constancia: mineria con futuro -...
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Constancia: Mineria con Futuro
Marcial Medina
Peter Amelunxen
Javier Del Rio
Antecedentes➢ Chumbivilcas, Cusco, Perú
➢ 4,000-5,000m s.n.m
➢ Sistema pórfido de Cu/Mo en sedimentario y metamórfico cretáceo
➢ Reservas de 568MM toneladas, 0.41%CuEq (12/17)
➢ Rajo abierto de Constancia y Pampacancha
➢ 5 años de operación: operaciones iniciaron a fines de 2014
Diagrama de flujo
Conminución
➢Mineral es relativamente blando• SGI de 60 minutos
• BWI de 14 kWh/t
➢Un chancador primario• 1000 kW (6’ x 113’)
➢Dos líneas de moliendao Molinos SAG de 10.97m x 7.31m con
16MW de potencia (doble piñón)
o Molinos de bolas de 7.92m x 12.36m con 16MW de potencia (doble piñón)
o Diseñado para 76K TPD
▪ 91.3% disponibilidad
▪ P80 de 106 microns
Flotacion Colectiva➢ Dos bancos primarios
• 7 x 300 m3 Outotec
➢ Tres etapas de limpieza• 1ª Limp – 4 x 130m3
• 2ª Limp – 3 x 130m3
• 3ª Limp – 2 x 4.88m diámetro columnas
• Cl-Scav – 6 x 130m3
Optimización Hasta la Fecha - Conminución➢ Aumento en P80 de 106 um a 150 um➢ Cambio de configuraciones de parillas,
revestimientos, e hidrociclones➢ Incremento de factor de potencia en
voladura➢ Implementación de analizador de partículas
en línea➢ Cámaras de monitorea en chancado y fajas
transportadoras➢ Integración de Sistema Experto➢ Aumento de potencia operacional en los
motores
Optimización Hasta la Fecha - Flotacion➢ Pruebas de Flotación con muestra de mineral de
perforación antes del ingreso a Planta➢ Caracterización continua de los diferentes tipos de
minerales mediante Microscopía de luz reflejada➢ Evaluación continua de nuevos reactivos➢ Optimización de la dosificación de aire en las
celdas.➢ Optimización en la estrategia de operación en la
remolienda.➢ Mejora en control de agua de lavado en las celdas
columnas (BIAS en línea).➢ Instalación de cámaras en circuito de flotación➢ Analizador de granulometría y leyes en línea.➢ Implementación del Sistema Experto en Flotación,
basado en control difuso50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
1/1/2016 12/31/2016 12/31/2017 12/31/2018
Recuperacion de Cobre
1
3
45
6
7
8
9
11
1213
14
15
16
7A
15A
Proximos Pasos - Optimizacion de Molienda➢ Metodologia
1. Muestreos de planta
2. Balance de masa y reconciliacion de ensayes
3. Pruebas de Dureza
4. Calibracion y validacion del modelo
5. Simulaciones
6. Plan de Optimizacion
Validación del Simulador➢ Modelos basado en Potencia (SGI, BWI) para determinar
kWh/t en función de T80, P80➢ Modelos de balance poblacional para determinar T80, P80,
cargas circulantes➢ Modelos de operaciones unitarios (ciclones, zarandas, etc.)
