Título do Projeto

OreAnalytics: Transformando Mineralogia em Performance na Cadeia de Pelotização

Eixo Tecnológico / Tecnologias Habilitadoras

Big Data e Análise de Dados | Manufatura Avançada | Gestão de Recursos Naturais

Setor Predominante

Mineração

Objetivo Geral

Desenvolver modelos preditivos para correlacionar características físico-químicas e mineralógicas dos minérios de ferro com indicadores das etapas críticas da pelotização, incluindo remoagem, desaguamento, pelotamento e forno.

Objetivos Específicos

Otimizar eficiência energética, custos operacionais e qualidade das pelotas;
Integrar dados laboratoriais, mineralógicos e industriais para modelos de scale-up;
Aprimorar sistemas avançados de controle de processo;
Apoiar metas de sustentabilidade e descarbonização.

Metodologia

Fase 1 Caracterização e Escala Piloto

Caracterizar diferentes fontes de minério quanto à composição química, textura, perda por calcinação e mineralogia. Desenvolver modelos para estimar consumo energético da moagem, produtividade da filtragem, consumo de aglomerantes, resistência da pelota verde e consumo de combustíveis e perfil térmico necessários ao atendimento das especificações das pelotas.

Fase 2 Scale-up

Aplicar Big Data e estatística avançada para correlacionar resultados piloto com dados industriais das usinas de pelotização.

Fase 3 Controle Avançado

Integrar os modelos aos sistemas de controle existentes, permitindo ajustes dinâmicos dos parâmetros operacionais conforme as características mineralógicas dos minérios processados.

REQUISITOS

Formação

Mestrado completo em qualquer área, com conhecimentos em processamento mineral, preferencialmente aplicado a minérios de ferro; ou
Graduação em Engenharia Metalúrgica, de Minas, Química ou de Produção, com mínimo de 3 anos de experiência em processamento mineral, pelotização, aglomeração mineral, ensaios laboratoriais ou operações industriais na mineração.

Conhecimentos Desejados

Processamento mineral; pelotização e aglomeração mineral; ensaios laboratoriais e piloto; controle e otimização de processos industriais.

Experiência

Experiência acadêmica ou profissional mínima de 3 anos em processamento mineral, pelotização, aglomeração mineral, ensaios laboratoriais ou operações industriais aplicadas à mineração.

Competências

Organização, trabalho em equipe, capacidade analítica, proatividade e habilidade para propor soluções inovadoras.

Modalidade

Híbrida (3 dias presenciais e 2 home office)

Atenção

Conforme Resoluções FAPES nº 103/2013 e nº 330/2023, o bolsista deverá possuir titulação compatível, currículo Lattes atualizado, estar adimplente junto aos órgãos competentes, residir no Espírito Santo, não possuir vínculo empregatício, remuneração ou outra bolsa, vínculo societário com instituições participantes ou parentesco com membros da equipe do projeto.