faculdade presidente antÔnio carlos de conselheiro
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FACULDADE PRESIDENTE ANTÔNIO CARLOS
DE CONSELHEIRO LAFAIETE
ENGENHARIA DE MINAS
JACINTO TCHIPA DANIEL CUMENA
GEOMETALURGIA
Uma ferramenta para previsibilidade dos resultados na Mina de Viga
Conselheiro Lafaiete
2019
JACINTO TCHIPA DANIEL CUMENA
GEOMETALURGIA
Uma ferramenta para previsibilidade dos resultados na Mina de Viga
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao
Curso de Engenharia de Minas da Faculdade
Presidente Antônio Carlos de Conselheiro
Lafaiete, como requisito parcial para obtenção do
título de Bacharel em Engenharia de Minas.
Orientador: Prof. MSc. Adriano Raimundo Totou
Conselheiro Lafaiete
2019
JACINTO TCHIPA DANIEL CUMENA
GEOMETALURGIA: Uma ferramenta para previsibilidade dos resultados na Mina de
Viga
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Faculdade Presidente Antônio Carlos de
Conselheiro Lafaiete, como requisito parcial para obtenção do título de Bacharel em Engenharia
de Minas.
Aprovado em ____/____/______
BANCA EXAMINADORA
_________________________________________________________________
Prof. Dr. MSc. Me. Esp. MBA Nome – Orientador(a) – FUPAC
_________________________________________________________________
Prof. Dr. MSc. Me. Esp. MBA Nome – Avaliador(a) – FUPAC
_________________________________________________________________
Prof. Dr. MSc. Me. Esp. MBA Nome – Avaliador(a) – FUPAC
Conselheiro Lafaiete
2019
Dedico este trabalho primeiramente a Deus, que me deu a dádiva da
vida e me proporcionou a possibilidade do raciocínio. A meu pai,
que me instruiu a andar em sabedoria e que me encorajou e me deu
suporte a todo momento desse percurso. Aos meus familiares, pela
força e coragem proporcionada. Aos meus amigos pelo
companheirismo e encorajamento.
AGRADECIMENTOS
Primeiramente a Deus, por me dar o sustento e me amparar em todos os momentos. Ao meu amado
pai senhor Paulo Hamuyela Tchiteculo Cumena, por ter me instruído a sabedoria. Ao meu primo
Antônio Pinheiro Cumena Candjondjo por ter acreditado sempre no meu potencial e por ter me
alavancado na carreira acadêmica. As minhas irmãs e aos familiares de uma forma geral, por
acreditarem em mim e me darem sempre o encorajamento necessário. Ao professor Adriano
Raimundo Totou, por ter me orientado e ter desprendido seu tempo para realização deste trabalho.
Ao Leandro Carvalho Maciel e ao Marcelo Rodrigo Cruz pelo exímio aprendizado e dedicação
proporcionado. A toda equipa do processo da Ferrous por ajudarem na coleta de dados e realização
dos testes. Aos meus colegas e parceiros dessa caminhada, também chamados como “Os Quatro
Angolanos”. As minhas amigas e parceiras deste trilho MF, Cris e Bruna. A toda turma da
Engenharia de Minas. Ao meu eterno amigo Tiago Oliveira que me recebeu e me apoiou desde o
início, assim como a seus pais senhor Mauro e dona Dora. E a todos amigos não citados.
“A mente que se abre a uma nova ideia jamais voltará ao seu
tamanho original”
(Albert Einstein)
RESUMO
Explora a geometalurgia através de estudos correlacionais uni e multivariada entre a/as variáveis
de entrada e de saída do processo, permitindo assim, a previsibilidade dos resultados da Mina.
Estuda a correlação linear direta dos resultados obtidos pelo processamento do minério em teste de
bancada com os resultados obtidos na planta de beneficiamento industrial, possibilitando a
previsibilidade da produção na usina, e servindo como base fundamental no processo de tomada
de decisão da ordem sequencial das frentes a serem lavradas. As correlações lineares multivariadas
permitiram a previsibilidade completa dos resultados da produção (Teor, Recuperação mássica e
metalúrgica) na usina de beneficiamento.
Palavras-chave: Geometalurgia. Correlação. Previsibilidade. Teste de bancada. Usina de
Beneficiamento.
ABSTRACT
Explores the geometallurgy by univariate and multivariate correlation studies between the input
and output process variable/es, thus allowing a predictability of Mine results. Studies the direct
linear correlation between the results obtained by ore processing in laboratory test and the results
obtained in the industrial processing plant, allowing a predictability of production at the plant, and
serving as a fundamental basis in the process of selection the sequential order of the working faces
to be extracted. The multivariate linear correlations allowed a complete predictability of the
production results (Mineral content, mass and metallurgic recovery) in ore processing plant.
Keywords: Geometallurgy. Correlation. Predictability. Laboratory test. Processing Plant.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Coluna estratigráfica do Quadrilátero Ferrífero ........................................................... 23
Figura 2 - Fluxograma de beneficiamento de minério de ferro em Carajás .................................. 28
Figura 3 - Britadores primários: a) Britador de mandíbula; b) Britador giratório; c) Britador de
impacto; d) Britador de rolo dentado ............................................................................................. 32
Figura 4 - Britadores secundários; a) Britador cônico; b) Britador de rolos ................................. 34
Figura 5 - Tipos de esforços das partículas no moinho ................................................................. 36
Figura 6 - Áreas e mecanismos de quebra no moinho ................................................................... 37
Figura 7 - Moinho cilíndrico ......................................................................................................... 38
Figura 8 - Forças presentes em uma partícula em meio fluído ...................................................... 40
Figura 9 - Equipamentos de classificação. a) Hidrociclone; b) classificador espiral .................... 41
Figura 10 - Dinâmica das partículas na tela da peneira ................................................................. 42
Figura 11 - Tipos de peneiras. a) com inclinação simples; b) inclinação dupla; d) inclinação tripla;
b) múltiplas inclinações ................................................................................................................. 43
Figura 12 - Separadores magnéticos. a) de tambor; b) de rotação inversa; c) de correia cruzada; d)
de corrente oposta .......................................................................................................................... 46
Figura 13 - Separadores magnéticos. a) de rolo induzido; b) Jones .............................................. 47
Figura 14 - Execução do plano geometalúrgico ............................................................................ 51
Figura 15 - Diagrama de dispersão. a) Correlação negativa; b) Correlação positiva; c) sem
correlação; d) Correlação curvilínea.............................................................................................. 52
Figura 16 - Mapa de localização com destaque da área de estudo em triângulo vermelho e das
cidades circunvizinhas ................................................................................................................... 54
Figura 17 - (A): Mapa do Cráton São Francisco, ilustrando as faixas principais; (B): Mapa
Geológico do Quadrilátero Ferrífero com destaque da área em estudo ........................................ 55
Figura 18 - Itabirito Goethítico Friável ......................................................................................... 56
Figura 19 - Itabirito Goethítico Semicompacto ............................................................................. 57
Figura 20 - Itabirito Hematítico Fino ............................................................................................ 57
Figura 21 - Itabirito Hematítico Fino ............................................................................................ 58
Figura 22 - Itabirito Silicoso Friável ............................................................................................. 59
Figura 23 - Itabirito Silicoso Semicompacto ................................................................................. 60
Figura 24 - Classificação litogeoquímica da Mina Viga ............................................................... 61
Figura 25 - Fluxograma de beneficiamento da Mina de Viga ....................................................... 63
Figura 26 - Transporte do Rom para a usina de Concentração ..................................................... 64
Figura 27 – Balança integradora - a) Ponte de pesagem; b) Terminal de pesagem ...................... 66
Figura 28 - Configuração dos componentes do sistema PI ........................................................... 67
Figura 29 - Correias transportadoras. a) Alimentação; b) concentrados ....................................... 68
Figura 30 - Amostragem na frente. a) Canal; b) Amostragem nas paredes do canal; c) Amostras
coletadas ........................................................................................................................................ 70
Figura 31 - Amostragem do Rom britado. a) Planta de britagem primária e secundária; b) coleta no
chute da TC-004; c) amostrador cortando fluxo ............................................................................ 72
Figura 32 - Amostragem da alimentação da planta de concentração ............................................ 73
Figura 33 - Amostragem do CCTV_GROSSO ............................................................................. 74
Figura 34 - Amostragem do concentrado CCTV_FINO ............................................................... 75
Figura 35 - Fluxograma do teste padrão de frente de lavra ........................................................... 76
Figura 36 - Fluxograma do teste padrão de pilha .......................................................................... 77
Figura 37 - a) separador magnético de 3000 G; b) Peneiras de 50×50 cm ................................... 78
Figura 38 – Fluxograma de balanço de massa do teste padrão de pilha ........................................ 79
Figura 39 - Representação esquemática simplificada do fluxo em análise ................................... 80
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Teste de probabilidade e normalidade dos fluxos ....................................................... 92
Gráfico 2 - Teste de probabilidade e normalidade dos fluxos ....................................................... 92
Gráfico 3 - Histograma de distribuição ......................................................................................... 93
Gráfico 4 - Recuperação mássica no laboratório vs Recuperação mássica na usina ..................... 94
Gráfico 5 - Recuperação metalúrgica no laboratório vs Recuperação metalúrgica na usina ........ 95
Gráfico 6 - Recuperação mássica do concentrado no laboratório +2 mm vs Recuperação mássica
(Grosso) dos tambores na usina ..................................................................................................... 95
Gráfico 7 - Recuperação mássica do concentrado no laboratório -2 mm vs Recuperação mássica
(Fino) dos tambores na usina ......................................................................................................... 96
Gráfico 8 - Teste de relevância dos litotipos ................................................................................. 99
Gráfico 9 - Recuperações mássicas (%RM) e metalúrgicas (%RM_Fe) dos litotipos .................. 99
Gráfico 10 - Gráfico boxplot das recuperações média das pilhas ............................................... 101
Gráfico 11 - Teste de normalidade para %IGOF e a umidade nas pilhas ................................... 102
Gráfico 12 - Regressão linear simples entre %IGOF na pilha e a recuperação mássica na usina 102
Gráfico 13 - Variação do %IGOF e da recuperação mássica e metalúrgica ............................... 103
Gráfico 14 – Recuperação mássica na usina vs recuperação metalúrgica na usina .................... 105
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Composição mineralógica dos diferentes tipos de minério do QF ............................... 25
Tabela 2 - Dados de teor e massa das pilhas na usina e suas recuperações mássicas e metalúrgicas
....................................................................................................................................................... 81
Tabela 3 - Dados de teor e massa das pilhas na usina e suas recuperações mássicas e metalúrgicas
....................................................................................................................................................... 81
Tabela 4 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-13 .............................................................. 84
Tabela 5 - Dados do laboratório da pilha PP02-2019-12 .............................................................. 84
Tabela 6 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-12 .............................................................. 85
Tabela 7 - Dados do laboratório da pilha PP02-2019-11 .............................................................. 85
Tabela 8 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-11 .............................................................. 86
Tabela 9 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-10 .............................................................. 86
Tabela 10 - Dados do laboratório da pilha PP02-2019-13 ............................................................ 87
Tabela 11 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-14 ............................................................ 87
Tabela 12 - Dados do laboratório da pilha PP02-2019-14 ............................................................ 88
Tabela 13 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-15 ............................................................ 88
Tabela 14 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, das pilhas (01-10;01-11) ................................... 89
Tabela 15 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, das pilhas (02-11;01-12) ................................... 89
Tabela 16 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, das pilhas (02-12;01-13) ................................... 90
Tabela 17 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, da pilha (02-13;01-14) ...................................... 90
Tabela 18 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, da pilha (02-14;01-15) ...................................... 91
Tabela 19 - Recuperações mássicas e metalúrgicas das pilhas na usina ....................................... 91
Tabela 20 - Amostras de frente de lavra para os litotipos ............................................................. 98
Tabela 21 - %IGOF e %UMIDADE nas pilhas .......................................................................... 101
Tabela 22 - Dados para construção do modelo de predição ........................................................ 103
Tabela 23 - Resultados de saída da regressão multivariada ........................................................ 104
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
AG Moinhos autógenos
AL_CALC Alimentação calculada
AL_LAB Alimentação no laboratório
AL_PES Alimentação pesada
AL_USI Alimentação da usina
BIF Banded Iron Formation
CCTV Concentrado tambor Viga
CCTV_FINO Concentrado tambor Viga < 2mm
CCTV_GROSSO Concentrado tambor Viga > 2mm
CCTV_LAB_+2 Concentrado do tambor no laboratório e retido na tela de 2
milímetros
CCTV_LAB_-2 Concentrado do tambor no laboratório e passante na tela de 2
milímetros
CONC Concentrado
CONC_CCTV_USI Concentrado tambor Viga na usina
Ga Bilhões de anos
eq. Equação
GAP Abertura
HGMS High Gradient Magnetic Separation
IGOF Itabirito goethítico friável
IGOS Itabirito goethítico semicompacto
IHMF Itabirito hematítico fino
IHMN Interface homem máquina
IMNF Itabirito manganesífero friável
IRMS Induced Rolls Magnetic Separators
ISIF Itabirito silicoso friável
ISIS Itabirito silicoso semicompacto
LAB Laboratório
LI Limite inferior
LIMS Low Intecity Magnetic Separator
LS Limite superior
Ma Milhões de anos
MIMS Medium Intensity Magnetic Separation
mT Militesla
NS/N-S Direção Norte Sul
NMTV Não magnético tambor Viga
NW-SE Direção Noroeste Sudeste
PASS_2 Passante na tela de 2 milímetros
PASS_6,3 Passante na tela de 6,3 milímetros
PERD_PROC Perda do processo
PIMS Process Information Management System
PLC Programmable Logical Controller
PPXX-2019-XX Identificação das pilhas
QF Quadrilátero Ferrífero
REC_GLOB Recuperação global
REC_PARC Recuperação parcial
REC_Fe_GLOB Recuperação metalúrgica global
REC_Fe_PARC Recuperação metalúrgica parcial
%RM Recuperação mássica
%RM_Fe Recuperação metalúrgica
RET_2 Retido na tela de 2 milímetros
RET_6,3 Retido na tela de 6,3 milímetros
SAG Moinho Semi-autógenos
TAG Código de identificação
T Tesla
TCXXX Identificação do número da correia
TC-XXX-20XX Número da correia e a respetiva área
USI Usina
VGA-FL-18XXXX Identificação de amostras de frente de lavra da mina Viga
VPT-20XX-WIT0XX Identificação das balanças
LISTA DE SÍMBOLOS
%Al Teor de alumina
cm Centímetros
%Fe Teor de ferro
G Gauss
g Grama
h Hora
Kg Quilogramas
# Malha de abertura (Mesh)
%Mn Teor de manganês
p Coeficiente de correlação de Pearson
%P Teor de fósforo
PPC Perda por calcinação
% Porcentagem
ROM Run of Mine
rpm Rotação por minute
%Si Teor de sílica
LISTA DE FÓRMULAS
Eq. 01 𝑅𝑀 =𝐶
𝐴× 100% ⇒ Recuperação mássica
Eq. 02 𝑅𝑀_𝐹𝑒 = 𝐶×𝑐
𝐴×𝑎× 100% ⇒ Recuperação metalúrgica
Eq. 04 𝑅𝑀_𝐹𝑒 = 𝑐
𝑎× 𝑅𝑀 ⇒ Recuperação metalúrgica
Eq. 05 𝑐 = 𝑅𝑀_𝐹𝑒×𝑎
𝑅𝑀 ⇒ Teor do metal no produto
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................... 19
2. OBJETIVOS ......................................................................................................................... 20
2.1 OBJETIVO GERAL ....................................................................................................... 20
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ......................................................................................... 20
3. JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA ................................................................................. 21
4. REVISÃO BIBLIOGRAFICA ............................................................................................ 22
4.1 CONTEXTO GEOLÓGICO DO MINÉRIO DE FERRO NO QUADRILÁTERO
FERRÍFERO .............................................................................................................................. 22
4.2 CARACTERIZAÇÃO TECNOLÓGICA ....................................................................... 25
4.3 CARACTERIZAÇÃO MINERALÓGICA .................................................................... 26
4.4 TRATAMENTO DE MINÉRIOS .................................................................................. 26
4.5 ETAPAS DO PROCESSAMENTO DE MINÉRIO ....................................................... 29
4.5.1 Cominuição .............................................................................................................. 29
4.5.1.1 Leis de fragmentação .............................................................................................. 30
4.5.2 Britagem .................................................................................................................. 31
4.5.3 Moagem ................................................................................................................... 35
4.5.4 Classificação ............................................................................................................ 38
4.5.5 Peneiramento ........................................................................................................... 41
4.5.6 Concentração ........................................................................................................... 43
4.5.6.1 Métodos densitários ou gravimétricos .................................................................... 44
4.5.6.2 Métodos magnéticos ................................................................................................ 45
4.5.6.3 Métodos elétricos ..................................................................................................... 48
4.5.6.4 Flotação ................................................................................................................... 48
4.6 SEPARAÇÃO SÓLIDO LÍQUIDO ............................................................................... 49
4.7 GEOMETALURGIA ...................................................................................................... 50
4.8 CORRELAÇÃO LINEAR .............................................................................................. 51
4.8.1 Correlação linear multivariada ................................................................................ 53
5. ESTUDO GEOMETALÚRGICO PARA A MINA DE VIGA ........................................ 53
5.1 LOCALIZAÇÃO E VIAS DE ACESSO ........................................................................ 53
5.2 GEOLOGIA DA MINA VIGA ...................................................................................... 54
5.3 BENEFIACIAMENTO MINERAL DA MINA VIGA .................................................. 62
5.3.1. PIMS – Process Information Management System ................................................. 65
5.3.2. PI System ................................................................................................................. 67
5.3.3. LIMS - Laboratory information management system ............................................. 69
6. METODOLOGIA ................................................................................................................ 69
6.1. COLETA DE DADOS .................................................................................................... 70
6.1.1. Amostras de frente de lavra ..................................................................................... 70
6.1.2. Amostras da usina de beneficiamento ..................................................................... 71
6.1.2.1. Amostragem do ROM britado .............................................................................. 71
6.1.2.2. Amostragem da alimentação na planta de concentração .................................... 72
6.1.2.3. Amostragem do concentrado (CCTV_GROSSO) ................................................ 73
6.1.2.4. Amostragem do concentrado (CCTV_FINO) ...................................................... 74
6.2. TESTE PADRÃO GEOMETALÚRGICO DE FRENTE DE LAVRA ......................... 75
6.3. ESTABELECIMENTO DO TESTE PADRÃO DE PILHA (ROM BRITADO) .......... 77
7. RESULTADOS E DISCUSSÕES ....................................................................................... 79
7.1 TESTE DE SIGNIFICÂNCIA PARA OS LITOTIPOS ................................................. 96
7.2 DETERMINAÇÃO DO MODELO FINAL DE PREVISIBILIDADE........................ 103
8 CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................ 106
9 SUGESTÃO PARA TRABALHOS FUTUROS .............................................................. 107
10 REFERENCIAL BIBLIOGRÁFICO ........................................................................... 108
19
1. INTRODUÇÃO
Os maiores problemas decorrentes no processo de beneficiamento mineral devem-se as
características anisotrópicas dos materiais tratados, uma vez que as rochas provenientes da lavra
apresentam descontinuidades em todas as direções devido aos diferentes fenômenos geológicos
que ocorrem nas diferentes camadas constituintes da terra. Esses fenômenos promovem a
desorientação e desorganização dos constituintes das rochas causando a descontinuidade do
sistema (rocha) em todas as direções, com isso, cada rocha apresenta paragênese mineral
característica promovendo a anisotropia. Esta variabilidade espacial característica, induz a
alteração constante das rotas de processo nas plantas de beneficiamento de minério, para à
adequação devido a novas características físicas e químicas apresentadas pelo material, com a
finalidade de se obter o produto com a qualidade requeridas pelo cliente, e com o menor custo
possível de processamento.
