Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2008. / Submitted by Kathryn Cardim Araujo (kathryn.cardim@gmail.com) on 2009-09-17T13:01:27Z No. of bitstreams: 1 2008_CarlosCordeiroRibeiro.pdf: 18961741 bytes, checksum: 1e1ded8d440eb5b6d45b226ecb9377b0 (MD5) / Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2009-09-17T13:18:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_CarlosCordeiroRibeiro.pdf: 18961741 bytes, checksum: 1e1ded8d440eb5b6d45b226ecb9377b0 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-09-17T13:18:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_CarlosCordeiroRibeiro.pdf: 18961741 bytes, checksum: 1e1ded8d440eb5b6d45b226ecb9377b0 (MD5) Previous issue date: 2008-08-15 / O presente trabalho descreve as características geológicas e geometalúrgicas dos depósitos de fosfato, titânio, nióbio e terras raras da porção nordeste do Complexo Carbonatítico Catalão I - GO. O controle das mineralizações foi determinado para os processos magmático, metassomático e intempérico. A tipologia dos minérios foi definida dentro do conceito geometalúrgico. Os métodos utilizados foram mapeamento geológico, descrição de testemunhos de sondagem, petrografia, química mineral, estatística bi e multielementar e caracterização tecnológica dos minérios.Observações de campo e petrografia indicam a existência de três séries petrogenéticas: bebedourítica, foscorítica e carbonatítica. A Série Bebedourítica é formada a partir de um líquido silicático gerado por imiscibilidade de um magma primitivo, silicocarbonatado, produzindo, por diferenciação, dunitos, piroxenitos e veios de carbonatito residual. Em um segundo evento de imiscibilidade, o líquido carbonatítico inicial se reparte em um componente foscorítico e outro carbonatítico. O foscorito assim formado é inicialmente rico em olivina e evolui para formar cumulados de apatita. O componente carbonatítico sofre um terceiro e último episódio de imiscibilidade, gerando novos componentes foscorítico e carbonatítico. Este segundo foscorito não contém olivina, mas é rico em pirocloro e magnetita. Foram reconhecidos os seguintes protolitos nas mineralizações estudadas: nos depósitos de fosfato os protolitos são piroxenitos tardios da Série Bebedourítica e olivinafoscoritos; para o titânio são os piroxenitos iniciais da Série Bebedourítica; para o nióbio os foscoritos gerados no terceiro evento de imiscibilidade; para os ETR os protolitos são flogopititos metassomáticos, foscoritos com nióbio, e dolomita carbonatitos, metassomatizados por fluidos carbo-hidrotermais;. O magmatismo exerceu importante papel na formação das jazidas de fosfato, titânio e nióbio, concentrando, respectivamente, apatita, perovskita e pirocloro por cristalização fracionada, bem como na estruturação dos depósitos primários na forma de enxames de diques. O papel do metassomatismo na formação das jazidas de fosfato foi modesto, gerando apatita hidrotermal principalmente em flogopititos e foscoritos com nióbio. Para a monazita, o metassomatismo foi o agente principal da mineralização, através de fluidos carbo-hidrotermais carregados em ETR, possivelmente liberadas durante a transformação metassomática da perovskita em anatásio. Tais fluidos provocaram a substituição da apatita e dolomita por monazita, em protolitos das Séries Bebedourítica, Foscorítica e Carbonatítica. A ação dos fluidos carbo-hidrotermais sobre rochas da Série Foscorítica produziu dois tipos petrográficos: nelsonitos mineralizados em apatita, ilmenita, nióbio e monazita denominados unidade C2a, e rochas compostas essencialmente por monazita, com carbonatos e apatita subordinados, denominada monazitito. Em ambos, ocorrem pipes de explosão preenchidos por brechas que indicam fragmentação do magma, com fluxo particulado turbulento dentro da câmara magmática. Para o anatásio, os fluidos carbo-hidrotermais agiram sobre piroxenitos com perovskita, transformando a rocha em flogopitito metassomático e convertendo perovskita em anatásio. O papel do intemperismo na formação da jazida de fosfato é comprovado pela concentração supergênica principalmente no nível Saprolito Isalterítico. Para o titânio, o processo concentrou residualmente o anatásio formado por processos carbo-hidrotermal e originou anatásio neoformado, a partir de perovskita. Para os ETR, o intemperismo substituiu carbonatos por sílica nos dolomita carbonatitos magnesíticos promovendo a concentração residual de monazita, por eliminação de parte dos carbonatos. No flogopitito, o intemperismo transformou a rocha em um saprolito com alta concentração de ETR. Nos foscoritos, atuou