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Geometalurgia Aplicada na Mina de Minério de Ferro de Fábrica

Mina de Fábrica

A mina de Fábrica é constituída pelas

principais minas: Segredo e João Pereira.

Localiza-se na Br-040 Km 599 próximo à

cidade de Congonhas – Minas Gerais.

Vista área do Complexo Fábrica

Mina de Segredo

Mina de João Pereira

Usina de concentração magnética

Usina de pelotização

Levantamento dos problemas no moinho da

usina de pelotização

Concentrado é alimentado com microestruturas granoblásticas (granular) e as lepidoblásticas (lamelar ou tabular).

A microestrutura do tipo botrioidal (granular), associadas a filossilicatos finos e minerais de manganês, tem-se o tipo gerador de superfície específica.

Assim, o excesso da microestrutura botrioidal, as superfícies específicas serão alcançadas rapidamente, mas a granulometria não o será.

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2

3

Superfície específica

Concentrado é alimentado com microestruturas granoblásticas (granular) e as lepidoblásticas (lamelar ou tabular).

A microestrutura lepidoblástica é a principal fonte geradora de granulometria adequada, ou seja, maior percentual da fração 0,045 mm para o pelotamento.

Se o percentual da microestrutura lepidoblástica, for muito grande, a granulometria ideal será obtida rapidamente, enquanto a superfície específica não será alcançada.

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2

3

Granulometria

Etapas de trabalho

Amostragem de Run Of Mine

Etapas

do

processo

Amostragem

em campo

Coleta das amostras primárias e gêmeas

Análise química

Validação estatística

Quarteador Planar

Possibilita coleta de material sem segregação, pois todos os quadrantes diametralmente opostos são coletados promovendo a minimização do erro de segregação e do erro de extração.

Promove uma amostragem mais eficiente, pois o quarteamento em campo implica em uma coleta bem feita, representativa da população e com reprodutibilidade.

• Observando o gráfico boxplot é

possível afirmar que não existe

variabilidade entre a amostra

primária e gêmea.

Etapa Mina Análises dos materiais impuros

Mina de Segredo e João Pereira

Fases dos Estudos

Detalhamento das fases dos estudos

Análises químicas das amostras que representam os materiais impuros na Mina de Fábrica

Análises químicas das amostras que representam os materiais impuros na Mina de Fábrica

Teores relativamente altos com

relação aos minérios não impuros.

Análises químicas das amostras que representam os materiais impuros na Mina de Fábrica

O elevado teor de óxido

de alumínio nas amostras

é indicativo da presença

de minerais filossilicatos,

tais como caulinita, ou

gibbsita, ou goethita.

Análises químicas das amostras que representam os materiais impuros na Mina de Fábrica

Teor de P é mais

elevado, quando

comparado com as

demais amostras.

Análises químicas das amostras que representam os materiais impuros na Mina de Fábrica

Para a mina de Segredo, os teores ocorrem

elevados, acima de 1%.

Provavelmente, a gênese carbonática dos

corpos hematíticos da mina de Segredo foi

um importante fator contribuidor para a

elevação dos teores de manganês.

DETALHAMENTO DAS FASES DOS ESTUDOS

Hematitas

http://www.asturnatura.com/fotografi

a/minerales/hematites

Classificação

Amostras Hematita Lamelar Hematita

Granular

Hematita

Especular

Hematita

Recristalizada

Hematita

Microcristalina

Hematita

Martítica

JPE-507-009 38,54% 24,94% 7,57% 8,50% 0,91% 0,57%

JPE-509-004 28,31% 28,31% 8,26% 8,26% 2,36% 0,88%

SEG-162-001 41,78% 38,84% 2,92% 0,02% 2,10% 0,21%

SEG-163-004 26,81% 38,16% 5,16% 5,11% 1,03% 0,21%

Média 33,86% 32,56% 5,98% 5,47% 1,60% 0,47%

Abundante Média Traço

Classificação qualitativa/quantitativa das feições da hematita

As hematitas lamelares e

granulares foram classificadas

como abundantes em todas as

amostras, com média de 33% em

peso.

Materiais impuros

http://www.verpueblos.com/andalucia/huelva/tharsis/foto

Classificação quantitativa dos minerais impuros

Classificação quantitativa dos minerais impuros

Classificação quantitativa dos minerais impuros

Detalhamento da microscopia

óptica por amostra

Mina de Segredo

Partícula mista composta

por:

(1) Minerais de manganês

microcristalino carreando

hematita;

(2) Partícula policristalinas

de hematita lamelar.

Mina de João Pereira

Partícula mista composta por:

(1) Goethita botrioidal

(2) Hematita lamelar

(3) Hematita granular

(4) Quartzo

DETALHAMENTO DAS FASES DOS ESTUDOS

Análise por Difratometria de Raios X Amostras portadora de impurezas

Todas as amostras analisadas são

compostas majoritariamente por

hematita.