Uma das formas de minimizar o problema inerente à variabilidade do material, é correlacionar a
qualidade do material proveniente da lavra com a qualidade do produto gerado e a respectiva
eficiência do processo, possibilitando assim, à previsão da possibilidade de alteração da rota de
processo, sem se perder eficiência na usina de Beneficiamento. Com isso, agrega-se valor ao
modelo de blocos, potencializando o planejamento quanto a tomada de decisão das frentes a serem
lavradas para se atingir a qualidade requerida no momento, refletindo-se na otimização do sistema
lavra usina.
O presente estudo busca a correlação existente entre a qualidade do material proveniente da lavra
e o resultado obtido devido ao seu tratamento, buscando a previsibilidade dos resultados quanto a
eficiência do processo de beneficiamento para as frentes a serem lavradas.
20
2. OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GERAL
Prever a performance industrial de uma usina de beneficiamento de minérios através de um teste
de bancada.
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Estabelecer e realizar testes padrão dos diferentes litotipos e pilhas que alimentam a usina;
Correlacionar os resultados industriais de recuperação mássica e metalúrgica ao resultado
dos testes padrão das pilhas em laboratório;
Determinar os litotipos de maior influência na variação da recuperação mássica e
metalúrgica;
Construção de modelo de previsibilidade de performance industrial.
21
3. JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA
Tem-se verificado a exaustão significativa de depósitos minerais de elevados teores, fato causado
pela exploração contínua e crescente ao longo dos anos de depósitos que proporcionam menor
custos de extração e maior lucratividade possível. A exaustão desses depósitos, levam a
necessidade de viabilizar depósitos antes considerados como não viáveis, promovendo a criação
de novos métodos tecnológicos para o beneficiamento do material bruto obtendo-se a mesma
qualidade requerida pelo cliente e pelo mesmo preço de aquisição.
Os depósitos magnetíticos, são os mais ricos em ferro com teor máximo contido de 72,4%. A
ocorrência desses depósitos reduziu significativamente nos últimos anos, fazendo com que se
recorra a depósitos de menor teor. Os depósitos mais ricos em ferro, apresentam-se com
distribuição espacial mais homogênea com relação aos depósitos com teor mais baixo. Com isso,
existe uma razão de proporcionalidade inversa entre a homogeneidade dos depósitos com relação
aos teores contidos, ou seja, geralmente depósitos com teores reduzidos apresentam alto grau de
heterogeneidade causado pela ocorrência de elementos contaminantes, ao contrário dos depósitos
que possuem alto teor agregado que apresentam distribuição espacial mais homogênea.
O elevado grau de heterogeneidade dos materiais de alimentação das plantas de concentração,
causam grandes problemas, devido à dificuldade de determinação dos parâmetros operacionais da
usina de beneficiamento para o alcance dos melhores resultados. No entanto, surge a necessidade
da melhoria das técnicas de controle em relação à qualidade dos materiais brutos para obtenção de
produtos finais dentro das especificações previstas.
Estudos correlacionais do material vindo da mina de diferentes litotipos em testes de bancada com
os produtos gerados quando submetidos ao processo de beneficiamento industrial (cominuição,
classificação e concentração), são ferramentas importantes na tomada de decisão quanto as frentes
prioritárias para lavra e ajustes de parâmetros de processo possibilitando assim o cumprimento das
metas de produção estabelecidas.
22
4. REVISÃO BIBLIOGRAFICA
4.1 CONTEXTO GEOLÓGICO DO MINÉRIO DE FERRO NO QUADRILÁTERO
FERRÍFERO
O ferro é quarto elemento mais abundante da crosta terrestre, perfazendo cerca de 5% da mesma.
Os minérios de ferro mais importante são a hematita (𝐹𝑒2𝑂3), a magnetita (𝐹𝑒3𝑂4) e os itabiritos
(𝐹𝑒2𝑂3/𝐹𝑒3𝑂4+ 𝑆𝑖𝑂2) (GOMES, 2016).
A porção montanhosa de 15.000 𝑘𝑚2 localizado no Brasil ao sul da cidade de Belo Horizonte,
ficou conhecida como Quadrilátero Ferrífero, cuja abreviação é QF, devido a sua limitação quase
que simultânea e perpendicular de quatro cordilheiras. É a continuação sul da Serra do Espinhaço,
cujo embasamento e áreas circunvizinhas são compostos de gnaisses tonalítico-graníticos de idade
arqueana, isto é, com idade superior a 2.7 bilhões de anos (ALKIMIM; NOCE, 2006; ROESER,
2010).
As rochas metassedimentares da região são compostas pelo grupo Rio das Velhas metamorfizado
há cerca de 2,8 milhões de anos atrás, o grupo Minas, metamorfizada por rochas intrusivas há cerca
de 1,3 milhões de anos e o grupo Itacolomi cuja estimativas indicam ter idade superior a 1,3 milhões
de anos (DORR, 1969).
Segundo Bezerra (2014), a estratigrafia do QF em escala regional consiste dos seguintes conjuntos
maiores, da base para o topo:
1. Terrenos granito-gnáissicos arqueanos;
2. Sequências vulcanossedimentares arqueanas (Supergrupo Rio das Velhas);
3. Sequências de coberturas sedimentares e vulcanossedimentares proterozóicas (Supergrupo
Minas, Grupo Itacolomi, Supergrupo Espinhaço);
4. Coberturas sedimentares recentes.
A figura 1 ilustra à composição da coluna estratigráfica do Quadrilátero Ferrífero.
23
Figura 1 - Coluna estratigráfica do Quadrilátero Ferrífero
Fonte: ALKIMIM, NOCE (2006).
Dorr (1969, citado por Takehara, 2004), relata que: I) O grupo Caraça: É essencialmente clástico,
é dividido na Formação Moeda, compostos de metaconglomerados e quartzitos; na Formação
Batatal, compostos de xistos e filitos; II) O Grupo Itabira: É constituído predominantemente por
rochas de origem química, e dividido na Formação Cauê, composta basicamente de itabiritos (que
são as formações ferríferas bandadas) e Formação Gandarela composta de carbonatos e filitos; e
III) Grupo Piracicaba: composto por rochas clásticas e químicas.
A composição mineralógica e microestrutural dos minérios de ferro no Quadrilátero Ferrífero, são
dependentes dos mecanismos deformacionais e dos processos metamórficos decorrentes em cada
região, promovendo a diferenciação mineralógica, textural e estrutural dos minérios em diferentes
24
posições, caracterizando à anisotropia (TRZASKOS, ALKMIM E ZAVAGLIA, 2011). Camargo
et al. (2001), ressalta que, se a dependência entre observações em duas ou mais posições no espaço
forem função dependentes apenas da distância (Euclidiana) entre elas, então diz-se que a
variabilidade espacial é anisotrópica, caso contrário é isotrópica.
Existem no QF três eventos deformacionais de compressão que contribuem para a formação dos
sinclinais Gandarela, Don Bosco, Moeda, Ouro Fino e Santa Rita. O primeiro evento é o pré-Minas
que afeta apenas as rochas do Supergupo Rio das Velhas, o segundo é o pós-Minas e pré-Itacolomi
e o último o pós-Itacolomi (DORR, 1969 apud TAKEHARA, 2004).
Rosière et al. (1993a) agrupam os minérios de ferro da formação Cauê em dois grupos principais,
os Itabiríticos e os Hematíticos. Segundo os autores minérios Itrabiríticos são compostos por óxidos
de ferro e minerais transparentes que se dispõem em bandas alternadas (BIF) de espessuras
milimétricas a centimétricas, com teor de ferro total variando de 20% a 55% em peso na rocha
primária. São classificados quanto a composição de minerais transparentes em:
I) Itabirito normal ou comum – Composto de bandas ricas em 𝑆𝑖𝑂2 e óxido de ferro;
II) Itabirito dolomítico – composto por bandas ricas em carbonatos e óxidos de ferro;
III) Itabirito anfibólico – composto de bandas ricas em anfibólio e óxido de ferro.
Em alguns casos podem ser encontrados nas interfaces entre os carbonatos estratificados superiores
e os filitos inferiores, os Itabiritos manganíferos e os filíticos. Os minérios Hematíticos apresentam
geralmente teores elevados, isto é >64% de ferro. Os corpos apresentam-se com distribuição mais
homogênea e podem ser classificados quanto as características físicas e texturais como:
I) Minérios compactos – Apresentam-se maciços, bandados a laminados, foliados, com corpos de
orientação linear e subordinadamente brechados;
II) Minérios pulverulentos – Apresentam-se foliados ou lineados, com grãos de grosso a fino ou
sem estrutura interna (Blue dust).
A tabela 1 mostra a composição mineralógica dos diferentes tipos de minério de ferro do QF.
25
Tabela 1 - Composição mineralógica dos diferentes tipos de minério do QF
Fonte: (ROSIÈRE et al., 1993a).
4.2 CARACTERIZAÇÃO TECNOLÓGICA
Para o tratamento de determinado minério, é necessário o conhecimento prévio das principais
características norteadoras, fazendo-se conhecer o tipo de material a ser processado. No entanto, a
caracterização tecnológica consiste na identificação das características físicas e químicas dos
minerais servindo como base para o estudo da técnica de beneficiamento que proporcione resultado
ótimo.
Fontes (2013) relata que a partir da caracterização tecnológica e a identificação das principais
características como a densidade, propriedades magnéticas, refração e reflexão da luz etc., torna-
se possível o estudo da melhor rota de processo que atenda as características e a necessidade do
mercado. A caracterização tecnológica do minério se desenvolve em vários estágios, sendo os
principais a caracterização mineralógica, análise granulométrica e a determinação do grau de
liberabilidade do mineral de interesse ao mineral de ganga.
26
4.3 CARACTERIZAÇÃO MINERALÓGICA
A caracterização mineralógica envolve além da utilização das diferentes técnicas para a
identificação dos constituintes minerais presentes no domínio, mas também a determinação da
quantidade dos mesmos na composição, ou seja, envolve a determinação qualitativa e quantitativa
dos minerais na amostra. Nesta etapa a utilização de uma amostra representativa é fundamental
para a garantia da precisão de assertividade dos resultados quanto ao domínio analisado
(VALADÃO, 2000).
O conhecimento da distribuição granulométrica das partículas minerais é de extrema importância,
pois por intermédio desta informação é possível a determinação da granulometria de liberação do
mineral de interesse aos minerais de ganga, permitindo assim o cálculo de consumo de energia para
a redução da partícula de um tamanho inicial para um tamanho final que possibilite a aplicação de
processos posteriores. Valadão (2000) descreve a liberabiliade como sendo a condição de liberdade
mútua entre os minerais que compõem um dado sistema. Para aplicação de qualquer método de
concentração, faz-se necessário a garantia do isolamento das espécies minerais as quais pretendem-
se separar, ou seja, a liberabilidade é um dos pré-requisitos da concentração.
4.4 TRATAMENTO DE MINÉRIOS
A natureza disponibiliza seus recursos de forma bruta, cujo emprego requer à submissão dos
mesmos em processos de transformação que levam à adequação para utilização final. A palavra
tratamento provém do latim “TRATARE” que significa ‘lidar, administrar, manejar’.
Minério do latim “MINERA”, é toda rocha composta de mineral ou agregado de minerais com um
ou mais elementos cuja extração apresenta viabilidade econômica em determinadas condições
técnicas, econômicas e políticas. Mineral é todo corpo natural, de origem terrestre ou extraterrestre,
homogêneo e inorgânico (com exceção as substâncias naturais produzidas por plantas e animais),
27
no estado sólido, líquido ou amorfo a temperatura ambiente, de estrutura reticular, e composição
química definida.
Entretanto, tratamento de minérios pode ser entendido como sendo o processo pelos quais as rochas
ou minérios são submetidos, com o fim de se extrair o mineral ou minerais atrativos
economicamente, em tempos e senários contemporâneos. Para Luz e Lins (2010), tratamento de
minério ou também chamado de beneficiamento de minério, é o conjunto de processos aplicados
aos minérios, objetivando a adequação da granulometria, morfologia, e da concentração relativa
dos elementos presentes, sem a alteração da sua essência física ou química.
O processo de beneficiamento de minérios, dá-se através da diferenciação das propriedades físicas
e químicas características dos minerais constituintes das rochas, por meio do qual aplicam-se
técnicas industriais adequadas a cada minério visando a otimização do processo. O minério ou
rocha proveniente da lavra, alimentam as plantas de beneficiamento onde ocorrem os processos
que visam isolar o mineral de interesse da rocha original. Para tal efeito, as rochas são submetidas
em processos de redução de tamanho (Cominuição), passando posteriormente por etapas de
peneiramento.
Depois de garantida liberabilidade do minério, passam por processos de separação do elemento de
interesse (mineral-minério) e dos elementos de não atratividade econômica (mineral-ganga). Os
minerais de interesse são posteriormente transportados pelos pátios, onde são destinados aos
clientes para a posterior aplicação, ao passo que o estéril é destinado para barragens de rejeito. A
figura 2 mostra um exemplo clássico de fluxograma de beneficiamento de minério de ferro de
Carajás.
28
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29
4.5 ETAPAS DO PROCESSAMENTO DE MINÉRIO
4.5.1 Cominuição
Todo material é constituído por molécula, que por sua vez, são formadas pela combinação de
átomos. As rochas e grande parte de seus constituintes (minerais), são geralmente sólidos,
cristalinos de composição química definida, formados por arranjos moleculares dispostos
tridimensionalmente em forma de pequenos empacotamentos conhecidos como células unitárias
(SILVA A., 2009). O tipo de empacotamento dessas células depende dos átomos presentes, das
proporções na célula, e do tipo de ligação Interatômica, conferindo características intrínsecas aos
cristais, que se refletem nas suas propriedades físicas como a dureza, clivagem, fratura, densidade
e hábito cristalino (NUNES e JUNIOR, 2009). Dada diversidade de constituintes minerais nas
rochas, tais propriedades não são de fácil predição e descrição, levando ao estudo mineralógico
minucioso dos corpos minerais na fase de determinação da viabilidade dos depósitos, assim como
ao longo da lavra caso apresente viabilidade econômica e tecnológica.
A lavra visa a extração do minério para sua disponibilização em processos subsequentes em plantas
de processamento mineral. Para Figueira, Luz e Lins (2010), a cominuição começa na lavra, na
utilização de explosivos para o desmonte de rochas, conhecido também como primeiro estágio de
fragmentação, gerando blocos de grandes dimensões, que são disponibilizados para o processo de
cominuição subsequente (Britagem). Os blocos gerados no primeiro estágio de fragmentação são
transportados por caminhões fora de estrada ou traçado, alimentado os silos primários, que
absorvem os impactos gerados pela queda dos blocos na alimentação, e proporcionando uma taxa
de alimentação aproximadamente constantes aos equipamentos de cominuição nos processos
subsequentes.
Dada à anisotropia do sistema rocha, proporcionado pela variedade de minerais constituintes, os
blocos liberados nas frentes de lavra precisam ser submetidos a processo de redução de tamanho
para o acesso à superfície do mineral de interesse (mineral minério), ou mineral de ganga. As
ligações intermoleculares presentes nos minerais constituintes das rochas, são relativamente fortes,
demandando considerável quantidade de energia para sua liberação. Assim sendo, os circuitos de
30
cominuição devem ser dimensionados à fim de trabalhar com a máxima eficiência o que se traduz
no menor consumo de energia possível, atendendo de forma adequada a função de adequação
granulométrica do minério para processos de concentração, ou geração direta de produto.
Segundo Souza (2010), as operações unitárias de cominuição são caras pelo alto consumo
energético, representando entre 50 a 70% dos custos diretos de produção na maioria das plantas de
beneficiamento de minério. No entanto definem significativamente o custo de viabilidade de uma
usina de beneficiamento de minério.
Chama-se cominuição todo processo de redução de determinada partícula de um tamanho inicial
para um tamanho final de menor granulometria. Objetiva-se na redução de tamanho das partículas
de qualquer agregado rochoso, aumentando assim a área superficial das partículas constituintes do
minério, facilitando o processo de isolamento do mineral de minério. A liberabilidade dos minerais
é uma condição necessária para a concentração ou separação dos mesmos. Em sistemas reais quase
que nunca se alcança o isolamento perfeito do elemento de interesse, sendo esses sempre
acompanhados por elementos contaminantes que não apresentam atratividade econômica (Souza,
2010).
