ESTUDIO DE LA ENERGÍA ESPECÍFICA DE PERFORACIÓN DE POZOS DE TRONADURA COMO PREDICTOR DE TRATAMIENTO EN EL CORTO PLAZO EN COMPAÑÍA TECK CARMEN DE ANDACOLLO

Abstract

Entendiéndose la planificación minera como una estrategia productiva en la cadena de valor de la empresa, conocer las características físicas del recurso mineral involucrado, de forma abundante, precisa y confiable, permite a la compañía planificar y dirigir eficientemente los procesos de valorización del recurso mineral y su explotación. Por este motivo que el trabajo desarrollado en la CIA Minera Teck Carmen de Andacollo tuvo como objetivo evaluar la validez del uso de la energía específica de perforación de pozos de tronadura de producción (EEP) como predictor geometalúrgico de capacidad de tratamiento de mineral para el corto plazo, con el fin de aumentar la caracterización de 1 dato medido por cada 1.300.000 t a un dato medido por cada 730 t de mineral a procesar.El trabajo se inició con el análisis de la correlación de la variable “EEP” con el índice de dureza DWI, capacidad de tratamiento real y consumo específico de energía en molienda SAG, para finalizar con el desarrollo de dos modelos de regresión lineal multivariable que permitió evaluar la validez del uso de la variable EEP en el proceso de reducción de tamaño y predicciones en el corto plazo. El primer modelo dirigido a determinar la capacidad de tratamiento de mineral en molienda (en toneladas por hora), mientras que el segundo modelo permite determinar el consumo energético en el proceso de molienda SAG (CEE SAG), en kilowatts-hora por tonelada.Los resultados de los análisis de paridad entre los indicadores geometalúrgicos de dureza DWI y EEP, mostraron indicios de dependencia. Por otro parte, se reveló la equivalencia en conducta que tiene el EEP y el DWI en relación a la estimación de la capacidad de tratamiento de mineral y CEE SAG, lo cual es indicativo de que ambas variables transmiten la misma información. Además, el análisis de sensibilidad de los modelos desarrollados, determinó que la EEP tiene una mayor variación relativa en la estimación que el DWI. Finalmente, los modelos de regresión múltivariables indicaron ser una herramienta muy útil para evaluar una nueva variable geometalúrgica y predecir la capacidad de tratamiento y CEE en el corto plazo. Los resultados estadísticos y validación, permitieron confirmar la robustez de los modelos y la comparación con los datos reales, su validación. El error relativo en la validación de los modelos usando datos reales fue de 4,5% para ambos modelos, confirmando el valor que tiene la EEP en el contexto del desarrollo de los planes de producción de esta operación, ya que permite tomar decisiones tácticas para responder a los cambios en la característica de la alimentación a molienda y gestionar de mejor forma los recursos.The understanding of mine planning as an effective productive strategy of a company value chain, and the knowing of the physical characteristic of an ore body, with plenty and redundant information in accurate, precise and reliable manner allow the mining company to plan, exploit, and generate value for the mining business. The work conducted at CIA Minera Teck Carmen de Andacollo had as a main objective to study the specific drilling energy of blasting holes (EEP) as a potential short-term geometallurgical predictor of mineral treatment. The idea behind consisted of making less diluted the information obtained on the mass rock characterization. In other words, EEP allows 1-measurement every other 1.300.000 t to be concentrated to 1-measurement every other 730 t.The research work started off with exploring the correlation of EEP with the Drop Weight Index (DWI). The latter is a standard hardness index used by the industry. It also considered the actual tonnage treated correlated with the specific grinding energy for SAG milling (CEE SAG). This work resulted in the development of two multi-variable lineal regression models. These models allow the impact of EEP on the size reduction process to be determined in the short term. Specifically speaking, the first model deals with the amount of ore treated (tonnes per hour, i.e., TPH), and the second model relates the specific consumption energy (kW-h per tonne) for SAG milling with EEP.The analyses of results revealed a weak correlation of DWI versus EEP. It is believed that this outcome can be explained based on the different rock fractures produced by DWI and EEP which in turn also depends upon the mineralogy of the ore treated (i.e., toba-andesite and albite-biotite respectively). On the other hand, it was also learned that DWI and EEP showed an equivalent behaviour in relation to determining the amount of ore to be treated (TPH), and CEE SAG. This is indicative that both DWI and EEP have in them the same type of information. It is important to highlight that EEP provides a much wider range in estimating performance than DWI.Finally, it is worthwhile saying that the multi-variable lineal models are very useful tools to explore different geometallurgical scenarios to predict amount of ore treatment and energy consumption in the short-term. In addition, the statistical analysis performed on the models boundary conditions helped establish the robustness of them (i.e., parity charts).It was determined an error of 4.5% in the prediction of both models. This helps confirm the value of EEP as a new parameter to be taken into account for production plans and strategic decisions in relation to ore variability.