In vielen Bereichen der Tagebautechnik spielt die Zerkleinerung von Material/ -strömen eine wesentliche Rolle, wobei sich je nach Material verschiedene Anforderungen an das Brechersystem ergeben. In Folge dessen werden Brecher auftragsspezifisch, meist für einen speziellen Gesteinstyp oder Einsatzort entwickelt oder modifiziert. Eine aussagekräftige Prognose der im Bruchprozess auftretenden Lasten auf den Brecher ist somit essentieller Bestandteil im Entwicklungsprozess. Ein viel versprechender Ansatz, um das Materialverhalten in der Lastprognose zu berücksichtigen, ist die numerische Simulation des Materialbruchverhaltens mit Hilfe der Diskreten-Elemente-Methode (DEM). Das Verhalten der sogenannten Partikel wird über Kontakt- und bond-Modelle beschrieben und soll das makroskopische Verhalten des jeweiligen Gesteins möglichst realitätsnah abbilden. Die Problematik ist, dass in SimulationX® keine Module zur DEM-Simulation vorhanden sind und umgekehrt in der DEM-Simulationsumgebung LIGGGHTSG® (LAMMPS improved for general granular and granular heat transfer simulations) keine derartige Maschinensimulation möglich ist. Der Ausweg ist die Co-Simulation zweier unterschiedlicher Simulationsumgebungen durch die Nutzung des ,,Functional Mock-Up Interface“-Standards (FMI). Berechnungsergebnis sind die dynamischen Lasten auf den Brecher unter Berücksichtigung des Materialverhaltens. Somit können früher in der Brecherentwicklung Prognosen zu auftretenden Lasten getroffen und Einflussuntersuchungen von Maschinenkonfigurationen zur Effizienzsteigerungen durchgeführt werden, was zuvor auf Grund des Einzelanfertigungscharakters nicht möglich oder nicht wirtschaftlich war.

Low-grade mineral deposits lead to a very high tonnage excavation with the adherent economical and environmental problems belong to gas emissions and minerals recovery costs, which, accompanied by the higher operational and equipment costs and the higher demand for the mineral resources, lead to increasing of mineral commodities prices, especially metals. These challenges can be overcome through mine planning optimization. Therefore, an approach for the global optimization of the integrated mining and processing operations is designed by a dynamic and simulation model construction. By applying a case study and through mining selectivity strategy, deeply investigation of the ore parameters (especially mineral liberation grain size and hardness), and proper arrangements for the plant facilities, mineral production is realized, with better quality, lower environmental impacts, lower costs, and higher economic benefits.

Die Arbeit widmet sich der Problemstellung der Substitution des Primärrohstoffes Kautschuk durch Rezyklate in Form von Gummimehl. Die für das innerbetriebliche Recycling von Kleinchargen technischer Elastomere hier eigens konzipierte und umgesetzte Warmmahltechnologie dient zur Herstellung von Gummimehlrezyklat hoher Qualität aus Lkw-Altreifen. Hinsichtlich ausgewählter Verarbeitungs- und Materialkennwerte von Mischung und Vulkanisat werden die Auswirkungen der Zugabe von Rezyklaten und die wesentlichen Einflussgrößen des den Rezyklaten zugrunde liegenden Aufbereitungsprozesses – das Kryogenmahlverfahren bzw. die neu entwickelte Warmmahltechnologie – herausgearbeitet. Abschließend erfolgt die Formulierung materialspezifischer Versagensmechanismen, die das entsprechende Aufbereitungsverfahren der Rezyklate berücksichtigen.:1 Einleitung 1 2 Stand der Technik 3 2.1 Elastomerrecycling 3 2.2 Warm- und Kaltmahlverfahren 5 2.3 Warmmahlextrusion 8 3 Zielstellung 13 4 Werkstoffmechanische Charakterisierung von Elastomeren 15 4.1 Eigenschaften von Kautschuk und Gummi 15 4.2 Mechanisches Ersatzmodell 16 4.3 Vulkanisation 20 4.3.1 Grundlagen 20 4.3.2 Vernetzungsreaktion 22 4.3.3 Konstitution der Vernetzungsstellen 23 4.3.4 Reversion und „marching modulus“ 25 4.4 Verformungsverhalten 26 4.4.1 Hyperelastizität 26 4.4.2 Hysterese 27 4.4.3 Mullins-Effekt 28 4.4.4 Payne-Effekt 29 4.4.5 Spannungsrelaxation und Spannungsretardation 30 4.5 Zustands- und Übergangsbereiche 31 4.5.1 Temperaturabhängige Zustands- und Übergangsbereiche 31 4.5.2 Zeitabhängige