L’or, en raison de sa rareté et de ses nombreuses applications, est l’un des métaux les plus convoités. Il est principalement recherché pour sa valeur monétaire élevée qui a d’autant plus subi une hausse importante au cours des dernières années. Cette hausse de la valeur de l’or a grandement contribué à modifier le visage des nouveaux projets aurifères mis de l’avant en permettant à plusieurs compagnies d’exploiter des gisements à faibles teneurs ou contenant des minerais difficiles à traiter. Une chute drastique du prix de l’or aurait un impact important sur la rentabilité de ces nouveaux projets. L’une des façons de minimiser ce risque est de cibler une optimisation économique des circuits de cyanuration. Ce projet propose d’optimiser les circuits de cyanuration de l’or par simulation en basant son raisonnement sur la caractérisation de l’accessibilité des surfaces d’or. Pour ce faire, on caractérise cette accessibilité et on exploite ensuite l’information obtenue pour modéliser les différentes étapes d’un circuit conventionnel d’extraction de l’or par cyanuration. Lors de l’étape de broyage, les particules aurifères sont fragmentées pour libérer les surfaces d’or. Étant donné la grande différence de densité entre l’or et la gangue, cette libération a un impact considérable sur la classification gravimétrique des particules. Finalement, lors de l’étape de lixiviation, l’accessibilité des surfaces facilite l’attaque de l’or par le cyanure en présence d’oxygène et joue un rôle primordial sur l’optimisation du circuit. Pour créer des modèles représentatifs, il est essentiel d’avoir en main des données cohérentes et justes. Sans une bonne qualité de données, la calibration et même l’identification de la structure d’un modèle peuvent être faussées. Dans le cas des minerais aurifères, la nature intrinsèque du minerai et les difficultés associées à l’analyse des concentrations en or dans les phases liquides et solides peuvent entraîner des mesures non représentatives de la population globale à caractériser. La première étape de ce projet de recherche consiste donc à explorer l’application de la réconciliation de données aux procédés d’extraction de l’or. Ceci permet de rendre cohérentes les données issues de campagnes industrielles d’échantillonnage et de créer des modèles représentatifs de fragmentation, de classification et de lixiviation. La vitesse de cyanuration est fortement dépendante du degré de libération de l’or et par conséquent de la taille des particules aurifères. Il est donc important d’identifier dans quelle classe granulométrique se trouvent les grains d’or dans le minerai. Le premier modèle proposé dans ce projet permet de caractériser la distribution de l’or dans les différentes classes granulométriques ainsi que son accessibilité. Ceci est effectué en combinant un modèle de libération cubique et un modèle de broyage qui fait intervenir des fonctions de broyage et de sélection différentes pour les particules porteuses d’or et celles de gangue. Le modèle proposé est calibré et validé sur une série d’essais de broyage effectués en laboratoire. La classification gravimétrique influence différemment le partage des particules mixtes, d’or libre et de gangue entre la surverse et la sousverse d’hydrocyclones. Étant donné que les particules mixtes et d’or libre ont des degrés d’accessibilité différents et, par conséquent, des cinétiques de lixiviation différentes, la classification influence la performance des circuits de cyanuration positionnés en aval d’hydrocyclones. On propose donc de coupler le degré d’accessibilité, obtenu par le modèle de broyage, au modèle de Plitt à l’aide de la densité des particules. En bref, selon que l’or est totalement libéré ou attaché à une particule de minerai, son comportement en classification est différent puisqu’il est influencé par la densité de la particule. Le modèle développé est ensuite appliqué à des données industrielles. Pour ce faire, il est cependant nécessaire de faire intervenir un second modèle puisqu’une cyanuration a lieu à l’intérieur des broyeurs de ce circuit. Un modèle simplifié permettant de caractériser la lixiviation de l’or simultanément à la fragmentation du minerai est donc proposé. L’information relative au degré d’exposition des surfaces d’or alimente un modèle phénoménologique de cyanuration. Le modèle intègre les concepts d’exposition et de diffusion tout en tenant compte de la stœchiométrie de la réaction de dissolution de l’or et de la consommation du cyanure par les cyanicides. Des essais en laboratoire sont utilisés pour confirmer la prédominance de la réaction diffusionnelle dans le processus de cyanuration industriel. Ces essais sont également utilisés pour calibrer et valider le modèle proposé. L’ensemble des modèles développés est regroupé dans un simulateur d’usine couplant l’accessibilité des surfaces d’or à sa dissolution. À cette fin, les modèles développés pour des conditions discontinues sont adaptés à une application continue. Finalement, le simulateur est utilisé pour étudier différents scénarios d’optimisation