DISEO DEL CIRCUITO DE FLOTACION PARA ANADAC MOLYB CORPORATION, UTILIZANDO ENFOQUES GEOMETALURGICOSRESUMEN

En este trabajo se describe el diseo de un circuito de flotacin de molibdenita utilizando tecnologa FLEET aplicado a los datos cinticos producidos a partir de las pruebas de flotacin de laboratorio y distribuidos a travs de los bloques de un plan de la mina mediante un enfoque geoestadstico. La geoestadstica asigna el error estadstico que surge de tener una cantidad limitada de datos de las pruebas de muestra para los clculos de cintica de cada bloque de mineral en el plan de la mina. El diseo final incluye entonces una cuantificacin del riesgo basada en la precisin de la cintica del bloque de flotacin y ajustes en el modelo. El diseo hace referencia a los extensos informes tcnicos que describen el trabajo de pruebas metalrgicas anteriormente incluyendo algunos trabajos de planta piloto de hace ms de treinta aos.

La prueba involucr la realizacin de pruebas de flotacin MinnovEX (MFT) para determinar la cintica de flotacin gruesa en las condiciones especificadas de reactivos y pruebas ms spera - limpios para determinar el cambio en la cintica resultantes de triturado. Estos datos de cintica de flotacin se utilizan dentro de las simulaciones FLEET para crear un diagrama de flujo a gran escala y diseo de la planta incluyendo los tamaos de equipos recomendados y la previsin de los resultados operativos. La medicin de la cintica de flotacin detallada para una amplia gama de muestras, permiti el efecto del tamao de grano y la eficiencia de la clasificacin (es decir, la granulometria de la distribucin de tamao) para ser predicho para todo el cuerpo de mineral.

INTRODUCCION

Adanac Moly Corp. propone el desarrollo de un molino de 20.000 toneladas por da para producir concentrado de molibdenita de alta calidad desde su recurso de Ruby Creek en el noroeste de la Columbia Britnica. Se trata de un bajo grado de ocurrencia de prfido - monzonite relativamente limpio que contiene cantidades mnimas de otros sulfuros como calcopirita, pirita, horblenda y galena. La molibdenita se presenta principalmente en forma de escamas gruesas con menores cantidades de los valores de tamao ms finos. Se requera un diseo ptimo de las plantas que puede lograr los resultados de explotacin previstos, a un nivel conocido de riesgo, mientras que el tratamiento de la variabilidad es inherente en el cuerpo mineralizado.

El enfoque tradicional de diseo de la planta de flotacin implica las extensas pruebas de una nica gran muestra de material compuesto o un pequeo nmero de muestras compuestas las cuales representan el cuerpo de mineral. Las pruebas de laboratorio se llevan a cabo para establecer un proceso con diagramas de flujo potenciales y suites de reactivos. El proceso es confirmado luego por el trabajo de planta piloto en una gran muestra global o unas pocas muestras representativas. El tamao del equipo requerido para lograr un grado de rendimiento, la recuperacin y el producto especificado se calcula entonces a partir de uno de una variedad de modelos de escalado. Dado que los trabajos de prueba han sido extensos, se acepta como razonablemente precisar en la prediccin de los resultados; Sin embargo, durante la operacin de la planta resultante el diseo tiende a veces a ser inadecuado. Se sospecha entonces que el defecto en el proceso de diseo se encuentra en las muestras, las cuales no son lo suficientemente representativas del cuerpo de mineral, ya que el uso de un solo espcimen o un nmero pequeo de muestras compuestas no reconoce la variabilidad de la respuesta de flotacin del mineral, ni hace que permite la falta de representacin cuerpo de mineral utilizado en el diseo. Por lo que no haba sido posible estimar el riesgo o error en los resultados esperados.

En este trabajo se describe un procedimiento de diseo que se bas en el trabajo experimental realizado previamente, usado este para desarrollar un proceso adecuado de laboratorio y trabajo de planta piloto en algunas muestras de mineral. Luego se continu probando cuarenta muestras de ncleos de perforacin mediante una tcnica estndar que permite la determinacin de los parmetros cinticos de flotacin para cada muestra. Para estos parmetros se utiliza el programa FLEET para aumentar la escala a un diseo de la planta con un diagrama de flujo ptimo y la seleccin de los equipos adecuados para un yacimiento que fue descrito por un promedio de todas las muestras analizadas.

La variabilidad de los resultados esperados de plantas se examinaron a continuacin mediante la aplicacin del diseo de la planta a los parmetros de cada una de las muestras. Las muestras fueron ampliamente espaciadas a travs del yacimiento, cubriendo las proporciones esperadas de cada una de las cinco principales litologas y teniendo una amplia gamma del grado de molibdenita. El anlisis geoestadstico de los datos de la cintica de flotacin se llev a cabo mediante la identificacin de la ubicacin de los puntos de muestreo y la comparacin con el plan geolgico del yacimiento, junto con un plan de la mina de los bloques para ser minados durante la vida de la mina propuesta. El anlisis geoestadstico estima parmetros cinticos para cada bloque y para los valores medios de cada ao de produccin, de modo que el programa FLEET podra ser usado para predecir los resultados medios de flotacin para cada ao de produccin.