4.5.1.1 Leis de fragmentação
Apesar de inúmeros estudos realizados no segmento da fragmentação dos materiais rochosos, ainda
não se modelou uma expressão geral que descreva a energia consumida em função da redução do
tamanho das partículas. A complexidade das rochas causadas pela anisotropia dos depósitos em
função da formação geológica, dificulta a construção de um modelo geral correlacional da energia
consumida em função da redução do tamanho (LUZ e LINS, 2010).
São conhecidas três leis mais importantes da fragmentação que estabelecem relação entre energia
consumida e redução do tamanho da partícula. A mais antiga dessas relações, foi a proposta posta
por P. Ritter Von Rittinger em 1867 na Alemanha, também conhecida como primeira lei da
fragmentação, onde o autor estabelece uma relação de proporcionalidade direta entre o trabalho
31
útil consumido e a nova superfície gerada pela fragmentação. É mais aplicada para a fragmentação
mais reduzidas.
A segunda lei da fragmentação foi proposta por F. Kick, sendo mais aplicada a partículas grosas
como matacões. Esta lei, estabelece relação de proporcionalidade direta entre o trabalho requerido
e a redução volumétrica das partículas a serem cominuídas. A lei de Kick, surgiu da necessidade
da criação de uma lei que se aproximasse a todos os casos reais de fragmentação, com à adição de
parâmetros que permitem a análise de resposta a fragmentação. A terceira lei estabelece uma
relação de proporcionalidade inversa entre, a energia consumida para reduzir o tamanho de uma
partícula, e a raiz quadrada do tamanho da partícula, considerando-se tamanho como sendo à
abertura da peneira onde passam 80% do material (𝑃80). A cominuição pode ser feita por moagem
ou por britadores. Os moinhos podem ser de bolas ou de barras, os quais são escolhidos dependendo
do tipo de material processado (LUZ E LINS, 2010).
4.5.2 Britagem
A britagem é o primeiro estágio da cominuição, visa a fragmentação dos blocos vindo da lavra
adequando sua granulometria a etapas posteriores de tratamento. É feita em várias etapas,
dependendo do tamanho do maior bloco processado (Topsize), e do grau de redução pretendido.
Para Varela (2011), nesta etapa utilizam-se equipamentos de maior robustez, pois, operam com
fragmentos de diferentes tamanhos, com topsize variando de 1000 mm a 2000 mm. Ainda segundo
o mesmo autor, para o dimensionamento de um britador deve-se destacar o tamanho do material a
ser processado, do grau de redução, do índice de dureza do material, da abrasividade da matéria-
prima e da determinação do grau de coesão do material.
Em geral, para que se logre a granulometria fina do material, na qual é considerado liberado, a
fragmentação realiza-se em diferentes estágios, sendo os principais: A fragmentação grossa e
intermediária desenvolvidos geralmente em britadores, e a fragmentação fina feito por moinhos. A
fragmentação grossa e intermediária são etapas onde se usam equipamentos de maior robustez,
com grau de redução de aproximadamente 8:1, sendo realizado geralmente a seco e em circuito
aberto, ou seja, sem o retorno de carga para o equipamento de cominuição (FIGUEIRA; LUZ;
32
ALMEIDA, 2010). Normalmente utilizam-se os seguintes equipamentos: Britador de mandíbulas,
britador giratório, britador de impacto e o de rolos dentado (figura 3).
Figura 3 - Britadores primários: a) Britador de mandíbula; b) Britador giratório; c) Britador de
impacto; d) Britador de rolo dentado
Fonte: FIGUEIRA (2010).
Os britadores de mandíbula são constituídos por uma mandíbula fixa e outra móvel, por intermédio
dos quais ocorre a compressão do material alimentado, cujo grau de redução é aproximadamente
5:1. A mandíbula móvel exerce pressão por impacto ao material processado, que por sua vez é
fraturado sucessivamente até que se alcance granulometria entre à abertura da posição aberta e
fechada da descarga. São classificados em dois tipos dependendo do sistema de acionamento da
mandíbula, podendo ser de um e de dois eixos (VARELA, 2011). Nos de dois eixos, a mandíbula
descreve movimento pendular, ao passo que nos de um o movimento é elíptico. Tendo em conta o
custo operacional, os de dois eixos são mais caros que os de um eixo (GOMES, 2016).
33
Britadores giratórios possuem grande capacidade de processamento de material, podendo processar
materiais de alta dureza e abrasividade, operando com taxas que variam de 600 a 14.000 t/h. O
formato circular da câmara de alimentação lhe confere capacidade de alimentação em todos os
lados, onde depois da mesma, ocorre o movimento de aproximação e afastamento do cone central
a carcaça, promovendo assim, a fragmentação do material que é comprimido na parede da câmara.
Os britadores de impacto, transmitem por impacto parte da energia cinética às partículas devido ao
movimento, projetando-as diretamente na superfície da carcaça onde ocorre a fratura do material
devido a dissipação da energia transmitida. Requerem alto custo de manutenção pela troca
constante de revestimento através do elevado índice de desgaste.
Os britadores de rolo dentado não são de grande uso, sendo mais recomendados para materiais de
baixa abrasividade, devido ao elevado índice de desgaste dos dentes. De forma geral, é constituído
por uma carcaça fixa e um rolo dentado, por meio dos quais ocorre a quebra do material por
compressão e cisalhamento.
Na britagem secundária são processados blocos com granulometria de alimentação e de produto
máximo de 100 e 10 mm, visando em geral a preparação do material para a britagem terciária ou
moagem. Se desenvolvem normalmente por meio dos seguintes equipamentos: Britador giratório
secundários, britador cônico, britador de martelos e os de rolos. A britagem secundária sucede a
primária, onde são usados equipamentos de menor robustez que na primária.
Britadores cônicos é uma modificação dos britadores giratórios, diferem-se destas pelo seu
tamanho e pela configuração da câmara de britagem, assim como, pela diferenciação da inclinação
do eixo cônico. Geralmente são utilizados para rebritagem do material, preparando-o para etapas
posteriores como a moagem. Possuem alta disponibilidade mecânica, grau de redução superior que
nos britadores de mandíbula, produzem material com distribuição granulométrica bem uniforme
(VARELA, 2011).
Para White (1976, apud WILLS e MUNN-NAPIER, 2006), a rápida descarga e suas características
operacionais fazem com que tenham uma relação de redução na faixa de 3:1-7:1. Em relação a
outros britadores, os britadores cônicos são altamente vantajosos, pela alta flexibilidade quanto a
34
determinação da granulometria da alimentação e do produto, pois nestes, é possível o ajuste da
abertura de entrada e de saída (METSO, 2018). A figura 04 ilustra exemplo de britador cônico e
de rolos.
Figura 4 - Britadores secundários; a) Britador cônico; b) Britador de rolos
Fonte: FIGUEIRA (2010).
Os britadores de rolos são constituídos por dois rolos cilíndricos fixos e adjacentes, posicionados
paralelamente, em função de uma distância pré-definida. A distância entre os rolos depende
normalmente do tipo de material a ser alimentado, do bloco da partícula de maior tamanho e do
grau de redução pretendido. A alimentação é feita entre os rolos, que por sua vez, descrevem
movimento circular e em sentidos contrários, levando o material a zona de trituração onde ocorre
a compressão e o sucessivo esmagamento (LUZ, SAMPAIO e ALMEIDA, 2004; METSO, 2018).
Possuem grande limitação quanto a granulometria de alimentação e das características
geomecânicas do material, sendo assim, recomendado para materiais friáveis e de baixa
abrasividade, como o carvão, calcário, gesso, fosfato e minérios de ferro macio (GUPTA, 2006).
A britagem terciária, na maioria dos casos é o último estágio de britagem, trabalhando com
materiais com granulometria de alimentação máxima de 10 mm, e gerando um produto com
tamanho máximo de 1mm (LUZ, SAMPAIO, ALMEIDA, 2004). Utilizam-se geralmente
britadores cônicos com grau de redução variando entre 4:1-6:1.
35
Em alguns casos, não se alcança a granulometria pretendida, por motivos como a característica
mecânica do minério, ou alguma especificação do mercado. Nestes casos, os materiais são
submetidos a uma quarta etapa (moagem), dependendo da quantidade de etapas de cominuição na
planta de beneficiamento.
4.5.3 Moagem
A moagem é um método de cominuição com razão de redução elevada. Dentre os processos
envolvidos na planta de beneficiamento de minério, a moagem requer atenção prioritária por
perfazer em média 50% dos custos operacionais envolvidos no beneficiamento de minério.
A exaustão de depósitos minerais com teor alto, levam a criação de processos mais acurados para
a concentração de depósitos mais pobres (CARVALHO, 2015). Tais depósitos, geralmente
apresentam grande descontinuidade e alta variabilidade espacial, o que levam à necessidade do alto
consumo de energia para o alcance da liberabilidade do mineral de interesse ao mineral de ganga,
propiciando-o para etapas ulteriores de concentração, como por exemplo a flotação.
São submetidos esforços mecânicos solicitantes as partículas em cominuição, transmitidos por
plano/os de compressão com certa quantidade de movimento, e energizados mecanicamente. A
energia mecânica as quais os materiais são submetidos dissipam-se e transformam-se em energia
interna, que por sua vez, causam colisão entre as partículas constituintes do material (GASPAR,
2005). A terceira lei de Newton diz que se um corpo qualquer exerce força sobre um segundo corpo
(ação), o segundo reage com a mesma força, mesma direção, porém, em sentido contrário (reação)
(GIANCOLI, 2000). Analogamente a esta lei, as partículas no moinho irão reagir com mesma
força, mesma direção, porém em sentido contrário às forças aplicadas, e perpendicularmente a
superfície de contato. A lei de Hooke mostra que todo corpo submetido a uma tensão reage com
uma variação no seu comprimento, cuja intensidade da deformação depende do tipo de material
(Lopes, 2006). No caso das partículas no moinho, as deformações ocorrem quando se extrapola o
limite de resistência interna, ou seja, quando se aplica tensões, além do limite máximo de
resistência. A figura 5 mostra os diferentes tipos de esforços submetidos as partículas no moinho.
36
Figura 5 - Tipos de esforços das partículas no moinho
Fonte: WELLENKAMP (1999).
a) Pressão: Aplicada por meio de dois planos, comprimidas em velocidades relativamente
baixas;
b) Impacto: Aplicada por meio de dois planos com velocidade relativamente maior que as de
pressão;
c) Arraste: Também aplicada entre dois planos, porém, com forças superpostas paralelamente
causando tensões internas cisalhantes;
d) Choque: As partículas colidem com o plano ou outras partículas presentes no meio,
ocorrendo uma transformação de energia cinética em energia interna, promovendo a ruptura
das partículas.
Para Dutra (2005), o termo moagem é empregado quanto se designa a redução de partícula visando
à obtenção de produto com granulometria inferior a 10 mm. é o último estágio da cominuição,
ocorrendo a redução das partículas a seco ou à úmido pela combinação de abrasão, impacto,
compressão e cisalhamento. A figura 6 ilustra as regiões no moinho e os tipos de quebra.
37
Figura 6 - Áreas e mecanismos de quebra no moinho
Fonte: BERALDO (1987).
Os equipamentos utilizados são geralmente os moinhos tubulares ou cilíndricos (barras, bolas e
autógenos), vibratórios, de rolos e os de impacto, onde os tubulares são os de maior
empregabilidade.
Moinhos de barras: São constituídos por uma carcaça cilíndrica com razão comprimento/diâmetro
variando de 1,25 a 2,5. Utiliza barras como corpos moedores, não podendo ser de dimensões
excessivas, devido à maior probabilidade de deformidade causado pelo momento fletor na barra
que aumenta com o comprimento (LUZ, SAMPAIO e ALMEIDA, 2004). Geralmente são usados
para a obtenção de produtos grosseiros, ou para preparação deste para alimentação de moinho de
bolas. Geralmente funcionam em circuito aberto, e quando não, fecham circuito com peneiras ou
hidrociclones (CARRISSO, REGINA e CORREIRA, 2004).
Moinhos de bolas: É empregado quando a razão comprimento/diâmetro varia de 1,5 a 1, ou ainda
menor. É o último estágio de cominuição, empregados para geração de produtos finos. As Bolas
possuem área de superfície maior que as barras, promovendo o aumento da área de contato dos
corpos moedores com as partículas em cominuição, possibilitando a redução de partículas de
granulometria muito reduzida (LUZ, SAMPAIO e ALMEIDA, 2004).
38
A moagem autógena tem sido a última tendência do mercado de moinhos, pois tem-se mostrado
mais econômicos que os tradicionais. O termo autógeno pode ser usado para designar aquilo que
se engendra por si próprio.
Para Silva (2014), moinhos autógenos (AG), são corpos cilíndricos rotativos, que utilizam o próprio
material de alimentação como meio de moagem, ao passo que, moinhos semi-atógenos (SAG), é
um moinho rotativo que utiliza o próprio material de alimentação e com a complementação de
corpos moedores que geralmente são bolas de aço. A figura 7 ilustra um exemplo de moinho
cilíndrico.
Figura 7 - Moinho cilíndrico
Fonte: LUZ, SAMPAIO e ALMEIDA (2004).
Entende-se por controle de tamanho, o processo de separação granulométrica de sólidos em dois
ou mais produtos, podendo ser a via úmida ou seca (METSO, 2018). Em processamento mineral
existem dois principais métodos de controle de tamanho, a classificação e o peneiramento.
4.5.4 Classificação
Depois da liberação inicial dos minerais da rocha mãe, por meio das operações unitárias de
britagem, moagem e peneiramento, processos de classificação são geralmente empregados com a
finalidade da separação por tamanho (GUPTA e YAN, 2006).
39
A classificação pode ser entendida, como um processo unitário que visa a separação de um material
alimentado, em duas ou mais frações granulométricas (CHAVES, 2002).
Em processamento mineral, as operações unitárias de classificação e separação de partículas finas
e grossas, assim como, partículas leves e pesadas, podem ser desenvolvidas em meio húmido e
seco, sendo os meios húmidos os mais usados devido a sua maior eficiência em relação aos secos
(GUPTA e YAN, 2006).
Para melhor compreensão da dinâmica das partículas no meio fluído, estudos foram desenvolvidos,
considerando-se a esfera como a partícula que se desloca no meio fluído, geralmente a água
(BARCELOS, 2010). Sendo que, maior parte das operações unitárias se desenvolvem em meios
fluídos, a compreensão da dinâmica das partículas em meio fluído torna-se de extrema importância,
uma vez que o comportamento é análogo a este.
A dinâmica de queda das partículas emersas em um meio fluído, é em função das propriedades
intrínsecas do sistema, isto é, das características das partículas (densidade, tamanho, forma etc.),
do meio fluído (densidade, viscosidade, temperatura do meio etc.) e até mesmo das características
do equipamento.
Uma partícula em queda livre no vácuo está sujeita a aceleração constante (gravidade) e sua
velocidade cresce indefinidamente, porém em sistemas reais como a dinâmica de partículas
minerais em soluções aquosas, está sob ação não apenas da força de gravidade (peso), mas também
do empuxo e da resistência que o meio oferece em função da viscosidade do fluído (figura 08)
(BARCELOS, 2010).
40
Figura 8 - Forças presentes em uma partícula em meio fluído
Fonte: BARCELOS (2010).
Partículas em queda nos meios fluídos tendem inicialmente ao aumento de velocidade indefinido.
Depois de um tempo o empuxo e a viscosidade do fluído estabilizam a velocidade, levando a um
valor constante, conhecida como velocidade terminal.
Para Carrisso, Regina e Correira (2004), classificadores consistem genericamente em uma coluna
de separação onde há ascensão do fluído (líquido ou sólido), em velocidade constante. Ainda
segundo o mesmo autor, as partículas de minério que alimentam as colunas de separação são
classificadas pela diferenciação das velocidades terminais, gerando dois produtos o underflow e o
overflow (figura 09). As partículas ascendem (overflow), quando a velocidade terminal das
partículas é menor que a velocidade do fluído, ao passo que, descendem (underflow) quando a
velocidade terminal das mesmas é maior que a do fluído.
Para Metso (2018), são três os métodos de classificação:
a) Classificação via úmida por hidrociclonagem, ocorrendo a separação pela força centrífuga,
trabalhando numa faixa que varia de 100 a 10 micrômetros;
b) Classificação via úmida por meio de classificadores espirais, ocorrendo separação pela
força da gravidade, trabalhando numa faixa que varia de 100 a 1000 micrômetros
c) E a classificação via seca, onde a separação ocorre através da força centrífuga, cobrindo
uma faixa de 150 a 5 micrômetros.
41
Figura 9 - Equipamentos de classificação. a) Hidrociclone; b) classificador espiral
Fonte: METSO (2018); GUPTA e YAN (2006).
Hidrociclones são corpos cilíndricos acoplados a um tronco de cone, com um fluxo de alimentação
e dois produtos (underflow, e overflow) (SILVA, 2014). Para Gonçalves (2016), na indústria
mineral são aplicados para eliminação de finos (deslamagem), na pré-concentração de minérios
(espessamento) assim como na recuperação de sólidos em efluentes e na limpeza de águas de
recirculação no processo.
A alimentação é feita tangencialmente através de um orifício lateral localizado no topo do
hidrociclone, gerando um forte movimento em espiral da suspensão sólida dentro do mesmo, sendo
que a parte mais fina é carreado saindo pelo topo (overflow ou vortex finder), ao passo que a parte
mais grossa da suspensão sai pela abertura inferior (Apex, underflow) (FRANÇA & MASSARANI,
2002).
