3.circuitos de Flotación Flotación - Cesar Sosa PDF

 

EVALUACIÓN ECONÓMICA DE CIRCUITOS DE FLOTACIÓN  FLOTACIÓN   CESAR SOSA Gerente de Geometalurgia de SGS Canadá

 

OPERACIÓN POLIMETALICOS COBRE-ZINC 

Mina subterránea polimetálica de cobre zinc en Turquía,



Procesa 1.5 millones de ton.  La mena es altamente variable con alimentación de cobre en un rango de1 a 4%, el zinc varia de 1 a 10 %





La mezcla de alimentación a la planta de flotación es crucial

 

ESTRATEGIA DE OPTIMIZACIÓN INTEGRAL   INTEGRAL ESTUDIOS METALÚRGICOS Experimentación de laboratorio

Muestreos de Planta

Modelamiento & Simulación

IMPLEMENTACIÓN DE LA ESTRAT ESTRATEGIA EGIA DE OPTIMIZACIÓN

Implementación

Parámetros de operación óptimos Metas de grado en operación Esquema de reactivos optimizado Modificaciones al circuito y mejoras

Optimización

 

EXPERIMENTACIÓN DE LABORATORIO CONTROL DE REACTIVOS Y PRUEBAS MFT  MFT  Optimización y Control de reactivos de flotación 

Los reactivos con mayor impacto en la optimización del proceso son los colectores y espumantes



Control de reactivos, reactivos, métodos probados de implementación implementación : 

Lazo abierto : la dosificación es en base al tonelaje de alimentación y g/t Este método no es sensitivo a las unidades metálicas y depende de experiencia experiencia del operador



Lazo cerrado : se requiere conocer el contenido metálico en lílínea nea (courier, amdel, blue cube) para manipular los g/t de dosificación. Este puede estar integrado a un sistema experto

Pruebas de flotación y caracterización mineralógica 

Pruebas cinéticas en muestras de variabilidad ( Pruebas MFT, remolienda y limpias)



Caracterización mineralógica mineralógica de muestras de variabilidad y muestras de muestreos



 Análisis químicos químicos de muestras colectadas colectadas en los muestreos

 

PROBLEMAS EN MINERALOGÍA Calcopirite CuFeS2 

Bornita Cu5FeS2 

Esfalerita ZnS 



Dificultad de separación por flotación  Esfalerita contaminada con calcopirita (Chalcopyrite disease in sphalerite)   Activación por Bornita



 Alta variabilidad variabilidad en el mineral  Grado de obre de 2% a 3%  Grado de zinc de 2% a 10%



Recuperaciones bajas y variables  

Recuperación de cobre de 70% a 85% Recuperación de zinc de 60% a 70%

 

MANEJO DEL STOCKPILE ROM   ROM  

Spec (YO+BO) Non-spec (CO+BO)



Bornita Amarilla (BYO)



Bornita Clastics (BCO)

*YO:

 Mena Amarilla; BO: Mena Negra; LGO: Mena de bajo bajo grado; CO:

Mena

Clastica

 

CALIBRACIÓN DE IGS CIRCUITO DE COBRE MFT para medir Cinéticas

Estimación de parámetros de calibración –IGS - Proyecto Green Field  –  SGS Database - Proyecto Brownfield project – Datos de muestreos Cu Rougher Scavenger 

Cu Rougher 

Zn Circuit Feed

Cu Rougher Cleaners

Spec Cu Concentrate

Modificadores de cinéticas en limpias

Cu Rougher Columns

Cu Cleaner 1 Cu Regrind Mill

Off Spec Cu Concentrate

Cu Cleaner Columns Cu Column Scavenger 

** Flujos al courier no regresan  Al mismo punto

 

CINÉTICA DE ALIMENTACIÓN PRUEBA MFT  MFT  

La prueba MFT (Mineral Flotation Test) es una prueba cinética estandarizada, controlada y cuenta con una gran base de datos.



Velocidad de recuperación de espuma fija y control de nivel para minimizar el impacto de la espuma.



