OTIMIZAÇÃO DAS OPERAÇÕES lJNIT ÁRIAS DE ESPESSAMENTO E FILTRAGEM DA

SAMARCO MINERAÇÃO S.A. ATRAVÉS DA METODOLOGIA DE SUPERFÍCIE DE RESPOSTA <

1 1

RESUMO

Cláudio Luis Goulart c 2

'

George Eduardo Sales Valadão c 3

'

Espessamento e Filtragem são etapas do processo da unidade de pelorização da Samarco ( Ponta de Ubu - ES ) de fundamental 1rnportância corno fases de preparação da matéria-prima. Superficies de resposta. obtidas através de um planejamento experimental, podem simular possíveis cond1ções industriais e representam urna alternativa para o estudo de orimização destas operações. O objerivo deste trabalho é a otimização das operações industriais de espessamento e filtragem através da utilização de superficies de resposta obtidas por interrnédw de testes de sedimentação ( proveta l e filtragem ( teste de folha ) realizados em laboratório. As variaveis. consideradas em cinco níveis foram : participação em peso do minério PFAL-6, pH e porcentagem de sólidos. O delineamento estatístico utilizado for o composto central ortogonaL Os resultados proporcionaram à Samarco Mmeração S.A. subsídios necessitrios para a tornada de decisões no que diz respeito ao processamento de concentrados de minério de ferro com caracteristicas Similares as amostras trabalhadas e para identificar caminhos mais promissores para trabalhos futuros utilizando a metodologia de superficie de resposta

Palavras Chaves : otimização. espessamento. filtragem

1 1 1 Trabalho a ser apresentado no XVII Encontro Nacional de Tratamento de Minério e Metalur~a Extrativa e I Seminitrio de Quim1ca de Colóides Aplicadas à Tecnologia Mineral, Aguas de São Pedro, SP, 23 a 26 de agosto de 1998. <

2 ' Engenheiro Metalúrgico, Mestre. Engenheiro de Processo da Gerência de

Produção da Samarco Mineração S.A.-Usina de Pelotização-Ponta de Ubu- ES. c

3 ) Engenheiro de Minas, Mestre, Doutor. Professor Adjunto do Departamento de

Engenharia de Minas da Universidade Federal de Minas Gerais- MG.

l.INTRODUÇÃO

Espessamento é wna operação de separação sólido/líquido, baseada na força gravitacional, objetivando separar wna polpa em suspensão de tal forma a obter-se wn líquido sobrenadante e wna polpa contendo wna concentração de sólido maior que a original. O mecanismo de sedimentação pode ser descrito, da melhor forma, através da observação dos efeitos que ocorrem nwn ensaio de sedimentação dos sólidos nwna suspensão colocada nwna proveta. Os testes de sedimentação em provetas são utilizados para dimensionamento de espessadores, avaliação da velocidade de sedimentação de suspensões minerais para diversas condições de trabalho e estudo do comportamento de reagentes agregantes< 1

-2-3).

A filtragem é wna operação de separação sólido/líquido que se caracteriza pela passagem de wna polpa através de wn meio poroso (elemento filtrante) que retém o sólido (torta) e permite a passagem do líquido (filtrado). Na indústria mineral, a operação de filtragem é largamente empregada para a obtenção de sólidos com menor teor de unúdade e a obtenção de líquidos clarificados, que se faz necessária para seu retomo aos cursos naturais. O teste de folha ( "leaf test" ) é o método empregado universalmente para o dimensionamento de filtros contínuos industriais e avaliação da performance dos mesmos ( 4-s~ l_

Espessamento e filtragem são etapas do processo da unidade de pelotização da SAMARCO ( Ponta de Ubu - ES ), de fundamental importância como fases de preparação da matéria-prima.

O presente trabalho teve como objetivo a otimização das operações industriais de espessamento e filtragem através da utilização da metodologia de superficie de resposta obtidas por intermédio de testes de sedimentação em proveta e filtragem realizados em laboratório.

