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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2009.tde-03072009-140900
Documento
Autor
Nombre completo
Bianca Foggiatto
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2009
Director
Tribunal
Delboni Júnior, Homero (Presidente)
Chaves, Arthur Pinto
Galéry, Roberto
Título en portugués
Previsão de desempenho do circuito de moagem de Carajás.
Palabras clave en portugués
Cominuição
Ferro
Minerais metálicos
Modelagem de dados
Resumen en portugués
O circuito de moagem de Carajás foi originalmente projetado para moagem de sinter feed, obtendose como produto final pellet feed. O processo consiste em etapas de moagem e deslamagem para que se atinjam as especificações de granulometria e área específica. No processo, como um todo, há geração significativa de finos, que são então descartados, acarretando em perdas de material que poderia ser incorporado como produto. O melhor entendimento das características dos vários tipos de minérios, bem como a previsão do desempenho do circuito de moagem em função de tais características permite estabelecer cenários para promover aumentos na recuperação em massa e na produtividade do circuito. O presente trabalho tem por base a caracterização tecnológica dos principais tipos de minério de Carajás e o desenvolvimento de um método para previsão de desempenho do circuito de moagem, em função de tais características. Para o desenvolvimento do método foram realizados ensaios de moagem em bancada e amostragens no circuito industrial. Os resultados dos ensaios de moagem em bancada serviram para definição das condições operacionais em que o ensaio em bancada melhor representou o circuito industrial, denominado ensaio padrão. Os dados obtidos nas amostragens e na caracterização tecnológica serviram de base para a calibração dos modelos matemáticos dos equipamentos de processo. O modelo calibrado constituiu num excelente recurso para previsão de desempenho. O desempenho do circuito de moagem foi avaliado no que se refere à granulometria e área específica dos produtos obtidos. Ainda foram conduzidas simulações pelo ensaio padrão e pelo modelo calibrado integrado do circuito de moagem, que apontam potenciais dos minérios cujo comportamento na moagem era até então desconhecido. Os dois produtos aqui desenvolvidos são, portanto, de aplicação imediata como recursos para previsão de desempenho e melhoria operacional.
Título en inglés
Performance prediction for the Carajás grinding circuit.
Palabras clave en inglés
Grinding
Iron ore
Modeling
Resumen en inglés
Originally designed for sinter feed grinding, the Carajas grinding circuit includes two ball mills in parallel lines in a closed configuration with cyclones. The ground product is further deslimed in hydrocyclone for achieving the final specifications regarding size distribution and surface area. In this process, there is a significant amount of high grade material, not recovered due to overgrind. Ore characterization was here selected for predicting the grinding circuit performance, which in turn was the basis for optimization. The aim of this work is the characterization of the main Carajas ore types as well as the development of a method that includes these characteristics for predicting the grinding circuit performance. Laboratory grinding tests and samplings in the industrial circuit were carried out to predict the grinding circuit performance. The grinding test results were used to set operational conditions in which the laboratory better represented the industrial circuit. Results from industrial sampling and characterization were the basis for fitting the mathematical models. The fitted model was an excellent resource for the prediction of the grinding circuit performance as well as for the grinding test. To assess the grinding performance, products size distribution and surface area were evaluated. Moreover, simulations of the grinding circuit indicated the potential of some ore types. The derived methods were validated as tools for predicting the grinding circuit performance and for operational optimization.
 
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Fecha de Publicación
2009-07-13
 
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