Análise de viabilidade econômica de investimento em equipamento utilizando simulação estocástica Método de Monte Carlo : estudo de caso em mina de fosfato.

Nenhuma Miniatura disponível
Data
2021
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Resumo
A maioria dos empreendimentos, em sua fase inicial de concepção de projetos, busca ferramentas que permitam apoiar os gestores acerca da decisão mais confiável. Uma ferramenta que está sendo amplamente utilizada, principalmente pelas empresas de exploração mineral, consiste na análise de cenários produtivos. As abordagens probabilísticas de análise tradicionais (determinísticas) contudo, tendem a se afastar da realidade do universo da mineração, onde a gama de variáveis que compõem determinado processo, dinâmica ou projeto pode ser incomensurável e mesmo com uma definição sistemática dos parâmetros pertinentes à equação que irá subsidiar uma tomada de decisão, tais parâmetros podem ser de dispersão totalmente aleatória. Com efeito, a utilização de técnicas de simulação estocástica, trata de variáveis que durante o tempo, de uma maneira onde pelo menos parte é considerada randômica, vem sendo amplamente utilizado em empreendimentos mineradores como ferramenta estatística, uma vez que analisando a natureza dos dados, percebe-se consonância de aplicabilidade com a mineração. Este estudo apresenta a utilização de técnicas de simulação estocástica e análise econômica sob condições de risco aplicadas à gestão de ativos, associado a simulação de Monte Carlo para tratamento de incertezas técnicas e de mercado. Em outras palavras, o presente trabalho apresenta uma metodologia de simulação e análise para que gestores de empreendimentos mineradores de pequeno e médio porte possam minimizar riscos em tomadas de decisão no tocante à substituição, aquisição ou implementação de equipamentos. A metodologia adotada neste estudo consistiu em: (i) Caracterização do problema/situação e alternativa, (ii) Definição dos elementos de custo e tratamento dos dados, (iii) Simulações estocásticas, Método de Monte Carlo (MMC), (iv) Definição dos cenários, (v) Tomada de decisão. Optou-se por esta metodologia em formato de estudo de caso na mina de fosfatos de Tapira – MG, para melhor entendimento e verificação prática da eficácia do método. No empreendimento estudado existe uma ineficiência no circuito de britagem secundária, relacionada ao desgaste rápido dos dentes dos britadores, devido às características do material da alimentação, acarretando elevação dos custos de manutenção do equipamento. A condição exposta, caracteriza-se como um problema ou situação indesejável dentro das operações da mina. A alternativa levantada seria instalar uma grelha vibratória antes da alimentação, para separar fragmentos menores que gap do britador. Para o estudo, dois cenários foram criados, primeiro (manutenção do circuito como está) e segundo (instalação da grelha). O levantamento dos dados e, por conseguinte, seu tratamento foi feito de forma determinística e estocástica utilizando o método de Monte Carlo para simular o VPL (Valor Presente Líquido) e payback (ferramentas de análise financeira utilizadas), para os próximos 10 anos de operação dos dois cenários. Sob a ótica de modelos de custos determinísticos, o projeto demonstrou viabilidade comprovado pelo VPL após três anos de sua implementação, ao passo que o modelamento estocástico apontou significativa probabilidade dos custos do projeto serem maiores que os custos atuais, cerca de 45% e a viabilidade atingiria 95% de probabilidade de verificação após o quinto ano.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Minas e recursos minerais, Métodos de simulação, Processos estocásticos, Fosfatos
Citação
NAVIO, Kaick Abreu. Análise de viabilidade econômica de investimento em equipamento utilizando simulação estocástica Método de Monte Carlo: estudo de caso em mina de fosfato. 2021. 94 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mineral) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.