2. AMOSTRAS E METODOLOGIA

2.1 -Amostras

As amostras trabalhadas são do concentrado de minério de ferro sílica normal produzido pela SAMARCO.

Este concentrado era formado por wna blendagem de minérios provenientes de duas minas, que neste estudo serão denominados de : PFSAM e PF AL. Com o início de explotação da nova mina, aqui denominada de PF AL-6, o concentrado supracitado passou a ser constituído por wna blendagem dos minérios provenientes das três minas. sendo que a participação do minério da mina tipo PFSAM é fixa ( 15 % em peso ).

272

Os resultados da caracterização química, fisica e mineralógica das amostras são apresentados nas tabelas 1, 2 e 3.

As curvas de condição de carga zero detemúnadas através do método de Mular & Roberts <

7 >, assim como as curvas de distribuição granulométrica abaixo de 37 )llTl

( 400 # ) determinadas através do granulômetro Sympatec são apresentadas nas figuras 1 e 2, respectivamente.

Através da caracterização das amostras, podemos constatar que as amostras de PF AL e PFSAM fornecidas pela mina, devidamente processadas, possuem características similares ao concentrado atualmente utilizado industrialmente, enqWUlto que as amostras de minério PF AL-6 possuem características consideradas críticas ( alto teor de PPC e baixa participação em peso de hematita especular ) para as operações unitárias de espessamento e filtragem.

2.2. METODOLOGIA

A metodologia de superficie de resposta ( MSR ) < 8-9

-10

l é um conjunto de técnicas matemáticas e estatísticas cujo objetivo é a determinação dos níveis ótimos de operação (valores das variáveis operacionais que otimizam urna ou mais características de qualidade do processo) através de experimentos seqüenciais. Tem sido utilizada com sucesso na otimização de diversos tipos diferentes de unidades, processos e sistemas industriais.

Na metodologia de superficie de resposta, há interesse apenas em determinar o máximo (ou o minimo) da função , dentro de uma dada região operacional. Os modelos construídos têm validade local pois se ajustam às respostas apenas nos contornos estreitos da região coberta pelo planejamento.

Este enfoque local tem algumas características importantes: • os planejamentos implicam apenas em pequenas mudanças em tomo da condição

usual de operação;

• como a modelagem se restringe a uma região estreita, geralmente permite trabalhar com modelos simples, tais como polinôm.ios de primeira ou, no máximo, de segunda ordem. Isto é devido ao fato de que mesmo que a forma da função entre a resposta e as outras variáveis seja complexa, numa região suficientemente estreita. ela aproximadamente se comporta como urna superficie planar ou polinomial de segunda ordem.