Classificadores espirais baseia-se numa calha com um eixo, envolvido por hélices que matem a
polpa em suspensão constante, onde ocorre o arraste do material mais denso sedimentado para parte
superior. A alimentação é feita por cima abaixo do nível de polpa, o material com maior densidade
afunda, com o posterior arraste pela hélice para a parte superior acima do nível de água em uma
calha de descarga, ao passo que o material mais fino transborda pela calha de sedimentação
(CORREIA, 2010).
4.5.5 Peneiramento
O peneiramento é um dos processos mais antigos empregados pelo homem, sendo empregado até
hoje nos mais variados segmentos da indústria. Na indústria mineral, o peneiramento normalmente
42
é usado para separação por tamanho em faixas granulométricas, na deslamagem e no desaguamento
(SAMPAIO, SILVA, 2007).
São usados na separação por tamanho, preparando o material para etapas posteriores, como a
concentração em faixas específicas e a geração de produtos finais com o tamanho pretendido.
Quando o material que alimenta a peneira contém quantidade considerável de partículas superfinas
(lamas), são descartados, aplicando-se telas de menor abertura e com a consequente lavagem do
material (deslamagem). Para materiais destinados a produto com alta umidade, são aplicadas as
chamadas peneiras desaguadoras, cuja função se limita no adensamento do material, reduzindo a
quantidade de água existente.
O ótimo desempenho da peneira classificadora irá depender de três parâmetros principais,
nomeadamente: Do movimento das partículas na tela; Inclinação da tela; E do tipo de tela. Os
movimentos das partículas nas peneiras podem ser circulares, em linha reta e elíptico figura 10
(METSO, 2018). A combinação dos diferentes parâmetros como o tipo de movimentos das
partículas, a velocidade de segregação, a inclinação da peneira, o tipo de material usado na tela, a
umidade e o tipo de minério, influenciam diretamente na eficiente do peneiramento.
Figura 10 - Dinâmica das partículas na tela da peneira
Fonte: METSO (2018).
43
Existem vário tipos de peneiras, mas podem ser sintetizados quanto ao número de inclinações em
quatro tipos, nomeadamente: De uma inclinação; de duas inclinações; de três inclinações e as de
inclinação múltipla (figura 11).
Figura 11 - Tipos de peneiras. a) com inclinação simples; b) inclinação dupla; d) inclinação
tripla; b) múltiplas inclinações
Fonte: METSO (2018).
No geral as peneiras na mineração comportam pequenos motores em seu sistema que gera uma
amplitude de vibração na mesma, permitindo assim que ocorra o movimento e a segregação do
material na peneira.
4.5.6 Concentração
Após a redução granulométrica e o alcance da liberabilidade das espécies minerais tanto por
moagem ou por processos naturais de cominuição, podem ser isoladas aplicando-se diferentes
métodos de concentração mineral que dependem diretamente de suas propriedades (Metso, 2018).
Este processo consiste na recuperação dos minerais úteis contidos num minério pelo método mais
eficiente, tendo em conta, a natureza do minério, as propriedades dos minerais a serem separados
como a cor das partículas, o tamanho relativo, densidade, susceptibilidade magnética,
condutividade elétrica e molhabilidade superficial (DUTRA, 2005).
44
A seleção do método de concentração a ser adotado depende fortemente das propriedades
característica dos minerais a serem tratados, visando a utilização do método que proporcione maior
benefício em detrimento do contexto social, político e tecnológico da região e não só.
O processo de concentração ocorre em sistemas dinâmicos, onde a resultante de um jogo de forças
confere trajetórias distintas as partículas de modo que se possa separá-los com base em uma
propriedade característica do material (VALADÃO et. al., 2000). Os métodos de concentração
mineral podem ser classificados em:
I) Métodos densitários ou gravimétricos;
II) Métodos magnéticos;
III) Métodos elétricos;
IV) Flotação;
V) Outros métodos.
4.5.6.1 Métodos densitários ou gravimétricos
É um método menos sofisticado e de baixo custo, sendo a principal ferramenta de tratamento de
minério até o início do século XX com advento da flotação (DUTRA, 2005). Tem como
propriedade diferenciadora a densidade dos minerais a serem separados, permitindo a utilização de
meios fluídos líquidos ou gasosos com densidade intermediária, onde as espécies mais densas
tendem à afundar e as mais leves a flutuar (VALADÃO et. al., 2000).
Para Luz e Lins, (2010), a concentração densitária é um processo no qual partículas de diferentes
densidades, tamanhos e formas são isoladas pela ação da força da gravidade ou centrífuga. Ainda
segundo o mesmo autor os mecanismos principais atuantes no processo de concentração gravítica
são: A aceleração diferencial, sedimentação retardada, Velocidade diferencial em escoamento
laminar; consolidação intersticial e à ação das forças cisalhantes. São usados principalmente as
calhas concentradoras, mesas planas, jigues, mesas oscilatórias, concentradores espirais,
hidrociclones, e os concentradores centrífugos.
45
4.5.6.2 Métodos magnéticos
A separação magnética explora a diferença das propriedades magnéticas dos minerais e são
empregados para separar tanto minerais com valor econômico agregado de minerais não
magnéticos (ganga), separar a magnetita do quartzo, ou outros minerais magnéticos valiosos de
minerais não magnéticos ou contaminantes (WILLS, MUNN-NAPIER, 2006).
Para Dutra (2005), a propriedade diferenciadora neste processo é a susceptibilidade magnética, que
é característico de cada material. Com base nessa propriedade, os materiais podem ser agrupados
em três classes:
I) Materiais ferromagnéticos: São fortemente atraídos por campos magnéticos, podendo reter ou
armazenar magnetismo depois de cessada à ação da fonte magnética;
II) Materiais paramagnéticos: Sofrem atração de média a fraca, não adquirindo propriedade
magnética depois de cessada a influência do campo magnético como no caso dos
ferromagnéticos;
III) Materiais diamagnéticos: Não sofrem nenhuma atração na presença de campos magnéticos.
A concentração magnética pode ser desenvolvida à seco ou a húmido dependendo principalmente
das características do material a ser processado e da disponibilidade de água na região. Os métodos
são empregados geralmente para granulometrias mais grosseiras, ao passo que os úmidos são
empregados quando o material a presenta granulometria fina (LUZ e LINS, 2010).
O avanço tecnológico no campo do eletromagnetismo permitiu a exploração da transformação de
campo elétrico em magnéticos. Com isso é sabido que a variação da intensidade elétrica promove
alteração no campo eletromagnético em torno do condutor, possibilitando assim à obtenção e
utilização de altos campos magnéticos e das mais variadas intensidades nos processos de
concentração mineral. No entanto, encontram-se atualmente no mercado separadores magnéticos
que operam industrialmente com campos que variam de 5 a 6 T. As principais forças presentes na
separação magnética são: A força gravitacional, força de adesão, força de arraste, força centrípeta
e a força eletrostática (METSO, 2018). Os métodos magnéticos podem ser de três tipos: Separação
46
magnética de baixa intensidade (LIMS); Separação magnética de média intensidade (MIMS); E a
separação magnética de alta intensidade (HGMS ou WHIMS) (METSO, 2018).
Métodos de separação de baixa intensidade (LIMS) são desenvolvidos geralmente a seco,
empregados para concentração de materiais ferromagnéticos com granulometria superior a 300 mm
e são empregues intensidades magnéticas superiores a 300 mT. Os MIMS podem ser processos a
seco ou úmido, empregues a partículas ferromagnéticas cujo campo aplicado tem intensidade
superior a 800 mT. Os WIMS são métodos cíclicos e contínuos utilizados na concentração de
minerais paramagnéticos de granulometria reduzida, cuja intensidade de campo aplicado é superior
a 1 T (METSO, 2018).
Para Wills e Munn-Napier (2006), os separadores de baixa intensidade podem ser de tambor, de
rotação inversa, de correia cruzada e corrente oposta (figura 12).
Figura 12 - Separadores magnéticos. a) de tambor; b) de rotação inversa; c) de correia cruzada; d)
de corrente oposta
. Fonte: WILLS E MUNN-NAPIER (2006)
47
Os tambores magnéticos são os de uso mais frequente, consistem basicamente em um tambor
cilíndrico não magnético contendo de três a seis imãs estacionários de polaridade alternada
(WILLS e MUNN-NAPIER, 2006). Os separadores de alta intensidade podem ser de rolos
induzidos (IRMS) e os Jones (figura 13).
Figura 13 - Separadores magnéticos. a) de rolo induzido; b) Jones
Fonte: WILLS E MUNN-NAPIER (2006).
Nos separadores magnéticos de rolos induzidos também conhecidos como IRMs do inglês “induced
rolls magnetic separators”, são aplicados campos magnéticos com intensidade de até 1,8 T, cuja
separação se dá na passagem do minério ao campo criados pelos rotores posicionados entre os
polos dos eletroímãs. Quanto menor a abertura do vão entre o polo e o rotor, maior será o fluxo
magnético aumentando-se assim a capacidade de concentração do processo.
Os separadores magnéticos Jones são constituídos por uma matriz que possui determinado campo
magnético e determinada abertura ou gape, servindo como captador dos minerais paramagnéticos
presentes no meio. A abertura da matriz exerce forte influência na efetividade de separação através
da superposição dos campos (LUZ e LINS, 2010).
48
4.5.6.3 Métodos elétricos
Como o nome indica, são métodos que utilizam as propriedades elétricas dos materiais. Neste
processo a propriedade diferenciadora é a condutividade elétrica. Quanto a capacidade de condução
de corrente elétrica os materiais podem ser agrupados de um modo geral em condutores e não
condutores. Materiais condutores possuem elétrons livres que entram em vibração quando
submetidos à um ddp (diferença de potencial), ao contrário dos não condutores. Neste método
utilizam-se os separadores eletrodinâmicos submetidos a altas ddps. São mais adotadas na
concentração do rutilo, onde as partículas são submetidas à campos elétricos de intensidade
elevada, promovendo a atração ou repulsão (DUTRA, 2005).
4.5.6.4 Flotação
A flotação é um processo mais acurado que permite a recuperação eficiente de variados tipos de
minerais. A flotação é um processo de concentração que ocorre em meio aquoso. Neste método a
propriedade diferenciadora a característica de superfície dos minerais presentes. Utilizam-se
reagentes para indução da hidrofobicidade e hidrofilicidade nas espécies minerais. As partículas
hidrofóbicas aderem a bolha de ar introduzida na polpa, sendo transportadas para uma camada de
espuma acima da superfície da suspenção, descarregadas lateralmente nas células de flotação e as
hidrofílicas permanecem em polpa nos tanques de flotação (METSO, 2018).
A flotação pode ser direta ou reversa. Na flotação direta é flotado o mineral de interesse, sendo
pouco empregado por demandarem geralmente elevada quantidade de reagentes. A flotação inversa
é flotado o rejeito, o qual geralmente se encontra em menor quantidade e densidade.
Requerem alto conhecimento de química de superfície, pois, na interação reagente água bolha ar e
minério, são criados cinco tipos de interface: sólido/sólido, sólido/líquido, sólido/gás,
líquido/líquido e líquido/gás. As interfaces Sólido/sólido podem ser exemplificadas pelas partículas
minerais recobertas por lamas, as interfaces sólido/líquido pode ser uma partícula imersa no meio
aquoso. Uma partícula mineral que adere à uma bolha de gás, pode exemplificar a interface
sólido/gás. Os reagentes de flotação imiscíveis na água são exemplo de interface líquido/líquido
49
(VALADÃO, 2000). Para minérios de ferro geralmente são usados como reagentes além dos
neutralizantes, o amido e a amina, onde a amina desempenha a função de agente coletor e o amido
de depressor.
4.6 SEPARAÇÃO SÓLIDO LÍQUIDO
A separação sólido líquido é uma das etapas finais que visa a recuperação/recirculação de água no
processo, a redução do percentual de água na polpa para etapas posteriores, o desaguamento do
concentrado e a adequação do rejeito para o posterior descarte (VALADÃO, 2000). É uma etapa
que merece especial atenção, pois tem como um dos produtos o rejeito destinado a barragem, cujo
excesso de umidade compromete a estabilidade da mesma. Demandam também elevado consumo
energético, perfazendo entre 15 a 40% da energia total consumida.
A literatura geralmente agrupa os sedimentadores em dois tipos: os espessadores e clarificadores.
Os espessadores são equipamentos para obtenção de sólido com menor umidade possível, ao passo
que os clarificadores têm como objetivo a obtenção de água com a menor turbidez possível. Os
espessadores são os de maior empregabilidade na indústria mineral, usado para obtenção de polpa
com concentrações que possibilitem processos subsequentes como, espessamento de rejeito com
alta concentração de sólido, recuperação de água para recirculação no processo e a recuperação de
sólidos ou soluções de lixiviação em hidrometalurgia (LUZ, SAMPAIO e ALMEIDA, 2004).
O espessamento explora a diferença densitária dos sólidos em relação ao líquido que compõem a
suspenção, onde as partículas sólidas se depositam pela ação do campo gravitacional, cuja taxa de
deposição depende de características como: Natureza das partículas, quantidade de sólido na
suspensão, pré-tratamento da suspensão e da dimensão do tanque de sedimentação (LUZ,
SAMPAIO e ALMEIDA, 2004).
50
4.7 GEOMETALURGIA
Perante aos novos cenários na indústria da mineração causado pela contínua exaustão de depósitos
minerais de altos teores médios, e com as leis ambientais cada vez mais intransigentes, levam a
criação de novas abordagens visando o desenvolvimento de novos métodos de integração das
diferentes fases do beneficiamento mineral, isto é, desde a extração na jazida até à obtenção do
produto final por métodos de concentração. Tais métodos tem de possuir capacidade preditiva de
precisão elevada. Daí surge a geometalurgia, uma disciplina que visa a otimização do
aproveitamento mineral em um depósito, dando suporte importantíssimo ao planejamento quanto
a previsibilidade dos resultados de processo dos minérios a serem lavrados.
A geometalurgia é uma abordagem recente usada para quantificar a variabilidade dos depósitos
minerais em função de parâmetros de processo como a dureza do minério, recuperação mássica e
metalúrgica, resposta a lixiviação abrangendo o impacto ambiental.
Para Lemos et al., (2015) a geometalurgia é o conjunto de estudos de desenvolvimento tecnológico,
abrangendo as áreas de caracterização mineralógica, britagem, moagem, flotação etc. Ainda
segundo o mesmo autor, o emprego dos parâmetros geometalúrgicos quebram barreiras entre áreas
operacionais, permitido o reconhecimento prévio do comportamento variacional dos diferentes
tipos de minério, dando suporte na busca da estabilização do processo. Os dados obtidos nas
análises geometalúrgicas são carimbados no depósito mineral, geralmente através de ferramentas
de geoestatística.
A geoestatística é a ferramenta de análise de variabilidade espacial, geralmente aplicada à depósitos
minerais, usando técnicas criadas por Krige em 1951 na África do Sul. A geoestatística permite à
estimativa probabilística de valores em pontos não amostrados em uma população, levando em
conta a localização espacial dos pontos amostrados, e a distância euclidiana entre os mesmos
(ALMEIDA et al., 2011).
51
Para Andriotti (2002), a técnicas de geoestatística podem ser usadas para: I) descrever e modelar
padrões por meio da variografia; II) predizer valores em locais não amostrados, pela Krigagem e
III) estimar o erro associado a um valor estimado em locais não amostrados por meio da variância
em função a distância.
A escolha de um método adequado para a estimativa de atributos em pontos não amostrados em
um depósito mineral, é de extrema importância, pois, contribui na precisão da predição dos
resultados. Grande parte dos atributos estudados em geometalurgia se adequam à modelos
geoestatísticos, isto é, quando carimbados no modelo de blocos do depósito mineral. A figura 14
ilustra um exemplo de representação esquemática da execução do plano geometalúrgico.
Figura 14 - Execução do plano geometalúrgico
Fonte: Adaptado de Delgado (2019).
4.8 CORRELAÇÃO LINEAR
A correlação linear serve para determinar o grau de dependência entre duas variáveis, resultando
em um gráfico descrito por uma linha (figura 15). É também uma linha de tendência que resulta
numa equação de grau um, dois ou enésimo grau, dependendo do grau polinomial que melhor se
52
ajuste as nuvens de pontos em análise. A linha acompanha a distribuição de pontos, e se localiza
na região onde a quantidade de nuvens de ponto em cima se iguale a quantidade de nuvens de ponto
em baixo (ponto médio) (CORREA, 2003).
Métodos de correlação linear são grandemente empregados pelos cientistas, pois, permitem a
observação da influência de um fenômeno ao outro, dando direcionamento na determinação de
variáveis de relevância para criação de modelo que explique certo fenômeno.
Figura 15 - Diagrama de dispersão. a) Correlação negativa; b) Correlação positiva; c) sem
correlação; d) Correlação curvilínea
Fonte: Correa (2003).
Para Vieira (2016), a regressão linear é um método estatístico que permite a observação da relação
existente entre uma variável dependente ou resposta (Y) com uma ou mais vaiáveis independentes
ou explicativas (X).
Os métodos de regressão linear retornam resultados quantitativos que traduzem o grau de
correlação (Força) entre a variável dependente e a/as independente/es. Este valor é conhecido como
Coeficiente de correlação de Pearson (P), para dados com distribuição normal.
Para Figueiredo e Silva (2009), o Coeficiente de Correlação de Pearson é uma medida da variância
compartilhada entre duas ou mais variáveis, variando de -1 a 1. Os valores extremos representam
correlação perfeita, ao passo que valores perto de zero representam correlação fraca.
53
4.8.1 Correlação linear multivariada
As causas naturais geralmente são provocadas por mais de dois efeitos, ou seja, os sistemas naturais
sofrem interferência e influência de várias ações do meio. Para um determinado fenômeno, a
consideração de apenas uma variável preditora ou explicadora do fenômeno ocasiona resultados
errôneos. No entanto, modelos mais assertivos demandam a consideração de várias variáveis
explicativas, reduzindo assim o erro de predição. A regressão linear multivariada como o nome
indica, é a regressão onde se usa mais de uma variável independente ou explicativa. Vieira (2016),
considera como sendo uma técnica onde se envolvem duas ou mais variáveis independentes para
explicar a variação da variável dependente. Em sistemas naturais, são inúmeras as causas que
influenciam na variação das características dos fenômenos, sendo impossível a consideração de
todas as variáveis causa que produzem certo efeito. Com isso é indispensável a seleção e
determinação das variáveis que produzem efeito significativo na variação do fenômeno.
