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"""RegolithProcessor — geoquímica do regolito marciano (gap_7).
MARS_SYSTEM_CONTRACT.yaml · missing_build_specs_critical.gap_7
Composição: sulfatos (MgSO4/CaSO4 — fonte S), óxidos de Fe (hematita/magnetita —
abrasivos), argilas filossilicatos (água antiga, retém nutrientes), pH 4.5-8.5.
Processo: moagem -> separação magnética -> lixiviação ácida H2SO4 0.1M ->
neutralização -> troca iônica (ajuste NPK). Referência APXS/ChemCam/PIXL.
"""

from __future__ import annotations

from dataclasses import dataclass
from typing import Dict

EXTRACTION_EFFICIENCY = {"Mg": 0.85, "Ca": 0.75, "K": 0.70, "P": 0.60, "Fe": 0.90}


@dataclass
class MagneticSeparator:
    """Remove hematita/magnetita abrasivas."""

    fe_removal_rate: float = 0.7

    def separate(self, powdered_kg: float, fe2o3_frac: float) -> Dict[str, float]:
        removed = powdered_kg * fe2o3_frac * self.fe_removal_rate
        return {"fe_removed_kg": removed, "remainder_kg": powdered_kg - removed}


@dataclass
class AcidLeaching:
    """Lixiviação com H2SO4 diluído para extrair nutrientes."""

    h2so4_concentration: float = 0.1
    efficiency: Dict[str, float] = None  # type: ignore[assignment]

    def __post_init__(self) -> None:
        self.efficiency = dict(EXTRACTION_EFFICIENCY)

    def extract(self, regolith_kg: float, composition: Dict[str, float]) -> Dict[str, float]:
        """Extrai nutrientes solúveis: Mg/Ca/K/P/Fe conforme eficiência."""
        out: Dict[str, float] = {}
        for elem, frac in composition.items():
            eff = self.efficiency.get(elem, 0.5)
            out[elem] = regolith_kg * frac * eff
        return out


@dataclass
class IonExchange:
    """Ajusta o balanço NPK do fertilizante."""

    def balance(self, nutrients: Dict[str, float], target: Dict[str, float]) -> Dict[str, float]:
        out = dict(nutrients)
        for k, tgt in target.items():
            out[f"{k}_ratio"] = out.get(k, 0.0) / tgt if tgt else 0.0
        return out


@dataclass
class OrganicAmendment:
    """Mistura regolito + emenda orgânica — Caporale et al. 2023 (ReBUS/ASI).
    Verificação 2026-09-28: em simulante MMS-1 (marciano), a razão
    **70:30 regolito:esterco** é a melhor em fertilidade e sustentabilidade
    (esterco = análogo do adubo produzido a bordo via resíduos/feces
    compostados). Acima de 30% esterco sobe demais salinidade (EC 6.7),
    sodicidade (Na 5.3 g/kg), Al solúvel e metais pesados (Pb/Ni/Cr/V).
    MMS-1 > LHS-1 lunar em desempenho agronômico (pH menor, mais nutrientes).
    """

    optimal_regolith_frac: float = 0.70   # 70:30 regolito:adubo
    optimal_amendment_frac: float = 0.30
    max_amendment_frac: float = 0.50      # acima: salinidade/metais sobem
    ec_toxicity_ds_m: float = 6.7         # condutividade do esterco puro

    def mix(self, amendment_frac: float) -> Dict[str, float]:
        """Score de qualidade do substrato vs fração de emenda orgânica."""
        # melhora nutrientes e retenção hídrica ~linear até ~30%; acima, a
        # penalidade de salinidade/metais domina (Caporale et al.)
        nutrient_gain = min(1.0, amendment_frac / self.optimal_amendment_frac)
        salinity_penalty = max(0.0, amendment_frac - self.optimal_amendment_frac) * 2.0
        quality = max(0.0, nutrient_gain - salinity_penalty)
        return {"regolith_frac": 1.0 - amendment_frac,
                "amendment_frac": amendment_frac,
                "quality_score": round(quality, 3),
                "optimal": abs(amendment_frac - self.optimal_amendment_frac) < 0.05,
                "salinity_risk": amendment_frac > self.optimal_amendment_frac}


class RegolithProcessor:
    """Processa regolito marciano: nutrientes + remoção de tóxicos/abrasivos."""

    def __init__(self) -> None:
        self.magnetic_separator = MagneticSeparator()
        self.acid_leaching = AcidLeaching()
        self.ion_exchange = IonExchange()

    def process(self, raw_regolith_kg: float, composition: Dict[str, float],
                fe2o3_frac: float = 0.05) -> Dict[str, object]:
        """Ciclo completo: moagem -> magnética -> lixiviação -> NPK."""
        # 1. moagem (proxy: 100% do material segue)
        powdered = raw_regolith_kg
        # 2. separação magnética
        mag = self.magnetic_separator.separate(powdered, fe2o3_frac)
        # 3. lixiviação ácida
        nutrients = self.acid_leaching.extract(mag["remainder_kg"], composition)
        # 4. troca iônica
        balanced = self.ion_exchange.balance(nutrients, {"N": 1.0, "P": 1.0, "K": 1.0})
        return {
            "fertilizer": balanced,
            "fe_removed_kg": mag["fe_removed_kg"],
            "processed_kg": mag["remainder_kg"],
            "notes": "regolito processado — aguarda gate is_safe (percloratos)",
        }

	"""RegolithProcessor — geoquímica do regolito marciano (gap_7).

