Moinhos de bolas são, frequentemente, objeto de estudos de otimização, pois são equipamentos que consomem muita energia. Tais estudos são conduzidos sistematicamente sob enfoque de modelagem matemática, pois tal recurso é rápido, eficiente, de alta confiabilidade e de baixo custo. A carga total e carga de corpos moedores são variáveis muito importantes para exercícios de simulação, que visam a estabelecer previsões de potência de operação e distribuições granulométricas. Entretanto medições de graus de enchimeto requerem medições por pessoas na câmara de moagem, sob condições de risco elevado associados a espaços combinados. Nesse aspecto, o presente trabalho mostra o desenvolvimento de um método e um protótipo de um dispositivo para medição de cargas em moinhos tubulares, de forma precisa, rápida e com baixo custo e, acima de tudo, que minimiza riscos. O resultado é um método com precisão igual ou maior do que dispositivos semelhantes, cujo principal aspecto é apenas o de eliminar o risco associado a pessoasl entrarem em câmaras internas de moinhos tubulraes.

Tumbling mills are often taken as the object of optimization studies because they are a type of equipment that consume large amounts of energy. Among the current available resources to conduct such studies, mathematic modelling presents great efficiency due to its low cost, speed and reliability. The total charge and grinding media charge are very important variables to conduct modelling exercises that aim at power draw and product size distribution forecasting. However, the common measurement methods require people entering the equipment, which carries a number of adversities related to confined spaces. In this regard, this paper presents the development of a method and the prototype of a device able to measure tumbling mill charges, quickly, precisely, with low cost and, above all, ensuring safety. The result of this work is a method that allows equivalent or superior precision in comparison to the existing methods, whose main aspect is to eliminate the requirement of people entering dangerous environments, such as tumbling mills.

A reconciliação pode ser dividida em etapas, cada etapa representando o desempenho de uma das seguintes operações mineiras: estimativa de longo-prazo, estimativa de curto-prazo, planejamento, lavra e beneficiamento. Na indústria do ouro, ainda existe a etapa do budget ou orçamento, quando a empresa informa ao mercado sua previsão de produção anual. A divisão da reconciliação em etapas permite, não só aumentar a confiabilidade na informação do orçamento anual das empresas de mineração, mas, também, detectar e corrigir as etapas críticas responsáveis pelo erro global de estimativa, otimizando métodos e equipamentos de amostragem. O presente trabalho objetiva desenvolver e validar um novo modelo de reconciliação para a indústria do ouro. Esse modelo fundamenta-se em práticas corretas de amostragem e na subdivisão da reconciliação em etapas, visando a uma melhor estimativa de teores e a um controle mais eficiente dos processos de mineração, desde a estimativa de recursos até a produção final.

Reconciliation can be divided into stages, each stage representing the performance of a mining operation, such as: long-term estimation, short-term estimation, planning, mining and mineral processing. The gold industry includes another stage which is the budget, when the company informs the financial market of its annual production forecast. The division of reconciliation into stages increases the reliability of the annual budget informed by the mining companies, while also detecting and correcting the critical steps responsible for the overall estimation error by the optimization of sampling protocols and equipment. This paper develops and validates a new reconciliation model for the gold industry, which is based on correct sampling practices and the subdivision of reconciliation into stages, aiming for better grade estimates and more efficient control of the mining industry's processes, from resource estimation to final production.

A prática comum de reconciliação baseia-se na definição do mine call factor (MCF) e sua aplicação às estimativas dos modelos de longo e de curto prazo. O MCF expressa a diferença entre a produção prevista pelos modelos e a produção registrada na usina e, portanto, sua aplicação permite corrigir futuras estimativas. Esta é uma prática de reconciliação reativa. Entretanto a aplicação desses fatores às estimativas dos modelos pode mascarar as causas dos erros responsáveis pelas discrepâncias observadas. As causas reais de qualquer variância só podem ser identificadas analisando-se as informações referentes a cada variância e, em seguida, modificando metodologias e processos. Este é o conceito de prognosticação, ou reconciliação pró-ativa, um processo iterativo de recalibração constante dos dados de entrada e dos cálculos. Portanto a prognosticação permite uma correção das metodologias de coleta de dados, e não, simplesmente, uma correção das estimativas dos modelos. O presente trabalho analisa as práticas de reconciliação realizadas em uma mina de ouro no Brasil e sugere um novo protocolo de amostragem, com base nos conceitos de prognosticação.

The common practice of reconciliation is based on definition of the mine call factor (MCF) and its application to resource or grade control estimates. The MCF expresses the difference, a ratio or percentage, between the predicted grade and the grade reported by the plant. Therefore, its application allows to correct future estimates. This practice is named reactive reconciliation. However, the use of generic factors that are applied across differing time scales and material types often disguises the causes of the error responsible for the discrepancy. The root causes of any given variance can only be identified by analyzing the information behind any variance and, then, making changes to methodologies and processes. This practice is named prognostication, or proactive reconciliation, an iterative process resulting in constant recalibration of the inputs and the calculations. The prognostication allows personnel to adjust processes so that results align within acceptable tolerance ranges, and not only to correct model estimates. This study analyses the reconciliation practices performed at a gold mine in Brazil and suggests a new sampling protocol, based on prognostication concepts.