La variabilidad estadstica de la cintica de las cuarenta muestras fue utilizada con el programa FLEET para determinar la precisin de los resultados promedio esperados del diseo de la planta seleccionada y el riesgo asociado con esa prediccin.

SISTEMA DE SIMULACION FLEET

Una breve descripcin del software FLEET es un requisito previo para la comprensin de todo el enfoque de diseo se describe en este documento. Simulaciones usando FLEET se utilizaron para investigar el rendimiento de una planta de flotacin a gran escala, mediante el tratamiento de mineral representado por las muestras de ncleos de perforacin de Ruby Creek proyecto con las condiciones de reactivos como se prob en el laboratorio. FLEET fue utilizado tanto en el diseo de diagramas de flujo y la seleccin de tamao del equipo. Un modelo usando FLEET comprende tres componentes (Dobby et al, 2002):

El Diagrama de flujo, Los parmetros de entrada del circuito La base de datos

DIAGRAMA DE FLUJO

En FLEET el Diagrama de flujo, la configuracin del circuito y las especificaciones del equipo, por ejemplo, nmero de clulas, tipo, dimensiones, se definen. Varios diagramas de flujo son entonces simulados para determinar un valor ptimo.

PARAMETROS DE ENTRADA DEL CIRCUITOLos parmetros de entrada en FLEET definen cmo est funcionando el circuito en trminos de recuperacin de fase de espuma a travs de unidades individuales (tasas de extraccin), corriente de % de slidos (recuperaciones de agua a travs de unidades) y los factores modificadores de circuitos limpios. A travs de una serie FLEET corre, estos parmetros de entrada, los cuales pueden ser manipulados para generar un conjunto de resultados ms asperos y generales de calidad del circuito y de recuperacin, que puede ser trazada en forma de curvas de grado tpico/recuperacin. Esto es de particular importancia, ya que los circuitos industriales no operan a un punto de grado de recuperacin especfico, sino ms bien, se desplazan hacia arriba y hacia abajo de la curva de grado/recuperacin que est dictada por los piensos, las condiciones de reactivo y la configuracin fsica del circuito. Varias configuraciones de circuitos pueden ser comparados por la produccin de las curvas de grado/recuperacin generados cuando cada circuito trata a la misma alimentacin, con los mismos reactivos, pero bajo una gama de condiciones de funcionamiento diferentes.

BASE DE DATOS FLEET

El conjunto de datos de FLEET define el material de alimentacin que entra un circuito de flotacin , en trminos de velocidad de avance ( TPH ) , rutina de alimentacin ( P80 ) , los parmetros farmacocinticos de grado cabeza y flotacin en esa rutina . Estos parmetros son una descripcin de cada especie mineral en trminos de:

la recuperacin final alcanzable por cierto de flotacin , Rmx ( es decir , la flotacin por unin slo despus de la contribucin de arrastre hidrulico se ha deducido )

la constante de velocidad media , kavg y una medida de la distribucin constante de velocidad , alfa .

Rmax y kavg tambin se expresan en trminos de cualquier cambio con respecto a un pequeo cambio en la rutina, es decir Rmax_slope y kavg_slope de modo que cualquier cambio en la P80 puede ser investigado.

El conjunto de datos puede ser una sola lnea que describe la alimentacin a un circuito de flotacin en un tiempo determinado (por ejemplo, una sola muestra de ncleo de perforacin), o para un diseo o estudio previsin de la produccin, el conjunto de datos puede comprender decenas de miles de lneas, donde cada lnea representa un bloque de mineral ( de, por ejemplo de 4 a 5 horas de produccin ) . A travs del conjunto de datos el efecto de las variaciones en la velocidad de alimentacin, rutina de alimentacin y de las caractersticas del mineral de alimentacin (ley de cabeza, la cintica de flotacin) se puede determinar.

MUESTRAS UTILIZADAS PARA DESCRIBIR EL YACIMIENTO

Se seleccionaron cuarenta muestras de trabajo de pruebas de flotacin que cubra la variacin en la litologa y contenido molibdenita y fueron espacialmente bien distribuido por todo el cuerpo mineralizado. Contenido de molibdeno como se inform a partir de ensayos ncleo de perforacin en un nico medio de una seccin de ncleo no siempre se compara bien con el determinado durante el trabajo de prueba de flotacin en la otra mitad de la seccin del ncleo, probablemente debido a un error de muestreo cuando se divide el ncleo y en la preparacin de muestras de lotes para pruebas de flotacin. Sin embargo, no parece haber ningn sesgo entre las dos medidas como se muestra en la Figura 1. Tenga en cuenta que las muestras de grado ms altos (> 0,13% de Mo) result ms difcil de probar, posiblemente debido a la presencia de cristales grandes (o rosetas) de molibdenita que de vez en cuando se ven en el ncleo de la perforacin. Esta comparacin pone de relieve las dificultades de muestreo y los posibles errores de estimacin.