Outras fases minoritárias foram:

goethita, clinocloro, quartzo, talco e

birnessita (mineral portador de Mn).

Birnessita

• É um mineral membro da família do óxido

de manganês juntamente com cálcio e sódio.

• Descrito por Jones e Milne (1956), Escócia.

• Os grãos da birnessita ocorrem com

coloração marrom escura a preta e são

opacos na luz transmitida.

• Este mineral foi identificado nos rejeitos da

atual bacia do Azul (província Mineral de

Carajás, Pará) em 2015. Amostra Ponto O Al2O3 K2O MnO FeO SiO2 TiO2

JPE-509-004 4 0 3,26 1,29 58,01 36,00 1,43 -

JPE-509-004 3 0 6,68 - - 91,98 1,33 -

JPE-509-004 2 0 - - - 100,00 - -

JPE-509-004 1 0 3,02 2,43 93,47 0,68 0,41

Detalhamento das fases dos estudos

Análise de Espectroscopia Mössbauer Amostras portadora de impurezas

Os espectros Mössbauer das amostras analisadas apresentaram todos, sem exceção, um sexteto e

um dubleto.

O sexteto pode ser atribuído à hematita, e os valores dos campos magnéticos hiperfinos sugerem

substituições isomórficas.

O dubleto foi atribuído à goethita, as substituições isomórficas são prováveis.

Detalhamento das fases dos estudos

Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV)com EDS Amostra portadora de impureza

(1) Associada à goethita;

(2) Como um óxido complexo, associado a Fe, Si, Al, Ca, e Ti;

(3) Mn associado à hematita lamelar.

(4) Como fase indivudal

Foram detectadas quatro formas de ocorrência de Mn:

2

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1

Etapa Usina

Modelos estatísticos

Desenvolvimento estatístico – métodos utilizados

Modelos foram construídos de forma iterativa de uma sequência de modelos de regressão pela adição ou remoção de variáveis em cada etapa, usando as variáveis

preditoras que tenham a mais alta correlação com a variável resposta.