Zustandsbereiche 32 4.5.3 Zeit-Temperatur-Superposition 33 4.6 Gummireibung 35 4.7 Bruchmechanische Ansätze 38 4.7.1 Begriffsdefinitionen 38 4.7.2 Rissinitiierung und Rissausbreitung 39 4.7.3 Rissabstumpfung (Blunting) 41 4.7.4 Einfluss der Verschlaufung der Makromoleküle und der Vernetzungsdichte 46 5 Eigenschaften und Versagensverhalten von Rezyklatcompounds 49 6 Warmmahltechnologie zur Verarbeitung sortenreiner Kleinchargen 53 6.1 Neuer Warmmahlprozess 53 6.2 Verfahrensoptimierung 55 6.3 Technische Elastomere 61 6.4 Ergebnisse der Verfahrensoptimierung 63 7 Untersuchung des Werkstoffverhaltens von Rezyklatcompounds 65 7.1 Charakterisierung der Ausgangsmaterialien 65 7.2 Mischungseigenschaften und Vulkanisationsverhalten 66 7.2.1 Mischungsrezeptur und Mischungsrheologie 66 7.2.2 Flüssig-Fest-Extraktion zur Ermittlung des Sol-Anteils 68 7.2.3 Vulkanisationsverhalten 71 7.3 Vulkanisateigenschaften 72 7.4 Spannungs-Dehnungs-Verhalten 75 7.4.1 Zugversuch nach DIN 53504 75 7.4.2 Zugversuche bei verschiedenen Dehnraten 79 7.5 Bruchflächenmorphologie 87 8 Auswertung der Untersuchungen von Rezyklatcompounds 93 8.1 Auswirkungen der Zugabe von Gummimehlrezyklat in die Kautschukmischung 93 8.2 Versagensmechanismen von Rezyklatcompounds 94 8.3 Vergleich von Rezyklatcompounds mit warm oder kryogen vermahlenem Feinmehl 97 8.4 Rückschlüsse aus der Materialcharakterisierung 99 9 Zusammenfassung und Ausblick 101 10 Literaturverzeichnis 103 11 Anhang 107 / The work is devoted to the problem of the substitution of the primary raw material rubber by recycled materials in the form of rubber powders. For the in-plant recycling of small batches of technical elastomers an ambient grind technology was specifically designed and implemented for making rubber powders of high quality out of used truck tires. In terms of selected processing and material characteristics of the mixture and the vulcanizate the influences of the addition of recycled material and the significant factors affecting the regeneration process underlying these recyclates – the cryogenic grinding versus the new developed ambient grinding technology – were worked out. Finally, the material-specific failure mechanisms were formulated, incorporating the regeneration process of such regenerated materials.:1 Einleitung 1 2 Stand der Technik 3 2.1 Elastomerrecycling 3 2.2 Warm- und Kaltmahlverfahren 5 2.3 Warmmahlextrusion 8 3 Zielstellung 13 4 Werkstoffmechanische Charakterisierung von Elastomeren 15 4.1 Eigenschaften von Kautschuk und Gummi 15 4.2 Mechanisches Ersatzmodell 16 4.3 Vulkanisation 20 4.3.1 Grundlagen 20 4.3.2 Vernetzungsreaktion 22 4.3.3 Konstitution der Vernetzungsstellen 23 4.3.4 Reversion und „marching modulus“ 25 4.4 Verformungsverhalten 26 4.4.1 Hyperelastizität 26 4.4.2 Hysterese 27 4.4.3 Mullins-Effekt 28 4.4.4 Payne-Effekt 29 4.4.5 Spannungsrelaxation und Spannungsretardation 30 4.5 Zustands- und Übergangsbereiche 31 4.5.1 Temperaturabhängige Zustands- und Übergangsbereiche 31 4.5.2 Zeitabhängige Zustandsbereiche 32 4.5.3 Zeit-Temperatur-Superposition 33 4.6 Gummireibung 35 4.7 Bruchmechanische Ansätze 38 4.7.1 Begriffsdefinitionen 38 4.7.2 Rissinitiierung und Rissausbreitung 39 4.7.3 Rissabstumpfung (Blunting) 41 4.7.4 Einfluss der Verschlaufung der Makromoleküle und der Vernetzungsdichte 46 5 Eigenschaften und Versagensverhalten von Rezyklatcompounds 49 6 Warmmahltechnologie zur Verarbeitung sortenreiner Kleinchargen 53 6.1 Neuer Warmmahlprozess 53 6.2 Verfahrensoptimierung 55 6.3 Technische Elastomere 61 6.4 Ergebnisse der Verfahrensoptimierung 63 7 Untersuchung des Werkstoffverhaltens von Rezyklatcompounds 65 7.1 Charakterisierung der Ausgangsmaterialien 65 7.2 Mischungseigenschaften und Vulkanisationsverhalten 66 7.2.1 Mischungsrezeptur und Mischungsrheologie 66 7.2.2 Flüssig-Fest-Extraktion zur Ermittlung des Sol-Anteils 68 7.2.3 Vulkanisationsverhalten 71 7.3 Vulkanisateigenschaften 72 7.4 Spannungs-Dehnungs-Verhalten 75 7.4.1 Zugversuch nach DIN 53504 75 7.4.2 Zugversuche bei verschiedenen Dehnraten 79 7.5 Bruchflächenmorphologie 87 8 Auswertung der Untersuchungen von Rezyklatcompounds 93 8.1 Auswirkungen der Zugabe von Gummimehlrezyklat in die Kautschukmischung 93 8.2 Versagensmechanismen von Rezyklatcompounds 94 8.3 Vergleich von Rezyklatcompounds mit warm oder kryogen vermahlenem Feinmehl 97 8.4 Rückschlüsse aus der Materialcharakterisierung 99 9 Zusammenfassung und Ausblick 101 10 Literaturverzeichnis 103 11 Anhang 107

