Estudo comparativo de duas alternativas de decapeamento para lavra de Gipsita na Região do Araripe – PE

Abstract

Com o objetivo de melhorar o processo de lavra de gipsita no Pólo Gesseiro do Araripe foi desenvolvida uma avaliação do processo de descobertura da gipsita inerente a dois métodos de lavra possíveis de serem empregados nesse tipo de jazida. Em primeiro lugar foi desenvolvido um estudo de tempos e movimentos na mina da Ponta da Serra, levantando-se os tempos de ciclo dos caminhões e escavadeiras hidráulica utilizadas na descobertura da gipsita objetivando estabelecer, com o auxílio de formulações matemáticas e procedimentos estatísticos, um modelo da distribuição de probabilidade dos tempos de ciclo dos equipamentos. De posse desses dados foram caracterizados dois métodos para lavra da gipsita: método da cratera (Open Pit Mine), sendo este o atualmente utilizado na região; e o método de lavra em tiras (Strip Mining). A partir da definição dos parâmetros técnicos da operação de descobertura nesses dois métodos de lavra foram dimensionados os equipamentos de transporte necessários através de duas metodologias clássicas para determinação do número mínimo de caminhões necessários para a operação: a primeira baseada no tempo de ciclo e produção horária dos caminhões para atender a necessidade de produção da mina e a segunda baseada na necessidade de caminhões decorrentes da produtividade dos equipamentos de escavação. Essa abordagem foi realizada através de técnicas estocástica e probabilística. A abordagem probabilística utilizou os conceitos da teoria probabilística clássica e em particular a técnica de Simulação de Monte Carlo. Através dos resultados obtidos ficou claro que o método de lavra em tiras (Strip Mining) é, para este caso específico, o que minimiza os custos de produção sem ocasionar déficit na demanda produtiva, sendo, portanto, a alternativa mais viável para otimização da lavra de gipsita, refletindo em ganhos econômicos e ambientais bastantes significativos para este polo tão importante para a economia de Pernambuco.