Figura 1. Flotacion medida alimentada %Mo Vs testigos de perforacin ensayados %Mo

TRABAJO DE LABORATRIO PARA ENSAYOS DE FLOTACION

FLOTACION GRUESA

Prueba de flotacin MinnovEX, MFT

El objetivo de la MFT es medir la cintica de pulpa aplicable para cada muestra de ncleo de perforacin en la suite de reactivo de la prueba. El protocolo para el MFT est bien descrito en la literatura (MinnovEX, 2004). En este caso se aplican las mismas condiciones de flotacin a cada muestra usando una adicin estndar de queroseno como coleccionista y aceite de pino como vaporizador para un tiempo que fue adecuado para la recuperacin de todas las partculas adjuntas.

El tiempo de molienda requerido en el molino de laboratorio se calcul a partir ndice de trabajo de Bond y distribucin del tamao de alimentacin para producir un P80 lo ms cerca posible a la P80 de destino. En la mayora de los casos se logr satisfactoriamente este objetivo. Sin embargo, una de las caractersticas de la MFT es la capacidad de cuantificar el efecto del cambio en la flotacin tamao de alimentacin y para ajustar los resultados a un tamao uniforme, si es necesario. En este caso todos los parmetros cinticos resultantes se ajustaron a un P80 estndar de 210 micras.

Procedimiento de extraccin del parmetro cintico

Parmetros cinticos para cada prueba se derivan para cada especie minerales del dimensionamiento y anlisis qumicos de la alimentacin, concentrados individuales, concentrado combinado y muestras de colas (Dobby y Savassi, 2005) para su uso en el conjunto de datos de FLEET. Tambin es posible calcular el efecto sobre la cintica de cambio de la distribucin de tamao de alimentacin, el valor de "m" de la distribucin de colofonia Rammler-. Es posible simular una distribucin de tamao de alimentacin similar a la esperada en una operacin a gran escala en lugar de la distribucin estrecha producida en molinos tpicos de laboratorio. En este caso el valor "m" de la distribucin de colofonia-Rammler era alrededor de 1,0 en el molino de bolas de laboratorio, mientras que un valor de 0,7 a 0,8 puede ser ms probable en una distribucin de planta que contiene ms limos y material grueso (tpico de una sola planta de la etapa ciclonado donde el P80 es 200 micras) mientras se mantiene la P80 en el mismo valor. Todos los datos se convirti en una "m" estndar de 0,7 para el diseo de la planta.

Resultados.

MFT resultados se informan a travs de una recuperacin tpica (Rmax) grfico de tamao de partcula frente a como se muestra para una muestra en la Figura 2. Esta figura muestra el efecto significativo de tamao de partcula en la recuperacin de molibdenita y el beneficio que se lograra por el estrechamiento de la distribucin del tamao de la moler (el aumento de la "m" de valor). La verdadera salida a bolsa de la ganga no sulfuro (NSG) slo se produce debido al apego a la molibdenita; el bajsimo grado Mo de los resultados de mineral en valores muy bajos NSG Rmax. Como una comparacin, el mineral de prfido de cobre puede presentar GSN Rmax de 4 a 8%.

Figura 2. Recuperacin tpica Mo (Rmax) Vs tamao de particula.

La recuperacin de molibdenita fue en general pobre en las condiciones de tamao estndar con P80 de 210 micras y "m" de 0,7, con un Rmax promedio de slo 84,8% de los cuarenta muestras analizadas. Todos los datos fueron recalculados en otras dos normas: una de valor "m" de 1,0; y un P80 de 180 micras. Los resultados se muestran en la Tabla 1.

Tabla 1. Resumen de la cintica resultado de las 40 muestras.

Figura 3. Distribuciones de tamao en diferentes P80 y valores 'm'.

El valor promedio Mo Rmax aument casi un 5 % cuando se cambia de valor "m" de 0,7 a 1,0 , lo que indica la ventaja de que se pueden obtener de la consecucin de la distribucin de tamao estrecha posible para la alimentacin al circuito de flotacin. Esto podra lograrse por 2 - etapa ciclonado de descarga del molino para reducir al mnimo la cantidad de material grueso fuera de lugar que sale del circuito de molienda . La reduccin de la P80 210-180 micras mejorar el promedio Mo Rmax en un 1,5 %. Cualquier decisin sobre el cambio de tamao ahora se puede hacer comparando el coste de la molienda adicional contra el valor de recuperacin adicional.

El examen de los extremos finos y gruesos de las tres distribuciones de tamao ( ilustrados como % acumulativo curvas pasajeras en la Figura 3 ) explica el efecto sobre la recuperacin . La distribucin con un valor de " m " de 0,7 contiene considerablemente ms menos 50 y ms 200 micras partculas , los tamaos de flotacin donde cae como se muestra en la Figura 2 .

