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dc.contributor.advisorLima, Hernani Mota dept_BR
dc.contributor.authorNavio, Kaick Abreu-
dc.date.accessioned2021-07-09T14:00:11Z-
dc.date.available2021-07-09T14:00:11Z-
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.citationNAVIO, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/13356-
dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.pt_BR
dc.description.abstractA 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.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/*
dc.subjectMinas e recursos mineraispt_BR
dc.subjectMétodos de simulaçãopt_BR
dc.subjectProcessos estocásticospt_BR
dc.subjectFosfatospt_BR
dc.titleAnálise de viabilidade econômica de investimento em equipamento utilizando simulação estocástica Método de Monte Carlo : estudo de caso em mina de fosfato.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 14/06/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação.pt_BR
dc.contributor.refereeLima, Hernani Mota dept_BR
dc.contributor.refereeSoares, Fabrício Carvalhopt_BR
dc.contributor.refereeMiranda, José Fernandopt_BR
dc.description.abstractenMost enterprises, in their initial phase of project design, seek tools that support managers about the most reliable decision. A tool that is being used, mainly by mineral exploration companies, is the analysis of product scenarios. In this context, the probabilistic approaches of traditional (deterministic) analyzes, tend to depart from the reality of the mining universe, where the range of variables that make up a given process, dynamics or project can be immeasurable and even with a systematic definition of the parameters pertinent to the equation that will support decision making, such parameters can be totally random dispersion. Indeed, the use of stochastic simulation techniques deals with variables that, over time, in a way where at least part is considered random, have been used in mining enterprises as a statistical tool, since analyzing the nature of the data, there is a consonance of applicability with mining. This study presents a use of stochastic simulation techniques and economic analysis under risk conditions applied to asset management, associated with a Monte Carlo simulation to deal with technical and market uncertainties. In other words, the words the present work presents a methodology of simulation and analysis so that managers of small and medium-sized mining enterprises, facing risks in receiving a decision regarding the replacement, acquisition or implementation of equipment. The methodology consists of 5 sessions: (i) Characterization of the problem / situation and alternative, (ii) Definition of the elements of cost and treatment of the data, (iii) Stochastic simulations of the Monte Carlo method, (iv) Definition of the scenarios, (v) Decision making. We chose to present the methodology in an applied manner, for a better understanding and practical verification of the method's effectiveness. This applied methodology, mentioned in the previous paragraph, was built in a case study format at the Tapira’s phosphate mine. In the project there is an inefficiency in the secondary crushing circuit, related to the rapid wear of the crushers' teeth, due to the characteristics of the feed material, leading to increased equipment maintenance costs. The exposed condition is characterized as an undesirable problem or situation within the mine operations. The alternative suggested would be to install a vibrating grid before feeding, to separate fragments smaller than gap from the crusher. For the study, two scenarios were created, A (maintenance of the circuit as it is) and B (installation of the grid). The survey of data and, therefore, its treatment was done in a deterministic and stochastic manner using the Monte Carlo method to simulate NPV and payback (financial analysis tools used), for the next 10 years of operation of the two scenarios. From the perspective of deterministic cost models, the passive project proved by the NPV three years after its implementation, while the stochastic modeling probably pointed out that the project costs would probably be higher than the current costs, around 45% and the viability would reach 95% probability of verification after the fifth year.pt_BR
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