Optimización del proceso de cianuración en la recuperación de oro en la compañía Minera Jerusalén S.A.C. en Chala, Arequipa

• Autor: Mamani Tito, Maycol Nicanor
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/24520
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/24520
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Barren; Cianuración; Cianuro; Lixiviación; Mineral; Sódico; Solución; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05

El presente estudio tuvo como objetivo optimizar el proceso de cianuración para la recuperación de oro en la compañía minera Jerusalén S.A.C., ubicada en Chala, Arequipa, debido al elevado consumo de cianuro y soda cáustica observado durante la lixiviación, alcanzando hasta 2100 ppm, especialmente al emplear agua salada o solución barren de relavera. Esta situación, sumada a la compleja composición del material procesado con minerales oxidados y sulfurados que encapsulan el oro, dificulta su recuperación, afectando la solubilidad y reactividad del cianuro, lo cual eleva los costos operativos y los impactos ambientales al superar los límites permisibles. Se aplicó una metodología de enfoque cuantitativo con un diseño experimental factorial que consideró tres factores: relación solución barren y agua fresca, concentración de cianuro y tiempo de cianuración. Se evaluaron 20 unidades experimentales con 8 duplicados en los extremos y 4 en el punto central. Los ensayos se realizaron a nivel de laboratorio en baldes de 5.5 L, utilizando 400 g de mineral aurífero con una ley de cabeza de 14.71 g/TM, preparado a una granulometría del 86% pasante de la malla 200. Los resultados permitieron identificar condiciones óptimas de operación: 2 g/L de NaCN, relación de solución barren y agua fresca de 2:1, y tiempo de cianuración de 36 horas. La evaluación económica reveló un ahorro en el consumo de NaCN de 0.7 kg/TMS bajo dichas condiciones. Se concluye que el proceso puede ser optimizado con estos parámetros, según el modelo matemático propuesto, con un nivel de confianza del 95 %.