na dissolução dos carbonatos e apatita das camadas C2a e C2b promovendo enriquecimento residual em monazita. Para nióbio, o intemperismo concentrou e transformou o Ca-pirocloro dos foscoritos em Ba-pirocloro, no nível Saprolito Aloterítico. O depósito de fosfato é constituído pelos seguintes tipos de minério definidos por critérios geometalúrgicos: Minério Oxidado e Minério Micáceo-oxidado, posicionados no topo do nível Saprolito Isalterítico. Minério Micáceo Topo, Minério Micáceo Médio e Minério Micáceo Base posicionados na base do nível Saprolito Isalterítico. Minério Silico-carbonatado posicionado na base do nível Rocha alterada. Esses tipos foram adicionalmente sub-divididos em foscorítico e flogopitítico A análise estatística simples revelou duas populações de foscorito. A Análise de Componentes Principais permitiu gerar assinaturas geometalúrgicas em mapa, individualizando zonas com características geometalúrgicas diferentes. A geoestatística revelou a presença de anisotropias zonais, relacionadas aos dois tipos de foscorito, confirmando a presença de duas linhas evolutivas para estas rochas. O depósito de ETR é constituído por quatro tipos de minério; Minério Saprolítico derivado do intemperismo dos flogopititos com veios de monazita; Minério Nelsonítico derivado do metassomatismo de foscoritos ricos em nióbio; Minério Carbonatítico derivado da alteração metassomática de dolomita carbonatitos; Minério Silicoso derivado do intemperismo sobre o Minério Carbonatítico. A análise estatística dos dados químicos confirma a presença de distintas populações para a monazita, sugerindo diferentes gêneses ou protolitos. O depósito de titânio é constituído por quatro tipos de minério: Minério tipo I, situado entre a parte inferior do nível Saprolito Aloterítico e a parte superior do nível Saprolito Isalterítico é caracterizado por apresentar a melhor recuperação na flotação, ausência de apatita e perovskita e teor moderado de ferro. ; Minério tipo II, situado no topo do nível Saprolito Aloterítico, é caracterizado por recuperação inferior ao tipo I, e muito rico em ferro; Minério tipo III, situado na parte inferior do nível Saprolíto Isalterítico, é caracterizado por baixa recuperação, com presença de mica e apatita; Minério tipo IV, situado entre a parte superior do intervalo de Rocha Alterada e a parte inferior do Nível Saprolíto Isalterítico, é caracterizado por baixa recuperação e pela presença de perovskita associada ao anatásio. A análise estatística dos dados químicos da jazida de titânio confirma a presença de mais de uma população. _____________________________________________________________________ ABSTRACT / This work describes the geological and geometallurgical characteristics of the phosphate, titanium, niobium and rare-earth elements deposits in the northeast part of the Catalão I carbonatite complex, Central Brazil. The mineralization controls were determined for magmatic, metasomatic and weathering processes. The ore types were defined on the basis of geometallurgical concepts. Study methods comprised geological mapping, drill-core description, petrography, mineral chemistry, statistics, and technological characterization of the ore. Field and petrographic observations indicate the existence of three petrogenetic series: bebedouritic, phoscoritic, and carbonatitic. The Bebedouritic Series derived from a silicate magma generated by liquid immiscibility from a carbonated silicate parent, and evolved through crystal fractionation, producing dunites, pyroxenites, and residual veinlets of carbonatite. During a second immiscibility episode, the initial carbonatite magma separated into phoscorite and carbonatite components. The phoscorite magma thus formed was initially olivine-rich, and evolved to apatite cumulates. The carbonatite branch of this immiscible pair underwent a third, and last, immiscibility event, again generating phoscorite and carbonatite branches. This second phoscorite generation is olivine-free, but pyrochlore- and magnetite-rich. The following protoliths are recognized for the studied deposits: in the phosphate deposits, protoliths are late-stage pyroxenites from the Bebedourite Series, and earlyformed olivine-phoscorites; protoliths for the titanium mineralization are early pyroxenites from the Bebedourite Series; for the niobium mineralization, the second generation of phoscorites, formed in the third immiscibility event; for the REE, the protoliths are metasomatic phlogopitites, Nb-rich phoscorites and dolomite carbonatites subjected to carbo-hydrothermal alteration. Magmatism played an