Importancia e impactos de la fragmentación en la cadena productiva
Escrito por las Prof. Pía Lois-Morales y Prof. Kimie Suzuki
Académicas del Departamento de Ingeniería de Minas
Universidad de Chile
El proceso de fragmentación de un macizo rocoso es una respuesta a la interacción de las propiedades mecánicas de las rocas controladas por la geología del material, tales como su resistencia, y la aplicación de esfuerzos mediante, por ejemplo, la carga de explosivos. Desde una perspectiva más general, el proceso de fragmentación se enmarca en un contexto mayor. La reducción de tamaño del mineral ocurre desde el macizo rocoso a la planta como un proceso interconectado que reduce el tamaño de la roca desde una escala métrica a micrométrica con el objetivo de separar los minerales de interés de aquellos que no, a partir de sucesivos eventos de aplicación de esfuerzos con distintos mecanismos.
Por otra parte, y como es de esperar, el estudio anual de EY (2021) indica que los principales riesgos de operación para la minería en el año 2022 son aquellos asociados al cambio climático, manejo de residuos, consumo de recursos y reducción de emisiones. Dentro de la minería, la mejora sustancial de los procesos de reducción de tamaño son claves para su futuro y Chile no está ajeno a esta realidad. Muchos estudios, entre ellos U.S. Energy-Department (2007), indican que el principal consumo energético de la minería, sobre un 50%, está asociado a la reducción de tamaño que ocurre en la tronadura, el chancado y la molienda. Además, procesos asociados como el manejo de materiales y operación de correas alcanzan hasta un 20% del consumo energético y requieren importantes costos capitales y de operación.
En Chile, la energía utilizada en el proceso de reducción de tamaño está proyectada a crecer hasta un 70% del total consumido por la industria en el año 2030 (COCHILCO, 2019), debido a la disminución en la producción de óxidos y el aumento de la producción de concentrado sulfurado que requiere más molienda. Bajo la luz que la transición energética y el desarrollo paso a paso de estas tecnologías, es también crítico que pensemos en cómo optimizar el proceso de fragmentación de una forma integrada, de modo de acercar la minería a los requerimientos ambientales y que también acelere la producción para favorecer esta transición energética.
¿Cómo se ha optimizado el proceso de fragmentación?
La primera etapa de reducción de tamaño en la mina es la tronadura. Su mejoramiento se ha enfocado en el desarrollo de explosivos con distintas velocidades de detonación, las cuales generan distribuciones granulométricas más finas o gruesas, dependiendo del caso requerido. Se pueden escoger distintos diseños de patrones, que minimicen la dilución del material y controlen el movimiento de los bloques, y hacer “tracking” del movimiento de los bloques, lo que permite un mejor ajuste del plan minero a corto plazo.
La tronadura, a cargo de la mina, se enfoca en reducir de tamaño del macizo rocoso asegurando que se pueda transportar de forma segura el material a la siguiente etapa. Pero, la granulometría ROM también debe ajustarse a los objetivos de la planta y debe optimizarse considerando la cadena de valor completa. Es entonces crucial que la optimización de la fragmentación se realice de forma integrada para reducir costos y consumos asociados a todo el proceso de fragmentación mina-planta. Es conocido que los costos promedios de reducción de tamaño son menores en la tronadura (0,10-0,25 US$/t), los cuales aumentan a 0,5-1 US$/t en chancado y hasta 2-5 US$/t en molienda, aproximadamente. Sin embargo, la granulometría generada también debe estar asociada a un correcto funcionamiento de la planta, tales como la apropiada generación de colpas para molienda SAG o para la reducción del material ultrafino que podría afectar a la concentración, optimizando el tonelaje.
El concepto “mine-to-mill” se encarga de la optimización del proceso general. Un ejemplo es el caso de Antamina (Perú) que logró aumentar el tonelaje pasante en la planta hasta en un 10% y reducir el consumo energético del SAG a partir del “tracking” de los bloques, de la granulometría ROM y a partir de la integración de los modelos de fragmentación con los modelos de procesos de planta (Rybinski et al., 2011). Otro ejemplo actual, son los esfuerzos en la unificación de modelos de procesos con modelos de fragmentación, tal como la reciente adquisición del simulador de procesos “IES” por parte de la compañía de explosivos Orica.
¿Cómo se puede elevar aún más la eficiencia de estos procesos?