Low-grade mineral deposits lead to a very high tonnage excavation with the adherent economical and environmental problems belong to gas emissions and minerals recovery costs, which, accompanied by the higher operational and equipment costs and the higher demand for the mineral resources, lead to increasing of mineral commodities prices, especially metals. These challenges can be overcome through mine planning optimization. Therefore, an approach for the global optimization of the integrated mining and processing operations is designed by a dynamic and simulation model construction. By applying a case study and through mining selectivity strategy, deeply investigation of the ore parameters (especially mineral liberation grain size and hardness), and proper arrangements for the plant facilities, mineral production is realized, with better quality, lower environmental impacts, lower costs, and higher economic benefits.:Table of Content List of Figures ………………………………………………………………………….……… V List of Tables …………………………………………………………………………….…… IX List of symbols and Abbreviations …………………………………………………............ XII List of Appendices …………………………………………………………..……............ XVIII 1. Justification and Importance of the Mine Planning Optimization ……………………….. 1 1.1 Introduction ............................................................................................................................... 1 1.2 Urgent need for general mine planning optimization ............................................................... 2 1.2.1 Overall costly low-grade ore deposits ................................................................................... 2 1.2.2 World markets ........................................................................................................................ 3 1.2.3 Sustainability requirements in mining, environmental and social issues .............................. 5 1.2.4 The strategic importance of the mining industry ................................................................... 6 2. State of the Science and General Outline for Mine Planning Optimization Concepts …... 8 2.1 The mine planning optimization concepts ................................................................................ 8 2.1.1 Improvements for the interconnected mining and processing operations ............................. 8 2.1.2 Urgent demand for the unit-operations cost reduction through holistic optimization ......... 12 2.1.3 Expenditures of size reduction operations ........................................................................... 13 2.1.4 The Mill as a critical point in the product supply chain ...................................................... 17 2.2 Critical review of researches for the (Mine-to-Mill) optimization field ................................. 18 2.2.1 Mill throughput optimization ............................................................................................... 18 2.2.2 Intelligent assistant systems and processes automation and monitoring …………………. 19 2.2.3 Scheduling software and operationally holistic modules ……………………………...…. 20 2.3 The aim of work and the thesis layout .................................................................................... 22 3. Suggested Approach for a Holistic Mine-to-Mill Optimization ……………………….… 25 3.1 Introduction and scope …………………………………………………………………….. 25 3.2 The methodology plan …………..………………………………………………………….. 26 3.3 Assignment of the operational parameters inter-acting the integrated optimization ……….. 29 3.3.1 Mining and processing activities …………………………………………………………. 29 3.3.2 Mining and processing operational parameters …………………………………………... 31 3.3.3 Mining and processing special indicators ………………………………………………… 42 3.4 Introduction to the dynamic modeling and simulation softwares ………………………...… 45 3.5 Particular concepts belonging to the chosen modeling software ………………………...