5. ESTUDO GEOMETALÚRGICO PARA A MINA DE VIGA
5.1 LOCALIZAÇÃO E VIAS DE ACESSO
A Mina Viga está localizada no estado de Minas Gerais (Brasil), na cidade de Congonhas, no
Quadrilátero Ferrífero a leste da Serra da Moeda. O acesso à mina pode ser feito pela rodovia BR-
040 no sentido Belo Horizonte-Rio de janeiro, percorrendo em torno de 88 km tendo como Belo
Horizonte o ponto de partida. Referenciando-se as cidades de Congonhas, Jeceaba e Conselheiro
Lafaiete, percorre-se aproximadamente 10 km, 15 km e 37 km respetivamente para se chegar a
mesma. De Congonhas o acesso é realizado através da rodovia não pavimentada denominada Casa
de Pedra, percorrendo aproximadamente 8 quilômetros em sentido ao município de Jeceaba (Figura
16).
54
Figura 16 - Mapa de localização com destaque da área de estudo em triângulo vermelho e das
cidades circunvizinhas
Fonte: Modificado do Google Maps (2019).
5.2 GEOLOGIA DA MINA VIGA
A Mina Viga ocupa a borda sudeste do Cráton São Francisco que representa um núcleo estabilizado
no final do Ciclo Transamazônico (2,2-2,0 Ga), e está inserida na porção sudoeste do Quadrilátero
Ferrífero. O Cráton é limitado por faixas de dobramento resultantes de retrabalhamento durante o
Ciclo Orogênico Brasiliano (630-520 Ma) e limita-se a norte pelas Faixas Móveis Riacho do Pontal
e Sergipana, a noroeste pela Faixa Rio Preto, a oeste pela Faixa Brasília, a sul pela Faixa Ribeira e
a sudeste pela Faixa Araçuaí (Figura 17) (ANDRADE, SOUZA e WEBER, 2018).
55
Figura 17 - (A): Mapa do Cráton São Francisco, ilustrando as faixas principais; (B): Mapa
Geológico do Quadrilátero Ferrífero com destaque da área em estudo
Fonte: ANDRADE, SOUZA e WEBER (2018).
A área estudada está localizada no fim da borda leste do Sinclinal Moeda que possui uma extensão
de aproximadamente 40 quilômetros. Apresenta um flanco normal, de direção N-S, oeste, e a leste
um flanco inverso de direção NW-SE, na porção norte, e realizo o contorno do Complexo
Metamórfico Bação no domínio sul (SILVA, GOMES, 2001).
O arcabouço estrutural do Quadrilátero Ferrífero é constituído pelo Arqueamento Rio das Velhas
que se compõe do distrito aurífero de Nova Lima, pela Serra do Curral, Sistema de Falha do
Fundão/Engenho e pelos Sinclinais Moeda, Dom Bosco, Gandarela, Vargem do Lima, Santa Rita
e Ouro Fino, e o sinclinório de Itabira (ANDRADE, SOUZA e WEBER, 2018).
Na Mina Viga verificam-se contatos entre os quartzitos de orientação NS que afloram
imediatamente no lado oeste, e os filitos e xistos localizados a sul, os quais afloram na estrada de
Congonhas para Jeceaba, verifica-se também à presença de quartzito de grão fino a médio sericítico
e xistos cloríticos em contato estratigráfico normal. A mina em estudo é caracterizada por alguns
litotipos principais como itabirito goethítico, itabirito hematitico, itabirito manganesífero e itabirito
silicoso como descritos a seguir:
56
1. IGOF – Itabirito Goethítico Friável (Figura 18)
Figura 18 - Itabirito Goethítico Friável
Fonte: Autoria própria (2019).
a) Itabirito goethítico fino, friável, com espessas camadas de material argiloso e finas camadas de
hematita, baixa liberação de sílica. Cor amarelada; b) Itabirito goethítico a hematítico, friável com
pequenas lentes semicompactas, lentes de material goethítico, sílica muito fina, média liberação de
sílica, magnetismo alto, cor amarela amarronzada; c) Itabirito goethítico fino, friável, com espessas
camadas de material argiloso e finas camadas de hematita, baixa liberação de sílica, alto
magnetismo, há presença de veios de quartzo grosseiro centimétricos a métricos no afloramento
deste litotipo. Cor amarelada; d) Itabirito goethítico fino, friável, com espessas camadas de material
argiloso e finas camadas de hematita, baixa liberação de sílica, alto magnetismo, há presença de
veios de quartzo grosseiro centimétricos a métricos no afloramento deste litotipo. Cor amarelada;
e) Itabirito goethítico mais silicoso, com boa liberação de sílica, médio magnetismo, alterna entre
lentes de ISIF e IGOF, presença de material semicompacto em sua composição (pouco).
57
2. IGOS – Itabirito Goethítico Semicompacto (Figura 19)
Figura 19 - Itabirito Goethítico Semicompacto
Fonte: Autoria própria (2019).
a) Itabirito goethítico semicompacto pouco argiloso, mais arenoso, silicoso, passagens mais
compactas no meio; b) Itabirito goethítico semicompacto com intercalações de material silicoso,
no local predomina a cor ocre. A granulometria é grossa, a susceptibilidade magnética e a liberação
de sílica é baixa.
3. IHMF - Itabirito Hematítico Fino (Figura 20)
Figura 20 - Itabirito Hematítico Fino
Fonte: Autoria própria (2019).
58
a) Itabirito hematítico fino, friável com pequenas lentes de sílica com boa liberação, cor cinza
escuro, sem goethita, magnetismo médio;
b) Itabirito hematítico friável, com finas lentes de material goethítico, pouca sílica, mas com boa
liberação, magnetismo baixo a médio, cor cinza escura;
c) Itabirito hematítico, fino, bandas de Si e Fe, sendo mais Fe que Si, dobrado, média liberação de
si;
d) Itabirito hematítico tipo chapinha, liberação boa de Si, desplaca com facilidade, %Fe>Si.
4. IMNF- Itabirito Manganesífero Friável (Figura 21)
Figura 21 - Itabirito Hematítico Fino
Fonte: Autoria própria (2019).
Itabirito manganesífero friável, estratificado em algumas porções, coloração marrom bem escuro a
preto, argiloso, untuoso.
59
v) ISIF – Itabirito Silicoso Friável (Figura 22)
Figura 22 - Itabirito Silicoso Friável
Fonte: Autoria própria (2019).
a) Itabirito silicoso a hematítico, alta liberação de sílica e magnetismo alto, contém partículas mais
compactas e silicosas, tendo essas últimas, baixa liberação de sílica. cor cinza claro; b) Itabirito
silicoso, cor esbranquiçada, com boa liberação de sílica, sem argila ou Mn ou goethita, médio
magnetismo; c) Itabirito silicoso com bandas de igual tamanho de si e Fe, pouca goethita, poucas
porções oxidadas, boa liberação de sílica, material fino; d) Itabirito silicoso friável, arenoso,
partículas finas, possui contaminação de goethita em forma de lentes, boa liberação de si e
magnetismo médio; e) Itabirito silicoso friável com passagens semicompactas estilo chapinha, boa
liberação de sílica, pouco magnético; f) Itabirito silicoso friável, arenoso, partículas finas, possui
contaminação de goethita em forma de lentes, boa liberação de Si; g) Itabirito silicoso friável de
granulometria fina de cor azulada, com cristais de magnetita disseminados no material. Apresenta
boa liberação de sílica; h) Itabirito silicoso friável tipo chapinha de cor cinza, granulometria fina,
susceptibilidade magnética elevada, boa liberação de sílica. No talude ocorrem seixos de quartzo
disseminados no material; i) Itabirito silicoso friável, tipo chapinha de granulometria fina,
susceptibilidade magnética moderada e boa liberação de sílica; j) Itabirito silicoso friável
60
intercalado com finas lentes de material argiloso. A cor predominante é o cinza, porém há
intercalações de material amarelado. A granulometria é fina a susceptibilidade magnética é
moderada e a liberação de sílica moderada; k) Itabirito silicoso friável com lentes de itabirito
goethítico e elevada concentração de magnetita, granulometria mediana e boa liberação de sílica.
vi) ISIS – Itabirito Silicoso Semicompacto (Figura 23)
Figura 23 - Itabirito Silicoso Semicompacto
Fonte: Autoria própria (2019).
a) Itabirito silicoso semicompacto, com passagens bem friáveis, coloração clara devido à sílica,
sem contaminação de Mn; b) Itabirito silicoso semicompacto de granulometria média, com elevada
susceptibilidade magnética, baixo grau de liberação de sílica; Itabirito silicoso semicompacto de
cor esbranquiçada, baixa susceptibilidade magnética e baixo grau de liberação de sílica; c) Itabirito
silicoso semicompacto a friável de cor marrom de granulometria média, susceptibilidade magnética
moderada e média liberação de sílica; d) Itabirito silicoso semicompacto a friável com boa
liberação de sílica de cor cinza claro, com bandas bem definidas de ferro e sílica, a granulometria
do material é média e a susceptibilidade magnética fraca; e) Itabirito silicoso semicompacto de cor
cinza tipo chapinha de granulometria média, susceptibilidade magnética elevada e liberação de
sílica média. O método para classificação litogeoquímica da Mina Viga é ilustrada na figura a
seguir:
61
Fe 63%
Fe 50%
Fe < 63%
Fe < 50%
Obs.: - Expresso em relação aos teores globais - "Anfibólio" = representa, genericamente, anfibólio, clorita, mica, talco, etc.
- PFc = perda ao fogo corrigido - Furos antigos (sem FeO): PF-1,549*P -̂0,2690% => IGO
- IMN em níveis manganesíferos - PFc=PF + 0,1113*FeO (perda ao fogo corrigido)
- PN=1,79*CaO+2,48*MgO (poder de neutralização)
Legenda (adequar à nomenclatura padrão da Geologia):
CEL Colúvio-Elúvio IAN Itabirito Anfibolítico IHM Itabirito Hematítico
CGA Canga ICA Itabirito Carbonático IMN Itabirito Manganesífero
HEM Hematita IGO Itabirito Goethítico ISI Itabirito Silicoso
FriávelSemi-
compacto
Mn ... < 0,0%
ISI
PFc-1,7767*P^-0,246 0,0%IGO
Mn-0,6196*Al2O3^-0,020 0,0%IMN
PFc-1,7767*P^-0,246 < 0,0%
Semi-
compactoCompacto
Friável
HEM FriávelSemi-
compactoCompacto
IHM FriávelSemi-
compactoCompacto
Semi-
compactoCompacto
FriávelSemi-
compactoCompacto
CaO-0,7746*MgO^-0,588 0,0%
CaO/MgO > 1,35 e
IAN
-PN-2,0631*PFc < 8,07%
CaO/MgO ≤ 1,35 e/ou
PN-2,0631*PFc8,07%
Compacto
Classificação Litogeoquímica do Depósito de Viga
11/Novembro/2009 - Revisão 05
Compacidade dos Litotipos
Critério
geológicoCGA, CEL Friável
Semi-
compactoCompacto
Amostra
Fe ~> 20%
ICA
-Semi-
compactoCompacto
Fo
nte: F
ER
RO
US
(20
19
).
Fig
ura 2
4 - C
lassificação lito
geo
quím
ica da M
ina V
iga
62
5.3 BENEFIACIAMENTO MINERAL DA MINA VIGA
O beneficiamento da Mina Viga ocorre de acordo com o fluxograma ilustrado na figura 25.
Na Mina Viga a lavra dos materiais de alto grau intempérico é realizado por escavadeiras sem a
necessidade de desmonte por explosivos, ao contrário dos materiais de baixo grau intempérico que
necessitam de serem desmontados por explosivos. O carregamento do material desmontado ou
escarificado é feito preferencialmente por escavadeiras a diesel e o transporte por caminhões
traçados, com capacidade de carga de 38 toneladas, considerando-se uma densidade média do
minério de 2,6 kg/m3.
Inicialmente o ROM (Run Of Mine) é destinado para as pilhas de homogeneização, isto em função
da lavra que ocorre em várias frentes simultâneas, seguindo as orientações do planejamento de
lavra e controle de qualidade de mina. Assim que finalizada a formação das pilhas, as mesmas
alimentam o silo da planta de britagem primária, que é desvinculada da planta de concentração, por
apresentar rendimento operacional inferior. Nesta etapa a massa vindo da lavra, primeiramente,
segue para o silo de alimentação primário, que por sua vez, alimentando uma grelha vibratória com
área de 9,15 m². O retido da grelha segue para a britagem primária, feita por meio de britador de
mandíbula com boca de alimentação de 44”×32”.
O passante da grelha junta fluxo com o produto da britagem primária alimentando a etapa de
peneiramento primário, onde a classificação é feita por uma peneira com abertura de 25 mm, cujo
retido segue para britagem secundária, feito por meio de um britador cônico com capacidade de
processar material com top size de 5,3”. O material 100% < 25 mm segue pela correia
transportadora formando um cone para o posterior transporte ao pátio da planta de concentração
(figura 26).
63
Fo
nte: A
uto
ria pró
pria (2
01
9).
Fig
ura 2
5 - F
lux
ogram
a de b
eneficiam
ento
da M
ina
de V
iga
64
Figura 26 - Transporte do Rom para a usina de Concentração
Fonte: Autoria própria (2019).
Depois de estocado no pátio da planta de concentração, o ROM alimenta o silo secundário,
direcionando a massa por meio de alimentador e correia para o peneiramento secundário a úmido,
com corte na malha de 6,3 mm. O material passante em 6,3 mm segue para um tanque e bombeado
para a etapa de concentração inicial (Rougher) feito por meio de separadores magnéticos de tambor
de 7000 Gauss. O material concentrado desta etapa é empilhado pelas correias TC004 e TC005
formando o CCTV grosso e fino.
O rejeito dos tambores de 1 a 7 são peneirados em malha de 1,4 mm cujo passante é deslamado
com direcionamento da lama para a barragem de rejeito, ao passo que material adensado segue para
uma concentração de alto campo (WIMS) com campo magnético em torno de 11.000 gauss, gerando
um rejeito (NFJV) e um concentrado que entra como carga adicional na flotação. Os retidos na
peneira de 1,4 mm juntamente com os retidos do peneiramento secundário juntam fluxo e são
direcionados para a britagem terciária (Britador cônico) que configura um circuito fechado com o
peneiramento terciário em malha de 22 mm.
O produto do peneiramento terciário é direcionado para a moagem (Moinho de bolas) preparando
o material para alimentação da flotação. Antes do material ser flotado, passa primeiramente por
etapa de classificação e deslamangem por hidrociclones. O overflow da deslamagem alimenta o
espessador de rejeito, e o underflow a primeira célula de flotação. A flotação desenvolve-se em três
estágio, o rougher, cleaner e o scavenger, gerando um rejeito que alimenta o espessador de rejeito
e um concentrado que alimenta o espessador de concentrado. O material do espessador de
65
concentrado segue por meio de mineroduto para a planta de filtragem localizada no terminal de
carregamento, ao passo que, o material do espessador de rejeito, é transportado por rejeitoduto até
a barragem de rejeito. A água recuperada por meio dos espessadores, voltam a recircular no
processo.
Para redução da interferência na análise devido à constantes mudanças na rota de processo e a
extensão e instalação da planta de flotação, o presente estudo limitou-se na correlação dos
concentrados dos tambores (CCTV), cuja rota é mais estável e raramente alterada. No entanto, o
presente trabalho abrange os fluxos realçados em vermelho no fluxograma, onde as elipses em roxo
representam os pontos de localização das balanças (figura 25). A coleta de dados foi feita pelo uso
do sistema PIMS, e posteriormente os dados foram dispostos em forma de banco de dados em
planilha Excel.
5.3.1. PIMS – Process Information Management System
O PIMS é uma ferramenta preponderante para o engenheiro de processo, pois para fazer a leitura
do estado operacional da planta de beneficiamento, necessitam-se de informações que são
coletados por instrumentos instalados de forma a garantirem o mínimo erro possível. No presente
estudo utilizaram-se as balanças integradoras, instaladas nas correias transportadoras (figura 27).
Para Ferreira (2014), balança integradoras de correia são instrumentos de pesagem automática,
utilizados para pesagem de forma contínua de materiais a granel que passa na correia, sem a
necessidade de interrupção do fluxo ou subdivisão sistemática da massa. Ainda segundo o mesmo
autor a balança integradora é constituído por ponte de pesagem, gerador de pulso e terminal de
pesagem.
A ponte de pesagem (figura 27a), é o corpo da balança, e é constituído por cavaletes acoplados a
roletes. É nesta ponte onde a carga passa razão pela qual a mesma é conectada a células de carga.
Os geradores de pulso medem a velocidade de transporte do material, por meio de tacômetro
integrado no sistema. O terminal serve como interface de monitoramento, exibindo informações
em tempo real como a massa e a velocidade de transporte, também é chamada de IHM (interface
homem máquina) (figura 27b).
66
Figura 27 – Balança integradora - a) Ponte de pesagem; b) Terminal de pesagem
Fonte: Autoria própria (2019).
Para Sousa (2014), O sistema PIMS é uma ferramenta para gerenciar informações do processo que
obtém os dados, armazenando-os e os disponibilizando de forma gráfica, tabelada e em forma de
relatórios. Ainda segundo o mesmo autor, tem como principal função a junção de um conjunto de
dados em um banco de dados relacional centralizado, filtrando-os e os transformando em
informação, gerando assim o conhecimento para o auxílio na tomada de decisões estratégicas.
