CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONS
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Holos |
Texto Completo: | http://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/1786 |
Resumo: | de metais preciosos é atualmente um dos mais desafiadores da indústria mineral, visto que tem se mostrado economicamente viável a teores cada vez mais baixos e em associações mais complexas. Dessa forma, a identificação das associações de ouro com outros minerais, bem como a determinação da proporção de sua ocorrência em partículas mistas (incluso ou exposto no perímetro das mesmas), é de fundamental importância para a estimativa das recuperações metalúrgicas, definição dos fluxogramas de processamento e ações para aumento da recuperação em operações industriais. No presente trabalho é apresentada uma metodologia de caracterização de minérios auríferos, com baixos teores de ouro, por mineralogia quantitativa por feixe de elétrons com busca automatizada de partículas portadoras de ouro, utilizando o sistema MLA (Mineral Liberation Analyser – FEI). Os objetivos são identificar os grãos de ouro, determinar seu tamanho e forma de ocorrência e as recuperações por cianetação. |
id |
IFRN-3_c316eac9f5b518e3978a641c6fccc313 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:holos.ifrn.edu.br:article/1786 |
network_acronym_str |
IFRN-3 |
network_name_str |
Holos |
repository_id_str |
|
spelling |
CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONSde metais preciosos é atualmente um dos mais desafiadores da indústria mineral, visto que tem se mostrado economicamente viável a teores cada vez mais baixos e em associações mais complexas. Dessa forma, a identificação das associações de ouro com outros minerais, bem como a determinação da proporção de sua ocorrência em partículas mistas (incluso ou exposto no perímetro das mesmas), é de fundamental importância para a estimativa das recuperações metalúrgicas, definição dos fluxogramas de processamento e ações para aumento da recuperação em operações industriais. No presente trabalho é apresentada uma metodologia de caracterização de minérios auríferos, com baixos teores de ouro, por mineralogia quantitativa por feixe de elétrons com busca automatizada de partículas portadoras de ouro, utilizando o sistema MLA (Mineral Liberation Analyser – FEI). Os objetivos são identificar os grãos de ouro, determinar seu tamanho e forma de ocorrência e as recuperações por cianetação.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte2014-07-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/178610.15628/holos.2014.1786HOLOS; v. 3 (2014); 3-101807-1600reponame:Holosinstname:Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN)instacron:IFRNporhttp://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/1786/pdf_26Copyright (c) 2016 HOLOSinfo:eu-repo/semantics/openAccessNery, Guilherme PinhoUlsen, CarinaKahn, HenriqueTassinari, Maria ManuelaUliana, Daniel2022-05-01T20:33:08Zoai:holos.ifrn.edu.br:article/1786Revistahttp://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOSPUBhttp://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/oaiholos@ifrn.edu.br||jyp.leite@ifrn.edu.br||propi@ifrn.edu.br1807-16001518-1634opendoar:2022-05-01T20:33:08Holos - Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONS |
title |
CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONS |
spellingShingle |
CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONS Nery, Guilherme Pinho |
title_short |
CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONS |
title_full |
CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONS |
title_fullStr |
CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONS |
title_full_unstemmed |
CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONS |
title_sort |
CARACTERIZAÇÃO DE OURO POR ANÁLISE DE IMAGEM AUTOMATIZADA POR FEIXE DE ELÉTRONS |
author |
Nery, Guilherme Pinho |
author_facet |
Nery, Guilherme Pinho Ulsen, Carina Kahn, Henrique Tassinari, Maria Manuela Uliana, Daniel |
author_role |
author |
author2 |
Ulsen, Carina Kahn, Henrique Tassinari, Maria Manuela Uliana, Daniel |
author2_role |
author author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Nery, Guilherme Pinho Ulsen, Carina Kahn, Henrique Tassinari, Maria Manuela Uliana, Daniel |
description |
de metais preciosos é atualmente um dos mais desafiadores da indústria mineral, visto que tem se mostrado economicamente viável a teores cada vez mais baixos e em associações mais complexas. Dessa forma, a identificação das associações de ouro com outros minerais, bem como a determinação da proporção de sua ocorrência em partículas mistas (incluso ou exposto no perímetro das mesmas), é de fundamental importância para a estimativa das recuperações metalúrgicas, definição dos fluxogramas de processamento e ações para aumento da recuperação em operações industriais. No presente trabalho é apresentada uma metodologia de caracterização de minérios auríferos, com baixos teores de ouro, por mineralogia quantitativa por feixe de elétrons com busca automatizada de partículas portadoras de ouro, utilizando o sistema MLA (Mineral Liberation Analyser – FEI). Os objetivos são identificar os grãos de ouro, determinar seu tamanho e forma de ocorrência e as recuperações por cianetação. |
publishDate |
2014 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2014-07-03 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/1786 10.15628/holos.2014.1786 |
url |
http://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/1786 |
identifier_str_mv |
10.15628/holos.2014.1786 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
http://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/1786/pdf_26 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Copyright (c) 2016 HOLOS info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Copyright (c) 2016 HOLOS |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte |
publisher.none.fl_str_mv |
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte |
dc.source.none.fl_str_mv |
HOLOS; v. 3 (2014); 3-10 1807-1600 reponame:Holos instname:Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN) instacron:IFRN |
instname_str |
Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN) |
instacron_str |
IFRN |
institution |
IFRN |
reponame_str |
Holos |
collection |
Holos |
repository.name.fl_str_mv |
Holos - Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN) |
repository.mail.fl_str_mv |
holos@ifrn.edu.br||jyp.leite@ifrn.edu.br||propi@ifrn.edu.br |
_version_ |
1798951620176773120 |