[PT] A tese propõe modelos para prever o TML (PFD80) exigido pela IMO, reduzindo tempo de resposta e volume de amostra em relação a ensaios tradicionais. Mostra que granulometria (p.ex., D60/D10) é o principal fator, enquanto mineralogia/química e hidratação modulam o TML por meio de porosidade e retenção de água. Os modelos dão suporte a decisões de embarque mais rápidas e seguras. É uma solução operacional que melhora compliance e minimiza riscos logísticos. [EN] The PhD proposes models to predict the TML (PFD80) mandated by the IMO, cutting turnaround time and sample requirements versus standard tests. It shows particle-size distribution (e.g., D60/D10) as the key driver, while mineralogy/chemistry and hydration affect TML via porosity and water retention. The models enable faster, safer shipment decisions. It’s an operational solution that strengthens compliance and mitigates logistics risk.