273

Tabela 1 • Análise Química

TIPO DE % •;. % •;. •;o 0/o o;o

MINÉRIO Fe total Si02 AhOJ C aO MgO p PPC

PFSAM 67,45 1,21 0,42 0,02 0,03 0,054 1,75

PFAL 66,73 1,43 0,56 0,02 0,02 0,047 3,37

PFAL-6 65,23 1,51 0,51 0,02 0,02 0,050 4,53

Tabela 2 . Análise Física

TIPO DE •;. •;o •;. o;o o;o

MINÉRIO -65 # -100 # -200 # -325 # -400 # BLAINE

PFSAM 100,00 99,8 97,70 91,10 88,60 2320

PFAL 100,00 100,00 98,20 87,20 84,70 1988

PFAL-6 100,00 100,00 97,50 80,60 76,70 2038

Tabela 3 . Análise Mineralógica

TIPO DE 'lo 'lo % o;, •;, 'lo

HEMATITA HEMATITA GOETHITA MAG!"ETITA Ql'ARTZO QL\RT7Ál

MINÉRIO ESPECl'LAR POROSA INTEIRO ~liSTO

PFSAM 53,74 34,22 9,16 2,01 0,71 0,16

PFAL 37,26 43,73 15,09 3,01 0,83 0,08

PFAL-6 1,32 53,41 36,60 7,68 0.99 0,00

~7 ~~

PFAL- CNS ~.4

CCZ= 6,60

0.4 pH FINAL

PFAL-6 -CNS ~.6

~.4

~ ~.2 Q. 4. 4.50 5.00 5.50 c( 1- o ..J w 0.2 Q CCZ= 6,75

0.4

0.6 pH FINAL

····-------··---- - --

PFSAM -CNS -0.4 .------------------,

:t: -0.2 Q. 4.5 5 5.5 6

~ o +----------T-----~~-------------4 ..J w Q 0.2 CCZ= 6,65

0.4 -'----------------------' pH FINAL

Figura I . CoiTas de condição de carga zero para uma resultante de minerais ( método de Molar & Roberts ).

275

100

90 -~-- - ······------ --------·-·--·--- ·------·-·---· ·· .

80 ... ·-----·-· --····-·-············· ··-···-·-·--·--- ·-- ---

w 70 1-z 60 <C t/) 50 t/) <C a. 40 ';fl.

30 -· ------------·- -······ ··-·· ·-·-·--- --- -·-·· ----------·-

20 ... --------·--·-·-·---- -··- ··-· --· -- --·- - -- ---·

10 -------·---------------·------ ------ --···- -··-·· ···--· ..... ... ··- · -- --- ·- .. - --· -······

0 11!1 • • • ~-.- , , I

0.18 0.52 1.5 4.2 0.26

0.36 0.74 2.1 6

I 3 8.6 MICROMETROS

12.2 17.4

24.6

1--- PFAL -+- PFAL-6-*- PFSAMI

Figura 2 . Distribuição granulométrica abaixo de 37 ~DL

276

35

Um esquema, que mostra alguns dos possíveis percursos no decorrer de um estudo de MSR, é apresentado em forma de fluxograma na figura 3.

3. RESULTADOS E DISCUSSÕES

Os resultados e discussões serão apresentados em dois estágios, conforme o fluxograma apresentado na figura 3.

Estágio l : Definição do Problema

A escolha dos fatores ( variáveis independentes ) e seus níveis ( valor especificado do fator ) foi realizada utilizando técnicas de análise de regressão simples e múltipla de dados industriais e de experimentos preliminares realizados em escala de laboratório, e de "brainstorming" com o envolvimento e participação de toda a equipe técnica e operacional da SAMARCO com reais conhecimentos sobre o problema em estudo.

Estágio 2 : Estratégia de Segunda Ordem

Este estudo foi realizado através do software estatístico "ST A TlGRAPHICS PLUS ' para Windows <

11 )

Utilizando a matriz de correlação, o delineamento escolhido foi o composto central, com característica ortogonal. Este delineamento consiste no estudo dos efeitos de três fatores em cinco níveis através de 48 experimentos, sendo o número de réplicas igual a dois para os pontos do fatorial e pontos axiais e igual a cinco para o ponto central (tabela 4 ). A distância axial do composto central ortogonal (a) foi igual a 1,2871 9, devido à replicação do ponto central.

As respostas com suas respectivas unidades são também apresentadas na tabela 5.

Os resultados dos experimentos são apresentados na tabela 6.

Na análise dos dados, a questão-chave reside no fato de saber se as diferenças observadas entre as médias se devem unicamente à variabilidade inerente às observações ou se são motivadas por essa variabilidade mais as diferenças reais entre o tratamento. A técnica estatística utilizada foi a análise de variância ( ANA V A ).

Através da ANA V A, são determinados os efeitos principais e as interações que influenciam estatisticamente em cada resposta, ao nível de 99,0% de confiança.