…. 46 3.6 Main tools, components and constituents of the used software …………………………..… 49 3.7 Assumed case study for the model construction ……………………………………….…… 51 4. Calculation Basics for Applying Dynamic Modeling and Simulation for the Mining and Processing Operations ……………………………………………………………………….... 53 4.1 The modeling construction strategy ………………………………………………………… 53 4.2 Construction of the [Reference-Mode] model …………………………………………….... 54 4.2.1 Dynamic modeling and simulation for the drilling and blasting operation ………………. 54 4.2.2 Dynamic modeling and simulation for the loading and hauling operations …………..….. 62 4.2.3 Dynamic modeling and simulation for the crushing and grinding operations …………..... 71 5. Case Study Application and the Model Output and Assessment ……………………...… 82 5.1 Main physical properties of the ore deposit under study ………………………………..….. 82 5.2 Principal technological and operational parameters within the case study ……………....… 83 5.3 Processing of the data from the case study ………………………………………………… 86 5.4 [Reference-Mode] model results and assessment ………………………………………...… 87 5.4.1 Preliminary main results of the mining activities sub-models ………………………...….. 87 5.4.2 Preliminary main results of the processing activities sub-model ……………………..….. 97 5.4.3 Further model optimization requirements ……………………………………………….. 105 6. The Model Optimization, Validation and Practical Applications ………………..…….. 107 6.1 Model further optimization plan …………………………………………………….…….. 107 6.2 The ore deposit characteristics and details …………………………………………….….. 108 6.2.1 Tonnage distribution and cut-off-grade for the ore deposit ……………………………... 108 6.2.2 Liberation size and microscopic grain size distribution for the ore deposit …………….. 112 6.3 Mining selectivity and processing mixing scenarios …………………………………….... 113 6.3.1 Blending triangle design for choice of the annual mining contribution scenarios ……… 113 6.3.2 Planed processing strategies according to the pre- and post-grinding mixing ………..… 115 6.4 An Excel calculation tool for preparing the new detailed inputs to the modified model .… 118 6.4.1 The need for new prepared and detailed inputs to the modified model ……………….… 118 6.4.2 Description and benefits of the designed Excel calculation tool ……………………..…. 118 6.4.3 The main outputs of the Excel calculation tool ……………………………………….… 120 6.4.4 The Excel calculation tool outputs as inputs to the modified Vensim model ………….... 120 6.5 The model modification through the new added mathematical and functions ……………. 123 6.6 [Controlled] model results and the comparable discussion of the processing strategies ..… 129 6.6.1 General notifications for the model handling and the results presentation …………….... 129 6.6.2 Results of the mining section of the model …………………………………………….... 130 6.6.3 Results of the processing section of the model ……………………………………….…. 132 6.6.4 Comparison between the three data processing and arrangement methodologies ……..... 142 6.6.5 Comparison between scenarios ………………………………………………………….. 149 6.6.6 Extreme cases versus the chosen Organized Method ………………………………….... 153 6.7 Optimization evolution overview across the operations improvement steps …………...… 157 7. Conclusion and Recommendations …………………………………………………...… 163 References …………………………………………………………………………………… 168 Appendices ……………………………………………………………………………...…… 179

Ausgehend von der mit der Bergakademie verbundenen Geschichte der Aufbereitung in Freiberg werden die 1954 erfolgte Gründung und die in der Zeit der DDR erfolgreiche Tätigkeit des Forschungsinstitutes für Aufbereitung (FIA) dargestellt. Auch nach der Schließung des Instituts 1991 wurden die Forschungsarbeiten in gemeinnützigen Vereinen und schließlich als UVR-FIA GmbH bis in die Gegenwart weitergeführt. Mit der 2011 erfolgten Gründung des Helmholtz-Instituts für Ressourcentechnologie (HIF) besteht die Hoffnung, dass im Gebäudekomplex des ehemaligen FIA in Kooperation mit UVR-FIA GmbH, die durch die Initiative von Prof. Helmut Kirchberg Anfang der 1950er Jahre in Freiberg begründete, außeruniversitäre Forschung zur Rohstoffnutzung eine würdige Fortsetzung am traditionellen Standort findet.