Independiente del operador El efecto del arrastre m mecánico ecánico es removido



mediante la medición precisa de recuperación

Water 

LIC

Feed Concentrate

de agua y modelamiento matemático.

individual concentrates at 4 time intervals



La cinética de flotación por mineral es determinada en la pulpa

LT and 4 size intervals

Tail 4 size intervals for the combined concentrate 4 size intervals

 

RECUPERACIÓN DE MINERAL CONTRA TIEMPO  TIEMPO  100% 90% 80% 70%     )     %     ( 60%    y    r    e 50%    v    o    c    e 40%    R

Model Measured

30% 20% 10% 0% 0

2

4

6

8

Time (min)

10

12

14

16

 

AJUSTE DE CINÉTICA INCLUYENDO “ENT” 100% 90% 80% 70%     )     %     ( 60%    y    r    e 50%    v    o    c    e 40%    R

Model Measured

30% 20% 10% 0% 0

2

4

6

8

Time (min)

10

12

14

16

 

AJUSTE DE CINÉTICA INCLUYENDO “ENT” Y RMAX RMAX   100% 90% 80% 70%     )     %     ( 60%    y    r    e 50%    v    o    c    e 40%    R

Model Measured

30% 20% 10% 0% 0

2

4

6

8

Time (min)

10

12

14

16

 

AJUSTE DE CINÉTICA INCLUYENDO “ENT” , RMAX Y K AVE  AVE  100% 90% 80% 70%     )     % 60%     (    y    r    e 50%    v    o    c    e 40%    R

Model Measured

30% 20% 10% 0% 0

2

4

6

8

Time (min)

10

12

14

16

 

AJUSTE DE CINÉTICA INCLUYENDO “ENT” , RMAX, K AVE, ALFA  ALFA  100% 90% 80% 70%     )     %     ( 60%    y    r    e 50%    v    o    c    e 40%    R

Model Measured

30% 20% 10% 0% 0

2

4

6

8

Time (min)

10

12

14

16

 

DISTRIBUCIÓN DE FLOTABILIDAD VALORES DE K 100% 90% 80% 70% 60%

Kave

    ) 50%     %     (

Cumm

40%

PDF

30% 20%

100- Rmax

10% 0% 0

1

2

3

4

Kinetic rate (1/min) (1/min)

5

6

 

CALIBRACIÓN DE IGS CIRCUITO DE ZINC Zn Circuit Feed

Zn Rougher  Final Tails

MFT para medir

Zn Cleaner 1

Cinéticas

Zn Final Concentrate

st

Zn 1   Cleaner Column

nd

Zn 2   Cleaner Column

Zn Column Scavenger  Final Tails

** Flujos al courier no regresan  Al mismo punto

 

RESULTADOS DE SIMULACIÓN CIRCUITOS COBRE Y ZINC

Modelo Económico



Los circuitos de cobre y zinc fueron simulados en IGS (Simulador Integrado de Geometalurgia)



Se incluyó un modelo económico para evaluar el NSR de ambos concentrados



Se exploraron varios escenarios modificando la configuración de ambos circuitos



Los resultados mostraron un óptimo económico balanceando los circuitos de cobre y zinc

 

OPTIMIZACIÓN ECONÓMICA

 

OPTIMIZACIÓN ECONÓMICA

 

 

IMPLEMENTACIÓN RESULTADOS DE SIMULACIÓN Reto : 

¿Es posible obtener resultados de optimización por simulación de manera consistente en la práctica ?



¿Cómo mantener condiciones óptimas de operación para un mismo tipo de mineral?



¿Cómo mantener condiciones óptimas considerando variabilidad en el depósito preparación delamezclas de alimentación ?y

 

IMPLEMENTACIÓN SISTEMA EXPERTO Posibles soluciones de implementación: 

Control de nivel

 

Control de dosificación de reactivos Uso de cámaras para control de velocidades de derrame



Control de flujos internos en recirculaciones



Etc.

