Modelo geometalúrgico para predição de apatita a partir de análises químicas de óxidos por fluorescência de raios-X

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dc.contributor.advisorPires, Natal Junio
dc.contributor.advisor-coGuimarães Junior, Mario
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/4305968856853457
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5680725077048575
dc.contributor.authorOliveira, Felipe Teixeira de
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1593153698088378
dc.contributor.refereePires, Natal Junio
dc.contributor.refereeGuimarães Junior, Mario
dc.contributor.refereeSantos, Michelly de Oliveira
dc.contributor.refereeSantos, Leandro Henrique
dc.date.accessioned2025-07-28T11:41:02Z
dc.date.available2025-07-28T11:41:02Z
dc.date.issued2023-08-25
dc.description.abstractA Geometalurgia é uma combinação de informações geológicas e metalúrgicas provenientes da mina, incluindo análises químicas, capaz de predizer o comportamento de um minério, visando à maximização do Valor Presente Líquido (VPL), que é um importante indicador financeiro. Esta otimização pode ser alcançada via elevação da recuperação metalúrgica e/ou via redução de custos operacionais, principalmente àqueles relacionados ao consumo de reagentes. Atualmente, a geometalurgia na empresa tem sido realizada pela equipe de geologia, que classifica o minério em 5 (cinco) tipologias baseadas em descrições de furos e análises químicas. Cada tipologia é indexada com informações metalúrgicas (recuperação, consumo de reagente, lama natural e teores de cada óxido). No entanto, dentro de uma mesma tipologia é possível observar diferenças metalúrgicas. Por essa razão, uma nova abordagem é proposta neste trabalho. Com um banco de dados, obtidos a partir de furos de sonda, o qual contém informações de análises química e mineralógica, utilizou-se o software Minitab® para a obtenção de um modelo de regressão linear com um R2 (pred) de 92,76%, capaz de prever o percentual de fósforo (P), proveniente de apatitas (P-apatítico) de cada amostra. Esta abordagem, diferentemente da anterior que classifica o minério em classes, determina numericamente o P-apatítico de cada bloco de minério por meio de análise química. Na sequência foi verificado se o P-apatítico obtido pelo modelo apresenta efeito significativo para o modelo geometalúrgico via testes laboratoriais. Os testes de flotação em laboratório foram realizados, em colunas de bancada, utilizando o P-apatítico como fator, juntamente com outros fatores importantes para testes de flotação que são eles: dosagem de reagente e pH. Como resultado desses testes o P-apatítico mostrou-se com efeito significativo tanto para a recuperação metalúrgica, com uma contribuição de 33,65%, quanto para o teor de P2O5 no concentrado, com uma contribuição de 66,84%. O modelo geometalúrgico idealizado com informações do P-apatítico apresentou um R2 (pred) de 94,03% para a recuperação metalúrgica e 62,83% para o teor. Esses valores de R2 mostram a relevância estatística para esta nova abordagem proposta, uma vez que existe uma evidência concreta de que o P-apatítico é um fator estatisticamente relevante para um futuro modelo geometalúrgico.
dc.description.abstractotherGeometallurgy is a combination of geological and metallurgical information from the mine, including chemical analysis, capable of predicting the behavior of an ore, aiming at maximizing the Net Present Value (NPV), which is an important financial indicator. This optimization can be achieved by increasing metallurgical recovery and/or by reducing operating costs, mainly those related to the consumption of reagents. Currently, the company’s geometallurgy has been carried out by the geology team, which classifies the ore into 5 (five) typologies based on hole descriptions and chemical analyses. Each typology is indexed with metallurgical information (recovery, reagent consumption, natural mud and contents of each oxide). However, within the same typology it is possible to observe metallurgical differences. For this reason, a new approach is proposed in this work. With a database, obtained from drill holes, which contains chemical and mineralogical analysis information, Minitab®software was used to obtain a linear regression model with an R2 (pred) of 92.76%, capable of predicting the percentage of phosphorus (P) from apatites (P-apatite) in each sample. This approach, unlike the previous one that classifies the ore into classes, numerically determines the P-apatite of each ore block through chemical analysis. Next, it was verified whether the P-apatite obtained by the model has a significant effect on the geometallurgical model via laboratory tests. The laboratory flotation tests were carried out, in bench columns, using P-apatite as a factor, along with other important factors for flotation tests, which are: reagent dosage and pH. As a result of these tests, P-apatite showed a significant effect both for metallurgical recovery, with a contribution of 33.65%, and for the content of P2O5 in the concentrate, with a contribution of 66.84 %. The geometallurgical model idealized with information from P-apatite showed an R2 (pred) of 94.03% for metallurgical recovery and 62.83% for grade. These values of R2 show the statistical relevance for this proposed new approach, since there is concrete evidence that P-apatite is a statistically relevant factor for a future geometallurgical model.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/1977
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Minas
dc.subjectBeneficiamento de minérios
dc.subjectMineralogia
dc.subjectGeometalurgia
dc.subjectFlotação de minério fosfático
dc.titleModelo geometalúrgico para predição de apatita a partir de análises químicas de óxidos por fluorescência de raios-X
dc.typeDissertação

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