Diese Forschung zielt darauf ab, den Einsatz realistischer Mineralmikrostrukturen in Mineralverarbeitungssimulationen Simulationen von Aufbereitungsprozessen zu ermöglichen. Insbesondere Zerkleinerungsprozesse, wie z.B. das Brechen und Mahlen von mineralischen Rohmaterialien, werden stark von der mineralischen Mikrostruktur beeinflusst, da die Textur und die Struktur der vielen Körner und ihre mikromechanischen Eigenschaften das makroskopische Bruchverhalten bestimmen. Ein Beispiel: Stellen wir uns vor, wir haben ein mineralisches Material, das im Wesentlichen aus Körnern zweier verschiedener Mineralphasen, wie Quarz und Feldspat, besteht. Wenn die mikromechanischen Eigenschaften dieser beiden Phasen unterschiedlich sind, wird sich dies wahrscheinlich auf das makroskopische Bruchverhalten auswirken. Unter der Annahme, dass die Körner eines der Minerale bei geringeren Belastungen brechen, ist es wahrscheinlich, dass sich ein Riss durch einen Stein dieses Materials durch die schwächeren Körner ausbreitet. Tatsächlich ist dies eine wichtige Eigenschaft für die Erzaufbereitung. Um wertvolle Mineralien aus einem Erz zu gewinnen, ist es wichtig, sie aus dem kommerziell wertlosen Material, in dem sie vorkommen, zu befreien. Dazu ist es wichtig zu wissen und zu verstehen, wie das Material auf Korngrößenebene bricht. Um diesen Bruch simulieren zu können, ist es wichtig, realistische Modelle der mineralischen Mikrostrukturen zu verwenden. Diese Studie zeigt, wie solche realistischen zweidimensionalen Mikrostrukturen auf der Grundlage der quantitativen Mikrostrukturanalyse am Computer erzeugt werden können. Darüber hinaus zeigt die Studie, wie diese synthetischen Mikrostrukturen dann in die gut etablierte Diskrete-Elemente-Methode integriert werden können, bei der der Bruch von mineralischem Material auf Korngrößenebene simuliert werden kann.:List of Acronyms VII List of Latin Symbols IX List of Greek Symbols XV 1 Introduction 1 1.1 Motivation for using realistic microstructures in Discrete Element Method (DEM) 1 1.2 Possibilities for using realistic mineral microstructures in DEM simulations . 4 1.3 Objective and disposition of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2 Background 9 2.1 Discrete Element Method (DEM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.1.1 Fundamentals of the Discrete Element Method (DEM) . . . . . . . . 9 2.1.2 Applications of DEM in comminution science . . . . . . . . . . . . . 21 2.1.3 Limitations of DEM in comminution science . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2 Quantitative Microstructural Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.1 Fundamentals of the Quantitative Microstructural Analysis . . . . . . 29 2.2.2 Applied QMA in mineral processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 2.2.3 Applicability of the QMA for the synthesis of realistic microstructures 49 3 Synthesis of realistic mineral microstructures for DEM simulations 51 3.1 Development of a computer-assisted QMA for the analysis of real and synthetic mineral microstructures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.1.1 Fundamentals of the computer-assisted QMA . . . . . . . . . . . . 53 3.1.2 The requirements for the false-color image. . . . . . . . . . . . . . 54 3.1.3 The conversion of a given real mineral microstructure into a false-color image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.1.4 Implementation of the point, line, and area analysis . . . . . . . . . 59 3.1.5 Selection of appropriate QMA parameters for analyzing two-dimensional microstructures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 3.1.6 Summary of the principles of the adapted Quantitative Microstructural Analysis (QMA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3.2 Analysis of possible strategies for the microstructure synthesis . . . . . . . . 71 3.3 Implementation of the drawing method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 3.3.1 Drawing of a single grain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 XVIII List of Greek Symbols 3.3.2 Drawing of multiple grains, which form a synthetic microstructure . . 81 3.3.3 Synthesizing mineral microstructures consisting of multiple phases . 85 3.4 The final program for microstructure analysis and synthesis . . . . . . . . . 89 3.4.1 Synthesis and analysis of an example microstructure . . . . . . . . . 90 3.4.2 Procedure for generating a realistic synthetic microstructure of a given real microstructure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4 Validation of the synthesis approach 103 4.1 Methodical considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 4.1.1 The basic idea of the validation procedure . . . . . . . . . . . . . . 