ENERGY OPTIMIZATION OF A COPPER/ZINC GRINDING CIRCUIT

Abstract

   Since the comminution process is the most energy consuming part of the whole mining operation, it is well known that energy optimization can be provided with the aid of modelling and simulation studies. Within the scope of the study, the simulation studies performed for wet grinding circuit processing chalcopyrite, sphalerite and pyrite minerals are presented. Initially, sampling campaign was arranged around the circuit that consisted of two ball mills and a hydrocyclone cluster system. Then the size distributions together with the chemical assays were determined. Afterwards, mass balancing around the circuit was performed and the model structures of the equipment were developed. Model of the whole circuit was used to simulate different operating conditions. Initially, solid content of the primary ball mill was adjusted and apex/vortex geometries of the hydrocyclone were redesigned. As a consequence of the simulations, the dry tonnage of the feed to the circuit was increased from 172.5 t/h to 190 t/h and then 195 t/h that corresponds to increase by 10% and 13%. Finally, the second option was chosen for the plant and the real production rate was increased to 195 t/h. 

Keywords

• Grinding,optimization,energy,simulation

BİR BAKIR/ÇİNKO CEVHERİ ÖĞÜTME DEVRESİNDE ENERJİ OPTİMİZASYONUNUN SAĞLANMASI

Öz

   Cevher hazırlama süreci içerisinde enerjinin en yoğun harcandığı birim işlem kırma ve öğütme olup modelleme ve simülasyon çalışmaları ile enerji optimizasyonunun sağlanabileceği bilinmektedir. Bu çalışma kapsamında, kalkopirit, sfalerit ve pirit minerallerinin öğütüldüğü yaş çalışan bir öğütme devresinde gerçekleştirilen simülasyon çalışmalarının sonuçları sunulmaktadır. Çalışmada ilk olarak 2 adet bilyalı değirmen ve siklon bataryası bulunan tesisten numuneler alınmış ve boyut dağılımı, kimyasal analiz gibi ölçümler yapılmıştır. Sonrasında devreye ait kütle denkliği kurulmuş ve ekipmanlara ait model yapıları geliştirilmiştir. Model yapılarının geliştirilmesinin ardından farklı simülasyon senaryoları üzerinde durulmuştur. Sırasıyla, birincil bilyalı değirmenin çalışma %katı değeri ve hidrosiklona ait apex ve vortex parametreleri değiştirilmiştir. Tesiste yapılan değişiklikler neticesinde, besleme kuru tonajı 172,5 t/sa değerinden 190 t/sa ve 195 t/sa değerine çıkartılmış olup artış oranı sırasıyla %10 ve %13 olarak hesaplanmıştır. Bilgisayar ortamında tamamlanan hesaplamaların ardından işletme tarafından ikinci alternatif seçilmiş ve fiili olarak tonaj değeri 195 t/sa değerine çıkartılmıştır. 

Anahtar Kelimeler

• Öğütme,optimizasyon,enerji,simülasyon

Kaynakça

1. [1] http://technology.infomine.com/reviews/comminution (erişim tarihi 03.03.2017).
2. [2] CROWSON, P., “Some Observations on Copper Yields and Ore Grades”, Resources Policy, 37, 1, 59-72, 2012.
3. [3] ALTUN, O., BENZER, H., ENDERLE, U., “Effects of Operating Parameters on the Efficiency of Dry Stirred Milling”, Minerals Engineering, 43-44, 58-66, 2013.
4. [4] GAO, M., YOUNG, M., ALLUM, P., “Isa Mill Fine Grinding Technology and Its Industrial Applications at Mt. Isa Mines”, Proceedings of the 34th Annual Meeting of the Canadian Mineral Processors, 171-188. Ottawa, Canada, 2002.
5. [5] AYDOGAN, N., ERGUN, L., BENZER, H., “High Pressure Grinding Rolls (HPGR) Applications in the Cement Industry”, Minerals Engineering, 19, 130-139, 2006.
6. [6] ALTUN, D., BENZER, H., AYDOGAN, N., GEROLD, C., “Operational Parameters Affecting the Vertical Roller Mill Performance”, Minerals Engineering 103-104, 67-71, 2017.
7. [7] DUNDAR, H., BENZER, H., AYDOGAN, N.A., ALTUN, O., TOPRAK, N.A., OZCAN, O., EKSI, D., SARGIN, A., “Simulation Assisted Capacity Improvement of Cement Grinding Circuit: Case Study Cement Plant”, Minerals Engineering, 24, 205–210, 2011.
8. [8] ALTUN, O., “Simulation Aided Flow Sheet Optimization of a Cement Grinding Circuit by Considering the Quality Measurements”, Powder Technology, 301, 1242-1251, 2016.

9. [9] UMUCU, Y., DENİZ, V., BOZKURT, V., ÇAĞLAR, F., “The Evaluation of Grinding Process Using Artificial Neural Network, International Journal of Mineral Processing, 146, 46–53, 2016.
10. [10] DELGADILLO, J.A., VALDIVIESO, A., TELLO, A., “Optimization of a Grinding and Classification Circuit of a Magnetite Ore Processing Plant Through Computer Simulation”, Minerals and Metallurgical Processing, 25, 223-228, 2008.
11. [11] FUERSTENAU, D.W., PHATAK, P.B., KAPUR, A.Z.M., ABOUZEID, C., “Simulation of the Grinding of Coarse/Fine (Heterogeneous) Systems in a Ball Mill”, International Journal of Mineral Processing, 99, 32–38, 2011.
12. [12] TÜRK STANDARTLARI, TS 7700, “Öğütme İş İndeksi Tayini”.
13. [13] LYNCH, A.J., “Mineral Crushing and Grinding Circuits”, Elsevier Scientific Publishing Company, The Netherlands, 1977.
14. [14] EKSI, D., BENZER, H., SARGIN, A., GENC, O., “A New Method for Determination of Fine Particle Breakage”, Minerals Engineering, 24, 216-220, 2011.
15. [15] ALTUN, O., BENZER, H., “Selection and Mathematical Modelling of High Efficiency Air Classifiers”, Powder Technology, 264, 1-8, 2014.
16. [16] NAPIER-MUNN, T.J., MORRELL, S., MORRISON, R.D., KOJOVIC, T., “Mineral Comminution Circuits-Their Operation and Optimization”, Brisbane: JKMRC Monograph Series in Mining and Mineral Processing, 1996.
17. [17] KWON, J., JEONG, J., CHO, H., “Selection and Optimization of a Two-Stage Ball mill Grinding Circuit of Molybdenum Ore”, Advanced Powder Technology, 27, 1073-1085, 2016.