important role in the Genesis of the phosphate, titanium, and niobium deposits, respectively concentrating apatite, perovskite and pyrochlore trough fractional crystallization. It also conditioned the dyke-swarm, stockwork-like structure of the primary ore. Metasomatism played only a subordinate role in the genesis of the phosphate deposits, forming hydrothermal apatite in phlogopitites and Nb-rich phoscorites. On the other hand, it was the main ore-forming agent for the monazite deposits. Carbo-hydrothermal fluids strongly enriched in REE, possibly as a consequence of the perovskite-anatase transformation, reacted with apatite and dolomite from bebedourites, foscorites and carbonatites, replacing them with monazite. The interaction of carbo-hydrothermal fluids with rocks of the Phoscorite Series produced two new petrographic types: nelsonites mineralized with apatite, ilmenite, pyrochlore and monazite, called C2a unit, and a rock essentially composed of monazite, with subordinate apatite and carbonates, classified as monazitite. Both units contain explosion pipes filled with breccia, indicating magma fragmentation and turbulent flow of particulate material within the magma chamber. Regarding the anatase mineralization, carbo-hydrothermal fluids interacted with perovskite-bearing pyroxenites, transforming the rock into a metasomatic phlogopitite and replacing perovskite with anatase. The role of weathering on the formation of the phosphate deposit is the residual concentration of apatite, mostly in the isalterite level. In the titanium deposit, weathering concentrated the anatase formed by carbo-hydrothermal processes, and produced new (supergenic) anatase from perovskite remnants. Regarding the REE deposit, weathering promoted substitution of the carbonates by silica in magnesitebearing dolomite carbonatites, with residual concentration of monazite as part of the carbonate was eliminated from the system. Phlogopitites were transformed into highly REE-enriched saprolite, whereas in phoscoritic rocks from the C2a and C2b units, weathering promoted carbonate and apatite dissolution, with consequent residual concentration of monazite. In the niobium deposit, weathering concentrated and transformed the original Ca-pyrochlore from phoscorites into Ba-pyrocholore, in the alloteric saprolite. The phosphate deposit is composed of the following ore types, on the basis of geometallurgical criteria: oxidized ore and micaceous-oxidized ore, located at the top of the isalteritic saprolite; upper, intermediate, and basal micaceous ore, located at the base of the isalteritic saprolite; siliceous-carbonated ore, located at the base of the altered rock level. All the above were further subdivided in to phoscoritic and phlogopititic. Descriptive statistical analysis revealed the presence of two phoscorite populations, and Principal Component Analysis allowed establishing geometallurgical signatures, represented in map as zones with different geometallurgical characteristics. Geostatistical analysis showed the presence of zonal anomalies, related with the two different phoscorite types, adding further support to the conclusion that these rocks evolved separately. The REE deposit consists of four ore types: saprolite ore, derived from the weathering of phlogopitite with monazite veins; nelsonite ore, derived from the metasomatism of Nb-rich phoscorites; carbonatite ore, derived from metasomatic transformation of dolomite carbonatites; siliceous ore, derived from the weathering of the carbonatite ore. Statistical analysis of geochemical data confirms the presence of different populations within the monazite deposit, suggesting distinct genesis or distinct protoliths. The titanium deposit consists of four ore types: Type I, located between the lower part of the alloteritic saprolite and the upper part of the isalteritic saprolite, is characterized by the best recovery during flotation, lacks apatite and perovskite, and has moderate iron content; Type II, located at the top of the alloteritic saprolite, is very iron-rich and characterized by lower recovery than Type I; Type III, located in the lower part of the isalteritic saprolite is characterized by the presence of mica and apatite, and yields low recovery; Type IV, located between the upper part of the altered rock level and the lower part of the isalteritic saprolite level, is characterized by low recovery and by the presence of perovskite remnants associated with anatase. Statistical analysis of geochemical data confirms the presence of more than one population within the titanium deposit.

