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地質冶金学は、地質学または地質統計学 と冶金学、より具体的には抽出冶金学を組み合わせて、鉱物処理プラントの空間的または地質学に基づいた予測モデルを作成する実践に関連しています。これは、鉱物処理プラントの設計中のリスク管理と軽減のために、硬岩採掘業界で使用されています。また、程度は低いものの、より変動の大きい鉱床での 生産計画にも使用されています。
地質冶金プログラムを開発するには、4つの重要な要素またはステップがあります。[1]
- 地質学的に情報に基づいた多数の鉱石サンプルの選択
- 鉱物処理ユニットの操作に対する鉱石の反応を決定するための実験室規模の試験作業
- 認められた地統計学的手法を用いて鉱体全体にわたるこれらのパラメータの分布
- 採掘シーケンス計画と鉱物処理モデルの適用によるプロセスプラントの動作予測の生成
サンプルの選択
サンプルの質量とサイズ分布の要件は、プロセスプラントをシミュレートするために使用される数学モデルの種類と、適切なモデルパラメータを提供するために必要なテスト作業によって決まります。浮選テストには通常数kgのサンプルが必要であり、粉砕/硬度テストには2〜300kgのサンプルが必要になる場合があります。[2]
サンプル選択手順は、粒度、サンプルサポート、およびコストを最適化するために実行されます。サンプルは通常、採掘ベンチの高さにわたって合成されたコアサンプルです。 [3] 硬度パラメータの場合、バリオグラムは原点付近で急速に増加することが多く、通常の掘削孔カラー間隔よりも大幅に小さい距離でシルに達することがあります。このため、追加のテスト作業による増分モデル精度は、中心極限定理の結果であることが多く、追加のサンプリングおよびテストコストをかけずに精度を高めるために二次相関が求められます。これらの二次相関には、他の非冶金鉱石パラメータとの多変量回帰分析や、岩石タイプ、岩相、変質、鉱物学、または構造ドメインによるドメイン化が含まれる場合があります。[4] [5]
テスト作業
地質冶金モデリングでは、次のテストが一般的に使用されます。
- ボンドボールミル作業指数試験[6]
- 修正または比較ボンドボールミル指数[7] [8]
- ボンドロッドミル作業指数とボンド低エネルギー衝撃破砕作業指数[9]
- SAGデザインテスト[10]
- SMCテスト[11]
- JK落重試験[12]
- 点荷重指数テスト
- サグパワーインデックステスト（SPI(R)）[13]
- MFTテスト[14]
- FKT、SKT、SKT-WSテスト[15]
地統計学
ブロッククリギングは、冶金指標パラメータを補間するために使用される最も一般的な地統計学的手法であり、多くの場合、ドメイン ベースで適用されます。[16] 従来の地統計学では、推定変数が加法的である必要があり、上記のテストで測定された冶金指標パラメータの加法的性質については現在議論があります。Bond ボール ミル作業指標テストは、エネルギーの単位のために加法的であると考えられています。[17]ただし、実験的なブレンド結果は非加法的動作を示しています。[18] SPI(R) 値は加法的パラメータではないことが知られていますが、ブロック クリギングによって導入される誤差は重要ではないと考えられています。[19] [20] これらの問題は、とりわけ、地質冶金マッピングと鉱山モデリングに関する Amira P843 研究プログラムの一環として調査されています。
採掘計画とプロセスモデル
地冶金学には、次のようなプロセス モデルが一般的に適用されます。
- ボンド方程式
- SPI校正式、CEET [21]
- 艦隊[14] *
- SMCモデル[22]
- アミンプログラインド、アミンプロフロットモデル[23]
参照
注記
- ^ Bulled, D.、および McInnes, C: 地質冶金モデリングによる浮選プラントの設計と生産計画。浮選100周年記念シンポジウム、ブリスベン、クイーンズランド州、6-9。2005年6月。
- ^ McKen, A.、Williams, S.: 鉱石の粉砕性を評価するために必要な小規模試験の概要。国際自生および半自生粉砕技術 2006、バンクーバー、カナダ、2006 年
- ^ Amelunxen, P. et al: 地統計学を使用して鉱石硬度データセットを生成し、サンプル間隔とスループット推定の精度の関係を定量化する。自生および半自生粉砕技術 2001、バンクーバー、カナダ、2006 年
- ^ Amelunxen, P.: 粉砕回路の設計と最適化のための鉱石硬度特性評価への SAG Power Index の適用、M. Eng. 論文、鉱山、金属および材料工学部、マギル大学、モントリオール、カナダ、2003 年 10 月。International Autogenous and Semi-Autogenous Grinding Technology 2006、バンクーバー、カナダ、2006 年
- ^ プリース、リチャード。チリのエスコンディダ斑岩銅鉱床における硬度の空間分布を推定するための点サンプルの使用。国際自生および半自生粉砕技術 2006、カナダ、バンクーバー、2006 年
- ^ Allis Chalmers。破砕、ふるい分け、粉砕装置、金属鉱石採掘業界。岩石粉砕 - トレーニングセッション。ホワイトペーパー、日付なし。
- ^ Smith, RW、Lee, KH。ボンド型模擬閉回路試験とバッチ型粉砕性試験のデータの比較。SME 取引書。1961 年 3 月 - 1991 年。
- ^ ベリー、TF、ブルース、RW、「鉱石の粉砕性を判断する簡単な方法」。カナダの金冶金学者、1966年7月。63ページ
- ^ Barratt, DJ、および Doll, AG、「鉱山計画およびプロジェクトエンジニアリングで使用するための粉砕パラメータの複数のデータセットを提供するテストワークプログラム」、Procemin 2008、サンティアゴ、チリ、2008 年
- ^ Starkey, JH、Hindstrom, S.、Orser, T.、「SAGデザインテスト - それが何であるか、そしてなぜそれが機能するか」、SAGカンファレンスの議事録、2006年9月、バンクーバー、BC
- ^ Morrell, S. SMC テストを使用した AG/SAG ミル回路の設計。国際自生および半自生粉砕技術 2006、バンクーバー、カナダ、2006 年
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- ^ Morrell, S.、「スケールアップ、設計、最適化のための新しい自生および半自生ミルモデル」。鉱物工学 17 (2004) 437-445。
- ^ http://www.aminpro.com、2009
一般的な参考文献
- Isaaks, Edward H.、Srivastava, R. Mohan. 応用地統計学入門。オックスフォード大学出版局、オックスフォード、ニューヨーク、米国、1989年。
- David, M., 応用高度地統計鉱石埋蔵量推定ハンドブック。Elsevier、アムステルダム、1988 年。
- 鉱物処理プラントの設計、実施、および制御 - 議事録。編者：Mular, A.、Halbe, D.、および Barratt, D. 鉱業、冶金、および探査協会、2002 年。
- 鉱物粉砕回路 - その動作と最適化。編者：Napier-Munn, TJ、Morrell, S.、Morrison, RD、Kojovic, T. JKMRC、クイーンズランド大学、1996 年