103 4.1.2 The experimental realizations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 4.2 Basic indenter test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 4.2.1 Considerations for the basic indenter test . . . . . . . . . . . . . . . 109 4.2.2 Realization and evaluation of the real basic indenter test . . . . . . . 114 4.2.3 Realization and evaluation of the simulated basic indenter test . . . 127 4.2.4 Conclusions on the basic indenter test . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 4.3 Extended indenter test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 4.3.1 Basic considerations for the extended indenter test . . . . . . . . . . 139 4.3.2 Realization and evaluation of the real extended indenter test . . . . 142 4.3.3 Realization and evaluation of the simulated extended indenter test . 154 4.3.4 Conclusions on the extended indenter test . . . . . . . . . . . . . . 171 4.4 Particle bed test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 4.4.1 Basic considerations for the particle bed test . . . . . . . . . . . . . 173 4.4.2 Realization and evaluation of the real particle bed test . . . . . . . . 176 4.4.3 Realization and evaluation of the simulated particle bed test . . . . . 188 4.4.4 Conclusions on the particle bed test . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 5 Conclusions and directions for future development 205 6 References 211 List of Figures 229 List of Tables 235 Appendix 237 / This research aims to make it possible to use realistic mineral microstructures in simulations of mineral processing. In particular, comminution processes, such as the crushing and grinding of raw mineral materials, are highly aff ected by the mineral microstructure, since the texture and structure of the many grains and their micromechanical properties determine the macroscopic fracture behavior. To illustrate this, consider a mineral material that essentially consists of grains of two diff erent mineral phases, such as quartz and feldspar. If the micromechanical properties of these two phases are diff erent, this will likely have an impact on the macroscopic fracture behavior. Assuming that the grains of one of the minerals break at lower loads, it is likely that a crack through a stone of that material will spread through the weaker grains. In fact, this is an important property for ore processing. In order to extract valuable minerals from an ore, it is important to liberate them from the commercially worthless material in which they are found. For this, it is essential to know and understand how the material breaks at grain-size level. To be able to simulate this breakage, it is important to use realistic models of the mineral microstructures. This study demonstrates how such realistic two-dimensional microstructures can be generated on the computer based on quantitative microstructural analysis. Furthermore, the study shows how these synthetic microstructures can then be incorporated into the well-established discrete element method, where the breakage of mineral material can be simulated at grain-size level.:List of Acronyms VII List of Latin Symbols IX List of Greek Symbols XV 1 Introduction 1 1.1 Motivation for using realistic microstructures in Discrete Element Method (DEM) 1 1.2 Possibilities for using realistic mineral microstructures in DEM simulations . 4 1.3 Objective and disposition of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2 Background 9 2.1 Discrete Element Method (DEM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.1.1 Fundamentals of the Discrete Element Method (DEM) . . . . . . . . 9 2.1.2 Applications of DEM in comminution science . . . . . . . . . . . . . 21 2.1.3 Limitations of DEM in comminution science . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2 Quantitative Microstructural Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.1 Fundamentals of the Quantitative Microstructural Analysis . . . . . . 29 2.2.2 Applied QMA in mineral processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 2.2.3 Applicability of the QMA for the synthesis of realistic microstructures 49 3 Synthesis of realistic mineral microstructures for DEM simulations 51 3.1 Development of a computer-assisted QMA for the analysis of real and synthetic mineral microstructures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.1.1 Fundamentals of the computer-assisted QMA . . . . . . . . . . . . 53 3.1.2 The requirements for the false-color image. . . . . . . . . . . . . . 