Krigagem dos indicadores aplicada a modelagem das tipologias de minério fosfatados da mina F4

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Braga, Silvânia Alves
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/142023
Resumo: A caracterização do minério e sua previsão de resposta na unidade de processamento sempre estiveram incluídas em projetos de mineração. Os resultados dessa caracterização devem passar a integrar o modelo de recursos usados no planejamento de lavra. As etapas necessárias desde a caracterização mineral à sua modelagem 3D são referidas como modelo geometalúrgico. Nesse contexto, a rocha fosfática não é exceção e seu comportamento na usina deve ser projetado antecipadamente. O objetivo desse trabalho é distinguir diferentes tipologias de minério através de suas características mineralógicas, químicas e metalúrgicas. Essas características foram definidas a princípio por critérios descritivos de campo como mapeamento geológico de detalhe, seguidos por análise química dos teores e testes de desempenho que reproduzem em escala de bancada o processo de beneficiamento mineral. O mapa geológico foi usado como base para descrição de tipologias de minério e sua constituição mineralógica. Este mapa também foi utilizado para a seleção das amostras de sondagem e de curto prazo. Para atingir a massa necessária para os ensaios de bancada, uma ou mais amostras com as mesmas características e espacialmente correlacionadas foram agrupadas compondo um bloco amostral. Os blocos foram ensaiados numa planta piloto, que simula as etapas do tratamento de minério da planta industrial. Cada bloco recebeu uma característica descritiva em função dos valores de recuperação metalúrgica e mássica encontrados. Essas características foram cruzadas com as informações do mapeamento tipológico e domínios geometalúrgicos foram definidos. Observou-se a possibilidade de prever desempenhos de recuperação para os diferentes tipos de minério em concordância com o mapa geológico. Um modelo geometalúrgico foi gerado, empregando um método da geoestatística não linear para modelagem de variáveis categóricas, i.e., tipos de minério. A metodologia mostrou-se adequada, permitindo rapidez na atualização do modelo de blocos.
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Essas características foram definidas a princípio por critérios descritivos de campo como mapeamento geológico de detalhe, seguidos por análise química dos teores e testes de desempenho que reproduzem em escala de bancada o processo de beneficiamento mineral. O mapa geológico foi usado como base para descrição de tipologias de minério e sua constituição mineralógica. Este mapa também foi utilizado para a seleção das amostras de sondagem e de curto prazo. Para atingir a massa necessária para os ensaios de bancada, uma ou mais amostras com as mesmas características e espacialmente correlacionadas foram agrupadas compondo um bloco amostral. Os blocos foram ensaiados numa planta piloto, que simula as etapas do tratamento de minério da planta industrial. Cada bloco recebeu uma característica descritiva em função dos valores de recuperação metalúrgica e mássica encontrados. Essas características foram cruzadas com as informações do mapeamento tipológico e domínios geometalúrgicos foram definidos. Observou-se a possibilidade de prever desempenhos de recuperação para os diferentes tipos de minério em concordância com o mapa geológico. Um modelo geometalúrgico foi gerado, empregando um método da geoestatística não linear para modelagem de variáveis categóricas, i.e., tipos de minério. A metodologia mostrou-se adequada, permitindo rapidez na atualização do modelo de blocos.Ore characterization and its mass recovery and response at processing plants should be thoroughly studied and included in mining projects. The results of this orecharacterization should be part of the resource model used for mine planning. This modelling process is known as geometallurgy. In this context, phosphate rock is no exception and its behavior in terms of processing mass recovery should be predicted in advance. To help in this modelling process, this study aims at distinguishing different ore types through their mineralogical, chemical and metallurgical characteristics. They were defined by descriptive criteria such as geological mapping, followed by analysing the main chemical species and batch tests which reproduce the mineral processing plant flowsheet. The geological map was used as a basis fordescribing the ore types and their mineralogical constitution. This was also used for short term and drill hole samples selection. To achieve themass requiredfor thebatch tests, one or more samples with the same characteristics and spatially correlated were groupedto form a large volume sample or block. The blocks were tested at thepilot plant, which emulates the steps of processing the ore at the plant. Each block received a codeon the basis of its mass and metallurgicalyield values found.These characteristics were combined with the typological mapping and geometallurgical domains were identified. The results made possible to predict the performances of mass and metallurgical yield at various domains within the deposit starting with grouping the ore types in accordance with the geological map. A geometallurgical model was generated using a nonlinear geostatistics for modeling categorical variables, i.e. ore types. This methodology proved to be adequate, providing valid models and moreover permitting fast updating of the block model.application/pdfporKrigagemMinérios : CaracterizaçãoFosfatoGeoestatísticaKrigagem dos indicadores aplicada a modelagem das tipologias de minério fosfatados da mina F4info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de MateriaisPorto Alegre, BR-RS2015mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000993054.pdf000993054.pdfTexto completoapplication/pdf11467775http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/142023/1/000993054.pdfa073e764e9cc091d1bbd282b52965d32MD51TEXT000993054.pdf.txt000993054.pdf.txtExtracted Texttext/plain184346http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/142023/2/000993054.pdf.txt4de1aaa7e1cdcbd8008e9d59b6994e6aMD52THUMBNAIL000993054.pdf.jpg000993054.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1078http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/142023/3/000993054.pdf.jpg64b3bff9dbe1e3b3561063213597f06aMD5310183/1420232018-10-25 10:19:46.751oai:www.lume.ufrgs.br:10183/142023Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-25T13:19:46Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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