économique de circuits de cyanuration. Les modèles développés et les résultats obtenus sont encourageants et permettent de jeter les bases d’une approche reliant l’accessibilité des surfaces au broyage, à la classification gravimétrique et à la cyanuration de l’or. / Gold, because of its rarity and its various applications is one of the most coveted metals. It is mainly known for its high value that has significantly increased recently. This increase in the value of gold contributed to change the face of new gold projects by allowing companies to exploit low grade deposits or difficult ore to process. A drastic fall in the price of gold would have a significant impact on the profitability of these new projects. One way to minimize this risk is to focus on economic optimization of cyanidation circuits. This project proposes to optimize gold cyanidation circuits with simulation based on the characterization of gold surfaces accessibility. To do so, gold accessibility is characterized. The information is then use to model the different stages of a conventional cyanidation gold extraction circuit. During the grinding step, the gold particles are broken to liberate gold surfaces. Given the high density difference between gold and the non-value minerals, liberation has a significant impact on the gravimetric classification. Finally, during leaching, the accessibility of surfaces facilitates the attack of gold by cyanide in presence of oxygen. This latest link is used to optimize leaching circuits. To create representative models, it is essential to have consistent data. With poor data quality, calibration, and even model structure may be distorted. In the case of gold ores, the intrinsic nature of the ore and the difficulties associated with gold concentration measurements in the liquid and solid phases can lead to non-representative data sets of the ore to characterize. Therefore, the first step of this research project is to explore the data reconciliation application to gold extraction processes measurements. This corrects data from industrial sampling campaigns and allows creating representative models of fragmentation, classification and leaching. Cyanidation kinetic is highly dependent of the degree of gold liberation and consequently is dependant on ore particle size. It is therefore important to identify in which ore size class the gold grains are. The first model proposed in this project characterizes the distribution of gold in different size classes as well as its accessibility. This is done by combining a cubic liberation model and a grinding model that uses different breakage and selection functions for mixed and non-value particles. The proposed model is calibrated and validated on a series of laboratory grinding tests. The gravimetric classification influences differently mixed particles, free gold and free non-value particles partition to the overflow and underflow of hydrocyclones. Liberated gold grains and gold attached to mixed particle have different classification behavior because they are influenced by the density of the particle. Furthermore, mixed particles and liberated gold grains have different degrees of accessibility and different leaching kinetics. Consequently, classification as an influence on cyanidation circuits performances positioned downstream of hydrocyclones. It is therefore proposed to link the information on the degree of gold accessibility obtained by the grinding model to Plitt’s classification model by using particle density. The model is then applied to industrial data. To do so, it is however necessary to introduce a second model since cyanidation takes place inside the mills of this grinding circuit. A simplified model for characterizing the gold leaching simultaneously with the fragmentation of the ore is proposed. Information on the exposure of gold surfaces feed a phenomenological model of cyanidation. The model incorporates the concepts of exposure and diffusion while taking into account the stoichiometry of gold dissolution reaction and cyanide consumption by cyanicides. Laboratory tests are used to confirm that the reaction rate is limited by diffusion in the industrial cyanidation process. These tests are also used to calibrate and validate the proposed model. All the models developed are grouped in a simulator combining the degree of gold surface accessibility to gold dissolution. To this end, the models developed for batch conditions are adapted for continuous application. Finally, the simulator is used to study different scenarios of cyanidation circuit economic optimization. The models developed and the results obtained lay the foundations to integrate liberation to grinding, gravity classification and cyanidation of gold.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/23881 |
| Date | 19 April 2018 |
| Creators | Bellec, Steve |
| Contributors | Duchesne, Carl, Hodouin, D. |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 369 p., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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