Programa de Pós-Graduação em Evolução Crustal e Recursos Naturais. Departamento de Geologia. Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2015-04-07T21:58:39Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) TESE_CaracterizaçãoGeometalúrgicaModelagem.pdf: 13146598 bytes, checksum: 26957c81ec3bead5bf260b8ce1855171 (MD5) / Approved for entry into archive by Gracilene Carvalho (gracilene@sisbin.ufop.br) on 2015-04-08T14:51:26Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) TESE_CaracterizaçãoGeometalúrgicaModelagem.pdf: 13146598 bytes, checksum: 26957c81ec3bead5bf260b8ce1855171 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-08T14:51:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) TESE_CaracterizaçãoGeometalúrgicaModelagem.pdf: 13146598 bytes, checksum: 26957c81ec3bead5bf260b8ce1855171 (MD5) Previous issue date: 2014 / No Quadrilátero Ferrífero estão localizadas importantes reservas de minério de ferro. A relação hematita/itabirito nos ROMs ao longo do tempo vem se tornando cada vez menor, sendo que esta redução é resultado direto de um ROM mais itabirítico se comparado à última década. As usinas de beneficiamento vêm investindo grande esforço para reduzir a sílica do minério e alcançar os níveis de qualidade exigidos para o processo de recuperação. Nesse contexto, o principal objetivo deste trabalho é caracterizar e modelar utilizando a geoestatística as variáveis tecnológicas do minério que contêm as diferentes litologias da Mina de Brucutu localizada no Quadrilátero Ferrífero – MG. Usualmente, a caracterização da qualidade intrínseca do mineral de ferro na indústria mineral esteve baseada unicamente em análise granulométrica e análises químicas. Uma grande quantidade de categorias tipológicas de minerais de ferro e combinações de diferentes concentrados pode ser utilizada nos processos de recuperação. A variabilidade na qualidade de mineral é uma constante, além da pouca atenção que se tem na atualidade para as características estruturais, e mineralógicas. Estes aspectos, assim como também as provas tecnológicas em bancos piloto a escala, são também importantes. Com referência ao aporte da modelagem geometalúrgica, é um enfoque integral, multidisciplinar e poderoso para diminuir a variabilidade de resultados industriais, implementa melhoras e soluções tecnológicas. Além disso, pode promover inovação e somar valor no uso em todas as fases operacionais da produção de ferro, do mineral primário até ao produto final enfocando a atenção na mina e no processamento mineral em que os métodos a utilizar serão descrição de testemunhos de sondagem, análises mineralógicas, químicas, também foram utilizadas as análises de 64 amostras pertencentes às litologias presentes na mina nos testes de bancada piloto, análises estatísticas e geoestatísticas bi e multi elementar, análises de teste de bancada e caracterização tecnológica dos minérios. Os produtos dessas análises permitirão gerar assinaturas ou tipologia geometalúrgica em mapa, individualizando zonas com características geometalúrgicas diferentes. ___________________________________________________________________________________ / ABSTRACT: In Brazil’s Iron Quadrangle (Quadrilátero Ferrífero), there are important iron ore reserves. The relation hematite / itabirite ROM is becoming increasingly smaller over the time, and this reduction is a direct result of more itabirite ROM compared to the last decade. The processing plants have been concentrating their effort to reduce the silica from the ore and achieve the quality levels required for the recovery process. In this context, the main objective is to characterize and model geostatistically the technological variables of the ore that contains different lithologies of the Brucutu Mine located in the Iron Quadrangle - MG. Usually, the characterization of the intrinsic quality of the iron mineral in the mineral industry was based only on particle size and chemical analysis. A lot of different ranges of types of iron ore and combinations of concentrates can be used on recovery processes. The variance in mineral quality is a constant, besides the little attention that has been considered nowadays for the microstructural mineralogical characteristics. These aspects, as well as the technological evidence on scale pilot banks are also important. Referring to the contribution of geometallurgical modeling, it is a comprehensive, multidisciplinary aspect whose main point is to reduce the variability of industrial results, implement improvement and technological solutions, to encourage innovation and add value to use in all iron operational production phases, from the primary mineral until final product, focusing attention on the mine and in mineral processing in that the methods are described in the borehole, mineralogical analysis, mineral chemistry, as well those will also be used from analysis of 65 samples belonging all lithologies in the mine from banked pilot tests, two-and multielement statistical and geostatitical analyses, banked tests and technologic caracterization of minerals. the products of these analyses will generate signatures or geometallurgical typology in map, evidencing individual areas with different geometallurgical characteristics.

