La séparation gravimétrique est probablement le plus ancien procédé utilisé pour la séparation des minéraux. Le type de séparateur gravimétrique analysé dans le cadre de cette étude est un classificateur hydraulique à lit dense. Ces appareils séparent les minéraux en fonction de leur dimension et de leur densité à l'aide d'un courant d'eau ascendant. L'objectif principal de la présente étude est de développer un modèle phénoménologique qui prend en compte les variables opératoires du classificateur et les dimensions de l'appareil. Le modèle mathématique développé a comme objectif d'aider les opérateurs à améliorer les procédés utilisant des classificateurs hydrauliques, en permettant la simulation de différentes stratégies de régulation et la conception des équipements pour des applications particulières. De plus, l'outil de simulation permet de prédire les états de variables non mesurées et/ou non mesurables comme la densité locale, la composition de la surverse, l'emplacement des interfaces, permettant ainsi d'être utilisé comme capteur virtuel. Toutefois, les montages industriels sont complexes à simuler, parce qu'ils opèrent à des régimes d'écoulement très turbulent tandis que certains des modèles mathématiques existants ne peuvent pas supporter de grandes variations de la concentration solide en fonction de la hauteur, en plus de généralement nécessiter des coefficients qui doivent être déterminés par des essais conduits en laboratoire, dans des conditions contrôlées. Or, pour que l'algorithme de simulation soit utilisable, peu importe les contraintes, il aura fallu introduire de nouveaux concepts pour la modélisation et la résolution du bilan de masse. Il est question, entre autres, de l'ajout de la vitesse de la pulpe, plutôt que celle du fluide, de l'estimation de la concentration solide maximale dans le lit fluidisé, de la prise en compte des caractéristiques de l'alimentation, et de l'estimation de la diffusion turbulente. L'algorithme développé dans nos travaux a été mis à l'épreuve en simulant et comparant les opérations d'appareils installés à l'usine de bouletage d'ArcelorMittal Canada et d'un montage de laboratoire installé à l'Université Laval. Ces équipements sont employés pour séparer les oxydes de fer de contaminants, composés majoritairement de quartz et de silicates de faible densité. / Gravimetric separation is probably the oldest process used by the mining industries for the separation of minerals. The type of gravity separator analyzed in this study is a dense bed hydraulic classifier. These devices separate minerals according to their size and density using a water stream. The main objective of the study is to develop a phenomenological model that considers the operating variables of the classifier and the physical construction of the apparatus. The model developed will be able to help operators improve existing processes by simulating different control strategies and design equipments. In addition, the algorithm can predict variables that are not measured such as the characteristics of the material inside the reactor such as local density, solids concentration, positions of the interfaces. However, the industrial reactors are complex to simulate because they operate at very turbulent flow regimes and some of the existing models cannot handle large solid variation within the reactor. The proposed models in the literature have coefficients that require parameters that need to be determined from tests conducted in the well-controlled environment of a laboratory. In order to develop the simulation algorithm, it was necessary to develop a new way of solving the mass balance and new concepts were introduced in the formulation of the model such as 1) using pulp velocity rather than the fluid velocity, 2) estimating the maximum solid concentration in the fluidized bed, 3) considering the feed characteristics, 4) estimating the turbulent diffusion as a function of the pulp velocity. The developed algorithm was tested by simulating and comparing the operation of hydraulic classifiers used at the ArcelorMittal Canada pellet plant and a laboratory set-up at Laval University. This equipment is used to separate iron oxides from contaminants composed mainly of silicon dioxides.

Les spirales sont des appareils de séparation gravimétrique principalement utilisés dans l’industrie du traitement du minerai de fer. La classification des particules dans la pulpe s’effectue lors de la descente dans les spires en fonction de leur taille et leur densité, des conditions d’opération et de la géométrie de la spirale. L’effet des conditions d’opération (pourcentage solide, débit d’alimentation et débit d’eau de lavage) est évalué sur la performance des spirales en utilisant une spirale WW6E installée à COREM pour traiter un minerai de fer de ArcelorMittal, Québec. Les résultats montrent l’effet dominant du débit de l’eau de lavage et son impact majeur sur les particules grossières. Un circuit fermé de trois spirales parallèles avec 3, 5 et 7 tours est utilisé afin d’évaluer l’influence du nombre de tours. Les résultats préliminaires indiquent que la spirale trois tours fonctionne bien pour le nettoyage tandis que la 7 tour est robuste pour l’ébauchage et l’épuisage. / Spiral concentrators are gravity separation devices widely used in the iron ore industry. Suspended particles in the slurry, descending a spiral trough, are classified according to their size and specific gravity. Operating conditions and spiral geometry influence the classification. The effect of operating conditions, e.g. wash water flow rate, slurry solids concentration and feed rate, is studied on spirals performance. The tests are conducted using a pilot spiral (WW6E) at COREM and an iron ore from ArcelorMittal, Quebec. Results clearly demonstrate the dominant effect of the wash water addition with its major impact on coarse particles. A closed circuit of 3 parallel spirals with 3, 5 and 7 turns at COREM is used to assess spirals performance as a function of the number of turns. Initial results from twelve tests indicate that the 3-turn-spiral is well suited for cleaning, while the 7-turn-spiral is robust for roughing and scavenging duty.