54 3.1.3 The conversion of a given real mineral microstructure into a false-color image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.1.4 Implementation of the point, line, and area analysis . . . . . . . . . 59 3.1.5 Selection of appropriate QMA parameters for analyzing two-dimensional microstructures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 3.1.6 Summary of the principles of the adapted Quantitative Microstructural Analysis (QMA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3.2 Analysis of possible strategies for the microstructure synthesis . . . . . . . . 71 3.3 Implementation of the drawing method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 3.3.1 Drawing of a single grain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 XVIII List of Greek Symbols 3.3.2 Drawing of multiple grains, which form a synthetic microstructure . . 81 3.3.3 Synthesizing mineral microstructures consisting of multiple phases . 85 3.4 The final program for microstructure analysis and synthesis . . . . . . . . . 89 3.4.1 Synthesis and analysis of an example microstructure . . . . . . . . . 90 3.4.2 Procedure for generating a realistic synthetic microstructure of a given real microstructure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4 Validation of the synthesis approach 103 4.1 Methodical considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 4.1.1 The basic idea of the validation procedure . . . . . . . . . . . . . . 103 4.1.2 The experimental realizations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 4.2 Basic indenter test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 4.2.1 Considerations for the basic indenter test . . . . . . . . . . . . . . . 109 4.2.2 Realization and evaluation of the real basic indenter test . . . . . . . 114 4.2.3 Realization and evaluation of the simulated basic indenter test . . . 127 4.2.4 Conclusions on the basic indenter test . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 4.3 Extended indenter test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 4.3.1 Basic considerations for the extended indenter test . . . . . . . . . . 139 4.3.2 Realization and evaluation of the real extended indenter test . . . . 142 4.3.3 Realization and evaluation of the simulated extended indenter test . 154 4.3.4 Conclusions on the extended indenter test . . . . . . . . . . . . . . 171 4.4 Particle bed test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 4.4.1 Basic considerations for the particle bed test . . . . . . . . . . . . . 173 4.4.2 Realization and evaluation of the real particle bed test . . . . . . . . 176 4.4.3 Realization and evaluation of the simulated particle bed test . . . . . 188 4.4.4 Conclusions on the particle bed test . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 5 Conclusions and directions for future development 205 6 References 211 List of Figures 229 List of Tables 235 Appendix 237

In vielen Bereichen der Tagebautechnik spielt die Zerkleinerung von Material/ -strömen eine wesentliche Rolle, wobei sich je nach Material verschiedene Anforderungen an das Brechersystem ergeben. In Folge dessen werden Brecher auftragsspezifisch, meist für einen speziellen Gesteinstyp oder Einsatzort entwickelt oder modifiziert. Eine aussagekräftige Prognose der im Bruchprozess auftretenden Lasten auf den Brecher ist somit essentieller Bestandteil im Entwicklungsprozess. Ein viel versprechender Ansatz, um das Materialverhalten in der Lastprognose zu berücksichtigen, ist die numerische Simulation des Materialbruchverhaltens mit Hilfe der Diskreten-Elemente-Methode (DEM). Das Verhalten der sogenannten Partikel wird über Kontakt- und bond-Modelle beschrieben und soll das makroskopische Verhalten des jeweiligen Gesteins möglichst realitätsnah abbilden. Die Problematik ist, dass in SimulationX® keine Module zur DEM-Simulation vorhanden sind und umgekehrt in der DEM-Simulationsumgebung LIGGGHTSG® (LAMMPS improved for general granular and granular heat transfer simulations) keine derartige Maschinensimulation möglich ist. Der Ausweg ist die Co-Simulation zweier unterschiedlicher Simulationsumgebungen durch die Nutzung des ,,Functional Mock-Up Interface“-Standards (FMI). Berechnungsergebnis sind die dynamischen Lasten auf den Brecher unter Berücksichtigung des Materialverhaltens. Somit können früher in der Brecherentwicklung Prognosen zu auftretenden Lasten getroffen und Einflussuntersuchungen von Maschinenkonfigurationen zur Effizienzsteigerungen durchgeführt werden, was zuvor auf Grund des Einzelanfertigungscharakters nicht möglich oder nicht wirtschaftlich war.

