Uso de sensores puede hacer más eficiente el consumo de agua y energía en el procesamiento de minerales

21.11.2019

Resultados preliminares del proyecto, que involucra al Instituto Fraunhofer de Circuitos Integrados IIS (Alemania) y al Laboratorio de Innovación para la Minería y Metalurgia de la Universidad de Chile, se presentarán en el Congreso Procemin-GEOMET 2019, en Santiago.

© VKP Australia

En los últimos años la industria minera se ha enfrentado a la necesidad de procesar mineral con leyes progresivamente más bajas debido al agotamiento continuo de depósitos de alta ley. Procesar esos enormes volúmenes de material con bajo porcentaje de mineral valioso genera costos operativos importantes a la industria minera, entre los que se incluye el uso de agua y energía. 

Se han evaluado varios enfoques para resolver este problema, pero hasta ahora ninguno de ellos ha sido validado como una solución satisfactoria y definitiva. Esto podría cambiar con la implementación de técnicas combinadas de análisis de materiales antes de entrar al proceso de concentración y/o hidrometalúrgico.

En este enfoque ―destinado a lograr una preconcentración de minerales valiosos― trabajan con financiamiento de Conicyt investigadores de la división EZRT del Instituto Fraunhofer de Circuitos Integrados IIS (Alemania), el Laboratorio de Innovación para la Minería y Metalurgia de la Universidad de Chile, la empresa alemana Secopta y la Universidad Tecnológica de Luleå (Suecia).

El equipo está desarrollando REWO-Sort®, sistema a través del cual una vez reducido en tamaño, el material es analizado por sensores que combinan la transmisión de Rayos X de Múltiples Energías (ME-XRT) en los que trabaja Fraunhofer EZRT, y Espectroscopia de Ruptura Inducida por Láser (LIBS), a cargo de Secopta.

A esto se suma la ayuda de tecnología de aprendizaje profundo (Deep Learning), con lo que se logra clasificar partículas minerales trituradas en una cinta transportadora.

Promisoria fusión tecnológica

“La combinación de LIBS y ME-XRT es promisoria, ya que estos sensores se complementan entre sí en sus capacidades analíticas: LIBS puede proporcionar un análisis elemental de la superficie de la muestra, mientras que ME-XRT produce datos volumétricos de la muestra”, dicen los investigadores de Fraunhofer EZRT, liderados por Markus Firsching, quien se encuentra en Chile junto a Alexander Ennen para exponer en el Congreso Procemin GEOMET-2019.

“La fusión tecnológica de ambos sensores permitirá obtener un conocimiento más acabado de la muestra y su textura y, por lo tanto, generar estrategias de separación que permitan preconcentrar con éxito un mineral”, indica Gonzalo Montes Atenas, director responsable del proyecto y miembro del Grupo de Investigación, Caracterización y Separación de Minerales y Metales (M2CS) de la Universidad de Chile.

Con este pretratamiento, añade Montes Atenas, “buscamos acercarnos a los valores de ley de alimentación para el cual fueron diseñadas las plantas hidrometalúrgicas y de procesamiento de minerales. De esta forma se podrá hacer más eficiente el uso de energía que implica procesar grandes volúmenes de material de baja ley. Lo mismo se espera que ocurra con el agua que se emplea en la flotación de minerales y otros procesos”.

Se espera que el sistema de sensores facilite especialmente el trabajo de faenas pertenecientes a la pequeña y mediana minería, dado los volúmenes de material que se logra procesar al día. Sin embargo, el equipo de la Universidad de Chile trabaja en el diseño de un sistema de transporte de material que permita procesar mayores tonelajes.

“La idea final es llegar a un prototipo especialmente diseñado para separar minerales de distintos yacimientos con una solución específica para cada faena y que permita trabajar con altas capacidades de tratamiento”, agrega Gonzalo Montes.

Los investigadores de Fraunhofer EZRT y la Universidad de Chile presentarán resultados preliminares de REWO-Sort® hoy jueves 21 de noviembre a las 14.00 hrs. en el Congreso Procemin GEOMET-2019 (Hotel Sheraton, 20-22 de noviembre).

 

 

Más información:

https://www.iis.fraunhofer.de/en/ff/zfp/projects1/rewosort.html