 

RESULTADOS   RESULTADOS 

Resultados en el circuito de cobre : Recuperación En Línea Fuera de Línea Diferencia Diferencia Ajustada 



80.1 % 78.4% 1.71%  0.9% 

% Cu en Cabeza

% Cu concentrado de cobre

Relacion Zn:Cu

2.46% 2.58% - 0.19% 

19.03% 18.84% 0.19% 

1.41 1.63 -0.22 

Resultados en el circuito de zinc Recuperación En Línea Fuera de Línea Diferencia Diferencia Ajustada 

55.3 % 54.3% 1.0% 3.5%

% Zn en Cabeza 3.45% 3.80% -0.35%   -0.35%

% Zn Concentrado de zinc 46.8% 47.4% -0.61%   -0.61%

 

CASO DE DISEÑO PRE-FACTIBILIDAD Selección de muestras para pruebas metalúrgicas : SPI, Ci, BWi

Se seleccionaron 111 muestras para representar 1.2 billones de toneladas a minar en 21 años de producción, es decir, en promedio se tiene solo 1 muestra cada 11 millones de toneladas o 4.1 millones de m3 con un promedio de 160 metros de separación. View to West

  View from the top

View to North

 Años de producción

Millones de toneladas que representan una muestra

0a 6 10 a 13 14 a 17

5 12 20

 

PRUEBAS DE MOLIENDA SPI, BWI,CI Se realizaron pruebas de molienda en cada muestra:

Cumulative %

SAG Power Index Profile Compared to the SAG Power Index Profiles of Operating Mines in the SGS Database

100%



SAG Power Index. La prueba SPI es una medida de los requerimientos de energía en molienda SAG. SAG.

90% 80% 70% 60%



Índice de Bond Bond - Molino de bolas. La prueba prueba BWi es una medida de los requerimientos requerimientos de energía en molinos de

50% 40% 30% 20%



bolas. Índice de quebrado, quebrado, Ci. Esta prueba mide mide la friabilidad friabilidad en quebrado para determinar la distribución de tamaño de partícula.

10% 0% 0

50

100

150

200

SAG Power Index (minutes) Mine B - Cu Mine M - Cu/Mo/Ag Mine AU - Cu

Mine A - Cu Mine H - Cu Mine AT - Cu

250

300

Mine E - Cu/Ni Mine O - Cu Case Study -Cu

100% 90%

Requerimientos

80% 70%

 

Muestra de sondaje Preferencia Material grueso

  e   v    i 60%    t   a    l   u   m 50%   u    C

40% 30%

½ PQ, ½ HQ 

Mínimo muestra

20

20%

Kg

10% 0% 7

9

11

13

15

17

19

21

Bond Wi_(kWh/t) P la n ntt BA BA - 2 1 12 2 m ic rro on ns s -Cu

P la n ntt J - 1 5 0 mi c crr o on ns -Cu

P la n ntt AQ AQ - 1 5 50 0 m ic rro on ns s -Cu

Pla Plant nt B - 150 mic micrr ons- Cu

Pla Plant nt BC - 150 micr micr ons- Cu

Pla Plant nt F - 150 mic micrr ons - Cu

Case Study -150 microns

23

 

PRUEBAS DE MOLIENDA RELACIONES ENTRE PRUEBAS 24

70

22 20

60

18    )    t    / 16    h 14    W    k    (    i    W 12    d   n 10   o    B 8

50    i 40    C 30

6

20

4 0

20

40

60

80

100 120 140 160 180 200 220 240 SPI (min)

Mine A Project B

Project A Mine D - Prof ile

10 Mine B Case study

0 0

50

100 SPI, min

150

2 00

 

ESTUDIO DE GEOESTADÍSTICA DISTRIBUCIÓN DE VALORES DE DUREZA  DUREZA  Sección viendo hacia el oeste mostrando valores de SPI y BWi

SPI

BWi

 

ESTUDIO DE GEOESTADÍSTICA MODELO DE BLOQUES  BLOQUES  Se realizó un estudio geoestadístico para distribuir los valores de molienda en los bloques del plan minero. m inero. 

Numero insuficiente de muestras para generar



dominios por litología o estado de oxidación. No fue posible crear variogramas confiables, menos de 30 pares por punto.



El número de muestras es relativamente pequeño comparado con el numero de bloques 57,548 bloques y tamaño del deposito (1,200 M ton).