GL1:y = 1.05x
GL2:y = 0.87x
0
4
8
12
16
20
24
0 4 8 12 16 20 24
kWh
/t s
he
ll (
Cil
ind
ro, P
lan
ta)
kWh/t (Cilindro; Modelo SGI)
Calibracion SGISAB w/ 6-inch Feed F80
SAB w/ Fine Feed
Constancia GL1
Constancia GL2
Primary Calibration Equation
Linear (Constancia GL2)
0.0
0.1
1.0
10.0
100.0
1,000.0
10,000.0
100,000.0
0.01 0.1 1 10 100 1000 10000 100000
Simulation
Measured (Survey)
Calibration Scatterplot
Survey 1 / Grinding Line 1
TPH Solids
TPH Water
P80 (µm)
P50 (µm)
P20 (µm)
Ideal Model0.0
0.1
1.0
10.0
100.0
1,000.0
10,000.0
100,000.0
0.01 0.1 1 10 100 1000 10000 100000
Simulation
Measured (Survey)
Calibration Scatterplot
Survey 2 / Grinding Line 2
TPH Solids
TPH Water
P80 (µm)
P50 (µm)
P20 (µm)
Ideal Model
0.0
0.1
1.0
10.0
100.0
1,000.0
10,000.0
100,000.0
0.01 0.1 1 10 100 1000 10000 100000
Simulation
Measured (Survey)
Calibration Scatterplot
Survey 3 / Grinding Line 1
TPH Solids
TPH Water
P80 (µm)
P50 (µm)
P20 (µm)
Ideal Model0.0
0.1
1.0
10.0
100.0
1,000.0
10,000.0
100,000.0
0.01 0.1 1 10 100 1000 10000 100000
Simulation
Measured (Survey)
Calibration Scatterplot
Survey 4 / Grinding Line 2
TPH Solids
TPH Water
P80 (µm)
P50 (µm)
P20 (µm)
Ideal Model
0.0
0.1
1.0
10.0
100.0
1,000.0
10,000.0
100,000.0
0.01 0.1 1 10 100 1000 10000 100000
Simulation
Measured (Survey)
Calibration Scatterplot
Survey 6 / Grinding Line 2
TPH Solids
TPH Water
P80 (µm)
P50 (µm)
P20 (µm)
Ideal Model0.0
0.1
1.0
10.0
100.0
1,000.0
10,000.0
100,000.0
0.01 0.1 1 10 100 1000 10000 100000
Simulation
Measured (Survey)
Calibration Scatterplot
Survey 5 / Grinding Line 1
TPH Solids
TPH Water
P80 (µm)
P50 (µm)
P20 (µm)
Ideal Model
y = 11.68x-0.51
R² = 0.76
y = 21.21x-0.59
R² = 0.92
y = 7.07x-0.39
R² = 0.86
y = 12.02x-0.48
R² = 0.82
y = 18.53x-0.55
R² = 0.87
y = 19.30x-0.78
R² = 0.86
y = 22.67x-0.62
R² = 0.92
y = 23.414x-0.598
R² = 0.9618
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
1.60
1.80
10 100 1000
CF N
ET
Expected P80 [calculated from Bond Equation, µm]
Bond CFNET as a Function of Expected P80
P1 [Hard, SABCA]
P2 [ABCA]
P3 [SABCA]
P4 [HPGR]
P5 [SABCB]
P6 [Fine Grinding, AG]
P7 [Soft, SABCB]
Constancia [SAB-A]
Constancia
Determinación de la dureza del mineral➢ Usamos pruebas desarrolladas específicamente para la geometalúrgia
➢ Podemos rápidamente caracterizar mineral, a bajos costos
➢ Prueba Mini SGI (para molinos SAG) y Mini Bond (para molinos de bolas)
5
10
15
20
25
30
5 10 15 20 25 30
Bond Wi [Standard, kWh/mt]
Bond Wi [MiniBond, kWh/mt]
Mini Bond Calibration
Peru Cu/Mo Porphyry
Peru Cu/Mo Porphyry
Peru Cu/Pb/Zn
Peru Sn
Peru Cu/Mo Porphyry
South Africa Pt
Hudbay Constancia 2017
Hudbay Constancia 2019
Modelo Idealy = 1.00x
R² = 0.98
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
Short SGI [min]
Standard SGI [min]
Mini SGI Calibration
Y=X
Base de Datos
Constancia 2019
y = 0.7525x
R² = 0.9798
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100Laboratorio Externo [SGI, min]
Laboratorio Interno [SGI, minutos]
SGI Entre Laboratorios
Preparación Estándar Interna
Preparación Externa
Estandar [Y=X]
Linear (Preparación Externa)
Pruebas de Dureza➢ Bond Wi, SMC, SPI™ o SGI, DWT, etc.
➢ Es importante
• tomar muestras de alimentación durante el muestreo para calibrar/validar el modelo
• Modelar en base del mineral de mañana
• Chequear por sesgo entre laboratorios
➢ La dureza del mineral va aumentar
• Promedio de 40 min (5.5 kWh/t) desde arranque
• 57 minutos (6.5 kWh/t) el próximo año
• 70 minutos (7.4 kWh/t) 2021 a 2022
• 84 minutos (8.1 kW/t) 2023 a 2030
➢ La optimización se aplica al mineral del fututo, no al mineral del pasado!