Los cuarenta muestras presentan una amplia gama de respuesta de flotacin en las condiciones de reactivos especificados . Mo valores Rmax ( en estndar a P80 = 210 micras y "m" = 1,0 ) ordenados segn la litologa se representan frente al grado de la alimentacin en la Figura 4 . La dependencia prevista de Rmax en grado de la alimentacin no se puede observar a partir de estos resultados. Tambin parece haber ninguna dependencia de Rmax sobre litologa . Esto no quiere decir que no hay correlaciones , slo que hay muy pocos datos y es demasiado dispersos como para mostrar las relaciones .

Clave para las definiciones de tipo de litologa utilizados en la Figura 5:

CGQM grano grueso de cuarzo Monzonita

CGQM-T de grano grueso de cuarzo Monzonita - transicin

FGQM grano fino de cuarzo Monzonita

Escaso SQMP Cuarzo Monzonita Porfirio

MQMP Mafic Cuarzo Monzonita Porfirio

CQMP Atestado Cuarzo Monzonita Porfirio

CQMP-T Atestado Cuarzo Monzonita Porfirio transicin

Flotacion limpiador

Prueba para el limpiador grueso

La MFT llevado a cabo en cada muestra se utiliz para determinar los parmetros cinticos de pulpa para cada mineral en flotacin gruesa . Remolido antes de la flotacin ms limpia cambia la cintica de celulosa ; por lo tanto, la cintica exhibidos por el concentrado ms rugosa se modifican ( matemticamente ) antes de alimentar el primer limpiador . Por ejemplo , Rmax del GSN contenido en el mineral podra estar en la vecindad de 1 % , lo que podra aumentar a aproximadamente 50 % en el concentrado ms rugosa ( con el otro 50 % de estar all por arrastre hidrulico ) ; triturado podra liberar gran parte de la ganga en esta corriente y podra reducir el NSG Rmax decir 5 % (es decir, modificadas por un coeficiente multiplicador de 0,1 ) .

Por lo tanto los resultados de las pruebas ms spera - limpios se pueden utilizar para estimar la modificacin de modo que est disponible para cada mineral que se puede aplicar en la simulacin de rendimiento de la planta a gran escala de un conjunto completo de parmetros cinticos . En este caso se llevaron a cabo pruebas ms duro - ms limpios en una seleccin de las muestras mediante un procedimiento que implica 2 fases de triturado y 3 etapas de limpieza, como se muestra en la figura 5 . Se hizo una pequea adicin de queroseno a los molinos de triturado para asegurar la recuperacin completa de molibdenita y hidrosulfuro de sodio se aadi a las ltimas etapas ms limpias como depresor de otros sulfuros .

Figura 4. La molibdenita Rmax (estndar en P80 = 210 micras y "m" = 1,0) frente a grado de la alimentacin, segn la litologa.

Extraccin de parmetros de las pruebas Rougher - Cleaner

El tamao del modificador que debe aplicarse a los parmetros cinticos ( tpicamente Rmax y kavg ) para cada especie minerales ( molibdenita y GSN ) se estim mediante la realizacin de una simulacin de flota de la - limpiador ms spero . Las simulaciones se realizaron a los parmetros de entrada para la recuperacin de la espuma y las recuperaciones de agua que son apropiados para una prueba de este tipo , con el debido descuento por el hecho de que tales recuperaciones disminuiran con el tiempo a lo largo de los bancos como la cantidad de material recogido que el operador observ fue reducida . El porcentaje de slidos en el concentrado producido en cada etapa de la simulacin FLOTA emparejados que a partir de la prueba real ( dentro de lo razonable ) . Dado que el modelo de la coleccin de flotacin en FLOTA considera nico y verdadero apego, un factor adicional para el arrastre de especies minerales en la espuma se incluye para simular el resultado total de la salida a bolsa . Este factor se estim en niveles que parecan apropiado para el tamao de partcula y condiciones de espuma en cada etapa del proceso y se mantienen como una constante para todas las especies , con el fin de simplificar el ejercicio . Estos parmetros de entrada FLOTA se llevaron a cabo razonablemente constante para todas las pruebas , aunque se reconoce que las variaciones en el tipo de mineral molido y pueden dar lugar a diferencias en los factores de arrastre , y cambios en el grado de alimentacin y constantes de velocidad pueden resultar en diferencias en la forma en que el operador tira espuma de la clula.

Resultados

Los modificadores de la cintica establecidas a partir de este ejercicio para la primera remolido fueron los siguientes:

Multiplicadores primero Regrind Rmax:

Mo - 1,0 (es decir, ningn cambio en el Mo Rmax)

GSN - 0,05 a 0,3

Figura 5. FLEET diagrama de flujo utilizado para simular pruebas de laboratorio-ms speras limpiador con un 2 etapas de triturado. Tenga en cuenta el punto de adicin de agua, y M (crculo) que se refiere a una modificacin de los parmetros cinticos, en este caso, como consecuencia de la remolido.

