Optimización de la recuperación y modelamiento de las variables operativas que afectan el circuito de lixiviación con cianuro de la planta de procesamiento de oro de Ares utilizando un modelo CCD
Descripción del Articulo
Este estudio es desarrollado con las muestras de la planta de procesamiento de oro de la Cia. Minera Ares con el objetivo de evaluar, modelar y optimizar las principales variables en el proceso de cianuración de oro en la Compañía Minera Ares S.A. a través del método de superficie de respuesta que e...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Nacional del Centro del Perú |
Repositorio: | UNCP - Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/6769 |
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Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Optimización de la recuperación y modelamiento de las variables operativas que afectan el circuito de lixiviación con cianuro de la planta de procesamiento de oro de Ares utilizando un modelo CCD Vilcapoma Juño, Johnnathan Ruber Recuperación y modelamiento Variables operativas Circuito de lixiviación Planta de procesamiento de oro https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05 |
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Este estudio es desarrollado con las muestras de la planta de procesamiento de oro de la Cia. Minera Ares con el objetivo de evaluar, modelar y optimizar las principales variables en el proceso de cianuración de oro en la Compañía Minera Ares S.A. a través del método de superficie de respuesta que emplea el diseño central compuesto (CCD), el cual propone ajustar un modelo de regresión cuadrática que se construye a partir de un diseño factorial 2k con puntos centrados y sobre los ejes axiales. Las variables a optimizar en el proceso de cianuración fueron las cinco principales como son el pH, porcentaje sólido, concentración de NaCN, tamaño de partícula y tiempo de lixiviación para poder maximizar la recuperación del oro como variable respuesta, el procesamiento de los datos se trabajó con ayuda de los softwares Desing expert 12 y Minitab 19. Los resultados obtenidos fueron: según el grado de influencia de las variables en el proceso de lixiviación de oro en el siguiente orden: tiempo de lixiviación> tamaño de partícula >concentración de NaCN2> concentración de NaCN > pH > porcentaje sólido >Tiempo2 > porcentaje sólido × tamaño de partícula > tamaño de partícula2 , el cual el modelo obtenido tiene un R2 ajustado que mide la varianza del modelo en un 93.65%, la ecuación de regresión que representa el modelo en unidades codificadas fue Y = +87.436 − 0.4995A − 0.3875B + 0.7455C + 1.2480D – 1.0365E − 0.9877C2 − 0.2990D2 -2.090C2 + 0.2531BE y por último la recuperación máxima fue de 90.49% con las condiciones óptimas de pH de la solución de 10, porcentaje de sólidos de 35 %, concentración de NaCN de 735.85 ppm, tamaño de partícula de 38 µm y tiempo de lixiviación de 24h. |
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Los resultados obtenidos fueron: según el grado de influencia de las variables en el proceso de lixiviación de oro en el siguiente orden: tiempo de lixiviación> tamaño de partícula >concentración de NaCN2> concentración de NaCN > pH > porcentaje sólido >Tiempo2 > porcentaje sólido × tamaño de partícula > tamaño de partícula2 , el cual el modelo obtenido tiene un R2 ajustado que mide la varianza del modelo en un 93.65%, la ecuación de regresión que representa el modelo en unidades codificadas fue Y = +87.436 − 0.4995A − 0.3875B + 0.7455C + 1.2480D – 1.0365E − 0.9877C2 − 0.2990D2 -2.090C2 + 0.2531BE y por último la recuperación máxima fue de 90.49% con las condiciones óptimas de pH de la solución de 10, porcentaje de sólidos de 35 %, concentración de NaCN de 735.85 ppm, tamaño de partícula de 38 µm y tiempo de lixiviación de 24h.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional del Centro del PerúUniversidad Nacional del Centro del Perúinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Recuperación y modelamientoVariables operativasCircuito de lixiviaciónPlanta de procesamiento de orohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05Optimización de la recuperación y modelamiento de las variables operativas que afectan el circuito de lixiviación con cianuro de la planta de procesamiento de oro de Ares utilizando un modelo CCDinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:UNCP - Institucionalinstname:Universidad Nacional del Centro del Perúinstacron:UNCP SUNEDUMaestría en gestión mineraUniversidad Nacional del Centro del Perú.Facultad de Ingeniería de MinasMaestriaMaestro en Gestión Minerahttps://orcid.org/0000-0003-1400-472620008497724177http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttp://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroORIGINALT010_43705712_M.pdfT010_43705712_M.pdfapplication/pdf1892160http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/6769/1/T010_43705712_M.pdfb8229854832462706237050d5e7ca068MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/6769/2/license.txtc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD52THUMBNAILT010_43705712_M.pdf.jpgT010_43705712_M.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7451http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/6769/3/T010_43705712_M.pdf.jpg22209e0bce6c8bdf064c2e83d6fd3cecMD5320.500.12894/6769oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/67692024-07-04 17:35:03.878DSpacerepositorio@uncp.edu.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 |
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