Existen un gran numero de bloques fuera del área de muestreo.

 

DISEÑO DEL CIRCUITO DE MOLIENDA CRITERIOS DE DISEÑO 8500

8500

8000

8000

        H         P         T

      H       P 7500       T

7500

Best estimate

Best estimate 7000

7000

25% risk level

10% risk level

Target

Target 6500

6500

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Year

TPH de diseño 7445 tph (92% disponibilidad) P80 de 150 micras Dos Molinos SAG de 28 MW Cuatro molinos de bolas 20MW Años de diseño : 13

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Year

TPH de diseño 7445 tph (92% disponibilidad) P80 de 150 micras Dos Molinos SAG de 28 MW Cuatro molinos de bolas 18MW Años de diseño : 1-6

 

DISEÑO DEL CIRCUITO DE FLOTACIÓN PRE-FACTIBILIDAD Estudio de flotación: 

Los metales de interés son cobre y oro con valor adicional de molibdeno y plata.



El estudio esta basado en muestras de variabilidad colectadas del depósito



Se seleccionaron 60 muestras de la zona de sulfuros y 10 de la zona de transición sulfuros-óxidos.

 

EXPERIMENTACIÓN DISEÑO DE FLOTACIÓN 

Se realizó un estudio preliminar para definir def inir proceso, esquema de reactivos, P80, etc.



Estudio de variabilidad : 





 A partir de las 70 muestras, en 10 de las muestras muestras de sulfuros se hicier hicieron on MFT completas (4 tiempos y 4 tamaños de partícula de productos) En las mismas 10 muestras de sulfuros se hicieron cinéticas convencionales, remolienda y pruebas de limpieza En el resto de las 60 muestras se hicieron cinéticas convencionales

IGS   IGS

(Integrated Geometallurgical Simulator)

 

GEOESTADÍSTICA MODELO DE BLOQUES 1 0.9

  u    C      %   o  ,    d   a    l   u   m   u   c    A

0.8



El número limitado de datos no permite hacer la distribución de valores (Rmax, Kave) en el modelo de bloques



Se estimaron los factores de peso para cada muestra para representar el contenido de cobre en el modelo de bloques.

0.7 0.6 0.5 0.4

Cu Muestras

0.3

Cu bloques

0.2 0.1 0 0

0.2

0.4

0.6

Percentile , fracción

0.8

1

 

SIMULACIÓN INTEGRADA MOLIENDA Y FLOTACIÓN Caso base de flotación Circuito primario 2 x 6 x 500

Remolienda

Primera Limpia 1 x 4 x 130 Agotativo-Limpia 1 x 6 x 130

Dos Molinos SAG de 28 MW Cuatro molinos de bolas 18MW Rango de TPH de 5807 a 9306 tph Rango de P80 de 125 a 152 micras

Limpia en columna 3 x 4 M x 8M

 

RESULTADOS METALÚRGICOS CURVAS G-R Curvas Optimizadas G-R por muestra

Curvas Optimizadas G-R por año de producción

 

DISEÑO OPTIMIZADO DE FLOTACIÓN CAMBIO DE CRITERIOS Modelo Preliminar CAPEX, OPEX, Ingresos 

El modelo de NSR fue proporcionado por la firma de ingeniería



Capex fue convertido en Opex equivalente a un 20 % con un horizonte de 10 años El costo de operación por mantenimiento y electricidad fueron asignados a las celdas de flotación en proporción al volumen







La carga térmica de la planta es proporcional al incremento del longitud del circuito de flotación por adición de celdas El análisis de diferentes circuitos de flotación fue en base al NSR menos el opex y capex equival equivalente ente

 

ESTUDIO DE FLOTACIÓN CAMBIOS EN CIRCUITO Cambios clave a evaluar de manera individual y en combinaciones   

Tiempo de residencia en circuito primario Cambio en el circuito de limpia – tiempo de residencia en el agotativo de limpieza  Adición de un agotativo en la cola de las columnas columnas para incrementar incrementar la recuperacion de oro, plata y moly.