El multiplicador Rmax de la ganga es dependiente de la cantidad de ganga que se recupera por cierto de flotacin (que se adjunta a la molibdenita) en el concentrado ms spero. El ms que la ganga est unido en la etapa de alimentacin ms spero, ms est disponible para la liberacin y la inferior el multiplicador necesario para la flota para tener en cuenta para la limpieza como se muestra en la Figura 6, es decir, la menos la liberacin en la fase ms spera, mayor es la beneficio logrado por el material triturado. Es evidente que hay un lmite inferior para el multiplicador y se puede suponer que estar en la regin de 0,05 a 0,1 (en el tamao de la rutina adecuada) para el material con mayores Rmax en la alimentacin. Multiplicadores para el segundo remolido establecida a partir de estas pruebas se encuentran en la regin:

Rectificar Rmax multiplicadores;

Mo - 1,0

GSN - 0,05 a 0,4

Figura 6. NSG Rmax multiplicador para primera molido vs NSG Rmax de alimentacin.

De nuevo hay una tendencia de que un multiplicador inferior GSN Rmax se puede utilizar en el segundo remolido para contrarrestar un mayor multiplicador Rmax en la primera triturado (es decir, mejor liberacin en el segundo remolido si hay ms de fijacin que queda despus de la primera triturado). NSG Rmax cifras multiplicador de 0,05 y 0,3 fueron seleccionados como entradas constantes para el primero y segundo, respectivamente, para las simulaciones reafilados FLOTA en el diseo de una planta de escala completa.

RESULTADOS DE LA SIMULACIN FLEET DE DISEOS DE LA PLANTA DE ESCALA

Conjunto de datos promedio

En este estudio se utiliz un diseo de 'conjunto de datos media "para describir el recurso como un compuesto de todas las muestras analizadas y las simulaciones se llevaron a cabo para desarrollar el diagrama de flujo ms adecuado. Despus de que se produjo un "conjunto completo de datos que incluye todas las muestras individuales y correr con el diagrama de flujo preferente para ver el con slo 1 triturado pero varias etapas ms limpias que utilizan celdas de la columna.

La salida FLEET sugiere que el rendimiento se puede mejorar hasta un lmite de cuatro columnas, es decir, cinco etapas ms limpias (ver Figura 7). Los resultados de mltiples etapas de limpieza estn limitadas por el alcance de la liberacin lograda en el reafilado hasta el lmite de recuperacin de MoS2 aproximadamente el 85% a una ley de concentrado de 90% de MoS2 (54% de Mo) de la nota media de alimentacin.

Figura 7. En general el rendimiento del circuito Grado / Recovery con solo triturado.

Los resultados de la inclusin de una segunda etapa de triturado con cinco etapas ms limpias re muestran en la forma de relaciones de recuperacin de grado en comparacin con el rendimiento con un solo molido en la Figura 8. Tambin se incluye en la Figura 8 es el beneficio de recuperacin determinada por la flota de la ampliacin de las clulas ms speras desde 100m3 a 130m3.

Tabla 2. 'Conjunto de datos media' utilizado para las simulaciones FLOTA del circuito a gran escala.

Figura 8: Total Circuito Grado rendimiento / recuperacin de una y dos etapas de triturado.

Figura 9: diagrama de flujo de la planta con dos rectificaciones y cinco etapas de limpieza

El diagrama de flujo recomendado que se muestra en la Figura 9 incluye:

8 clulas rugosas de 130m3 cada uno

un triturado del concentrado ms spero a P80 = 40 micras

5 clulas limpias de 5m3 cada uno

Clulas de 5 limpiador limpiador de 5m3 cada uno

triturado secundario de la primera limpiador concentrado para P80 = 40 micras

4 etapas adicionales de columnas con dimetros deceasing en tamao (2,2 m, 2 m, 1,6 m y 1,3 m) en cada etapa.

Beneficios del cambio en la rutina

Ejecutando la simulacin FLOTA en las mejores condiciones (ilustrados por el nico punto en la figura 9) con conjuntos de datos modificados 'Normal' que se corresponden con los cambios en la distribucin del tamao de alimentacin de flotacin ("m" de valor) y de molienda (P80) (como se ilustra en la Tabla 1), producido los cambios que se podra esperar a partir de estos nuevos valores cinticos, como se muestra en la Tabla 3.

Los beneficios de aumentar el valor de "m" y la reduccin de P80 son evidentes.

Tabla 3: Total Circuito Grado rendimiento / recuperacin para el diagrama de flujo preferente en el 'conjunto de datos media' registrados en distintos tamaos para piensos.