O PIMS busca dados de processo e os armazena em banco de dados a cada milissegundo. A coleta
é feita por meio de um servidor que busca os dados de forma direta no PLC (programmable Logical
Controller), sendo este responsável pelo recebimento de informação dos instrumentos de medição
da usina. Os PLCs podem armazenar informação por 15 anos, obtendo-se por meio dos mesmos
dados instantâneos e históricos passados.
O sistema PIMS utilizado no presente estudo foi o PI System da empresa OSI Soft-ware, que
funciona a base do algoritmo Swinging doors, possibilitando a geração de relatórios web e em
Excel.
67
5.3.2. PI System
Na realização do presente estudo o software PI e o complemento PI DataLink foram de extrema
importância, pois por meio dos mesmos, foi possível a importação de históricos de dados para
planilhas em Excel, permitindo assim a criação de banco de dados que possibilitassem a análise
dos dados e as respetivas correlações com dados laboratoriais.
O PI System é um software de coleta, armazenamento e gerenciamento de informações de processo.
Os dados são coletados por aplicações de interface do PI ou de conetores, hospedados no banco de
aquisição de dados do computador. Pela interface do PI, os dados são encaminhados para um
servidor de armazenamento de dados, ao passo que pelos conectores, os dados são enviados para
um banco de dados do servidor AF, com a criação automática de um ponto e estrutura de
armazenamento do banco de dados. Do banco de dados ou do servidor AF, os dados podem ser
lidos por qualquer computador com visualizador do PI como o PI ProcessBook, PI DataLink ou PI
Vision figura 28 (OSISOFT, 2017).
Figura 28 - Configuração dos componentes do sistema PI
Fonte: OSISOFT (2017).
Cada balança integradora recebe uma nomenclatura para fácil identificação, no presente estudo
foram analisadas as vazões mássicas nas seguintes balanças: TC-002-2015, TC-004-2037 e TC-
68
005-2037. As duas primeiras letras (TC) significam “Transportador de Correia”, os três números
do meio indicam o número da correia e os últimos quatros é a identificação da área. A primeira
correia é a de alimentação do material figura 29a, na segunda ocorre o empilhamento do produto
(CCTV_GROSSO) figura 29b e na terceira do produto (CCTV_FINO) figura 29b.
Figura 29 - Correias transportadoras. a) Alimentação; b) concentrados
Fonte: Autoria própria (2019).
Para o tratamento de dados no PI, faz-se necessário à atribuição de uma variável para cada tipo de
dado em análise, por intermédio da qual irá ser feita o armazenamento de informações. No entanto,
as balanças acopladas nas correias possuem cada uma um código TAG, servindo como variáveis
“únicas” para o armazenamento das informações. As TAGs usadas foram: VPT_2015_WIT001
para a correia na alimentação; VPT_2037_WIT004 para o concentrado (CCTV_GROSSO) e
VPT_2037_WIT050 para o concentrado (CCTV_FINO).
A primeira parte do código TAG significa Viga Planta de Trabalho, a segunda indica a área ao
passo que na última está dividida em duas, WIT do inglês “Weight” que significa peso e a parte
numérica indica o número da balança.
Os resultados dos dados laboratoriais foram extraídos por intermédio do LIMS, transformados em
formato Excel com o posterior balanço de massa devido aos erros inerentes ao processo.
69
5.3.3. LIMS - Laboratory information management system
Para Melo (2010), o LIMS é um sistema laboratorial com utilização para integração e
gerenciamento de dados, com ênfase na melhoria de qualidade das informações, buscando gerar
seus resultados de maneira consistente e confiável. Ainda segundo o mesmo autor, o LIMS
acompanha o ciclo de vida dos dados, que inclui coleta de dados, armazenamento, análise, emissão
de relatórios e arquivamento.
O LIMS permite o gerenciamento de grande quantidade de informações, e são mais seguros quanto
ao armazenamento das mesmas, pois, realizam interface direta com os instrumentos laboratoriais,
permitindo o upload direto das informações em seu banco de dados. Possibilita também o
compartilhamento de dados com outros laboratórios e a fácil capacidade de importação e
exportação de dados com outros softwares (MELO, 2010).
6. METODOLOGIA
O presente trabalho está dividido em duas partes:
1. Amostras de frente de lavra
i. Coleta de amostras de diferentes litotipos consoantes a programação do
planejamento a curto prazo, e sua posterior caracterização;
i. Processamento das amostras em teste laboratorial (Teste padrão);
i. Extração dos resultados e construção de banco de dados;
i. Análise dos resultados e teste de relevância para cada litotipo analisado;
2. Amostras de pilha
i. Coleta de amostras em pilha pulmão;
ii. Estabelecimento de um teste padrão e o posterior tratamento das amostras
coletadas;
iii. Estruturação e organização das taxas de alimentação das pilhas na usina e
do concentrado no fluxo em análise, por intermédio do PI System, usando a
ferramenta Excel;
iv. Extração dos dados e construção de um banco de dados geometalúrgico;
v. Análise dos dados.
70
6.1. COLETA DE DADOS
6.1.1. Amostras de frente de lavra
Para as frentes de lavra, as amostragens foram feitas segundo a programação do planejamento de
curto prazo, realizadas ao longo do mapeamento geológico e durante as atividades rotineiras de
amostragem da mina, que se objetivou na busca e identificação das variações das rochas
metamórficas bandadas.
A programação das amostras de canais visa a verificação da relação de contatos, estratigrafia,
espessura, geoquímica, granuloquímica e a continuidade lateral do corpo mineralizado com intuito
de gerar informações para atualização das seções geológicas horizontais (ANDRADE, SOUZA e
WEBER, 2018).
A coleta das amostras foi realizada por domínios, em uma malha regular respeitando as dimensões
dos blocos do modelo de curto prazo, com espaçamento de 12,5 por 12,5 metros entre as amostras,
sendo representativa para 6 metros de profundidade. A profundidade do canal amostrado (figura
30a) variou de 1,5 a 2,5 metros, coletando uma massa equivalente a 60 quilos (figura 30c), que é a
quantidade necessária para realização dos ensaios de caracterização tecnológica.
Figura 30 - Amostragem na frente. a) Canal; b) Amostragem nas paredes do canal; c) Amostras
coletadas
Fonte: Autoria própria (2019).
71
As nomenclaturas dos pontos amostrados foram feitas usando a identificação VGA-FL-18XXXX,
onde VGA é a identificação da Mina Viga, FL significa frente de lavra, o número 18 indica o ano
em que foi feito a amostragem, e as últimas variáveis a identificação do número de pilha. As coletas
foram feitas seguindo a direção perpendicular do mergulho dos planos de contato de forma a se
alcançar maior representatividade amostral.
6.1.2. Amostras da usina de beneficiamento
Na usina industrial foram definidos quatro pontos de amostragem. Para os testes de bancada foram
coletadas amostras no chute da correia TC-004-2005, que é uma das correias que transporta o
produto da britagem primária e secundária (figura 29); Na planta de concentração foram definidos
três pontos amostrais, sendo o primeiro no chute do alimentador da planta que transfere o material
para a correia de alimentação do peneiramento secundário TC-002-2015, e dois pontos de
amostragem dos produtos em análise (CCTV FINO e GROSSO), nos chutes das correias TC-004-
2037 e TC-005-2037 respetivamente. As amostras foram identificadas e etiquetadas, foram usadas
pás, sacos de amostragem, leiteiras e coletores. Foram coletadas por turno e de modo a se obter
massas aproximadas conforme a determinação do plano de amostragem.
6.1.2.1. Amostragem do ROM britado
Para cada pilha no ROM britado, as amostras foram coletadas durante 12h, partindo-se do tempo
de início da coleta, gerando-se uma amostra para cada turno, executado do seguinte modo:
Realizou-se a coleta de 02 incrementos com o auxílio do coletor, cortando o fluxo no
chute de descarga da correia transportados TC-004-2005 (figura 31b e 31c);
Acondicionou-se o material em saco plástico devidamente identificados, com etiquetas
preservadas em sacos de 10×15 cm;
Repetiu-se a coleta de dois incrementos a cada uma hora;
E por fim enviou-se as amostras ao laboratório de desenvolvimento.
72
Figura 31 - Amostragem do Rom britado. a) Planta de britagem primária e secundária; b) coleta
no chute da TC-004; c) amostrador cortando fluxo
Fonte: Autoria própria (2019).
6.1.2.2. Amostragem da alimentação na planta de concentração
Conforme a amostragem de rotina da produção, as coletas foram feitas ao longo dos períodos de
alimentação das pilhas na planta de concentração, executado do seguinte modo:
Realizou-se a coleta de 02 incrementos com o auxílio do coletor, cortando o fluxo no
chute de descarga do alimentador AL-001-2015, o qual alimenta a correia
transportadora TC-002-2015 (figura 32);
Acondicionou-se o material em saco plástico devidamente identificados, com etiquetas
preservadas em sacos de 10×15 cm;
Repetiu-se a coleta de dois incrementos a cada trinta minutos, gerando duas amostras a
cada turno;
73
Enviou-se assim as amostras ao laboratório de desenvolvimento.
Figura 32 - Amostragem da alimentação da planta de concentração
Fonte: Autoria própria (2019).
6.1.2.3. Amostragem do concentrado (CCTV_GROSSO)
Conforme a amostragem de rotina da produção, as coletas foram feitas ao longo dos períodos de
alimentação das pilhas na planta de concentração, executado do seguinte modo:
Realizou-se a coleta de 01 incremento com o auxílio da pá de amostragem, cortando o
fluxo no chute de descarga da correia TC-003-2037, o qual alimenta a correia
transportadora TC-004-2037 (figura 33);
Acondicionou-se o material em saco plástico devidamente identificados, com etiquetas
preservadas em sacos de 10×15 cm;
Repetiu-se a coleta de dois incrementos a cada trinta minutos para composição da
amostra global, gerando duas amostras a cada turno;
74
Sendo finalmente enviadas as amostras ao laboratório de desenvolvimento.
Figura 33 - Amostragem do CCTV_GROSSO
Fonte: Autoria própria (2019).
6.1.2.4. Amostragem do concentrado (CCTV_FINO)
Conforme a amostragem de rotina da produção, as coletas foram feitas ao longo dos períodos de
alimentação das pilhas na planta de concentração, executado do seguinte modo:
Realizou-se a coleta de 01 incremento com o auxílio da pá de amostragem, cortando o
fluxo no chute de descarga da correia transportadora TC-005-2037 (figura 34);
Acondicionou-se o material em saco plástico devidamente identificados, com etiquetas
preservadas em sacos de 10×15 cm;
Repetiu-se a coleta de dois incrementos a cada trinta minutos para composição da
amostra global, gerando duas amostras a cada turno;
Procedeu-se finalmente com o envio das amostras ao laboratório de desenvolvimento.
75
Figura 34 - Amostragem do concentrado CCTV_FINO
Fonte: Autoria própria (2019).
6.2. TESTE PADRÃO GEOMETALÚRGICO DE FRENTE DE LAVRA
Definiu-se o fluxo que melhor representasse a rota de processamento industrial, para se alcançar
maior representatividade. As amostras foram primeiramente homogeneizadas por meio de
quarteamento por pilhas alongadas, aumentando assim a homogeneização das amostras e reduzindo
o erro devido a heterogeneidade do material. O fluxograma do teste padrão de frente de lavra é
mostrado na figura 35.
Coletou-se em torno de 60 Kg de amostra de cada ponto, onde 100% da foi britado com objetivo
de reduzi-la à granulometria <25,0 mm (Fluxo 1). Em segunda instância, 100% da massa é
peneirada na malha de 6,3 mm, objetivando classificá-la. O material passante em 6,3 mm (Fluxo
3) é submetido à primeira etapa de concentração magnética, gerando um concentrado (Fluxo 5) e
um rejeito (Fluxo 6). Como alternativa de melhorar a qualidade deste concentrado o mesmo é
76
submetido a uma nova etapa de concentração magnética (Cleaner) gerando um novo concentrado
(Fluxo 8) e um novo rejeito (Fluxo 7).
A massa retida em 6,3 mm (Fluxo 2) é submetida à britagem secundária em circuito fechado até
que 100% da massa esteja abaixo de 6,3 mm (Fluxo 4). Posteriormente esta massa foi submetida à
concentração magnética gerando um concentrado (Fluxo 10) e um rejeito (Fluxo 9).
Em todos os fluxos do processo, as massas foram pesadas sendo retirada uma alíquota para
realização das análises químicas. Especialmente nos resultados finais dos processos (Fluxos 1; 5;
8; 9 e 10).
Figura 35 - Fluxograma do teste padrão de frente de lavra
Fonte: Autoria própria (2019).
77
6.3. ESTABELECIMENTO DO TESTE PADRÃO DE PILHA (ROM BRITADO)
O fluxograma do teste em escala de bancada para as pilhas (Teste Padrão), foi definido de forma a
se reproduzir o fluxograma real da planta industrial na rota estabelecida.
As amostras foram preparadas e processadas no laboratório de pesquisa e desenvolvimento tecnológico
da empresa. As mesmas foram coletadas no fluxo de formação das pilhas denominada ROM
BRITADO (100% <25 mm), foram primeiramente homogeneizadas por meio de quarteamento por
pilhas alongadas, aumentado assim a homogeneização das amostras e reduzindo o erro devido a
heterogeneidade do material. Após a homogeneização, peneirou-se o material em malha de 6,3 mm
gerando material retido e passante. O material passante é submetido a etapa de contração única
devido ao alcance de valores satisfatórios já nesta etapa. Utiliza-se para tal, separador magnético
de tambor com um campo magnético de 3000 G, Gap de 25,4 mm, rotação de 16 rpm e com
porcentagem de sólido de 30% (figura 37). Em todos os fluxos do processo, as massas foram
pesadas sendo retirada uma alíquota para realização das análises químicas. A figura 36 ilustra o
fluxograma de teste padrão das pilhas.
Figura 36 - Fluxograma do teste padrão de pilha
Fonte: Autoria própria.
78
O concentrado do separador magnético (CCTV) é classificado em peneiras de abertura quadrada
de 50×50cm (Figura 37b), cujas malhas são 2,00 mm, 1,40 mm, 0,50 mm e 0,30 mm
respetivamente, formando material retido e passante. O rejeito do tambor (NMTV) é submetido
também a etapas de classificação nas mesmas malhas de abertura e peneiras.
As variações nos peneiramentos auxiliam na tomada de decisão da malha de peneiramento
industrial, a fim de adequar a qualidade do produto CCTV.
Figura 37 - a) separador magnético de 3000 G; b) Peneiras de 50×50 cm
Fonte: Autoria própria (2019).
Definiu-se como equivalente o concentrado no tambor do laboratório (CCTV) aos concentrados
dos rougher dos tambores da usina (CCTV), e o rejeito dos tambores no laboratório (NMTV) ao
rejeito NGTV da usina.
No presente trabalho utilizou-se a ferramenta LIMS para a obtenção dos dados químicos das
amostras processadas no laboratório. Os dados alimentaram o fluxograma do teste padrão (Figura
38) para o fechamento de do balanço de massa.
79
Figura 38 – Fluxograma de balanço de massa do teste padrão de pilha
Fonte: Autoria própria (2019).
7. RESULTADOS E DISCUSSÕES
As tabelas 2 e 3 ilustram os dados das pilhas extraídos do PI e do LIMS e as respetivas recuperações.
As informações de massa foram extraídas do PI ao passo que os teores foram extraídos do LIMS.
Para simplificação, os nomes dos fluxos foram abreviados da seguinte forma: A terminação “USI”
identifica que o fluxo analisado é da usina, e a terminação “LAB” identifica que o fluxo analisado
é do laboratório; Massa de alimentação (AL_USI); Teor de ferro na alimentação (%Fe_AL_USI);
Massa de concentrado +2mm dos tambores (CCTV_GROSSO_USI); Teor de ferro no concentrado
dos tambores +2mm (%Fe_CCTV_GROSSO_USI); Massa de concentrado -2mm dos tambores
(CCTV_FINO_USI); Teor de ferro no concentrado -2mm dos tambores
(%Fe_CCTV_FINO_USI); Teor de ferro no concentrado +2mm dos tambores
(%Fe_CCTV_GROSSO_USI); Massa do concentrado (FINO+GROSSO) dos tambores
(CONC_CCTV_USI); Teor de Fe no concentrado (FINO+GROSSO) dos tambores
(%Fe_CCTV_USI); E as recuperações mássicas e metalúrgicas dos fluxos que começam com a
inicial “%RM” e “%RM_Fe” respetivamente. As tabelas de 3 e 4 ilustram os Dados de teor e massa
das pilhas na usina e suas recuperações mássicas e metalúrgicas. A figura abaixo ilustra a
representação esquemática simplificada do balanço de massas do fluxo analisado na usina:
80
Figura 39 - Representação esquemática simplificada do fluxo em análise
Fonte: Autoria própria (2019).
Sabe-se que as recuperações mássicas e metalúrgicas são dadas por:
𝑅𝑀 =𝐶
𝐴× 100% (Eq. 01)
Onde: C é a massa no concentrado e A na alimentação.
𝑅𝑀_𝐹𝑒 = 𝐶×𝑐
𝐴×𝑎× 100% (Eq. 02)
Onde: c é o teor no concentrado e a na alimentação.