Granulometria = 90,5 - 213 PG1_C + 9,55 AlG1_C - 5,75 MnG1_C

1º modelo estatístico: M_1

Step 1.00 2.00 3.00

Constant 85.01 93.18 90.55

MnG1_C -5.30 -6.40 -5.80

T-Value -3.39 -4.76 -5.77

P-Value 0.012 0.003 0.002

PG1_C -136.00 -213.00

T-Value -2.23 -3.97

P-Value 0.067 0.011

AlG1_C 9.50

T-Value 2.53

P-Value 0.052

S 1.25 1.00 0.72

R-Sq 62.09 79.29 90.92

R-Sq(adj) 56.67 72.39 85.48

Mallows C-p 15.90 8.40 4.00

Fonte Valor Erro padrão t P

Constant 90.55 2.88 31.47 0.000

PG1_C -212.99 53.63 -3.97 0.011

AlG1_C 9.55 3.77 2.53 0.052

MnG1_C -5.75 1.00 -5.77 0.002

Source DF SS MS F P

Regression 3 26.221 8.740 16.70 0.005

Residual Error 5 2.618 0.524

Total 8 28.838

Fonte R2

R2 ajust Mallows C-p S % importância

MnG1_C 62.10 56.70 15.90 1.250 62.10

PG1_C 79.30 72.40 8.40 0.998 17.20

ALG1_C 90.90 85.50 4.00 0.724 11.60

Tabela ANOVA

Best Subsets Regression

Stepwise Regression

Analysis Regression

2º modelo estatístico: M_I1

Tabela ANOVA

Best Subsets Regression

Stepwise Regression

Analysis Regression

Fonte Valor Erro padrão t P

Constant 102.22 3.49 29.27 0.000

PG2_C -308.62 64.38 -4.79 0.005

AlG2_C 9.38 3.59 2.61 0.048

PFG2_C -5.25 1.10 -4.76 0.005

Granulometria = 102 - 309 PG2_C + 9,38 AlG2_C - 5,25 PFG2_C

Source DF SS MS F P

Regression 3 26.493 8.831 18.83 0.004

Residual Error 5 2.345 0.469

Total 8 28.838

Step 1.00 2.00 3.00

Constant 92.54 104.45 102.22

PFG2_C -6.00 -6.30 -5.30

T-Value -2.89 -4.31 -4.76

P-Value 0.023 0.005 0.005

PG2_C -210.00 -309.00

T-Value -2.87 -4.79

P-Value 0.028 0.005

AlG2_C 9.40

T-Value 2.61

P-Value 0.048

S 1.37 0.96 0.69

R-Sq 54.37 80.79 91.87

R-Sq(adj) 47.85 74.38 86.99

Mallows C-p 23.10 8.80 4.00Fonte R

2R

2 ajust Mallows C-p S % importância

PFG2_C 54.40 47.90 23.10 1.371 54.40

PG2_C 80.80 74.40 8.80 0.961 26.40

ALG2_C 91.90 87.00 4.00 0.685 11.10

3º modelo estatístico: M_II1

Tabela ANOVA

Best Subsets Regression

Stepwise Regression

Analysis Regression

Fonte Valor Erro padrão t P

Constant 83.70 0.20 420.57 0.000

HM_C -0.69 0.05 -14.05 0.001

FL_C 37.88 2.91 13.02 0.001

HL_C -0.77 0.06 -13.00 0.001

GT_C 21.92 2.81 7.82 0.004

HR_C 0.58 0.04 14.69 0.001

Granulometria = 83,7 - 0,687 HM_C + 37,9 FL_C - 0,766 HL_C + 21,9 GT_C + 0,583 HR_C

Step 1.00

Constant 83.70

HM_C -0.69

T-Value -14.05

P-Value 0.001

FL_C 37.90

T-Value 13.02

P-Value 0.00

HL_C -0.77

T-Value -13.00

P-Value 0.00

GT_C 21.90

T-Value 7.82

P-Value 0.00

HR_C 0.58

T-Value 14.69

P-Value 0.00

S 0.22

R-Sq 99.510

R-Sq(adj) 98.70

Mallows C-p 6.00

Source DF SS MS F P

Regression 5 28.698 5.740 122.64 0.001

Residual Error 3 0.140 0.047

Total 8 28.838

Fonte R2

R2 ajust Mallows C-p S % importância

GT_C 62.00 56.60 228.90 1.251 62.00

HR_C 65.90 54.50 207.20 1.281 3.90

HM_C 71.90 55.00 172.40 1.274 6.00

FL_C 89.60 79.20 65.10 0.866 17.70

HL_C 99.50 98.70 6.00 0.216 9.90

4º modelo estatístico: M_IV

Tabela ANOVA

Best Subsets Regression

Stepwise Regression

Analysis Regression

Fonte Valor Erro padrão t P

Constant 1893.47 9.44 200.48 0.000

MN_A 67.37 16.52 4.08 0.015

GB_A -14.97 2.44 -6.15 0.004

GT_A -1082.80 161.70 -6.69 0.003

MG_A 1073.50 178.70 6.01 0.004

Step 1.00 2.00 3.00 4

Constant 1852.00 1878.00 1882.00 1893

GT_A -172.00 -186.00 -771.00 -1083

T-Value -1.10 -1.23 -2.66 -6.69

P-Value 0.307 0.264 0.045 0.003

GB_A -5.70 -8.80 -15

T-Value -1.23 -2.27 -6.15

P-Value 0.265 0.072 0.004

MG_A 665.00 1074

T-Value 2.21 6.01

P-Value 0.078 0.004

MN_A 67

T-Value 4.08

P-Value 0.015

S 27.90 26.90 21.00 10.3

R-Sq 14.78 31.94 65.60 93.33

R-Sq(adj) 2.61 9.26 44.96 86.66

Mallows C-p 46.10 37.80 19.60 5

Source DF SS MS F P

Regression 4 5973.10 1493.30 13.99 0.013

Residual Error 4 426.90 106.70

Total 8 6400.00

Fonte R2

R2 ajust Mallows C-p S % importância

GT_A 14.80 2.60 46.10 27.913 14.80

GB_A 31.90 9.30 37.80 26.943 17.10

MG_A 65.60 45.00 19.60 20.984 33.70

MN_A 93.30 86.70 5.00 10.331 27.70

Superfície específica = 1893 + 67,4 MN_A - 15,0 GB_A - 1083 GT_A + 1074 MG_A

Conclusões

A magnetita ocorre como relicto dentro das

hematitas martíticas e, podem apresentar

como produto de alteração, as goethitas

(microporosos preenchidos que dificultam a

passagem de ar entre as partículas)- Ensaio de

Blaine.

M_IV SE_Min_Alim MG / MN 34% / 28%

Modelos Fase Resultado

Percentual de

importância Interpretação dos modelos à luz da Geologia

M_I Gran_Conc Mn 62%

M_II Gran_Conc PF 54%

M_III Gran_Min_Conc GT 62%

O blend é composto pelas texturas

granoblásticas (goethitas com os intersíticos

preenchidos por manganês e filossilicatos) e a

lepidoblásticas (HL, HE, HM). Este mix de

textura reflete na moagem, pois o tempo

gasto para cominuição é diferente para cada

textura.

O conhecimento prévio dos percentuais mineralógicos da

alimentação e do concentrado, será possível evitar que haja um

desequilíbrio entre os dois principais parâmetros requeridos

para o pelotamento, ou seja,

Superfície específica

Granulometria

Assim,

Obrigada

stael.maciel@vale.com

Contato: Stael Lustosa Maciel Fazenda Cata Branca, S/N – Zona Rural – 354500-000 – Itabirito MG Brasil