Base de datos completa para las 40 muestras

Una simulacin FLOTA usando las condiciones de diagramas de flujo y de explotacin preferidas segn lo determinado por el "conjunto de datos promedio" se llev a cabo para todas las cuarenta muestras suponiendo que todos ellos eran de tierra a una P80 = 210 micras y el valor de 'm' = 1,0, como si cada muestra representa una separada bloque de mineral que se est tratando en la planta. . Los resultados se resumen en la Tabla 4 como sera de esperar, la gran variacin en los resultados sigue la tendencia de la variabilidad en Mo Rmax, que, sin embargo, no tiene ninguna relacin al grado de la alimentacin como se ve en la Figura 4; de hecho, la muestra con la recuperacin y el concentrado ms bajo tiene un grado medio de alimentacin. Examen Mineralgica de que la muestra indica la presencia de grandes cantidades de minerales de clorita que podran ser consumiendo colector y flotantes como exceso de lodos. Un nuevo paquete de reactivo puede ser necesario para tal mineral.

Tabla 4: Resumen de las simulaciones de Flotas de todas las muestras en las mismas condiciones de la planta

Este ejercicio demuestra el poder del programa de flota para manejar grandes cantidades de datos desde el recurso. Por lo tanto, tcnicas geoestadsticas pueden utilizarse para distribuir la cintica de flotacin a cada bloque de mineral en el plan de la mina de modo que se pueden utilizar con la flota para implementar una matriz de resultados esperados planta de flotacin en todo el plan de (Dobby et al, 2004). La minera puede ser programado por el grado de la alimentacin y los resultados esperados para garantizar un programa de produccin de concentrados suave.

DISTRIBUCIN GEOMETALRGICOS DE DATOS SOBRE EL PLAN DE LA MINA

Los datos Mo Rmax (con P80 = 210 micras y el valor 'm' = 1,0) para los cuarenta muestras analizadas aqu fue objeto de un estudio geoestadstico que conduce a la estimacin de la respuesta de flotacin en cualquier bloque en el plan de la mina.

Estimacin de los valores de bloque se realiz mediante el mtodo de ponderacin distancia geoestadstico conocido como Kriging (Preece, 2006) es decir, datos de ponderacin de la muestra disponible de acuerdo a su distancia al bloque de tal manera que las muestras cerca del bloque tienen ms influencia en la estimacin de bloque de otras muestras ms lejos. La separacin de las muestras era adecuado para este desde por lo menos 75% de los bloques tena una muestra dentro de 100m. Kriging requiere la construccin de variogramas geoestadsticos para Rmx por el trazado de la semi-varianza de las diferencias en el valor de pares de muestras de igual distancia entre s en contra de esa distancia. La funcin de autocorrelacin (es decir, 1 menos el coeficiente de correlacin de pares de muestras) para Rmx se representa como un variograma en la Figura 10.

Figura 10: Correlograma (trazada como un variograma) para Mo Rmax

El establecimiento de un modelo de variograma permite la estimacin de la Rmax y la precisin de cada clculo se hizo para cada bloque. El rango de influencia est determinada por la distancia ms corta , aparte de pares de haber alcanzado la varianza mxima . En este estudio, el rango para los valores Rmax era 100m . El valor donde la curva corta el eje y se conoce como el efecto de pepita y es una medida de los errores inherentes en el muestreo y medicin de los puntos de datos individuales . En este caso, el valor relativo de 25 % es bastante alta ( que refleja los problemas de muestreo descritos anteriormente ) y los resultados en una falta de precisin en las estimaciones de los valores de bloque .

En este estudio , tres muestras con valores Rmax anormalmente bajos se excluyeron de los datos variograma con el fin de obtener un valor de pepita razonable para el resto del cuerpo de mineral . Se supona que estos tres tenan algn efecto geolgica localizada, por ejemplo, fallamiento causando una mayor alteracin, que no es tpica de todo el cuerpo de mineral .

Las muestras fueron identificados como seis litologas principales an ms dividido en un total de once sub- tipos y en tres tipos de mineral . El anlisis estadstico indic diferencias significativas Rmax se pudo determinar entre los tipos ; por lo tanto, un nico variograma fue desarrollado para todas las muestras , que un bloque de cualquier tipo fue interpolada a partir de muestras de cualquier otro tipo .

Puesto que no tenemos correlacin determinada de Rmax con % de grado de Mo, el grado de Mo % estimado en cada bloque no se podra utilizar para mejorar la estimacin de la Rmx de Mo para ese bloque ( con alguna forma de co - Kriging ) .

El error estndar resultante ( incertidumbre) en la estimacin de Rmax es muy alto en torno al 5 % para todos los bloques de la mina , ya que el efecto pepita es alta y las muestras se distribuye ampliamente sin una concentracin dentro de un rea especfica. Hay 95 % de confianza de que Mo Rmax de un bloque se encuentran dentro de + / -2 errores estndar del valor mejor estimado . Desde la Rmx Mo para la mayora de los bloques est en la regin de 90 % y un error estndar es tpicamente de 5 % , el Mo Rmax de cualquier bloque se encuentra en alguna parte entre 80 y 100 % . Esta situacin es insostenible para la planificacin de la produccin y ms pruebas de flotacin son necesarios para la alimentacin del molino que se espera en los primeros aos de operacin para mejorar la prediccin .

