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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2016.tde-11072016-092500
Documento
Autor
Nome completo
Guilherme Pinho Nery
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2015
Orientador
Banca examinadora
Ulsen, Carina (Presidente)
Delboni Junior, Homero
Sant'Agostino, Lilia Mascarenhas
Título em português
Caracterização tecnológica de minérios auríferos por análise automatizada de imagens obtidas por microscopia eletrônica de varredura.
Palavras-chave em português
Análise de imagens
Caracterização tecnológica
Cianetação
Microscopia eletrônica de varredura
Minérios
Ouro
Resumo em português
O ouro, assim como outros bens minerais, é uma commodity, ou seja, um produto não diferenciado, com preço determinado pelo mercado internacional, sem a interferência de seus produtores. Diante desse cenário, associado à exaustão dos depósitos minerais de maiores teores, as mineradoras vêm buscando melhores formas de aproveitamento de matérias-primas minerais mais complexas quanto à extração e ao beneficiamento. Os retornos financeiros são obtidos no estrito controle da produção com redução de custos e mitigação de perdas nas operações unitárias. A caracterização tecnológica está inserida como uma abordagem multidisciplinar e fundamental para o melhor aproveitamento dos bens minerais. Possibilita um maior conhecimento do minério e das associações minerais presentes, que auxiliará no desenvolvimento das alternativas de explotação e na otimização do processo em funcionamento. Dentre os procedimentos de caracterização das associações minerais mais acurados citam-se os sistemas automatizados de análise de imagens adquiridas por microscopia eletrônica de varredura. Permitem a avaliação qualitativa ou quantitativa de grande número de partículas quanto à composição química e mineral, partição de elementos nos minerais presentes, formas de associações e liberação entre os minerais. Este estudo se concentra na caracterização de quatro amostras mineralizadas a ouro, de diferentes regiões do Brasil, pela análise automatizada de imagens e por métodos laboratoriais de separações minerais e extração hidrometalúrgica do ouro. A combinação de procedimentos laboratoriais com a análise de imagens permitiu confrontar os resultados das recuperações potenciais, fornecendo subsídios para abordagens de processo, para obtenção da máxima recuperação do ouro e para diagnosticar as características interferentes nesses processos.
Título em inglês
Gold ore characterization by automated image analysis acquired by scanning electron microscope.
Palavras-chave em inglês
Automated image analysis
Cyanidation
Gold ore
Process mineralogy
Scanning electron microscope
Resumo em inglês
Gold and other mineral goods are considered commodities, i.e., a non-differentiated product, at a price determined by the international market, without control of its producers. Given this, coupled with the exhaustion of mineral deposits of higher content, mining companies have been trying to find best procedure alternatives of more complex raw mineral matter. The financial returns are achieved by means of strict production controls, cost reduction and mitigation of losses in unit operations. In this context, process mineralogy is a multidisciplinary and fundamental approach to the better use of mineral goods. Enables a greater knowledge of the ore and its associations, to assist in the development of process alternatives to optimize mineral beneficiation plants. SEM-based automated images analysis is one of the most precise procedures to characterize mineral associations. These systems allow the qualitative or quantitative evaluation of a large number of particles, both as to its chemical and mineralogical content, partition of elements of interest among different minerals, phase's associations and liberation. This study focus on the characterization of four gold-mineralized samples from different regions of Brazil, through SEM-based automated image analysis and mineral separations at laboratory scale. The combination of experimental procedures with images analysis allowed the comparison of the results of possible recoveries, providing subsidies for process approaches, to obtain the maximum recovery of gold, and to diagnose the interfering features in these processes.
 
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Data de Publicação
2016-07-11
 
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