A pesar de los esfuerzos mencionados, aún queda mucho camino que recorrer. Generalmente, los esfuerzos realizados en la minería son individuales dentro de cada unidad. Principalmente, estos están asociados a un difícil traspaso y seguimiento de la información que podría conectar a todas las etapas. Hoy en día, se genera mucha información en las distintas etapas de la minería que podrían ayudar a esta optimización general del proceso de fragmentación. Ejemplos son la caracterización de la calidad del macizo rocoso a partir de ensayos geomecánicos que son utilizados en modelos aplicados para predecir la fragmentación del macizo rocoso y la granulometría ROM. La información de los ensayos geomecánicos podría, por ejemplo, ser complementada con información detallada obtenida de tecnologías como “measuring while drilling” que está recientemente siendo utilizada en minería para estimar la variabilidad de las propiedades mecánicas del macizo rocoso.
Por otra parte, la caracterización del macizo rocoso desde un punto de vista geológico, cuyas propiedades tienen una influencia sobre las propiedades mecánicas, nos permitirá pronto la obtención de información a escala milimétrica, resolución que hubiera sido impensable años atrás. Ejemplo son el desarrollo de drones que a partir de cámaras hiperespectrales, permiten el mapeo de frente de avance con resoluciones milimétricas de la mineralogía, textura y estructuras de la roca (Barton et al., 2021).
Otros procesos, tales como el comportamiento del mineral en la conminución no cuentan con la misma resolución de información, puesto que estos ensayos requieren gran cantidad de masa y son costosos, lo que limita la obtención de estos resultados. Herramientas de “machine learning” y búsqueda de relaciones empíricas entre datos de caracterización de material rocoso, e incluso datos de su comportamiento en la planta, pueden permitir la optimización plan minero y sustituir la falta de información en aquellas etapas de la fragmentación que no están bien caracterizadas. Sin embargo, el desarrollo de modelos empíricos para conectar esta información sólo lleva a una mejora incremental. Una optimización sustancial, como la reducción considerable del consumo energético asociado a la fragmentación y una optimización del tonelaje, sólo ocurrirá si nos enfocamos en utilizar tecnología que apunte a un menor consumo y/o a reducir considerablemente la cantidad de material tratado que ocurre en todo el proceso minero, de la mina a la planta, lo que necesita al menos una mediana comprensión del fenómeno de la fragmentación en varias escalas.
¿Qué proyecciones y avances existen para la optimización de estos procesos?
Un menor consumo energético puede alcanzarse si se favorece fragmentación in-situ del material rocoso, lo cual se logra optimizando la tronadura en la reducción de tamaño. Sin embargo, en aquellas faenas en operación, no debe ser descuidada la utilización de la planta, cuya sola operación ya considera un gasto energético importante y una incorrecta estimación de tamaño de fragmentos podría disminuir el tonelaje pasante. En aquellas plantas en construcción es importante considerar las capacidades y dimensiones correctas de los equipos que permitan favorecer la utilización de la tronadura como el principal mecanismo de fragmentación.
Por otra parte, existen otros equipos de conminución que ofrecen una mayor eficiencia energética que los molinos tradicionales, tales como el HPGR o el VSI. No obstante, su utilización debe estar asociado a la optimización de la granulometría generada en la tronadura para lograr una reducción total de la energía consumida durante el proceso de fragmentación. Algunos estudios han mostrado que la energía asociada al manejo de materiales en el HPGR podría terminar en no optimizar el proceso total debido a un aumento de la energía consumida por la carga de las correas (Ballantyne, 2019).
El reto de predecir la fragmentación del material es cada vez más difícil técnicamente, sobre todo si consideramos el contexto de profundización de los yacimientos y disminución de sus leyes, tal como ocurre en Chuquicamata. En este contexto, se requieren considerar al mismo tiempo: los esfuerzos ejercidos sobre el macizo rocoso, que pueden ser incluso mayor que la resistencia de este, la dilución del material interés, una mayor fragmentación y el envío de todo el material extraído de la mina a la planta en superficie, lo puede ser no económicamente rentable en caso de yacimientos muy profundos.
