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Título: Modelagem e previsão da recuperação metalúrgica para a mina de Serra do Salitre.
Autor(es): Andrade, Laura Buarque
Orientador(es): Cabral, Ivo Eyer
Palavras-chave: Geometalurgia
Fosfatos - minas e mineração
Modelos matemáticos
Geoestatística - krigagem
Data do documento: 2019
Membros da banca: Cabral, Ivo Eyer
Arroyo Ortiz, Carlos Enrique
Barros, Luiz Antonio Fonseca de
Referência: ANDRADE, Laura Buarque. Modelagem e previsão da recuperação metalúrgica para a mina de Serra do Salitre. 2019. 75 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mineral) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2019.
Resumo: Com a finalidade de melhorar a eficiência no uso dos recursos minerais que são finitos e não renováveis, o conceito da geometalurgia se faz necessário, permitindo a conexão entre as características do minério e do processamento mineral. Esse controle integrado da qualidade pode ser realizado por meio de um modelo geológicotipológico, estabelecendo as relações espaciais nos depósitos em diferentes categorias de minérios. Esse artigo apresenta um modelo de classes de minério construído usando clustering e krigagem de indicadores para identificar e mapear domínios. Adicionalmente, a recuperação metalúrgica dentro de cada domínio é prevista usando um modelo de regressão linear multivariado. Os resultados foram comparados com a recuperação real, comprovando a exatidão e precisão das previsões derivadas do modelo. A metodologia é ilustrada em um importante depósito de fosfato localizado em Serra do Salitre.
Resumo em outra língua: In order to improve the efficiency in the use of mineral resources that are finite and non-renewable, the concept of geometry is necessary, allowing the connection between the characteristics of the ore and the mineral processing. This integrated quality control can be accomplished by means of a geological-typological model, establishing the spatial relations in the deposits in different categories of ores. This paper presents an ore-type model built using clustering and indicator kriging to identify and map domains. Additionally, the metallurgical recovery within each domain is predicted using a multivariate linear regression model. The results were compared against real recovery proving the accuracy and precision on the predictions derived from the model. The methodology is illustrated at a major phosphate deposit located in Serra do Salitre.
Descrição: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/11985
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