ANÁLISIS DE PROCESO DE ESPESAMIENTO DE RELAVES A TRAVÉS DE SIMULACIÓN DINÁMICA

Abstract

Actualmente en la industria minera, el agua es un bien escaso y valorado. Dada la estrechez de disponibilidad de agua en las regiones del Norte, la minería enfrenta el desafío de bajar la tasa de consumo unitario de agua fresca por tonelada de mineral tratado (make up).La mayoría de los procesos necesita gran cantidad de agua, por lo que es de vital importancia su recuperación mediante etapas de separación sólido – líquido. El agua recuperada no se descarta y es recirculada al proceso. De esta manera, los equipos de espesamiento han ido adquiriendo mayor relevancia.El tema se desarrolla en dependencias de la empresa Honeywell, utilizando el software de simulación de la compañía, UniSim® Design. Este software es un simulador de procesos basado en objetos y corrientes de material particulado. Dentro del “objeto” espesador se implementan tres modelos de velocidad de sedimentación, un modelo de distribución de sólidos general y otro de concentración por capas. El objeto espesador ha sido desarrollado recientemente por Honeywell, y requiere ser evaluado desde un punto de vista metalúrgico respecto de la calidad de su proceso de simulación.El objetivo del proyecto es evaluar el desempeño del simulador dinámico de espesadores de relaves, UniSim® Design, usando como caso de estudio la identificación de condiciones operacionales de máxima recuperación de agua en División Ministro Hales, Codelco. Se evalúan distintos escenarios, por ejemplo: cambio de flujo de alimentación, cambio de flujo de descarga, cambio de dosificación de floculante, cambio de concentración de sólidos y cambio de P80, con tal de analizar el comportamiento de la planta frente a diversas perturbaciones.La metodología propuesta es, en primer lugar, construir el diagrama de flujo de proceso, parametrizar los modelos incluidos en el simulador desde pruebas de sedimentación, incorporar mejoras al modelo, como variables no consideradas, por ejemplo: medición de torque y efecto de la elevación de la rastra, medición de agua clara y variación al modelo de floculante. Seguido de eso, validar los modelos y finalmente simular las condiciones de máxima recuperación de agua.Las principales conclusiones del proyecto son, el simulador cumple con el balance de masa en estado estacionario de manera satisfactoria. Los modelos del simulador de espesadores se ajustan cualitativamente al flujo de alimentación, flujo de descarga, dosificación de floculante, granulometría y dilución de la alimentación al espesador. No obstante, hubo problemas en la validación de los modelos, ya que, para un mismo vector de entrada se tenían distintos valores de salida. Las posibles causas se atribuyen a que la instrumentación no medía con precisión o estaba descalibrada, o que simplemente, haya existido otra variable no controlada que no es parte del modelo como la mineralogía, ya que, como es de conocimiento general, División Ministro Hales, se distingue por su variada mineralogía alta en arcillas. Por ello, para identificar las condiciones de máxima recuperación de agua se definieron 4 condiciones según minerales de alta y baja velocidad de sedimentación y/o minerales con mayores y menores parámetros reológicos.Se recomienda obtener parámetros de espesamiento, ya sean velocidades de sedimentación y parámetros reológicos desde pruebas piloto y parametrizar los modelos según sea la mineralogía alimentada en rangos determinados, ya sea de velocidad de sedimentación, torque y agua clara. En el caso del modelo de torque multiplicar por un factor los parámetros reológicos (minerales que modifiquen éstos) y en el caso del modelo de agua clara, modificar la fracción de sólidos que no sedimenta cuando se requiera simular minerales que presenten hinchamiento.De esta manera, la hipótesis se refuta debido a las ineficiencias que el simulador presenta en más de la mitad de las predicciones dinámicas de torque y agua clara.Currently in the mining industry, water is a scarce and valued resource. The mining industry faces the challenge of lowering the unitary freshwater consumption per tonne of treated ore (make up).Most processes require a large amount of water, so recovery is vital through solid - liquid separation steps. The recovered water is not discarded and is recycled to the process. In this way, thickening equipment has become more relevant.The subject is developed in dependencies of the company Honeywell, using the software of simulation of the company, UniSim® Design. This software is a process simulator based on objects and streams of particulate material. Within the "object" thickener three sedimentation velocity models are implemented, a general solids distribution model and a layered concentration model. This has been recently developed by Honeywell, and requires to be evaluated from a metallurgical point of view regarding the quality of its simulation process.The objective of the project is to evaluate the performance of the dynamic simulator of tailings thickeners, UniSim® Design, using as a case study the identification of operational conditions for maximum water recovery in the Ministro Hales Division, Codelco. Different scenarios are evaluated, for example: change of feed flow, change of discharge flow, change of dosage of flocculant, change of solids concentration and change of P80, in order to analyze the behavior of the plant against various disturbances.The proposed methodology is to first construct the process flow diagram, parameterize the models included in the simulator from sedimentation tests, incorporate improvements to the model, as variables not considered, for example: torque measurement and elevation effect of the rake, clear water measurement and variation to the flocculant model. Following that, validate the models and finally simulate the conditions of maximum water recovery.Ministro Hales Division, Codelco, is known by its varied mineralogy high in clays.The main conclusions of the project are, the simulator satisfy with the steady state mass balance. The models of the thickener simulator are qualitatively adjusted to feed flow, discharge flow, flocculant dosage, grain size and feed dilution to the thickener. However, there were problems in the validation of the models, since, for the same input vector, there were different output values. It could happen that the instrumentation did not measure accurately or was unbalanced, or that there simply was another uncontrolled variable that is not part of the model like mineralogy. Therefore, to identify the conditions of maximum water recovery, 4 conditions were defined according to high and low sedimentation rates and/or minerals with higher and lower rheological parameters.It’s recommended to obtain thickening parameters, either sedimentation velocities and rheological parameters from pilot tests and parametrize the models according to the mineralogy fed in certain ranges, whether sedimentation velocity, torque and clear water. In the case of the torque model, multiply by a factor the rheological parameters (minerals that modify them) and in the case of the clear water model, to modify the fraction of solids that does not settle when it is necessary to simulate minerals that show swelling.In this way, the hypothesis is refuted due to the inefficiencies that the simulator presents in more than half of the dynamic predictions of torque and clear water.