No description available.

Ingeniero Civil Químico / El presente trabajo de título tiene por objetivo desarrollo de un modelo de gestión del conocimiento que permita y facilite a la Geometalurgia la creación de conocimiento, permitiendo conservarlo pese a la rotación de personas que presenta la industria minera. Se entenderá como modelo de gestión del conocimiento a la representación del flujo de conocimiento que debe existir dentro de la Geometalurgia, a través de la adaptación de modelos teóricos referentes al tema y llevándolo a la realidad a través del diseño de herramientas y prácticas que permitan llevar a cabo esta conceptualización. De esta manera este trabajo dará como resultado un esquema que represente el flujo de conocimiento para la creación de conocimiento dentro de la Geometalurgia y las herramientas y prácticas que permitan su posterior aplicación dentro de una organización en particular. Se propone una Cadena de Valor para la Geometalurgia, que permite estandarizar la visión de la disciplina y permite asegurar que la información obtenida del para la evaluación de un recurso minero tenga la calidad de necesaria para el análisis y posterior toma de decisión de explotación. Esto se logró mediante la revisión y análisis de la información que cuenta JTS Ingenieros Ltda. y aplicación de entrevistas a diversos actores de la industria minera. La implementación del modelo demanda la adopción de nuevas prácticas, lo que implica un esfuerzo especial de la organización para instaurarlas adecuadamente. Para esto se debe nombrar un área responsable que se encargue del diseño de cada práctica, de las actividades para su puesta en marcha, de las medidas de efectividad e indicadores de control de gestión, que realice el monitoreo y evalúe los resultados, rediseñando las prácticas y condiciones de satisfacción de los objetivos del modelo cada vez que sea necesario, alineándose con las redefiniciones estratégicas de la organización, cuando éstas se lleven a cabo. / 23/9/2021

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil de Minas / En el negocio minero es un asunto de vital importancia la evaluación de la rentabilidad esperada, que permita lograr un desempeño operacional óptimo con la menor incertidumbre posible. Actualmente, los modelos de estimación no consideran en mayor medida las variables de respuesta metalúrgica asociadas a las características del yacimiento, lo que conlleva a una evaluación y planificación no óptima, tanto minera como en planta, afectando en cierta medida una correcta proyección de los retornos económicos esperados. Este trabajo de título tiene como objetivo principal proponer e implementar una metodología que permita definir, de forma no asistida o con poca intervención del usuario, dominios geometalúrgicos a partir de una base de datos real. Los datos utilizados en esta memoria fueron obtenidos de Mina Escondida, los cuales contienen información de geoquímica, asociaciones geológicas (litologías, alteraciones y mineralización) y recuperación de cobre por flotación rougher. Entre los objetivos específicos, se destaca realizar un modelo predictivo de recuperación de cobre por cada dominio definido, además de desarrollar un análisis de sensibilidad con respecto a la capacidad de los algoritmos de agrupamiento de clasificar los datos. La metodología consiste en primer lugar en la construcción de una base de datos unificada a partir de los datos disponibles. Luego se realiza un estudio exploratorio de datos para después iniciar la minería de datos, consistente en la selección de variables, análisis de componentes principales y clustering (k-Means y Ward), que definirán los dominios. Una vez realizada esta labor se determina un modelo predictivo multilineal