277

DEFINIÇAO

DO

PAOIUiiiA

EaTMTtiiiA DE

S&ÇIJNDA

ORDal

CONCLUIAO

DEFINIÇAO DO OBJETIVO Do\ PESQUISA

.O DOa FATOREI A ISIEII UTUDo\0011

CON&TRUC

I ALEATõíiíZN;AO DA+ DOS EXP-ENTOS f.---

: EXEcuçAo DOa :.4~QXETA DE DADOS:

.... I

CXIIIIllluçloo DO DIADRAMA DE CONTORNO

E Do\ SUI"EIII'ICE DE RUI'OSTA

--- --- .1. REAIJZAÇAO DE TUTU

CONF-A'IÓRIOS ,-

NÃO - -- -

NAO

NÃO

AUMENTO DA ftEPL.ICAÇÀO ATI'tAVÊS. DA REAL...Z.ÇÃO De EXPERIMENTOS

AlMCIONAIS, OU TAAN...,RMAÇ}oo DE FA.lORES EIOU RESPOSTA. OU 4.JUSTE DE

UM MOOELO DE ORDEM .SUPEIUOR

r- - -- . L----( ~~DE )

Figura 3 . Esquema das principais idéias da metodologia de superficie de resposta.

::m:

Tabela 4 - Delineamento Composto Central

orça o U ICa : P • cb· F atona NIVEIS

FATORES MINI MO MAX/MO

A:% PFAL-6 30 70

B:pH 6 10

C:% SOLIDOS 55 75

Ponto Central A: %PFAL-6 8: pH C:% SÓLIDOS

50 8 65

Pontos Axiais A:% PFAL-6 B:pH C:% SOLIDOS

24 8 65

76 8 65

50 5,4 65

50 10,6 65

50 8 52

50 8 78

Tabela 5 - Respostas do delineamento e suas respectivas unidades

RESPOSTAS UNIDADES

UMIDADE %

PRODUTIVIDADE TMS I h I filtro

VELOCIDADE DE cm I mio SEDIMENTAÇÃO

279

Tabela 6 - Planilba de Resultados do Delioeameoto Composto Ceotral

TESTE % pH % UMIDADE PRODUTIVIDADE vt:L<X 'IDADE DE

No PFAIAi SÓLIDOS (%) (TMS/h/filtro) SF.OIMENT.\('ÃO

( <mlmln)

1 30 10 55 16JIII "-~ L7.111 2 3ll 10 75 10.7J 311.1:1 11~ l J4 R 65 10.09 711.19 II.Ú~ 4 70 (., ~~ 10.65 4L'\O 0_'\~

" ~() R (.,~ 10.J3 73.49 0.2712 6 7( lf 7• 1 -"- '761U 11 t;<;lll 7 7( lf ~ · 16.9. '7117 1 lU<I 11 5( I() I) ti' ltiXI 1'7'l 1 7111)7 I

9 5( !I ti' 10.J7 7 '1.1'\ IL7.1<;11 1ll 50 !I 5: 12.26 ?11.116 IL'\197 I

10 6 55 11.36 -.Ju6 11.'\.1116 12 ~o ~4 "~ 10..211 7J.99 0.2691 1J 7( ti 75 11.41 119.3'\ 0.1111116 14 ti~ 10'\l .,, 11 7l?'l 15 51 7R 111 . .19 1.11\ "l lllll/;'7 16 - 75 11\.]7 ,,. '" 11011.11 I

17 31 lO ~5 16.611 .. __ l? I ?lc;c; 18 31 o 7~ Jl' _lR . .11l ll ... lll'l l'l J, 8 65 10.19 711.9] II.ÚII'l 211 •o ti ~~ ttc;ll 41.12 ll_'i91'\ 21 R (,~ 111_.1/i. '71 ?11 ll ?<;?l 12 lO 7~ ILH li.llli. llMill 23 16.]11 ""' l.l,., 2.& o )I. 6 -16.71 111.~ L?'lllll 2'\ o 1LH ., _16 11_?<;? • 26 o 11.9.1 11169 ll.'i?7l ll_ Jfi_ 111.98 -:ill.M ll_~ü ?li 50_ .H 65 10..51 7J.28 11.271111 29 70 (, 7~ 1L07 119.18 llll<l<;jl ]li R (,5 IL.1l .,, "" 1171<1'7 31 IR 111.7<1 1.111 '711 llll.11<1 32 lO 15 11L'i2 l21ll;f -~~_8771

