Browsing by Author "Encina Pacheco, Cesar Ignacio"
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Thesis PREDICCIÓN GRANULOMÉTRICA DE PRODUCTO DE TRONADURA Y SU IMPACTO EN EL RENDIMIENTO SAG Y RECUPERACIÓN DE COBRE POR FLOTACIÓN(2018) Encina Pacheco, Cesar Ignacio; Departamento de Química y Medio Ambiente; Yianatos Bernardino, Juan; BERGH OLIVARES, LUIS GUILLERMOLa planificación de corto y mediano plazo en procesos mineros tiene el objetivo deentregar información acerca de la producción y calidad a esperar considerando lasituación actual de los activos y recursos geológicos. En plantas concentradoras losprocesos de molienda y flotación determinan la producción de planta y existenvariables geológicas y operacionales que explican la variabilidad de sus resultados.Entre abril y diciembre de 2016, en Minera Los Pelambres, Superintendencia deProcesos, se desarrolló un trabajo de recopilación y análisis de datos (operacionales ygeológicos) con el objetivo de generar modelos de predicción para el P80 de tronadura[pulg], el rendimiento de la molienda SAG [tph] y la recuperación de cobre en laetapa de flotación colectiva [%]. A través de la utilización del software de análisisestadístico Minitab se depuró la información y se plantearon modelos del tipo linealmultivariable con información obtenida principalmente desde la base de datosoperacionales PI System y desde el modelo de bloques del yacimiento.De acuerdo al análisis de datos del período 2015, en molienda, desde el punto de vistadel mineral, la granulometría y dureza permitieron explicar el 47,6 % de lavariabilidad del rendimiento promedio de los molinos SAG a través del F80 SAG y elindicador de dureza Axb (modelo geo). Al incluir la componente operacional, elporcentaje de sólido y velocidad de rotación sumaron 17,7 puntos al coeficiente dedeterminación. En conjunto estas variables permitieron explicar el 65,3 % de lavariabilidad del rendimiento de la etapa de molienda (modelo geo-operacional). Enflotación, el 41,3 % de la variabilidad de la recuperación en la etapa colectiva seexplicó a través de la razón entre las variables geológicas cobre soluble y cobre total(CuS/CuT), el P80 de molienda secundaria y el rendimiento [ktph] de la moliendaSAG.En molienda, al aplicar el modelo geo-operacional en el período enero-junio 2016(datos de prueba), se explicó el 65,4 % de la variabilidad del rendimiento con un errormedio de 4,3 %. En flotación, se explicó el 39,0 % de la variabilidad de larecuperación con un error medio de 0,61 %.La variabilidad que presenta el indicador Axb responde principalmente acaracterísticas intrínsecas del yacimiento, mientras que el F80 SAG responde tanto alas variables operacionales de tronadura como a la operatividad de Sistema deTransporte de Mineral Grueso (STMG). En tronadura, se evaluó el tipo de explosivo,la malla de tronadura, el factor de carga y la dureza del mineral, sin embargo, no fueposible concluir acerca de las variables que explican la variabilidad de P80 debido ainconsistencias en la correlación con el factor de carga y la multicolinealidad quepresentaron las otras variables. Por otro lado, la condición de “envío” del STMGreportó una diferencia en la media de 4,1 % y una menor variabilidad en el F80 SAGrespecto a la condición de “no envío”. Esta diferencia se traduce en un impacto de171 [tph] total planta atribuibles al factor granulometría por efecto del nivel de stockpile, el cual recibe el mineral del STMG para posteriormente ser alimentado amolienda.Adicionalmente a los análisis ya mencionados, a través de la planificación yejecución de tres muestreos en la planta de flotación colectiva, se determinaronrecuperaciones de cobre en la etapa rougher de 53,3 %, 93,6 % y 96,0 % en las clasesde tamaño gruesa (+150 µm), intermedia (-150 µm +45 µm) y fina (-45 µm),respectivamente. La recuperación ponderada de la etapa rougher fue de 88,1 %, 1,9puntos menor que la registrada el año 2014 (Yianatos et al., 2014). Por otro lado, lasrecuperaciones de la clase fina e intermedia no mostraron una diferenciaestadísticamente significativa, mientras que la recuperación de la clase gruesa fue41,5 puntos menor que el promedio de las anteriores. De igual forma, las leyes deconcentrado rougher en las clases fina e intermedia no presentaron una diferencia estadísticamente significativa con una media de 10,0 %. Por su parte, la clase detamaño gruesa presentó una ley de concentrado rougher media de 2,8 %.Durante los muestreos la ley de alimentación ajustada media de cobre fue de 0,79 %,el P80 se mantuvo acotado entre 109 y 132 [µm] y el flujo total planta alimentado semantuvo entre 6.208 y 6.779 [tph]. En contraste con la ley media de cobre de 0,63 %,el P80 medio de 217 [µm] y el flujo medio de 8.206 [tph] reportados el año 2014(Yianatos et al., 2014).
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