Dado que los bloques han sido identificados por ao en el plan de la minera , el anlisis geoestadstico permite tambin la determinacin de los valores de capacidad de molienda promedio anual y su precisin con la misma tcnica de Kriging , por lo que es posible predecir el rendimiento en cada ao de produccin. Tambin es posible extender el anlisis para calcular cuntos ms necesitan muestras a analizar desde dentro de la gama de los bloques extrados en un ao la produccin con el fin de mejorar la precisin a cualquier nivel deseado.

El promedio Mo Rmax para los bloques en cada ao del plan de la minera se representan en la figura 11 . Los resultados indican un posible perodo de baja Rmax en alrededor del 88% para los primeros 2 aos , llegando a alrededor de90 % a partir del cuarto ao en adelante. Esto es debido a las muestras que mostraron valores ms bajos Rmax son en la zona del pozo que va a ser extrado en los primeros aos .

Figura 11: Variacin del promedio Mo Rmax con el tiempo

Posiblemente esto es un efecto mineralgica; tal vez una ocurrencia de xidos de molibdeno o de alta alteracin en el mineral-cerca-a la superficie. Se debe recordar que tambin hay una incertidumbre en los datos medios anuales (que es menor que la incertidumbre para los bloques individuales, debido a la mayor nmero de muestras usadas en el clculo de los datos de promedio), por lo que el cambio con el tiempo puede ser ms o menos que se desprende de la Figura 11. Sin embargo, esto confirma que ms pruebas de flotacin deben llevarse a cabo en la fbrica de piensos que se encuentra dentro de los primeros aos de operacin de refinar las expectativas antes de empezar la planta arriba.

ESTIMACIN DE PRECISIN EN RESULTADOS PROMEDIO DE VIDA DE LA MINA

Las posibles fuentes de error en los resultados proyectados de plantas de flotacin surgen ( Bulled y McInnes , 2005 ) a partir de: Las muestras no representativas de mineral

Toma de muestras de mineral insuficiente y pruebas

Los errores de las pruebas de flotacin : operacin , toma de muestras y ensayar

Las imprecisiones en la cintica de extraccin de parmetros y modelado FLEET

Todos estos errores se pueden reducir en ms de un muestreo y anlisis , pero siempre hay un lmite prctico en tiempo y costo en la produccin de un diseo para un estudio de viabilidad. Por lo tanto , tener una estimacin de la estadstica de error en los copos proyectadas . En tales circunstancias, la prueba de flotacin s mismo puede tener un error de ms de + / - 2 % del valor de recuperacin (de hecho se observ durante el trabajo de prueba que lotes de piensos de duplicar las pruebas ms speras variaron en el grado en + / -5 % ) . Los cheques no se ejecutan en los resultados que parecen ser anormales ( outliers ) , ni eran las muestras que tenan malos resultados descartados del anlisis.

Dado que no haba pruebas de geoestadstica para el contrario , los resultados de los cuarenta muestras fueron aceptados como una muestra vlida y representativa del recurso . Por lo tanto, los valores de grado de alimentacin y de cintica promedio utilizados en el estudio FLOTA fueron una " mejor estimacin " del recurso para la prediccin de los resultados de las plantas y la variabilidad de la cintica de una muestra a otra se puede utilizar para determinar el error potencial en la que " mejor estimar " . La variabilidad estadstica de la cintica de flotacin (a una rutina estndar de P80 = 210 micras y el valor ' m ' = 1.0 ) se presentan en la Tabla 5 . Tabla 5 incluye los resultados de las simulaciones flota que utilizan parmetros cinticos para el ' conjunto de datos promedio "y los que estn en los lmites de confianza del 95 % sobre el promedio (media) es decir, + / -2 errores estndar .

Tabla 5: variabilidad estadstica de la cintica y los resultados esperados de plantas

Las definiciones de los elementos de la tabla :

95 % de los datos de la muestra cae dentro de + / - 2 desviaciones estndar .

Error estndar de la media = desviacin estndar de las muestras / raz cuadrada del nmero de muestras

Hay un 95% de confianza de que el verdadero valor de la media cae con + / - 2 errores estndar de la mejor estimacin para el " conjunto de datos promedio" , es decir, dentro del rango de mnimo a mximo en la tabla.

Las simulaciones FLEET muestran un 95% de confianza de que los resultados sern dentro del 2% de la recuperacin "mejor estimacin" y alrededor de 1,5 % de la calidad del concentrado . Esta incertidumbre , aunque grande , se debe considerar en la perspectiva y en comparacin con las incertidumbres ms grandes en la ley del mineral y el precio de los metales ( Kosick , Bennett y Dobby , 2002 ) .

La precisin podra mejorarse por:

Comprobacin de algunos de los valores extremos de los errores de medida por pruebas repetidas de estas muestras o otros de cerca.

La realizacin de las pruebas en ms muestras para reducir el error estndar.