	MARS_SYSTEM_CONTRACT.yaml · missing_build_specs_critical.gap_7

	Composição: sulfatos (MgSO4/CaSO4 — fonte S), óxidos de Fe (hematita/magnetita —
	abrasivos), argilas filossilicatos (água antiga, retém nutrientes), pH 4.5-8.5.
	Processo: moagem -> separação magnética -> lixiviação ácida H2SO4 0.1M ->
	neutralização -> troca iônica (ajuste NPK). Referência APXS/ChemCam/PIXL.
	"""

	from __future__ import annotations

	from dataclasses import dataclass
	from typing import Dict

	EXTRACTION_EFFICIENCY = {"Mg": 0.85, "Ca": 0.75, "K": 0.70, "P": 0.60, "Fe": 0.90}


	@dataclass
	class MagneticSeparator:
	"""Remove hematita/magnetita abrasivas."""

	fe_removal_rate: float = 0.7

	def separate(self, powdered_kg: float, fe2o3_frac: float) -> Dict[str, float]:
	removed = powdered_kg * fe2o3_frac * self.fe_removal_rate
	return {"fe_removed_kg": removed, "remainder_kg": powdered_kg - removed}


	@dataclass
	class AcidLeaching:
	"""Lixiviação com H2SO4 diluído para extrair nutrientes."""

	h2so4_concentration: float = 0.1
	efficiency: Dict[str, float] = None # type: ignore[assignment]

	def __post_init__(self) -> None:
	self.efficiency = dict(EXTRACTION_EFFICIENCY)

	def extract(self, regolith_kg: float, composition: Dict[str, float]) -> Dict[str, float]:
	"""Extrai nutrientes solúveis: Mg/Ca/K/P/Fe conforme eficiência."""
	out: Dict[str, float] = {}
	for elem, frac in composition.items():
	eff = self.efficiency.get(elem, 0.5)
	out[elem] = regolith_kg * frac * eff
	return out


	@dataclass
	class IonExchange:
	"""Ajusta o balanço NPK do fertilizante."""

	def balance(self, nutrients: Dict[str, float], target: Dict[str, float]) -> Dict[str, float]:
	out = dict(nutrients)
	for k, tgt in target.items():
	out[f"{k}_ratio"] = out.get(k, 0.0) / tgt if tgt else 0.0
	return out


	@dataclass
	class OrganicAmendment:
	"""Mistura regolito + emenda orgânica — Caporale et al. 2023 (ReBUS/ASI).

	Verificação 2026-09-28: em simulante MMS-1 (marciano), a razão
	70:30 regolito:esterco é a melhor em fertilidade e sustentabilidade
	(esterco = análogo do adubo produzido a bordo via resíduos/feces
	compostados). Acima de 30% esterco sobe demais salinidade (EC 6.7),
	sodicidade (Na 5.3 g/kg), Al solúvel e metais pesados (Pb/Ni/Cr/V).
	MMS-1 > LHS-1 lunar em desempenho agronômico (pH menor, mais nutrientes).
	"""

	optimal_regolith_frac: float = 0.70 # 70:30 regolito:adubo
	optimal_amendment_frac: float = 0.30
	max_amendment_frac: float = 0.50 # acima: salinidade/metais sobem
	ec_toxicity_ds_m: float = 6.7 # condutividade do esterco puro

	def mix(self, amendment_frac: float) -> Dict[str, float]:
	"""Score de qualidade do substrato vs fração de emenda orgânica."""
	# melhora nutrientes e retenção hídrica ~linear até ~30%; acima, a
	# penalidade de salinidade/metais domina (Caporale et al.)
	nutrient_gain = min(1.0, amendment_frac / self.optimal_amendment_frac)
	salinity_penalty = max(0.0, amendment_frac - self.optimal_amendment_frac) * 2.0
	quality = max(0.0, nutrient_gain - salinity_penalty)
	return {"regolith_frac": 1.0 - amendment_frac,
	"amendment_frac": amendment_frac,
	"quality_score": round(quality, 3),
	"optimal": abs(amendment_frac - self.optimal_amendment_frac) < 0.05,
	"salinity_risk": amendment_frac > self.optimal_amendment_frac}


	class RegolithProcessor:
	"""Processa regolito marciano: nutrientes + remoção de tóxicos/abrasivos."""

	def __init__(self) -> None:
	self.magnetic_separator = MagneticSeparator()
	self.acid_leaching = AcidLeaching()
	self.ion_exchange = IonExchange()

	def process(self, raw_regolith_kg: float, composition: Dict[str, float],
	fe2o3_frac: float = 0.05) -> Dict[str, object]:
	"""Ciclo completo: moagem -> magnética -> lixiviação -> NPK."""
	# 1. moagem (proxy: 100% do material segue)
	powdered = raw_regolith_kg
	# 2. separação magnética
	mag = self.magnetic_separator.separate(powdered, fe2o3_frac)
	# 3. lixiviação ácida
	nutrients = self.acid_leaching.extract(mag["remainder_kg"], composition)
	# 4. troca iônica
	balanced = self.ion_exchange.balance(nutrients, {"N": 1.0, "P": 1.0, "K": 1.0})
	return {
	"fertilizer": balanced,
	"fe_removed_kg": mag["fe_removed_kg"],
	"processed_kg": mag["remainder_kg"],
	"notes": "regolito processado — aguarda gate is_safe (percloratos)",
	}