33 lO 10 í5 16.39 (;q" t?"Uil 34 lO lO 15 11.111 39.<lil II.~Jn6 3.5. .2-1_ i5 111.76 -~.9.26 11.2'\18 '\6 711 (, 55 11..27 Jl.33 .... ., .. , ]7 ~o R (,~ 10.37 69.11J II?Hl _lll_ 1ll_ 10 75 11.07 62.74 0.6'\33 39 70 10 55 17.76 7.26 Ll3119 40 50_ 10.6 65 1'\.36 17JIII 1.29J3 41 ~o 8 65 10.62 72.0'\ IIH<1'7 41_ ..50_ 8 52 11.99 211.711 li""" 4] 10 (, 55 11.119 41.311 II'VJHI 4J '\O ~J (.,5 lll_lQ ., .. li, ll ?llh'l

"" 711 (., 75 tll.'l'i 1?11<1 _lfl1.1 46 76 R 6~ 111.79 7?.11? 11.??61 47 50 R 7R 111.7J l.IIUI.; fi:ii??Q 411 10 ti 7'\ 111.M 1117.1. IIJJ9it

2~()

Estes resultados são apresentados através de gráficos para cada resposta nas figuras 4 e 5.

As equações de regressão polinomial que estimam as superficies de resposta. com seus respectivos coeficientes de determinação ( r2

), cujos valores são indicativos de quanto a superficie fica bem determinada em função da correlação entre os pontos experimentais, ou seja. o quanto da variabilidade da resposta é explicada pelo modelo, são apresentadas na figura 6.

l l

Costa Neto <12

l considera que um bom modelo deve explicar no mínimo 80 % da J variabilidade da resposta.

As funções determinadas são de duas e três variáveis. Para se determínar os pontos de máximo ou de mínimo das funções de mais de urna variável, foi utilizado o teorema do valor extremo, o teste da derivada segunda e o multiplicador de Lagrange< 13

-14

l.

Para a velocidade de sedimentação e para a umidade, temos que o ponto critico das funções é um ponto de mínimo.

Para a produtividade, o ponto critico das funções é um ponto de máximo.

Outra importante fonte de variação é o ajuste do modelo, utilizado para determinar se o modelo selecionado é adequado para descrever os dados observados, ou se um modelo mais complicado deverá ser utilizado. O teste é realizado comparando a variabilidade dos resíduos do modelo atual com a variabilidade entre as observações replicadas dos fatores . Como o valor de P na tabela de ANA V A para o ajuste é menor que 0,0 I, ao nível de confiança de 99,0 %, pode-se afirmar que o modelo como estimado representa adequadamente os dados observados experimentalmente.

Os gráficos de Pareto ( figura 7 ) mostram cada um dos efeitos estimados em ordem decrescente de magnitude. O comprimento de cada barra é proporcional ao efeito padronizado, que é o efeito estimado dividido por seu erro padrão. Este efeito é equivalente a computar o teste t de Student para cada efeito. A linha vertical pode ser usada para julgar quais efeitos são estatisticamente significativos. Aquelas barras que se estendem além da linha vertical correspondem aos efeitos que são estatisticamente significativos ao nível de 99,0% de confiança.

Considerando o fator % PF AL-6, que se mostrou de menor significância estatística, nas condições do ponto central ( igual a 50 % ), podemos simplificar os modelos tomando possível sua representação gráfica. Os coeficientes de determinação e o ajuste dos modelos simplificados devem ser observados.

