

Figura 4: A saturação da malha (com velocidade mínima da bomba) era frequente

A contínua interação com a equipe de operação do cliente, possibilitou observar que esse problema de saturação da malha se devia basicamente a duas causas:

  • Velocidade mínima configurada nos inversores das bombas de dosagem de amido;
  • Abertura das válvulas no recalque das bombas dosadoras.

 No caso da dosagem no tanque da flotação, era necessário alterar a velocidade mínima de operação dos inversores para atender à demanda de reagente.

Para o espessador 2, por outro lado, a velocidade mínima do inversor estava configurada de forma correta. No entanto, o amido era bombeado através de uma linha/válvula de by-pass, cuja abertura era superior a abertura da válvula principal da linha – Figura 5. Dessa forma, havia sempre uma vazão excedente de amido.

Figura 5: Fluxograma simplificado da linha de dosagem de amido

Problema 2

O teor elevado de ferro no rejeito (maior que 25%) preocupava a equipe de operação, já que representava perdas superiores a 146 mil toneladas de minério de ferro por ano (aproximadamente quase 6 dias de produção). Uma das causas apontadas para esse teor de ferro estava na hipótese de que a preparação do amido estava sendo feita de maneira incorreta.

Uma vez levantada esta hipótese, investigou-se com mais detalhes os parâmetros vigentes na preparação do amido, principalmente a razão mássica amido:soda e a diluição desses componentes no processo.

Notou-se que a concentração dos seus componentes, razão mássica entre amido e soda no produto final, e a diluição da soda e amido eram feitas de maneira incorreta. Além disso, a relação amido:soda vigente era inferior ao mínimo sugerido por referências no processo – neste caso a relação estava em 3:1, enquanto a norma define que esse valor não pode ser menor do que 4:11.

 

Em suma:

  • A dosagem de amido era excedente no tanque e espessadores;
  • Grande quantidade de ferro estava sendo perdida no rejeito;
  • A razão amido:soda na preparação do reagente era inadequada.

Ou seja, os problemas realmente existiam e as hipóteses levantadas foram validadas. O próximo passo consistia em definir as ações necessárias para eliminar os problemas e assim reduzir os prejuízos.

 

Ação

Entendidos os problemas e validadas as hipóteses, é hora de agir, etapa também conhecida por smart actioning. A primeira ação para resolver os problemas apresentados anteriormente foi reduzir a velocidade mínima dos inversores, antes limitada em um valor mínimo que gerava desperdício de reagente. Essa velocidade foi configurada dentro de uma faixa segura, de maneira a não provocar aquecimento do motor.

A linha principal de amido para um do espessador 2, também voltou a ser utilizada para a dosagem. Isso representou uma redução significativa no volume de amido adicionado.

Em seguida, foi possível realizar a sintonia das malhas de controle PID de vazão de amido no tanque e espessadores. Essa mudança permitiu reduzir a diferença ente o setpoint e a sua variável de processo, como mostra a Figura 6.

Figura 6: Melhoria no desempenho no PID de dosagem de amido

Por fim, os parâmetros de preparação desse reagente foram alterados para permitir uma razão amido:soda igual a 6:1. Em geral, durante a preparação do amido, é mais economicamente vantajoso utilizar menos soda, uma vez que seu custo é mais de duas vezes superior ao do amido. Uma razão amido:soda superior a 6:1, contudo, pode impedir que o processo de gelatinização aconteça de maneira efetiva, o que justifica a escolha desse valor para a preparação atual1.

 

Resultados

Após agir e resolver os problemas, chega a tão esperada e importante etapa de medir os resultados, também conhecida por Results & gains. Nesse caso, foi possível contabilizar uma redução considerável no consumo específico de soda e amido na planta, como apresentado na Tabela 1.

Tabela 1: Valores da redução do consumo específico de soda e amido

 Amido           Soda
 Consumo (g/t)Custo (R$/dia)Consumo (g/t)Custo (R$/dia)
ANTES845R$ 8703,50420R$ 9366,00
DEPOIS685R$ 7055,50370R$ 8251,00
Economia 160R$ 1648,0050R$ 1115,00

 

Figura 7: Redução no consumo específico de amido

O novo cenário representou uma economia anual de R$ 1,01 milhão em economia de reagente!

A economia de reagentes veio também acompanhada de uma perda menor de ferro no processo. Pelos resultados de laboratório, obteve-se:

  • Teor médio de ferro no rejeito reduzido de 25% para 17% (Figura 8). Sendo este valor 1% abaixo da meta do cliente!

Isso significa que cerca de 46,8 mil toneladas de ferro deixaram de ser perdidos.

Figura 8: Redução no teor de ferro no rejeito

 

Conclusão

O trabalho de otimizar um processo vai muitas vezes além da sintonia de malhas ou de alterações na estratégias de controle. Para isso, é importante entender o processo e, em conjunto com uma equipe multidisciplinar, identificar as causas do problema levantado. Integrando isso à metodologia ágil, foi possível reduzir o consumo de reagentes e garantir a qualidade no processo.

 

Referências

 [1] Souza, A. C., & Magalhães, D. G. (Abril de 2016). Influência do Grau de Gelatinização do Amido de Milho no Processo de Flotação Reversa de Minério de Ferro. Tecnologia em Metalurgia, Materiais e Mineração, pp. 141-147.

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Eduardo Magalhães
Engenheiro com 11 anos de experiência profissional, incluindo dois anos de experiência internacional nos EUA. Mestre em engenharia elétrica, com especialidades na área de óleo e gás e Big Data/Advanced Analytics. Sólida experiência em otimização de processos e malhas de controle, data mining e TI industrial. Também possui conhecimento em Data Science, Big Data, programação de CLP, PIMS e liderança técnica de equipes. Expertise nas indústria siderúrgica e mineração. Nas horas vagas seu maior hobby é a música!

Engineer with eleven years of professional experience including two years of international experience as an engineer in the USA. Master’s degree in electrical engineering and specialist degree in oil and gas engineering. Has strong experience in control loop performance and process optimization, data mining and Industrial IT. Knowledge of Data Science, Big Data, PLC programming, PIMS and technical leader shipment. Expertise in the metals and mining industry. During his free time his greatest passion is music!
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Juliana Martins
Engenheira com 6 anos de experiência profissional e pós-graduanda em gerenciamento de projetos. Sólida experiência em otimização de processos e malhas de controle, data mining e automação industrial.
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Arthur Parreira
Engenheiro Químico atuante no setor de Inovação e Consultoria da IHM. Possui experiência em ciência de dados e controle de processos, especialmente relacionada à mineração. Possui interesses em otimização e tecnologia aplicada à indústria.