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100 120 140 160
Porcentaje Cumulativo
SGI [min]
SGI del Futuro
2015-2019
2019-2020
2021
2022
2023-2030
Optimizacion
➢ La optimización se hace en base del mineral del futuro
➢ Simulando varios escenarios y posibilidades• Capacidad de bombeo o hidrociclones
• Disponibilidad de agua o espesadores
• Potencia de los molinos
• Chancado de pables
➢ Desarrollamos un plan de implementación basado en la dureza esperado para el periodo.
92,000
121,323
80,000
90,000
100,000
110,000
120,000
130,000
Cap
acid
ad [
t/d
, me
tric
as,
seca
s]
Th
rou
ghp
ut
[dm
t/d
]
Optimización global LOM
Optimización de la Flotación➢ Para la flotación, nuestra metodología es
similar, pero con algunas diferencias
• Se puede evaluar diferentes reactivos
• Condiciones (eH, pH, % Solidos)
• Modificación de los equipos
➢ Estamos atacando todo el pirámide, pero el enfoque esta todavía en la base
• La fruta mas baja
• Evite repetir trabajos de modelamiento
Optimización Geometalúrgica
Optimización Económica
Ejemplo: Maximización de NSR, flujo de caja, etc.
Optimización Circuitos
Ejemplos: curva de ley versus recuperación, curva de P80 versus recuperación, Remolienda versus Recuperación de
Moly
Optimización de equipos
Ejemplos: bombas, velocidad de impulsores, froth crowders, agua de lavado
La optimización a nivel circuito
➢ Modelos Avanzados de flotación
➢ Validados con muestreos
HIDROCICLONES DE MOLIENDA
PRIMARIA
HIDROCICLONES DE MOLIENDA
PRIMARIA
FLOTACIÓN ROUGHER
FLOTACIÓN ROUGHER
REMOLIENDA1ST CLEANER
CLEANER SCAVENGER 2ND CLEANER
3RD CLEANER
ESPESADORDE CONCENTRADO
COLECTIVO
CONCENTRADOCOLECTIVO
Cu/Mo
8
16
20
1923
25
26
27
28
30
31
33
32
17
ESPESADOR DE RELAVE
21
22
61
60
62
0.00
0.01
0.10
1.00
10.00
100.00
0.00 0.01 0.10 1.00 10.00 100.00
Ensayos Balanceados
Ensayos Crudos
Balance de Ensayos Quimicos
Cu
CuSA
Mo
Fe
Pb
Zn
S
0.00
0.01
0.10
1.00
10.00
100.00
0.00 0.01 0.10 1.00 10.00 100.00
Ensayos Balanceados
Ensayos Crudos
Balance de Ensayos Quimicos
Cu
CuSA
Mo
Fe
Pb
Zn
S
Metodologia
➢ Optimización en base de flujo de caja
➢ Empleamos el modelo Aminfloat
➢ Es especifico para el mineral y la mineralogía
➢ Considera restricciones externas
• Equipos mayores
• bombas
10
15
20
25
30
35
40
82 84 86 88 90 92 94
Concentrate Grade [%Cu]
Copper Recovery [%Cu]
Grade-Recovery Curve
Process Limit (Major Equipment)
Theoretical Limit
Plant Survey
Cash Flow Optimum ($2/lb)
Stoichiometric Limit1
Liberation
Limit3
(Rmax)
Process Limit2
1Stochiometric limit assumes 10% of copper as bornite2Ignores upstream, dowstream, or materials transport limits3Rougher Rmax * cleaner Rmax; assumes 100% rougher recovery of copper
minerals in the roughers
Conclusiones➢ El metodo analitico ha dado excelentes resultados para la optimizacion de
la planta de Constancia
• Es por naturaleza holistico
• Metodo de validacion de los modelos aumenta la credibilidad de los pronosticos
• Metodo fenomenalogico mejora el conocimiento tecnico de todo el equipo
• Aumenta confianza en futuros gastos de capital y mejoras
• Considera la variabilidad del mineral (y por extension, la incertidumbre en los modelos)
• Menos sorpresas - sabemos el comportamiento del mineral del future