Na figura 8 são apresentadas as equações de regressão polinomial dos modelos estimados simplificados por resposta. com seus respectivos coeficientes de determinação.

281

1

o 0,8 ~~

0..

~ 0,6 <1)

J \ ~ 0,4 <1) ---Vl 0.2 >

o 30,0 70,0 6,0 10,0 55,0 75,0

o/oPFAL- 6 pH %SÓLIDOS

" 150

r.il 125

I 100 / 75 --- \ § 50 ~ p.. 25

o 30,0 70,0 6,0 10,0 55,0 75,0

o/oPFAL- 6 pH o/o SÓLIDOS ,

14

13 r.il

~ 12 J \ ~ 11 ~ ----10

9 30,0 70,0 6,0 10,0 55,0 75,0

o/oPFAL- 6 pH o/o SÓLIDOS

Figura 4 . lnfluêoda dos efeitos princ:lpais.

282

o ~~

~ ~

(J.)

>

l-LI

I ~ o..

+

~+ 0.8

0.6

~"y 0.4 -~. + 0.2

o 6.0 10.0 55.0 75.0 55.0 75.0

BA CA CB

150

120 +---+ +\+ 90 ------60

-~ +------+ -- --30

o 30.0 70.0 30.0 70.0 6.0 10.0

AB AC BC

15 .---------------------------------------------~

14

13

12

11

10

9

·------+

-----.... ---.... 30.0 70.0 30.0 70.0 6.0 10.0

AC BC

Figura 5 . loOuêocia das ioterações.

283

I. Velocidade de Sedimentação:

Vsed = 6,88- 0,006*A- 1,07*B- 0,06*C + 0,00004*A2 + 0,0004"'A*B + 0,09*B2 +

- 0,002* B*C + 0,0004*C2

~ = 98,57%

2. Produtividade :

Produt = -343,85- 0,67*A + 85,27*B + 0,82*C- 0,01 *A2 +O, I O* A "'B +

+ 0,02*A*C- 4,74*B2- 0,4l*B*C + 0,04*C2

r 2 = 97,52%

3. Umidade:

Umidade= 18,77- 1,03*B- O, II *C+ 0,39*B2- 0,07*B*C + 0,004"'C2

r 2 = 93,72 'Yo

Figura 6 . Modelos estimados para as respostas.

2S-+

VELOCIDADE DE SEDIMENTAÇÃO

B :pH C % SÓLIDOS

BB BC CC

A o/o PFAL- 6 AB AA AC

o 40 80 120 16 0 200 240

EFEITO PADRONIZADO :,

t PRODUTIVIDADE ·I

i

C : o/o SÓLIDOS -1 :I B ·pH BB BC AB AA

A o/o PFAL- 6

I CC AC

o 20 40 60 80 100 120

EFEITO PADRONIZADO

UMIDADE

B pH

C 'Vo SÓLIDOS BC BB CC

A o/oPFAL- 6

AA I AC I AB I

o 5 10 15 20 25 30

EFEITO PADRONIZADO

Figura 7 . Gráficos de Pareto.

285

Através de ANA V A, considerando somente os efeitos mais significativos. foi determinado que os modelos simplificados representam adequadamente os dados observados experimentalmente.

As determinações das melhores condições de filtragem ( ponto de max1mo para a produtividade e de mínimo para a umidade ) e do ponto de mínimo para a velocidade de sedimentação, feita por derivação matemática e por iteração através do Statigraphics, são apresentadas nas tabelas 7, 8 e 9, considerando a % PF AL-6 nas condições do ponto central ( 50 % ). Os resultados indicam que os valores previstos pelos dois métodos são muito aproximados.