Adaptando as equações 1 e 2 e tendo como exemplo a pilha “PP01-2019-13” na tabela 2 tem-se:
%𝐹𝑒_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼 =𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐺𝑅𝑂𝑆𝑆𝑂_𝑈𝑆𝐼 × (%𝐹𝑒_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐺𝑅𝑂𝑆𝑆𝑂_𝑈𝑆𝐼) + 𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐹𝐼𝑁𝑂_𝑈𝑆𝐼 × (%𝐹𝑒_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐹𝐼𝑁𝑂_𝑈𝑆𝐼)
𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐺𝑅𝑂𝑆𝑆𝑂_𝑈𝑆𝐼 + 𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐹𝐼𝑁𝑂_𝑈𝑆𝐼× 100
⇒ %𝐹𝑒_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼 =59,84 𝑡/ℎ×62,42+52,40 𝑡/ℎ×66,54
(59,84+52,40)𝑡/ℎ× 100 = 64,34
%𝑅𝑀_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐺𝑅𝑂𝑆𝑆𝑂_𝑈𝑆𝐼 =𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐺𝑅𝑂𝑆𝑆𝑂_𝑈𝑆𝐼
𝐴𝐿_𝑈𝑆𝐼× 100
⇒ %𝑅𝑀_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐺𝑅𝑂𝑆𝑆𝑂_𝑈𝑆𝐼 =59,84 𝑡/ℎ
870,13 𝑡/ℎ× 100 = 6,88
%𝑅𝑀_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐹𝐼𝑁𝑂_𝑈𝑆𝐼 =𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐹𝐼𝑁𝑂_𝑈𝑆𝐼
𝐴𝐿_𝑈𝑆𝐼× 100
⇒ %𝑅𝑀_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐹𝐼𝑁𝑂_𝑈𝑆𝐼 =52,40 𝑡/ℎ
870,13 𝑡/ℎ× 100 = 6,02
%𝑅𝑀_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼 = %𝑅𝑀_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐺𝑅𝑂𝑆𝑆𝑂_𝑈𝑆𝐼 + %𝑅𝑀_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝐹𝐼𝑁𝑂_𝑈𝑆𝐼
⇒ %𝑅𝑀_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼 = 6,88 + 6,02 = 12,90
81
%𝑅𝑀_𝐹𝑒_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼 = 𝐶𝑂𝑁𝐶_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼×(%𝐹𝑒_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼)
𝐴𝐿_𝑈𝑆𝐼×(%𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝑈𝑆𝐼)× 100
⇒ %𝑅𝑀_𝐹𝑒_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼 = 112,24 𝑡/ℎ × 64,34
870,13 𝑡/ℎ × 42,98× 100 = 19,31
Tabela 2 - Dados de teor e massa das pilhas na usina e suas recuperações mássicas e metalúrgicas
Fonte: Autoria própria (2019).
Tabela 3 - Dados de teor e massa das pilhas na usina e suas recuperações mássicas e metalúrgicas
Fonte: Autoria própria (2019).
82
As tabelas de 4 a 18 ilustram os dados obtidos no laboratório para as pilhas analisadas. Tomando-
se como exemplo a pilha “PP01-2019-13” da tabela 4, os cálculos foram feitos segundo a
demonstração abaixo.
Para simplificação, foram estabelecidas as seguintes nomenclaturas: Alimentação pesada
(AL_PES), alimentação calculada (AL_CALC), perda no processo (PERD_PROC), massa
>6,3mm (RET_6,3), massa <6,3mm (PASS_6,3), rejeito (REJ), concentrado (CONC), >2mm
(RET_2), <2mm (PASS_2), recuperação mássica parcial (REC_PARC), recuperação mássica
global (REC_GLOB), recuperação metalúrgica de Fe parcial (REC_Fe_PARC), recuperação
metalúrgica de Fe global (REC_Fe_GLOB).
Para o peneiramento a 6,3 mm:
AL_CALC = RET_6,3+PASS_6,3 = 6485g + 32580g = 39065 g
PERD_PROC = AL_PES – AL_CALC = 39065g – 39056 g = 0 g
REC_PARC_AL_CALC = 100%
REC_PARC_PERD_PROC = 𝑃𝐸𝑅𝐷_𝑃𝑅𝑂𝐶
𝐴𝐿_𝑃𝐸𝑆 =
0,00 𝑔
39065 𝑔× 100% = 0
REC_PARC_RET_6,3 = 𝑅𝐸𝑇_6,3
𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
6485 𝑔
39065 𝑔 × 100% = 16,60%
REC_PARC_PASS_6,3 = 𝑃𝐴𝑆𝑆_6,3
𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
32580 𝑔
39065 𝑔× 100% = 83,40 %
REC_GLOB_AL_CAL = 100%
REC_GLOB_PERD_PROC = 0,00%
REC_GLOB_RET_6,3 = 16,60%
REC_GLOB_PASS_6,3 = 83,4%
Fe_AL_CALC = 𝑅𝐸𝑇_6,3×𝐹𝑒_𝑅𝐸𝑇_6,3+𝑃𝐴𝑆𝑆_6,3×𝐹𝑒_𝑃𝐴𝑆𝑆_6,3
𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
6485×55,40+32580×40,33
39065× 100%
⇒ Fe_AL_CALC = 42,83 %
De forma análoga para todos os teores (Si, Al, Mn, P) e PPC.
REC_Fe_PARC_AL_CALC = 100%
REC_Fe_PARC_RET_6,3 = 𝑅𝐸𝐶_𝑃𝐴𝑅𝐶_𝑅𝐸𝑇_6,3×𝐹𝑒_𝑅𝐸𝑇_6,3
𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
16,60%×55,40%
42,83 = 21,47%
REC_Fe_PARC_PASS_6,3 = 𝑅𝐸𝐶_𝑃𝐴𝑅𝐶_𝑃𝐴𝑆𝑆_6,3×𝐹𝑒_𝑃𝐴𝑆𝑆_6,3
𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
83,4%×40,33%
42,83 = 78,53%
REC_Fe_GLOB_RET_6,3 = 𝑅𝐸𝐶_𝐺𝐿𝑂𝐵_𝑅𝐸𝑇_6,3×𝐹𝑒_𝑅𝐸𝑇_6,3
𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
16,60%×55,40%
42,83 = 21,47%
83
REC_Fe_GLOB_PASS_6,3 = 𝑅𝐸𝐶_𝐺𝐿𝑂𝐵_𝑃𝐴𝑆𝑆_6,3×𝐹𝑒_𝑃𝐴𝑆𝑆_6,3
𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
83,4%×40,33%
42,83 = 78,53%
Para a separação magnética do material menor que 6,3mm (SMT <6,3mm natural):
AL_CALC = REJ+CONC= 8090g + 2716g = 10806 g
PERD_PROC = AL_PES – AL_CALC = 10895g – 10806g = 89g
REC_PARC_AL_CALC = 100%
REC_PARC_PERD_PROC = 𝑃𝐸𝑅𝐷_𝑃𝑅𝑂𝐶
𝐴𝐿_𝑃𝐸𝑆 =
89 𝑔
10895 𝑔× 100% = 0,82%
REC_PARC_REJ = 𝑅𝐸𝐽
𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
8090 𝑔
10806 𝑔 × 100% = 74,87%
REC_PARC_CONC = 𝐶𝑂𝑁𝐶
𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
2716 𝑔
10806 𝑔× 100% = 25,13 %
REC_GLOB_AL_CAL = REC_GLOB_PASS_6,3 = 83,4%
REC_GLOB_PERD_PROC = REC_PARC_PERD_PROC × REC_GLOB_AL_CALC
⇒ REC_GLOB_PERD_PROC = 0,82% × 83,4% = 0,68%
REC_GLOB_REJ = REC_PARC_REJ × REC_GLOB_AL_CALC = 74,87% × 83,4% = 62,44%
REC_GLOB_CONC = REC_PARC_CONC × REC_GLOB_AL_CALC
⇒ REC_GLOB_CONC = 25,13 % × 83,4% = 20,96%
Fe_AL_CALC = 𝐶𝑂𝑁𝐶×𝐹𝑒_𝐶𝑂𝑁𝐶+𝑅𝐸𝐽×𝐹𝑒_𝑅𝐸𝐽
𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
2716×65,23+8090×31,50
10806× 100% = 39,98%
De forma análoga para todos os teores (Si, Al, Mn, P) e PPC.
REC_Fe_PARC_AL_CALC = 100%
REC_Fe_PARC_REJ= 𝑅𝐸𝐶_𝑃𝐴𝑅𝐶_𝑅𝐸𝐽×𝐹𝑒_𝑅𝐸𝐽
𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
74,87%×31,50%
39,98 = 58,99%
REC_Fe_PARC_CONC= 𝑅𝐸𝐶_𝑃𝐴𝑅𝐶_𝐶𝑂𝑁𝐶×𝐹𝑒_𝐶𝑂𝑁𝐶
𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
25,13%×65,23%
39,98 = 41%
REC_Fe_GLOB_REJ= 𝑅𝐸𝐶_𝐺𝐿𝑂𝐵_𝑅𝐸𝐽×𝐹𝑒_𝑅𝐸𝐽
𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
62,4%×31,50%
39,98 = 49,16%
REC_Fe_GLOB_CONC= 𝑅𝐸𝐶_𝐺𝐿𝑂𝐵_𝐶𝑂𝑁𝐶×𝐹𝑒_𝐶𝑂𝑁𝐶
𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝐶𝐴𝐿𝐶× 100% =
20,96%×65,23%
39,98 = 34,20%
De forma análoga para o peneiramento a 2 mm (CCTV 2,00 mm).
84
Tabela 4 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-13
Fonte: Autoria própria (2019).
Tabela 5 - Dados do laboratório da pilha PP02-2019-12
Fonte: Autoria própria (2019).
85
Tabela 6 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-12
Fonte: Autoria própria (2019).
Tabela 7 - Dados do laboratório da pilha PP02-2019-11
Fonte: Autoria própria (2019).
86
Tabela 8 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-11
Fonte: Autoria própria (2019).
Tabela 9 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-10
Fonte: Autoria própria (2019).
87
Tabela 10 - Dados do laboratório da pilha PP02-2019-13
Fonte: Autoria própria (2019).
Tabela 11 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-14
Fonte: Autoria própria (2019).
88
Tabela 12 - Dados do laboratório da pilha PP02-2019-14
Fonte: Autoria própria (2019).
Tabela 13 - Dados do laboratório da pilha PP01-2019-15
Fonte: Autoria própria (2019).
89
Tabela 14 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, das pilhas (01-10;01-11)
Fonte: Autoria própria (2019).
Tabela 15 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, das pilhas (02-11;01-12)
Fonte: Autoria própria (2019).
90
Tabela 16 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, das pilhas (02-12;01-13)
Fonte: Autoria própria (2019).
Tabela 17 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, da pilha (02-13;01-14)
Fonte: Autoria própria (2019).
91
Tabela 18 - Dados dos teores (Al, Mn, P), PPC, da pilha (02-14;01-15)
Fonte: Autoria própria (2019).
Para a determinação do tipo de correlação, é necessário a verificação da distribuição dos dados e
da consequente verificação da normalidade da distribuição. Todos os dados de recuperação mássica
e metalúrgica global (tabela 19) apresentaram distribuição normal (gráfico 1 e 2), ou seja, os valores
de p foram superiores que 0,05. Entre os fluxos analisados apresentou maior normalidade a
%RM_CCTV_LAB com valor de p de 0,741, a distribuição com menor normalidade foi a
%RM_CCTV_LAB_-2mm com valor de p de 0,135. Pelo gráfico 03 pode-se observar a
distribuição dos dados mais uniforme na %RM _CCTV_LAB, configurando a melhor forma de
sino.
Tabela 19 - Recuperações mássicas e metalúrgicas das pilhas na usina
Fonte: Autoria própria (2019).
PILHA%RM_CCTV_
USI
%RM_CCTV_
GROSSO_USI
%RM_CCTV
_FINO_USI
%RM_Fe_
CCTV_USI
%RM_CCTV
_LAB
RM_CCTV_
LAB_+2mm
%RM_CCTV_
LAB_ -2mm
%RM_Fe_
CCTV_LAB
PP01-2019-13 12,90 6,88 6,02 19,31 20,96 4,08 16,88 34,20
PP02-2019-12 22,89 8,64 14,25 36,63 23,05 5,76 17,29 41,90
PP01-2019-12 34,39 14,09 20,30 53,41 26,84 5,92 20,92 46,00
PP02-2019-11 26,69 8,18 18,52 43,16 21,72 5,31 16,41 38,80
PP01-2019-11 41,44 14,28 27,16 67,13 34,56 8,69 25,88 60,90
PP01-2019-10 40,70 12,10 28,61 64,26 25,63 6,74 18,89 41,04
PP02-2019-13 21,52 10,18 11,33 32,95 16,52 4,91 11,61 29,40
PP01-2019-14 23,48 13,85 9,63 35,77 22,91 7,42 15,50 41,60
PP02-2019-14 18,61 10,82 7,79 29,22 28,11 10,42 17,70 48,20
PP01-2019-15 25,18 14,59 10,59 38,44 27,76 10,82 16,94 45,30
92
Gráfico 1 - Teste de probabilidade e normalidade dos fluxos
Fonte: Autoria própria (2019).
Gráfico 2 - Teste de probabilidade e normalidade dos fluxos
Fonte: Autoria própria (2019).
93
Gráfico 3 - Histograma de distribuição
Fonte: Autoria própria (2019).
Admitida a condição de normalidade dos dados, realizou-se as correlações entre os fluxos
estabelecidos. Dada equivalência estabelecida entre a recuperação mássica do concentrado do
tambor no laboratório (%RM_CCTV_LAB) e a soma das recuperações
%RM_CCTV_GROSSO_USI com a %RM_CCTV_FINO_USI, obtém-se um gráfico de regressão
com um coeficiente de correlação de Pearson de 36% (Gráfico 4).
O baixo poder de predição deve-se à pouca quantidade de dados, fazendo-se necessário a realização
de mais testes de bancada e a extração de mais dados das mesmas pilhas processadas em escala
industrial. O gráfico mostra variação de proporcionalidade direta entre as duas recuperações
analisadas, o que se traduz no aumento da recuperação mássica industrial com o aumento da
recuperação mássica em escala de bancada como é de se esperar.
94
Gráfico 4 - Recuperação mássica no laboratório vs Recuperação mássica na usina
Fonte: Autoria própria (2019).
A correlação entre a recuperação metalúrgica no laboratório (%RM_Fe_CCTV_LAB) e na usina
(%RM_Fe_CCTV_USI) apresentou o menor coeficiente de correlação de Pearson (35,9%) gráfico
5. A regressão resultante entre a recuperação mássica do laboratório no concentrado do tambor
retido na tela de 2 mm (%RM_CCTV_LAB_+2 mm), com a recuperação mássica do concentrado
dos tambores na usina retido na malha de 2mm (%RM_CCTV_GROSSO_USI), é uma reta
crescente cujo coeficiente de correlação de Pearson é de aproximadamente 41% (gráfico 06).
A regressão resultante entre a recuperação mássica no laboratório do concentrado do tambor e
passante na tela de 2 mm (%RM_CCTV_LAB_-2 mm), com a recuperação mássica do concentrado
(Fino) dos tambores na usina (%RM_CCTV_FINO_USI), é uma reta crescente cujo coeficiente de
correlação de Pearson é de 42,7% (gráfico 07).
De um modo geral, todos os gráficos são crescentes e com coeficiente de correlação ainda não
muito satisfatório, cuja viés de predição deve-se ao baixo par de dados que aumenta com o aumento
do número de informações.
35,00%30,00%25,00%20,00%15,00%
45,00%
40,00%
35,00%
30,00%
25,00%
20,00%
15,00%
10,00%
S 0,0790939
R2 36,0%
R2(aj) 28,0%
RM_CCTV_LAB
RM
_CC
TV
_USI
Gráfico de Linha AjustadaRM_CCTV_USI = - 0,0134 + 1,133 RM_CCTV_LAB
95
Gráfico 5 - Recuperação metalúrgica no laboratório vs Recuperação metalúrgica na usina
Fonte: Autoria própria (2019).
Gráfico 6 - Recuperação mássica do concentrado no laboratório +2 mm vs Recuperação mássica
(Grosso) dos tambores na usina
Fonte: Autoria própria (2019).
65,00%60,00%55,00%50,00%45,00%40,00%35,00%30,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
S 0,129717
R2 35,9%
R2(aj) 27,8%
%RM_Fe_CCTV_LAB
%R
M_F
e_C
CTV
_USI
Gráfico de Linha Ajustada%RM_Fe_CCTV_USI = - 0,0402 + 1,077 %RM_Fe_CCTV_LAB
11,00%10,00%9,00%8,00%7,00%6,00%5,00%4,00%
15,00%
14,00%
13,00%
12,00%
11,00%
10,00%
9,00%
8,00%
7,00%
6,00%
S 0,0231407
R2 40,9%
R2(aj) 33,5%
RM_CCTV_LAB_+2mm
RM
_CC
TV
_GR
OSSO
_USI
Gráfico de Linha AjustadaRM_CCTV_GROSSO_USI = 0,05843 + 0,7873 RM_CCTV_LAB_+2mm
96
Gráfico 7 - Recuperação mássica do concentrado no laboratório -2 mm vs Recuperação mássica
(Fino) dos tambores na usina
Fonte: Autoria própria (2019).
7.1 TESTE DE SIGNIFICÂNCIA PARA OS LITOTIPOS
As correlações lineares simples apresentam baixo poder de predição, pela pouca quantidade de
fatores na equação modelada que explique a variação do fenômeno. Quanto maior o número de
variáveis consideradas para a construção do modelo maior será à assertividade de predição do
mesmo. Porém não se pode considerar todas as variáveis que interferem na mudança do fenômeno,
sendo necessário a realização de testes e análises para busca das variáveis de interferência
significativa, reduzindo assim a complexidade e extensão da função preditiva.
No processamento da pilha em escala de bancada, é conhecida a constituição da pilha, isto é a
quantidade de cada litotipo que compõem a pilha. Também são obtidas as características físicas e
químicas das pilhas, seja pela ponderação das informações obtidas no modelo de blocos, ou após
o teste de laboratório. Para tal realizou-se testes de relevância (Significância) entre os litotipos, ou
26,00%24,00%22,00%20,00%18,00%16,00%14,00%12,00%10,00%
30,00%
25,00%
20,00%
15,00%
10,00%
5,00%
S 0,0636882
R2 42,7%
R2(aj) 35,6%
RM_CCTV_LAB_ -2mm
RM
_CC
TV
_FIN
O_U
SI
Gráfico de Linha AjustadaRM_CCTV_FINO_USI = - 0,0949 + 1,399 RM_CCTV_LAB_ -2mm
97
seja, procurou-se os litotipos que exercem maior influência na variação da recuperação mássica e
metalúrgica. A tabela 20 ilustra as informações das 56 amostras utilizadas para realização do teste
de significância agrupadas em litotipo.