de la recuperación de cobre por cada dominio obtenido, para finalmente efectuar un análisis de sensibilidad con respecto a la cantidad de clusters definidos y su capacidad de clasificar los datos. Una vez obtenidos y analizados los dominios geometalúrgicos, se pudo concluir que esta metodología es útil ya que permite determinar de forma no supervisada estos clusters. Sin embargo, igualmente se requiere de la interpretación del investigador a cargo, ya que dependiendo del número de clusters definidos, se pueden generar unidades geometalúrgicas redundantes entre sí que no mejoren la calidad de la clasificación. En cuanto a los modelos predictivos, si bien una regresión multilineal es de fácil aplicación e interpretación, ésta no ajusta de gran manera al presentar un coeficiente de determinación relativamente bajo, por lo que se recomienda ver alternativas tales como redes neuronales o árboles de decisión.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Metalurgia Extractiva / Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 31/8/2020. / Las posibilidades de incrementar el potencial económico de un proyecto minero incorporando de manera coordinada aspectos de geología, minería y metalurgia ha cobrado especial énfasis en la última década. En este contexto, mediante el ensayo de muestras representativas, la caracterización geometalúrgica permite capturar la variabilidad espacial de ciertas propiedades metalúrgicas consideradas intrínsecas de la roca. Minera Escondida Ltda. emplea modelos geometalúrgicos para sus depósitos y prospectos, estimando espacialmente características metalúrgicas del mineral que soportan los modelos de proceso para: Capacidad de Procesamiento, Recuperación Final y Ley de Concentrado Final. El actual modelo de capacidad de procesamiento corresponde a uno basado en fenómenos, mientras que los modelos de recuperación y ley de cobre en el concentrado final no se encuentran vinculados y son de naturaleza empírica. Por lo tanto, su capacidad de simular diversas condiciones operacionales es limitada. La motivación del presente trabajo es llevar los modelos de Recuperación Final y Ley de Concentrado Final desde su carácter empírico a uno fenomenológico, lo cual permitirá simular de manera integrada las etapas de molienda y flotación, entregando una herramienta adecuada para optimizar el rendimiento del sistema. Usando la información histórica disponible, proveniente de pruebas de flotación rougher cinéticas (cuatro concentrados parciales) fue posible determinar los parámetros del modelo de Klimpel, los cuales son la base de la modelación y capturan el comportamiento de las mezclas minerales en el proceso. El modelo estima de manera satisfactoria el comportamiento mensual de la Concentradora Laguna Seca para un periodo de siete años. Las simulaciones de T80max y P80 presentan un coeficiente de variación del 6% en relación a la información planta, mientras que recuperación final y ley de concentrado final muestran coeficientes de variación de 2% y 6%, respectivamente. La modelación basada en fenómenos para la etapa de flotación fue relacionada al modelo de conminución, permitiendo simular de manera integrada la respuesta del sistema molienda flotación frente a cambios en el tonelaje de entrada, mostrando que es posible determinar el rendimiento del proceso a partir de atributos metalúrgicos deducidos a escala de laboratorio. Todo el desarrollo se realiza empleando la información que se genera durante el ciclo anual de actualización del modelo Geometalúrgico y dado que este enfoque no requiere un cambio profundo en la metodología de trabajo, tiene un alto potencial de ser desarrollado e implementado como una herramienta de uso rutinario al interior de la Compañía.

