Curvas de cinética de lixiviación y planificación operativa de pilas

Curva de cinética de lixiviación

La curva de cinética de lixiviación se obtiene a partir de diferentes pruebas de lixiviación como iso-pH, botellas, mini-columnas, columnas, pruebas piloto y pruebas industriales; de estas pruebas se obtiene el consumo de ácido por tonelada de mineral tratado, la eficiencia en la recuperación de Cu y la curva cinética de lixiviación.

Parámetros de diseño y razón de lixiviación

La razón de lix (kg ácido/tonelada tratada) es la base para definir el total de días a lixiviar una pila, pero no es suficiente por sí sola. Se define por diseño donde sus parámetros fundamentales son:

1. Área disponible: determinada por la geografía del lugar, recursos económicos para el encarpetado y distancias entre sectores (pilas, planta de chancado, SX y EW).
2. Capacidad de tratamiento de la planta de chancado: valor predeterminado con el cual se diseña. Detrás de este valor está la capacidad productiva de la mina.
3. Altura de pilas: depende de los equipos de apilamiento y varía según el equipo utilizado.

UG y UGM

UG y UGM

UG (Unidades Geológicas)

• Los geólogos del proyecto definen el modelo geológico y las unidades geológicas (UG).
• Las UG son unidades que comparten características geológicas similares: mineralogía, morfología, edad u otra propiedad geológica que las agrupa.
• Se toman muestras de sondaje.

UGM (Unidades Geo-metalúrgicas)

• Los metalúrgicos en proyecto definen el modelo metalúrgico y las UGM.
• Las UGM son unidades geológicas que comparten una respuesta metalúrgica similar.
• Ejemplos de atributos: WorkIndex, recuperación de cobre, respuesta al ataque ácido.
• Se toman muestras de sondaje.

Planificación y operación

Equipo geólogo-minero: planificación anual y mensual

• Usando el modelo geológico, este equipo define el tonelaje a tratar tanto para el plan anual como para el mensual.
• El plan considera, entre otras cosas, la planificación de mantenciones de los mecánicos y la capacidad de tratamiento de operaciones.
• Se toman muestras de sondaje, de tronaduras, caserones o chimeneas de tiraje.

Equipo de Operaciones: plan de producción

• Una vez que la planificación anual o mensual ha sido emitida, el equipo de operaciones debe confirmar si esta es coherente con el plan de mantenciones y la capacidad operativa.

Operación de período: producción

• Operaciones se esfuerza por cumplir, e incluso superar, los niveles de la planificación por bonos de producción y beneficios salariales.
• El equipo de planificación trabaja con estadísticas históricas y se prepara para emitir la planificación del siguiente período.
• El equipo de control realiza seguimientos diarios, semanales y quincenales; si la operación se desvía del plan, la alerta se emite con prontitud para que operaciones revierta o mitigue la situación.

Equipo de control de operaciones y producción

• El balance metalúrgico y el informe de operación del período son responsabilidad del equipo de control.
• A cierre de mes se chequea el plan, se evalúan las metas alcanzadas y las desviaciones; el equipo de control y el balance metalúrgico se encargan de cerrar el mes e iniciar pagos (día primero de cada mes).
• Se toman muestras de correas transportadoras.

Muestreo representativo

Tanto para UG como para UGM se trabaja con muestras. Un muestreo deficiente, agravado por un mal submuestreo de laboratorio, conduce a una cuestionable geoestadística, generando problemas entre el modelo geológico, la mina y las estimaciones de la planta.

Esto afecta también a los valores económicos de los productos y a la validez de las evaluaciones ambientales, resultando en pérdidas de dinero. Es de vital importancia para los especialistas a cargo de la extracción contar con la máxima información de datos disponibles, pues grandes inversiones y decisiones dependerán de ella.

Consecuencias de un muestreo deficiente

1. Abandono de propiedades viables.
2. Explotación de propiedades improductivas.
3. Mal manejo de propiedades viables.
4. Incompetencia en la detección de fraudes.

El costo de la variabilidad de los datos irrelevantes no es fácil de detectar, cuantificar o corregir; una estrategia eficaz permitirá identificar y minimizar los problemas de conciliación entre modelos teóricos y la realidad.

El sesgo es la diferencia entre la esperanza matemática (valor esperado) y su valor numérico (real obtenido).