Procesamiento de recuperación de relaves por gravimetría y control de calidad mediante modelamiento por diseño experimental de la comunidad de Sullca Sicuani - 2022.

Abstract

RESUMEN Dentro de la industria minera, en lo concerniente al procesamiento de relaves para recuperar elementos valiosos, la optimización por diseño experimental y el control de calidad de estos; existe información al respecto, más si se trata de temas de procesamiento de minerales con tecnología limpia como el concentrador gravimétrico como la marca FALCON y KNELSON. El objetivo de nuestro tema de estudio es procesar los relaves por gravimetría y hacer un adecuado control de calidad, utilizando el modelamiento matemático por diseño experimental para el procesamiento gravimétrico de recuperación de los relaves de SULLCA y predecir estadísticamente los resultados que se desee obtener; todo este estudio empezara por realizar muestreo en la cancha de relaves de SULLCA, aplicando el muestreo sistemático por puntos, ejecutando calicatas y obtener la muestra representativa, posterior a ello se efectuara ensayos químicos para obtener valores del oro contenido en el relave (ley de cabeza 0.69 gr/ton), para el procesamiento, utilizaremos un concentrador gravimétrico tipo FALCON, que considera las variables de presión de trabajo en PSI (de 20 a 40 PSI), porcentaje de sólidos (de 50% a 85%) y granulometría del relave ( tamaño de partícula de 100µ a 200µ), se realiza las pruebas para recuperar el mineral valioso (oro), la interacción de las variables se da en base al modelamiento matemático por diseño factorial tipo 2 con replica en el punto central, el cual nos dará a conocer la variable más importante, que en este estudio es la presión de trabajo, dando como optimo trabajar con presiones superiores a 30 PSI, no siendo relevantes las otras dos variables por no tener interacción en el proceso de estudio. Con este modelo se podrá optimizar el proceso de recuperación, trabajando adecuadamente y teniendo un control de calidad óptimo, ya que se obtiene como resultado respuesta a la variable dependiente con valores por encima del 50% de recuperación, trabajando con la presión de trabajo obtenida por el modelamiento matemático. Este resultado puede optimizarse por ejemplo modelando para obtener una recuperación del 60%, aplicando nuestro modelo matemático, nos da como óptimo de presión de trabajo, trabajar con 60 PSI, lo cual ayudara a obtener una recuperación adecuada y controlar la calidad de nuestro concentrado final. Procesar los relaves por gravimetría y hacer un adecuado control de calidad, utilizando el modelamiento matemático por diseño experimental para el procesamiento gravimétrico de recuperación de los relaves de SULLCA y predecir estadísticamente los resultados que se desee obtener.

Within the mining industry, regarding the processing of tailings to recover valuable elements, optimization by experimental design and quality control of these; There is information about it, especially if it is about mineral processing issues with clean technology such as gravimetric concentrators like the FALCON and KNELSON brands. The objective of our study topic is to process the tailings by gravimetry and carry out adequate quality control, using mathematical modeling by experimental design for the gravimetric processing of tailings recovery from SULLCA and to statistically predict the results that are desired to be obtained; This entire study will begin by sampling the SULLCA tailings field, applying systematic point sampling, executing pits and obtaining the representative sample, after which chemical tests will be carried out to obtain values of the gold contained in the tailings (head grade). 0.69 gr/ton), for processing, we will use a FALCON type gravimetric concentrator, which considers the variables of working pressure in PSI (from 20 to 40 PSI), percentage of solids (from 50% to 85%) and granulometry of the tailings. (particle size from 100µ to 200µ), tests are carried out to recover the valuable mineral (gold), the interaction of the variables is based on mathematical modeling by type 23 factorial design with a replica at the central point, which gives us will reveal the most important variable, which in this study is the working pressure, giving the optimal option to work with pressures greater than 30 PSI, the other two variables not being relevant because they do not have interaction in the study process. With this model, the recovery process can be optimized, working properly and having optimal quality control, since the result is a response to the dependent variable with values above 50% recovery, working with the working pressure obtained by mathematical modeling. This result can be optimized, for example, by modeling to obtain a recovery of 60%, applying our mathematical model, it gives us the optimal working pressure, working with 60 PSI, which will help obtain an adequate recovery and control the quality of our final concentrate. Process the tailings by gravimetry and carry out adequate quality control, using mathematical modeling by experimental design for the gravimetric processing of SULLCA tailings recovery and statistically predict the results desired.