El riesgo de la realizacin de la recuperacin "mnimo" estimado no puede ser compensado de manera significativa por el cambio en el diseo de la planta , ya que es una funcin de la Rmx mnimo estimado y slo alrededor de 1 % por debajo de ese valor.

CONCLUSIONES

Un circuito de flotacin ha sido diseado por un enfoque geometalrgico que incorpora un diseo metalrgica mediante el paquete de programas informticos FLOTA con un anlisis geoestadstico de los datos de la muestra y el cuerpo de mineral. Los pasos para lograr un diseo con un riesgo cuantificado unido a los resultados fueron:

Consulte el trabajo de prueba anterior que estableci una rutina recomendada, traje de reactivos y de diagramas de flujo.

Seleccione cuarenta muestras que fueron geogrficamente repartidos en el yacimiento y que representan la variabilidad de la litologa y grado de la alimentacin.

Conducta estandarizado pruebas de flotacin ms speras en cada una de estas muestras y los parmetros cinticos de extracto para cada especie mineral (molibdenita y la ganga) que se utiliza en los clculos de escalado por el programa de flota.

Llevar a cabo pruebas de flotacin ms spera-limpios en varias muestras para determinar la rectificacin necesaria para lograr la calidad del concentrado especificado y los modificadores numricos a los parmetros cinticos que permitieron que el efecto de flotacin ms limpia que se describe en el programa de flota.

Con un conjunto de datos promedio de los cuarenta conjuntos de parmetros, utilice FLOTA investigar diagramas de flujo del circuito de flotacin y dimensionamiento de equipos para lograr resultados ptimos en una P80 molienda de 210 micras con un valor de "m" para la distribucin del tamao de colofonia-Rammler de 1,0 para la mineral cuerpo como un todo.

Examinar el cambio en los resultados que se derivan de los cambios a P80 y "m" en el conjunto de datos promedio.

examinar la variabilidad de los resultados del uso de este diseo de la planta mediante la aplicacin a los parmetros cinticos de cada uno de los cuarenta muestras.

Utilice la posicin de los puntos de muestreo y los planes geolgicos y mineros del yacimiento para llevar a cabo un anlisis geoestadstico que estima valores molturabilidad para cada bloque de la mina y el ao de produccin con una tcnica que permite la determinacin de la precisin de las estimaciones.

Predecir el rendimiento de este diseo de la planta en cada ao de produccin utilizando los parmetros promedio de cintica de ese ao.

Utilice la variabilidad de la cintica de la muestra para determinar la precisin de los resultados de la planta promedio pronosticados para el yacimiento en su conjunto.

Simulacin utilizando un 'conjunto de datos promedio "con grado de la alimentacin de 0.086% de Mo (0,14% MoS2) produjo una recuperacin total de la planta de 88,7% a una ley de concentrado final de 90% MoS2 de una media a una rutina P80 = 210 micras con" m " valor = 1,0. Los aumentos de recuperacin a 90,1% en P80 = 180 micras.

La anchura de la curva de distribucin de tamao de alimentacin de flotacin (valor m) afecta de manera significativa la recuperacin de la flotacin gruesa y debe considerarse cuando el circuito de molienda est diseado. Un cambio de valor "m" de 1,0 a 0,7 (tpico de algunas plantas con clasificacin nica etapa de ciclones en P80 = 210 micras) reduce la recuperacin de las plantas estimado en casi un 5%. Por lo tanto, se recomienda un sistema de clasificacin de ciclones de 2 etapas para el circuito de molienda.

El estudio geoestadstica indic que:

Las muestras estaban bien separadas en torno al recurso a la mejor representacin.

No hubo correlacin entre Mo Rmax y grado de la alimentacin o de la litologa. Parte de la variabilidad puede deberse a un error de muestreo debido al material de baja ley "nuggety". Ninguno de los datos han sido verificados por el muestreo y las pruebas por duplicado.

Los valores de Mo Rmax han limitado correlacin espacial; hay un gran efecto pepita, lo que significa que una mejor estimacin del valor de cualquier bloque puede estar hecho de los valores de las muestras ms cercanas, pero la precisin de esta estimacin es muy bajo.

Hay una indicacin de que el promedio Mo Rmax para los bloques extrados durante los dos primeros aos ser de aproximadamente un 2% inferior a la media para el recurso en su totalidad. La precisin de esta estimacin debe mejorarse mediante pruebas ms muestras de este periodo, ya que habr un impacto en la recuperacin de metales esperado y la economa del proyecto.

Se estima que el promedio de los resultados esperados de vida de la mina tienen una precisin de + / -2% en trminos de recuperacin y de + / -1,5% en trminos de calidad a un nivel de confianza del 95%, es decir, hay un riesgo de 2.5% que los resultados sern peores que el lmite inferior. La ampliacin de la planta no compensar la posibilidad de recuperacin menor ya que la incertidumbre radica en el valor medio de Mo Rmax. La precisin puede ser mejorada y el riesgo reducido en ms pruebas para comprobar algunos de los datos existentes y agregar ms informacin.