4. CONCLUSÕES

Com base nos resultados obtidos nos ensaios experimentais para concentrados de minério de ferro tipo sílica normal ( CNS ) com características similares às utilizadas e a partir da análise estatística realizada, pode-se afirmar com 99,0 % de certeza. dentro dos intervalos considerados neste estudo, que :

- os efeitos principais mais significativos para a produtividade da flltragem, teor de umidade do pellet feed e para a velocidade de sedimentação foram o pH e a porcentagem de sólidos da alimentação. A participação em peso do minério tipo PF AL-6 foi pouco significativa;

- o pH passa por um ponto de máximo em relação à produtividade e pontos de mínimo para o teor de umidade e a velocidade de sedimentação;

- o aumento da porcentagem de sólidos na alimentação apresentou efeitos positivos na produtividade e no teor de umidade, enquanto que na velocidade de sedimentação apresentou efeito negativo;

- as interações foram pouco significativas para a produtividade da filtragem e a velocidade de sedimentação;

- os modelos estimados representam adequadamente a variabilidade das respostas. pois os coeficientes de determinação foram significativamente maiores que 80 %:

- o ponto de produtividade máxima e o de velocidade de sedimentação miníma foram alcançados em valores de pH próximo à condição de carga zero para uma resultante de minérios ( 6,68 ) cujas participações por tipo de minério foram : 50 %de PF AL-6, 35 %de PF AL e 15 %de PFSAM.

286

1. Velocidade de Sedimentação :

Vsed 4,88- 1,05"'B- O,OI"'C + 0,09"'B2 - 0,002"'B"'C

~ = 97,97%

2. Produtividade :

Produt =- 405,53 + 90,03*B + 1,64*C- 4,74"'B1- 0,4I*B*C + 0,04"'C1

3. l imidade :

I i l'midade = 18,77- 1,03*B- 0,1 I *C+ 0,39*B"- 0.07*B*C + 0.004*C~

Figura 8- Modelos estimados simplificados para as respostas

2~7

Tabela 7 . Condição de velocidade de sedimentação mínima

FATORES VALOR

--V sedimentação

MÉTODOS A 8 c MÍNIMA (%) (%) ( crnlmin)

DERIVAÇÃO 50 6,67 75 0,1300

ITERAÇAO 50 6,78 75 0,1272

Tabela 8 . Condição de produtividade máxima

FATORES VALOR

PRODUTIVIDADE MÉTODOS A 8 c MÁXIMA

(%) (o;.,) ( TMS/h/FIL. TRO)

DERIVAÇÃO 50 6,25 75 127,81

ITERAÇAO 50 6,50 75 127,53

Tabela 9 . Condição de umidade mínima

--FATORES VALOR

UMIDADE MÉTODOS A 8 c MÍNIMA

(%) (%) (%)

DERIVAÇÃO 50 8,05 75 9,80 .

-

ITERAÇAO 50 7,90 75 9,78

- · - - --

nx

5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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OPTIMIZATION OF THE THICKENING AND FIL TERING UNITS OPERA TIONS OF SAMARCO MINERAÇÃO S.A.

THROUGH THE RESPONSE SURFACE METHODOLOGY

Cláudio Luís Goulart 3eorge Eduardo Sales Valadão

ABSTRACT

Thickening and filtering are process stages in the pelletizing Wlit of Samarco ( Ponta de Ubu - ES ) of basic importance as preparation phases of the raw material. Response swfaces, obtained through an experimental design, can simulate possible industrial conditions and represent an alternative to the optimization study of these operations. The purpose of this work is the optimization of the industrial operations of thickening and filtering through of the utilization of response surfaces obtained by means of sedimentation tests ( glass cylinder ) and filtering ( leaf test ) pertormed in laboratory. The variables considered, in five leveis were : weight percent of PF AL-6 iron ore, pH and percent solids. The statistical experiment utilized was the central composite with orthogonal design characteristic. The results provided to Samarco Mineração S.A. the necessary subsidies to take decisions with regard to the processing of iron ore concentrates with similar characteristics to that of the utilized samples and to identify more promissing ways for future work utilizing the response surface methodology.

Key-words : optimization, thickening, filtering.

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