O teste de significância consistiu em medir o grau de correlação entre a recuperação metalúrgica
para as amostras em cada litotipo e o teor de alimentação de Fe. Deve-se ter em atenção da diferença
existente entre o litotipo que apresenta maior explicação na variação da recuperação metalúrgica
ou mássica com o litotipo que apresenta recuperação mássica e metalúrgica maior.
As análises mostram que apesar do ISIC apresentar a maior recuperação mássica e metalúrgica
dentre os litotipos analisados (Gráfico 9), apresenta também coeficiente de correlação de Person
perto de zero (Gráfico 8), ou seja, não exerce nenhuma influência na variação da recuperação
mássica e metalúrgica no processo, porém quando processados apresentam altas recuperações
devido a característica do material.
A análise de significância dos litotipos pelo método estatístico (coeficiente de correlação de
Pearson), mostrou como maiores influentes na variação da recuperação mássica e metalúrgica no
processo o IGOF e ISIS (gráfico 08), ou seja, a variação da recuperação metalúrgica e mássica foi
mais influenciada pela variação de IGOF e ISIF nas amostras. Os litotipos HEMC, IMNF, IGOS e
IHMC não foram levados em conta no teste de relevância devido à insuficiência de amostras para
realização de regressão (uma amostra de cada).
98
Tabela 20 - Amostras de frente de lavra para os litotipos
Fonte: Autoria própria (2019).
AMOSTRA LITOTIPOALTV _LITO
(Kg)% FeT_ALTV _LITO % SiO2 _ALTV_LITO
CCTV _LITO
(Kg)% RM_CCTV _LITO % RM_Fe _CCTV_LITO
VGA-FL180003 IGOF 26,52 40,58 36,80 11,22 42,31 67,03
VGA-FL180011 IGOF 18,54 30,84 48,07 5,43 29,27 64,36
VGA-FL180021 IGOF 18,56 18,02 69,38 0,02 0,08 0,28
VGA-FL180023 IGOF 17,36 30,96 47,81 2,39 13,74 26,19
VGA-FL180032 IGOF 19,98 28,61 51,34 5,17 25,86 53,07
VGA-FL180034 IGOF 30,58 32,06 48,57 7,62 24,90 50,17
VGA-FL180036 IGOF 29,22 43,95 34,12 17,08 58,45 90,30
VGA-FL180045 IGOF 16,48 34,41 49,19 6,60 40,03 65,06
VGA-FL180057 IGOF 22,38 30,51 50,00 5,91 26,39 54,49
VGA-FL180006 HEMC 17,35 59,52 13,31 2,87 16,52 18,40
VGA-FL180055 IMNF 24,21 33,46 47,31 10,63 43,89 74,04
VGA-FL180058 IGOS 25,47 31,37 48,18 7,62 29,90 60,98
VGA-FL180048 IHMC 20,09 38,22 44,84 3,52 17,50 26,71
VGA-FL180004 IHMF 36,46 51,17 24,39 9,77 26,78 35,60
VGA-FL180018 IHMF 23,96 36,55 47,01 4,98 20,78 34,40
VGA-FL180030 IHMF 23,21 39,85 40,78 7,95 34,25 55,32
VGA-FL180031 IHMF 35,50 49,67 26,09 9,04 25,46 34,79
VGA-FL180037 IHMF 29,95 43,70 36,09 15,74 52,55 78,77
VGA-FL180039 IHMF 17,49 43,29 36,98 6,25 35,72 54,68
VGA-FL180047 IHMF 20,19 39,55 41,30 4,00 19,81 32,86
VGA-FL180007 ISIC 13,96 24,60 63,05 5,70 40,80 86,06
VGA-FL180042 ISIC 12,23 37,93 42,84 6,35 51,92 80,34
VGA-FL180043 ISIC 16,05 38,90 42,88 8,68 54,08 82,46
VGA-FL180056 ISIC 19,53 30,64 50,28 7,58 38,80 65,52
VGA-FL180002 ISIF 26,16 35,73 47,23 11,27 43,06 77,44
VGA-FL180010 ISIF 20,03 37,92 41,55 8,12 40,55 71,26
VGA-FL180014 ISIF 15,17 35,30 45,74 6,90 45,48 84,00
VGA-FL180016 ISIF 27,40 43,76 34,67 12,07 44,06 66,10
VGA-FL180017 ISIF 21,96 40,93 40,05 8,11 36,92 58,91
VGA-FL180020 ISIF 13,08 38,43 40,96 2,75 21,02 35,39
VGA-FL180022 ISIF 19,41 43,60 35,43 8,57 44,16 69,06
VGA-FL180025 ISIF 16,64 31,39 53,60 5,77 34,65 72,33
VGA-FL180029 ISIF 29,05 9,56 45,04 11,22 38,63 0,00
VGA-FL180033 ISIF 24,64 37,64 43,39 9,02 36,59 63,40
VGA-FL180035 ISIF 28,70 36,47 45,61 8,26 28,76 51,53
VGA-FL180038 ISIF 35,73 26,92 55,73 8,42 23,57 53,61
VGA-FL180044 ISIF 23,24 43,74 35,00 11,81 50,80 74,70
VGA-FL180046 ISIF 19,24 41,23 39,15 5,29 27,50 42,66
VGA-FL180051 ISIF 31,58 35,74 46,33 7,03 22,25 40,86
VGA-FL180052 ISIF 24,83 39,94 38,17 9,47 38,15 63,25
VGA-FL180053 ISIF 23,95 38,05 41,45 3,28 13,67 23,05
VGA-FL180054 ISIF 20,20 51,80 20,26 11,94 59,11 75,26
VGA-FL180001 ISIS 20,08 31,81 51,97 9,14 45,52 89,07
VGA-FL180005 ISIS 25,64 42,87 36,87 5,76 22,45 33,69
VGA-FL180008 ISIS 22,52 34,43 48,37 8,03 35,66 65,57
VGA-FL180009 ISIS 30,76 29,70 55,42 9,79 31,83 66,72
VGA-FL180013 ISIS 12,51 31,16 51,00 5,47 43,69 87,89
VGA-FL180015 ISIS 28,17 47,29 28,67 6,50 23,06 32,58
VGA-FL180019 ISIS 22,58 29,87 53,63 5,15 22,79 48,35
VGA-FL180026 ISIS 12,94 33,76 49,51 5,38 41,59 69,36
VGA-FL180027 ISIS 13,90 42,93 35,51 2,99 21,48 32,97
VGA-FL180028 ISIS 18,66 7,95 50,49 6,87 36,80 0,00
VGA-FL180040 ISIS 21,00 36,77 45,62 8,55 40,70 67,05
VGA-FL180041 ISIS 19,12 30,66 51,92 7,79 40,75 80,17
VGA-FL180049 ISIS 23,18 38,70 41,36 8,61 37,15 62,63
VGA-FL180050 ISIS 22,06 40,21 37,14 7,91 35,83 56,22
99
O itabirito Goethitico friável exerceu maior influência na variação da recuperação mássica e
metalúrgica seguindo-se do itabirito silicoso friável, com isso, podem ser consideradas como
variáveis a integrar no modelo de predição. As recuperações mássicas e metalúrgicas nos litotipos
foram calculas de forma análoga ao da usina pela aplicação da eq. 1 e 2.
Gráfico 8 - Teste de relevância dos litotipos
Fonte: Autoria própria (2019).
Gráfico 9 - Recuperações mássicas (%RM) e metalúrgicas (%RM_Fe) dos litotipos
Fonte: Autoria própria (2019).
29%
17%
44%
30%
17%
31%
46%
36% 34%
52%
18%
74%
61%
27%
47%
79%
57% 57%
IGOF HEMC IMNF IGOS IHMC IHMF ISIC ISIF ISIS
RECUPERAÇÕES MÉDIAS
% RM % RM_Fe
100
Para a simplificação do modelo, dentre os litotipos, levou-se em consideração apenas a
contribuição do IGOF nas pilhas de alimentação da usina.
Antes da construção do modelo de predição com a inclusão do IGOF, realizou-se um tratamento
nos dados para a verificação de pontos anormais que podem viesar a análise. Pela pouca quantidade
de pilhas excluiu-se apenas as duas amostras localizadas nos extremos do gráfico boxplot (Gráfico
10), reduzindo assim a dispersão dos dados. Com base no range de variação foi estabelecido um
limite superior (LS) e outro inferior (LI), fora dos quais os dados são excluídos. Com isso excluiu-
se dos dados, as pilhas PP01-2019-13 e PP01-2019-11 que se encontram nos dois extremos (gráfico
10).
A tabela 21 ilustra os dados das porcentagens de IGOF e a umidade nas pilhas. O gráfico 11 ilustra
a normalidade do %IGOF e da umidade nas pilhas, sendo que os dois apresentaram-se normais
com valores de p de 0,454 e 0,149 respetivamente. Com a comprovação da normalidade e da
exclusão de dados tidos como anormais, correlacionou-se a variação da recuperação mássica em
função da variação do percentual de IGOF nas pilhas (Gráfico 12) para comprovação da
dependência existente entre as duas variáveis. A correlação linear entre as duas variáveis resultou
em uma reta de regressão cujo coeficiente de correlação de Pearson é de 67,8%, indicando alto
grau de dependência entre as mesmas.
A reta resultante apresentou também coeficiente angular negativo, indicando a existência de uma
razão de proporcionalidade inversa entre as duas variáveis, isto é, quanto maior o percentual de
IGOF na pilha menor será a recuperação mássica e metalúrgica e vice-versa.
O gráfico 13 ilustra o efeito espelho observado nas variações das recuperações mássicas e
metalúrgicas com a variação do percentual de IGOF nas pilhas, isto é em trechos onde se verifica
redução no percentual de IGOF observa-se simultaneamente aumento nas recuperações (mássica e
metalúrgica), ao passo que em trechos onde se verifica aumento do mesmo observa-se redução nas
recuperações.
101
Gráfico 10 - Gráfico boxplot das recuperações média das pilhas
Fonte: Autoria própria (2019).
Tabela 21 - %IGOF e %UMIDADE nas pilhas
Fonte: Autoria própria (2019).
PILHA % IGOF_PILHA % UMIDADE
PP02-2019-12 0,14 6,33
PP01-2019-12 0,03 6,98
PP02-2019-11 0,09 7,88
PP01-2019-10 0,00 5,80
PP02-2019-13 0,10 5,49
PP01-2019-14 0,09 5,67
PP02-2019-14 0,13 5,79
PP01-2019-15 0,02 5,23
102
Gráfico 11 - Teste de normalidade para %IGOF e a umidade nas pilhas
Fonte: Autoria própria (2019).
Gráfico 12 - Regressão linear simples entre %IGOF na pilha e a recuperação mássica na usina
Fonte: Autoria própria (2019).
16001400120010008006004002000
40
35
30
25
20
S 4,48545
R2 67,8%
R2(aj) 62,4%
% IGOF_PILHA
% R
M_U
SI
Gráfico de Linha Ajustada% RM_USI = 35,46 - 0,01131 % IGOF_PILHA
103
Gráfico 13 - Variação do %IGOF e da recuperação mássica e metalúrgica
Fonte: Autoria própria (2019).
7.2 DETERMINAÇÃO DO MODELO FINAL DE PREVISIBILIDADE
Comprovada a normalidade, excluído os pontos anormais e comprovada a dependência da
recuperação mássica em função da porcentagem de IGOF, partiu-se para a construção do modelo
de predição com a adição de mais variáveis que contribuem na explicação da variação das
recuperações. Além do %IGOF levou-se em consideração os teores de alimentação das pilhas (Fe,
Si, Al, Mn) e a umidade (Tabela 22).
Tabela 22 - Dados para construção do modelo de predição
Fonte: Autoria própria (2019).
104
Realizando-se a regressão linear multivariada dos dados definindo-se a recuperação mássica na
usina como a variável resposta (dependente) e os teores (Fe, Si, Al e Mn), a porcentagem de IGOF
e a UMIDADE como variáveis independentes, obtendo-se uma equação de predição com
coeficiente de correlação de Pearson de 100% (Tabela 23), indicando a capacidade de previsão
total da recuperação mássica.
Função de previsibilidade:
𝐑𝐌(%) =𝟑𝟕𝟑𝟕
𝟑𝟐𝟒−
𝟐𝟏𝟏
𝟏𝟗𝟖× (𝐅𝐞𝐀𝐋) +
𝟓𝟎𝟐
𝟓𝟐𝟏× (𝐒𝐢𝐎𝟐𝐀𝐋) −
𝟏𝟐𝟐
𝟐𝟔𝟗× (𝐀𝐥𝟐𝐎𝟑𝐀𝐋) −
𝟓𝟗𝟎
𝟕𝟔𝟏× (𝐌𝐧𝐀𝐋) −
𝟒𝟕
𝟏𝟗𝟖× (𝐈𝐆𝐎𝐅𝐀𝐋) +
𝟐𝟖𝟐𝟐𝟐
𝟗𝟖𝟑× (𝐔𝐦𝐢𝐝𝐀𝐋) (Eq. 03)
Tabela 23 - Resultados de saída da regressão multivariada
Fonte: Autoria própria (2019).
Com a previsão da recuperação mássica é possível predizer a recuperação metalúrgica da pilha na
usina. Realizando-se a regressão entre a recuperação mássica e metalúrgica na usina
(%RM_CCTV_USI × %RM_Fe_CCTV_USI) obtém-se uma reta com coeficiente de correlação
de Pearson de 99,5%, indicando a possibilidade de previsão da recuperação metalúrgica pela
recuperação mássica (Gráfico 13).
Pela substituição da equação 1 em 2 tem-se:
𝑅𝑀_𝐹𝑒 = 𝑐
𝑎× 𝑅𝑀 (Eq. 04)
Isolando “c” em 4 tem-se:
𝑐 = 𝑅𝑀_𝐹𝑒×𝑎
𝑅𝑀 (Eq. 05)
R múltiplo 1
R-Quadrado 1
R-quadrado ajustado 65535
Erro padrão 0
Observações 8
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão
105
Adaptando a equação 5 ao modelo tem-se:
%𝐹𝑒_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼 = 𝑅𝑀_𝐹𝑒_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼×(%𝐹𝑒_𝐴𝐿_𝑈𝑆𝐼)
𝑅𝑀_𝐶𝐶𝑇𝑉_𝑈𝑆𝐼 (Eq. 06)
A equação 6 é a expressão da previsibilidade do teor de ferro no concentrado dos tambores em
função a recuperação mássica, metalúrgica e do teor de ferro na alimentação da usina. Deve-se ter
em atenção da diferença observada entre o teor das pilhas no ROM britado e das mesmas pilhas na
alimentação da usina, fato este que levou a consideração separada dos teores iniciais. Tais
diferenças devem-se a erros causados por diferentes fatores abrangendo desde as técnicas de
amostragem ao erro dos equipamentos.
Gráfico 14 – Recuperação mássica na usina vs recuperação metalúrgica na usina
Fonte: Autoria própria (2019).
4035302520
65
60
55
50
45
40
35
30
S 0,937100
R2 99,4%
R2(aj) 99,4%
%RM_CCTV_USI
%R
M_F
e_C
CTV
_USI
Gráfico de Linha Ajustada%RM_Fe_CCTV_USI = - 0,685 + 1,589 %RM_CCTV_USI
106
8 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A regressão linear simples entre as recuperações mássicas e metalúrgicas da usina versos
laboratório, apresentaram baixo coeficiente de correlação de Pearson devido ao baixo número de
pares de dados na construção do mesmo, fazendo-se necessário mais amostras para que se logre
um coeficiente significante.
Pelo teste de significância, o Itabirito Goethitico Friável (IGOF) apresentou-se com maior
coeficiente de correlação de Person entre os litotipos analisados, isto é, exerceu maior influência
na variação da recuperação mássica e metalúrgica na usina, mostrando-se importante para
construção do modelo de predição. O mesmo apresentou-se também como elemento que prejudica
na recuperação mássica e metalúrgica na usina, devido à suas características já mencionadas na
seção da geologia da Mina Viga. Para a construção do modelo de predição utilizou-se a regressão
linear multivariada, onde a variável preditora foi a recuperação mássica na usina, ao passo que as
variáveis de predição foram os teores de alimentação das pilhas no laboratório (Fe, Si, Al e Mn), a
recuperação mássica no laboratório, o percentual de IGOF e a umidade.
Partindo-se dos dados de entrada foi possível prever a recuperação mássica, metalúrgica e o teor
de Fe no concentrado dos tambores da usina. A função de predição da recuperação mássica
apresentou poder de previsibilidade completa, isto é, resultou em um coeficiente de correlação de
Pearson de 100%.
107
9 SUGESTÃO PARA TRABALHOS FUTUROS
Os trabalhos geometalúrgicos na Mina de Viga encontram-se em contínuo desenvolvimento, com
o fim de se determinar um modelo final para a predição das recuperações mássicas e metalúrgicas
na usina. Sugere-se que se realize mais testes para a robustez do banco de dados geometalúrgico,
garantindo assim, maior normalidade nos dados e amplo poder de predição das funções de
previsibilidade. Com a robustez do banco de dados, sugere-se a criação de função de previsibilidade
mais ampla, isto é, abrangendo maior parte dos litotipos da mina, e a realização de teste de
sensibilidade no modelo para a identificação das variáveis que exercem maior influência. O
aumento do número de testes elevará o coeficiente de correlação de Pearson para a correlação direta
das recuperações mássicas e metalúrgicas no laboratório e na usina. Sugere-se também com o
aumento de dados, a construção de uma matriz de correlação para identificação das variáveis
relevantes.
Após a determinação do modelo final, sugere-se à adição das funções de predição ao modelo de
blocos e um estudo da recuperação metalúrgica mais abrangente, isto é, a predição da recuperação
metalúrgica de outros elementos metálicos presentes além do Fe. Com isso sugere-se a construção
de um modelo de bloco mais completo, isto é, com os parâmetros de saída da planta (Teores, WI,
PPC etc.).
108
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