La compagnie minière ArcelorMittal Mines Canada exploite, à Mont-Wright près de la ville de Fermont, un gisement contenant principalement de l’hématite (Fe2O3) comme minéral de valeur et de la silice (SiO2) comme gangue. Le minerai extrait de la mine est concassé puis broyé et les minéraux de fer sont concentrés par des spirales. Le concentré est ensuite envoyé par train à l’usine de boulettage de la ville de Port-Cartier. Une partie du concentré est vendu comme tel et l’autre partie est traitée pour produire des boulettes d’oxyde de fer pour les aciéries. Pour certains types de boulettes, la teneur en silice du concentré doit être abaissée à moins de 1.2 à 1.4%. Pour obtenir la teneur en silice exigée par les clients (aciéries), l’usine de boulettage se sert des classificateurs hydrauliques. L’objectif du projet de maîtrise est d’étudier le fonctionnement du classificateur hydraulique afin d’identifier le rôle et l’effet des variables opératoires (meilleur contrôle) et ultimement de proposer un modèle pour cet équipement. Plusieurs essais ont été effectués sur les classificateurs hydrauliques de l’usine de boulettage d’ArcelorMittal en vue d’observer l’impact des variables opératoires sur la densité du lit de pulpe et les variables de sortie (distribution granulométrique et composition chimique) du classificateur, mais surtout sur les variables de performance (rendement poids et teneur en silice à la sousverse) de cet équipement. Le fonctionnement du classificateur hydraulique a été étudié à partir des courbes de partage des minéraux, une approche qui n’a pas été utilisée souvent dans la littérature portant sur ces appareils. Les données tirées de ces campagnes d’échantillonnage ont permis de calibrer un modèle empirique et de simuler, d’une manière simplifiée, l’opération du classificateur hydraulique. Ces données ont finalement permis de constater que cet appareil, d’opération à première vue simple, est en fait complexe et que le développement d’un modèle phénoménologique est nécessaire pour arriver à pouvoir établir des stratégies de commande efficaces afin de réguler le fonctionnement du classificateur. / The mining company ArcelorMittal Mines Canada operates in Mont-Wright near the town of Fermont, an ore deposit consisting mainly of hematite (Fe2O3) as a valuable mineral and silica (SiO2) as gangue. The extracted ore from the mine is crushed and then ground and iron minerals are concentrated by spirals. The concentrate is then sent by train to the pelletizing plant in the city of Port-Cartier. A portion of the concentrate is sold as is and the other part is treated to produce iron oxide pellets for steel mills. For certain types of dumplings, the silica content of the concentrate should be reduced to less than 1.2 to 1.4%. For having the silica content required by customers (steelworks), the pellet plant uses hydraulic classifiers. The objective of the project is to study the operation of the hydraulic classifier to identify the role and effect of process variables (for a better control) and ultimately to propose a model for this equipment. Several tests were carried out on the hydraulic classifiers of pelletizing plant of ArcelorMittal to observe the impact of process variables on the density of the pulp bed and output variables (particle size distribution and chemical composition) of the classifier but especially on performance variables (weight yield and silica content in the underflow) for this equipment. The operation of the hydraulic classifier has been studied from the minerals sharing curves, an approach that has not been used frequently in the literature on these devices. Data from these sampling campaigns were used to calibrate an empirical model and simulate, in a simplified manner, the operation of the hydraulic classifier. These data have finally allowed to find that this device, operation of which is simple at first view, is actually complex and the development of a phenomenological model is necessary to arrive at strategies to establish effective control to regulate the operation of classifier.