Ingeniero Civil de Minas / El molibdeno comúnmente se encuentra asociado con cobre en depósitos porfíricos, sin embargo, en ocasiones su continuidad espacial es baja, por ende, su estimación es compleja en los modelos de recursos tradicionales. Recientemente, ha aumentado el uso y relevancia del análisis hiperespectral, no tan solo en exploración, sino que también en el área de la geometalurgia, específicamente reconociendo el comportamiento de minerales de ganga en procesos aguas abajo y permitiendo la determinación de minerales valiosos a partir de la caracterización de minerales de ganga, utilizando para esto indicadores. En comparación con otros métodos de caracterización, la información hiperespectral presenta ventajas tales como: una alta velocidad de escaneo, gran objetividad en relación al registro geológico tradicional, carácter no destructivo y bajos a nulos requerimientos de preparación de muestras. El presente trabajo corresponde a un caso de estudio de un depósito tipo pórfido granodiorítico con una marcada mineralización de molibdeno, localizado en el norte de Chile (Proyecto Esperanza Sur, Antofagasta Minerals S.A.). En el estudio, se cuenta con información hiperespectral de diferentes zonas del depósito utilizando la tecnología del Hylogger-3, junto con información de análisis químico y análisis mineralógico tipo QEMSCAN, para generar un indicador que permite entregar probabilidades espaciales de mineralización de molibdeno asociado a los minerales de ganga identificados. La metodología, primeramente, evalúa la información mineralógica en términos de continuidad y correlación espacial con los datos químicos disponibles de molibdeno, a continuación, la información se discretiza y categoriza, definiendo umbrales de leyes de molibdeno para definir lo que se considera mineral o estéril, tercero, se asignan probabilidades utilizando el Teorema de Bayes, considerando las características de los minerales seleccionados y finalmente, se realiza una validación cruzada del modelo. Los resultados obtenidos agregan información a un 15.5% del total de muestras analizadas, en las que no se registra mineralización de molibdeno según la ley de corte establecida, pero que dadas las condiciones de los minerales estudiados, existe una alta probabilidad de que esta ocurra, conclusión obtenida a partir de la información misma del depósito, factor que podría atribuirse al efecto pepita. El indicador generado busca identificar y predecir la existencia y tendencia de la mineralización de molibdeno en el depósito, reduciendo la incertidumbre e incrementando el valor agregado del negocio minero.

El objetivo del presente trabajo es apoyar el modelamiento geológico y geometalúrgico de la mina Radomiro Tomic (RT) mediante el uso de herramientas gráficas y estadísticas. El yacimiento RT es un pórfido cuprífero con óxidos en su parte superior y con sulfuros abajo. La zona de sulfuros se puede dividir en dos, la de sulfuros primarios que está en profundidad y la zona de enriquecimiento compuesto por sulfuros secundarios débiles y fuertes. El contexto y motivación del estudio es la reciente explotación de sulfuros en la mina (que hasta hace poco sólo producía cátodos de cobre), para lo cual interesa aumentar el conocimiento de los fenómenos que explican la ley y del comportamiento metalúrgico de los minerales enviados a planta. El estudio se dividió entonces en análisis del modelo geológico y análisis para el modelo geometalúrgico. En el modelo geológico se estudió el efecto de las menas y los minerales de alteración en la ley de cobre. Los análisis indican que la ley es explicada por distintas menas según el tipo de sulfuros. En sulfuros primarios la principal mena es la bornita mientras que en la zona de enriquecimiento es la calcosina. Esto es coherente con la teoría detrás del modelamiento. Los minerales de alteración más relacionados con la ley son el potásico de fondo (relación negativa) y la sericita gris verde (positiva), lo cual también es coherente con la secuencia de los eventos de alteración pues el potásico es el primer evento con bajo aporte de ley y la sericita apareció con los últimos eventos de alta mineralización. El estudio permite probar además que la nueva modelación de minerales de alteración es más eficaz en la predicción de la ley de cobre que la anterior. En el ámbito geometalúrgico, las menas carecen de poder predictivo sobre este tipo de variables. Los minerales de alteración, por el contrario, muestran un efectivo control sobre la recuperación de cobre y el índice Starkey (que mide el gasto de energía en un molino SAG). Finalmente se aprecia como la arcilla empobrece la ley del concentrado. Este estudio abre ventanas para profundizar en investigaciones sobre el uso de métodos estadísticos para el apoyo del modelamiento geológico y geometalúrgico.