As ore grades decline, waste rock to ore ratios increase and mines become progressively deeper mining operations face challenges in more complex scenarios. Today´s predominant means of material transport in hard-rock surface mines are conventional mining trucks however despite rationalisation efforts material transportation cost increased significantly over the last decades and currently reach up to 60% of overall mining. Thus, considerations and efforts to reduce overall mining costs, promise highest success when focusing on the development of more economic material transport methods. Semi-mobile in-pit crusher and conveyor (SMIPCC) systems represent a viable, safer and less fossil fuel dependent alternative however its viability is still highly argued as inadequate methods for the long term projection of system capacity leads to high uncertainty and consequently higher risk. Therefore, the objective of this thesis is to develop a structured method for the determination of In-pit crusher and conveyor SMIPCC system that incorporates the random behaviour of system elements and their interaction. The method is based on a structured time usage model specific to SMIPCC system supported by a stochastic simulation. The developed method is used in a case study based on a hypothetical mine environment to analyse the system behaviour with regards to time usage model component, system capacity, and cost as a function of truck quantity and stockpile capacity. Furthermore, a comparison between a conventional truck & shovel system and SMIPCC system is provided. Results show that the capacity of a SMIPCC system reaches an optimum in terms of cost per tonne, which is 24% (22 cents per tonne) lower than a truck and shovel system. In addition, the developed method is found to be effective in providing a significantly higher level of information, which can be used in the mining industry to accurately project the economic viability of implementing a SMIPCC system.

Die Gutbettwalzenmühle wird heute in vielen Industriezweigen zur Mahlung spröder Stoffe eingesetzt. Sie zeichnet sich durch eine energieeffiziente Arbeitsweise aus und stellt eine Alternative zu herkömmlichen Zerkleinerungsmaschinen, wie Kugel- und SAG-Mühlen, dar. In der Vergangenheit kam es durch Schäden an den Walzenoberflächen zu Problemen mit der Betriebssicherheit dieser Maschinen. Hervorgerufen werden die Schäden u.a. durch punktuelle Überlastungen der Walzenoberfläche, die durch im Gutbett eingelagerte grobe Einzelpartikel verursacht werden können. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden Versuche mit einer hydraulischen Stempelpresse zur Ermittlung der Walzenbelastung von Gutbettwalzenmühlen durchgeführt und der Einfluss verschiedener Maschinen-, Verfahrens- und Materialparameter untersucht. Auf der Grundlage des Versuchsprogramms wird eine Modellbetrachtung zur Walzenbelastung durchgeführt, mit deren Hilfe auf das Lastkollektiv aus der Gutbett- und Einzelkornbelastung geschlossen werden kann.

Die Analyse des gegenwärtigen Wissenstands zu den Setzmaschinen zeigt, dass sie vornehmlich empirisch auf der Grundlage von Betriebserfahrungen und Versuchen dimensioniert werden. Die Hauptursache ist die mangelnde mathematisch-physikalische Durchdringung des Setzprozesses. Insbesondere im Feinkornbereich besteht sowohl bei der mathematisch-physikalischen Modellbildung, als auch für den Bereich systematischer experimenteller Untersuchungen Forschungsbedarf. Das Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines Auslegungsmodells speziell für Durchsetzmaschinen. Ausgangspunkt für die Entwicklung des Modells war die Erarbeitung einer Systematik unter Berücksichtigung der für den Durchsetzprozess relevanten Einfluss- und Zielgrößen. Die Ergebnisse der durchgeführten experimentellen Untersuchungen relevanter Einflussgrößen dienten zur Validierung der Ergebnisse des zu entwickelnden Modells.