Una ventaja que se ha observado en tecnologías como el HPGR, es la fragmentación no aleatoria del material; esto significa que el mineral de interés podría ser liberado en una granulometría más gruesa. Además, se ha observado una disminución de la resistencia de la roca para etapas posteriores de reducción de tamaño. Este efecto también es estudiado en la tronadura, en donde a partir de la aplicación de mayores velocidades de carga podría disminuirse la resistencia del macizo rocoso para el chancado. Promover la liberación de los minerales de interés a partir de menos etapas de fragmentación, y la disminución de la resistencia del material es clave para la optimización de este proceso. Sin embargo, existe un desconocimiento con respecto a en qué condiciones de esfuerzos se puede optimizar, ya que estos resultados dependen tanto del mineral como de la técnica de fragmentación.
Este proceso de liberación selectiva en granulometría más gruesa es importante para la reducción de la cantidad de masa procesada, y por ciento, para la reducción de relaves asociados a la minería. No es económicamente rentable y es poco eficiente pensar en enviar todo el mineral a la planta, y menos aun considerando la disminución de leyes en los yacimientos. Hoy en día técnicas como “ore sorting” promueven la clasificación y separación rápida del material de alta ley del que no, antes que se llegue a un tamaño micrométrico, disminuyendo la carga de los molinos. Por otra parte, hoy hay tecnologías siendo desarrolladas para ser capaces de flotar partículas gruesas (>200 um) como la celda Hydrofloat (Kohmuench et al., 2018). Pero ambos casos dependen de la liberación selectiva de los minerales y una reducción de la resistencia de este.
La reducción de tamaño del mineral, desde la tronadura hasta la planta es un desafío importante y crucial para llevar la minería a un mayor estado de desarrollo y con los estándares que requiere la crisis ambiental y que probablemente serán empujados por los costos asociados a la emisión de CO2. Hoy en día existe tecnología para optimizar este proceso y dar un salto sustancial en el aumento de la producción y la reducción de consumos; se puede, además, trabajar en el desarrollo de tecnologías más eficientes. No obstante, es necesario, entender mejor el fenómeno de fragmentación desde la mina a la planta y desarrollar modelos que a partir de la interpretación correcta de la información, no solo regresiones empíricas, permitan tomar decisiones para realizar mejoras sustantivas en cadena de valor de la fragmentación del material.
En la Universidad de Chile, estamos creando un área de investigación de procesos integrados de fragmentación, que nos permita entender el proceso en múltiples escalas y evaluar tecno-económicamente las distintas opciones de mejora, junto a la industria.
Algunas referencias
BALLANTYNE, G. 2019. Quantifying the additional energy consumed by ancillary equipment and embodied in grinding media in comminution circuits. SAG Conference. Vancouver, Canadá. https://www.ceecthefuture.org/resources/quantifying-the-additional-energy-consumed-by-ancillary-equipment-and-embodied-in-grinding-media-in-comminution-circuit
BARTON, I. F., GABRIEL, M. J., LYONS-BARAL, J., BARTON, M. D., DUPLESSIS, L. & ROBERTS, C. 2021. Extending geometallurgy to the mine scale with hyperspectral imaging: a pilot study using drone- and ground-based scanning. Mining, Metallurgy & Exploration, 38, 799-818. https://arizona.pure.elsevier.com/en/publications/extending-geometallurgy-to-the-mine-scale-with-hyperspectral-imag
COCHILCO 2019. Proyección del consumo de energía eléctrica en la minería del cobre 2019-2030. . https://www.cochilco.cl/Mercado%20de%20Metales/Proyecci%C3%B3n%20Consumo%20EE%202019-2030.pdf
EY 2021. Top 10 business risks and opportunities for mining and metals in 2022. https://www.ey.com/en_gl/mining-metals/top-10-business-risks-and-opportunities-for-mining-and-metals-in-2022
KOHMUENCH, J. N., MANKOSA, M. J., THANASEKARAN, H. & HOBERT, A. 2018. Improving coarse particle flotation using the HydroFloat™ (raising the trunk of the elephant curve). Minerals Engineering, 121, 137-145. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2018.03.004
RYBINSKI, E., GHERSI, J., DAVILA, F., LINARES, J., VALERY, W., JANKOVIC, A., VALLE, R. & DIKMEN, S. 2011. Optimisation and continuous improvement of Antamina comminution circuits. SAG conference. Vancouver, Canadá.
https://www.researchgate.net/publication
U.S.ENERGY-DEPARTMENT 2007. Mining Industry Energy Bandwidth study. https://www1.eere.energy.gov/manufacturing/resources/mining/pdfs/mining_bandwidth.pdf