Memoria para optar al título de Geóloga / Un factor importante en la industria minera es el alto valor económico de las operaciones destacando los procesos de conminución. Los ensayos geometalúrgicos que estiman el comportamiento en molienda del procesamiento mineral y la energía en los molinos corresponde al Bond Work Index (BWI) y el SAG Power Index (SPI). Estos ensayos junto al Crusher Index (CI), permiten estimar la capacidad de tratamiento de la planta de molienda en tonelada por hora (TPH) optimizando de esta forma, la cantidad de materiales que ingresa al proceso. El objetivo principal del presente estudio es plantear una metodología para la predicción de variables geometalúrgicas a partir de características geológicas de un pórfido cuprífero mediante métodos de aprendizaje automáticos. Los métodos a utilizar son Support Vector Machine (SVM), Random Forest y Partial Least Squares (PLS). En este trabajo, se modela la variable geometalúrgica SPI usando datos de análisis QEMSCAN, análisis ICP, litología, alteración, mineralización y variables hiperespectrales (VNIR-SWIR). La zona de estudio corresponde a la minera Spence, un yacimiento tipo pórfido cuprífero con enriquecimiento secundario. Para predecir la variable SPI, se realizaron tres experimentos principales en cada método: utilizando todos los datos, seleccionando ciertos atributos y eliminando las variables hiperespectrales. En el caso del método Random Forest, se realizó una variación en la predicción al incluir las variables categóricas. En base a los resultados, los métodos que obtuvieron un menor error cuadrático medio fueron PLS y Random Forest. El método SVM siempre obtuvo los errores cuadráticos medios más altos en la predicción. Al eliminar las variables hiperespectrales de la base de datos, el error cuadrático medio (MSE) aumenta indicando la importancia que poseen estas variables en la predicción. Al incluir las variables categóricas, se observa un aumento leve del MSE. En las variables hiperespectrales, se observa que las bandas de mayor importancia son las que pertenecen al rango espectral VNIR. A este rango se le asocia minerales como la pirita, óxidos de Fe, alunita y crisocola. Los atributos principales en la predicción del SPI son el apatito, muscovita-sericita, V, Mg, caolinita, biotita, Sr y ortoclasa. Finalmente se tiene que el comportamiento reológico de los minerales junto a su estructura interna, son características importantes influyentes en el valor del SPI. También se debe considerar otros factores como la textura y la existencias de estructuras geológicas. / Laboratorio ALGES

Magíster en Ciencias, Mención Geología. Geóloga / En el presente estudio se propone y evalúa el uso de una tecnología hiperespectral en el rango espectral SWIR como método cualitativo de detección mineral para su uso en la toma de decisiones durante el procesamiento metalúrgico. El objetivo es detectar y clasificar sulfuros y óxidos, que corresponden a especies relevantes para la recuperación de oro durante el procesamiento mineral en Mina Florida, Región Metropolitana. Por lo general, los óxidos y sulfuros se detectan mediante a la presencia de bandas de absorción características en el en el rango espectral VNIR y FIR respectivamente. Sin embargo, se propone que, en un contexto geológico local, la identificación de estas especies en el rango SWIR es posible utilizando los siguientes elementos: 1) toda la información espectral y no solo la presencia de bandas de absorción; 2) herramientas de discriminación espectral; y 3) Aprendizaje supervisado. En este estudio se utilizó la cámara hiperespectral SWIR3.0 de SPECIM para generar imágenes hiperespectrales en el rango infrarrojo de onda corta (SWIR) de testigos de sondajes de Mina Florida. Estos consisten principalmente en vetas de cuarzo polimetálicas (Au,Ag,Zn,Pb y Cu) hospedadas en una secuencia volcanoclástica con alteración hidrotermal propilítica. Las imágenes obtenidas, con un tamaño de pixel de 0,7 mm, se etiquetaron manualmente los minerales más abundantes del depósito utilizando la información espectral y el mapeo geológico. Se seleccionó un grupo representativo de imágenes para entrenamiento y otro para probar los algoritmos basados en aprendizaje supervisado. Los mejores resultados indican una correcta clasificación del 74% de los píxeles. Si bien los minerales mejor clasificados son aquellos que comúnmente se identifican en el rango SWIR, también se obtienen buenos resultados para algunas especies sulfuradas, tales como esfalerita, y oxidadas como hematita. Se propone que este método es un prototipo para una futura herramienta de detección que podría utilizarse a tiempo real para el monitoreo del material que ingresa a las plantas de procesamiento mineral. Se sugiere que este método puede ser semi-cuantitativo si se cuantifican los pixeles de una imagen y se complementa con otras técnicas analíticas.