Limpia adicional en colas de la columna y se el producto al concentrado final



Reciclo de las colas del agotativo de limpia a la alimentación del primario



Cambio en tiempo de residencia de las columnas

 

Mejores Resultados

Caso Base

Circuito F2 ** F2 F16 = F21 F28 F26 F1 F6 F12

Incremento NSR $ 29.8 $ 8.9 $ 7.2 $ 6.7 $ 6.4 $ 6.1 $ 5.7 $ 5.4

F32 F22 F27 F31 F7 F8 F18

$ $ $ $ $ $ $

5.0 4.3 4.2 4.0 3.7 3.1 2.9

F25 F5 F33 F9 F11 F4

$ $ $ $ $ $

2.2 2.2 1.5 0.7 0.2 -

OBSERVACIONES DE SIMULACIÓN Se investigaron 28 diferentes circuitos 

Mejores resultados incrementando el tiempo de



residencia en limpia y agotativo de limpia 1.7 veces Se realizó un ejercicio de “ what if ” eliminando eliminando pirita en el circuito de limpia



Los factores de Rmax para pirita se modificaron entre 0.5 y 0.8

 

OBSERVACIONES DE SIMULACIÓN Modelo Preliminar CAPEX, OPEX, Ingresos 

El incremento en el tiempo de residencia en circuito primario no es justificable económicament e conómicamente e



Cambio en el circuito de limpia – Incrementando el tiempo de residencia en el agotativo de limpieza registró el



impacto mas alto en potencial po tencial recuperación. El añadir un agotativo en las colas de la columna incremento la recuperación de oro, plata y moly como se esperaba. Una variante es mandar el producto al concentrado final.



Recircular las colas del agotativo de limpia mostró beneficios benef icios en recuperación - difícil de operar en la práctica



Incremento en el tiempo de residencia de la columna no presenta impacto significativo en los resultados metalúrgicos simulados.

 

OBSERVACIONES DE SIMULACIÓN Condición

Alto Alt o gra grado (ca (caso base base)) Caso de ba bajo jo grado Dep eprresio esion n pirita pirita

Uni nida dade dess

Alimentación

3722.5

3722.5

3722.5 tph/planta

Recuperacion en peso

1.47%

1.77%

1.56%

% Cu conc final

29.14%

23.44%

% Cu equiv en conc final Recuperacion de cobre

35.74% 85.76%

29.43% 88.05%

Recupetacion de cobre equiv

79.03%

82.77%

2

2

2

109.36705

131.7765

116.142

# plantas Concentrado seco Concentrado seco

 

881,410.93

Concentrado humedo NSR

 

951,923.80   1992.95

1,146,974.22   1698.39

Ingresos

 

1,897.14

 

1,948.01

 

50.87

Incremento en ingresos por bajo grado

 

1,062,013.17

 

 

tph

936,011.61

MTPa

1,010,892.53 1963.83

MTPa $/ton

1,985.22

$/año $/año

Incremento en ingresos por depresion de pirita

 

88.08

$/año

Rev. upside vs low grade case

 

37.21

$/año

 

CIRCUITO RECOMENDADO

Mejores resultados de flotación Circuito primario 2 x 6 x 500 Remolienda Primera Limpia 1 x 2 x 300

Agot Limpia 1 x 5 x 300

Limpia en columna 3 x 4 M x 8M Agot Columna 1 x 1 x 130

 

FUTURO EN GEOMETALURGIA ¿QUÉ SIGUE ? Formación de recursos 

Existe actualmente una necesidad de especialistas altamente competentes en Geometalurgia



Después de la recesión en la industria de minerales, uno de los retos que va enfrentar es la falta de personal calificado



Formar profesionistas en Geometalurgia

Tecnología Desarrollo de pruebas en muestras de barreno para distribuir sus valores en el modelo de bloques y simular los procesos de lixiviación :





Oro y plata en tanque agitado , CIL/CIP



Lixiviación en montones de oro y plata (heap leaching)



Lixiviación en montones de cobre



Incluir modelos de molinos HPGR en la nueva versión de CEET-IGS



Otras …..

 

Gracias por su atencion