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http://hdl.handle.net/20.500.14076/27930
Título : | Aplicación de diseño de experimentos en la cinética de lixiviación de mineral de cobre en bateas |
Autor : | Arce Quinteros, Walter Junnior |
Asesor : | Lobato Flores, Arturo Leoncio |
Palabras clave : | Lixiviación;Liberación;Ácido;Rebose |
Fecha de publicación : | 2024 |
Editorial : | Universidad Nacional de Ingeniería |
Resumen : | El presente trabajo de investigación se ha realizado en la Planta de Óxidos de una mina del Sur, el cual tiene por objetivo la evaluación metalúrgica de los parámetros que intervienen en el proceso de lixiviación de minerales de Óxido de Cu, para poder solucionar los problemas y evaluar los factores que afectan al proceso de lixiviación de cobre en bateas y determinar las variables más significativas para optimizar los parámetros de operación con la finalidad de reducir el consumo de ácido sulfúrico, obtener una la máxima ley PLS HG de rebose y disminuir los sólidos en este mismo rebose para no afectar al área de SX.
Para tal efecto recurriremos al soporte de los diseños experimentales en Minitab para evaluar y optimizar los parámetros que influyen en el proceso de lixiviación de Cu en bateas para que en forma eficaz y apreciable poder reducir los costos de investigación en la evaluación de parámetros del proceso de lixiviación, una vez optimizado nuestros parámetros usaremos el modelo del núcleo sin reaccionar predecir la fracción de roca oxidada que se va consumiendo en una cantidad determinada de horas.
En esta evaluación, tomamos una primera etapa de descarte, para lo cual usamos el diseño factorial fraccionado, con dos variables de respuesta: la primera variable es la recuperación de cobre en PLS HG y la segunda variable es el Split P(80) del HPGR; con cuatro factores experimentales(parámetros) que intervienen en la lixiviación de cobre en bateas: flujo de inundación Raff HG, ratio de ácido(g/l) a la batea, con ello determinar el comportamiento y los efectos de los parámetros en el proceso de lixiviación del Cu en bateas para luego determinar los parámetros más significativos que entraran a la etapa de optimización.
Una vez que determinamos los parámetros más significativos nos apoyaremos de la aplicación del diseño octogonal para optimizar de manera eficiente la granulometría de alimentación para las condiciones y parámetros en operación ya que en la actualidad vienen siendo un problema recurrente en nuestra operación, el cual al ser llevado a planta traerá una mejor práctica que sin lugar a duda beneficiará el proceso de lixiviación de Cu en bateas. The present research work has been carried out in the Oxide Plant of a mine in the South, which aims at the metallurgical evaluation of the parameters involved in the leaching process of Cu Oxide minerals, in order to solve the problems and evaluate the factors that affect the copper leaching process in pans and determine the most significant variables to optimize the operating parameters in order to reduce the consumption of sulfuric acid, obtain the maximum PLS HG overflow grade and reduce the solids in this same overflow so as not to affect the SX area. For this purpose, we will resort to the support of experimental designs in Minitab to evaluate and optimize the parameters that influence the Cu leaching process in pans so that we can effectively and appreciably reduce research costs in the evaluation of parameters of the leaching process. leaching, once our parameters have been optimized we will use the unreacted core model to predict the fraction of oxidized rock that is consumed in a given number of hours. In this evaluation, we take a first stage of discarding, for which we use the fractional factorial design, with two response variables: the first variable is the recovery of copper in PLS HG and the second variable is the Split P(80) of the HPGR ; with four experimental factors (parameters) that intervene in the leaching of copper in pans: Raff HG flood flow, acid ratio (g/l) to the pan, thereby determining the behavior and effects of the parameters in the process of leaching of Cu in pans to then determine the most significant parameters that will enter the optimization stage. |
URI : | http://hdl.handle.net/20.500.14076/27930 |
Derechos: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería Metalúrgica |
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