Determinar las principales variables de operación para minerales auríferos de baja ley en la concesión minera Nueva Acaville

Descripción del Articulo

La concesión minera NUEVA ACAVILLE, está ubicada en el distrito de Yura, Provincia de Arequipa, Departamento de Arequipa, ahí se desarrolla una intensa actividad minera de Oro, teniendo como protagonistas a los mineros informales que participan directamente en la producción del mineral, las plantas...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Quispe Lopez, Jesus Deywi
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional de San Agustín
Repositorio:UNSA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/14317
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12773/14317
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Lixiviación
Parámetros
Optimización
Diseño experimental
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description La concesión minera NUEVA ACAVILLE, está ubicada en el distrito de Yura, Provincia de Arequipa, Departamento de Arequipa, ahí se desarrolla una intensa actividad minera de Oro, teniendo como protagonistas a los mineros informales que participan directamente en la producción del mineral, las plantas comercializadoras que procesan el mineral, a los pequeños empresarios mineros y a todos los profesionales que están a cargo de las diferentes operaciones metalúrgicas. Actualmente en la concesión minera solo se da importancia a minerales de leyes mayores a 30 g/TM, dejando vetas y mineral en acopio de mediana o baja ley, no dejándolos en descarte, pero si puestos para una elaboración de estudios hacia la implementación de una planta de beneficios para la recuperación de minerales con contenido de Oro y Plata. En esta búsqueda constante que demuestre la alta recuperación de metales preciosos de baja ley. Se realiza este proyecto de investigación, frente a estos hechos se planteó, como objetivo determinar los diferentes parámetros durante la recuperación de oro y establecer el modelo empírico de optimización. La metodología de optimización se realizó mediante diseños experimentales con un diseño factorial 2k con replicas en el centro. Las variables que se tomaron en cuenta son la concentración, granulometría y tiempo de lixiviación. Los parámetros que fueron evaluados en la lixiviación con cianuro, concentración de cianuro a un nivel inferior de 0.25g/l a un nivel superior de 0.75g/l, la granulometría con un nivel inferior de 80% malla -150 y un nivel alto de malla ¼ y un tiempo de 3 a 15 días. Desarrollar la investigación consistió en evaluar la recuperación de oro en solución a partir del proceso de lixiviación en columnas desarrollando 8 pruebas y 3 tres replicas en el punto central. Para los resultados obtenidos en las pruebas en columnas se mostró condiciones óptimas con una concentración de 0.75g/l, una granulometría de malla 150 (0.1 mm) y un tiempo de 15 días, se ha llegado a obtener una recuperación de Oro en solución 92.80% de Oro, a partir de ello obtendremos un modelo matemático que representa el proceso de lixiviación con cianuro. Y ̅=59.4591+10.3917X_1+20.6166X_3-5.8419X_1 X_2 Concluyéndose que los resultados obtenidos en los experimentos realizados, según las condiciones ya explicas permitió llegar a un porcentaje de recuperación de oro de un 92.80%, determinando así nuestras variables de operación óptimas para nuestro proceso, recomendando realizar nuevos estudios para poder tener resultados detallados que nos permita optimizar mayor nuestra recuperación de minerales valiosos, lo que significa un benéfico para los pequeños empresarios de la concesión minera.
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Se realiza este proyecto de investigación, frente a estos hechos se planteó, como objetivo determinar los diferentes parámetros durante la recuperación de oro y establecer el modelo empírico de optimización. La metodología de optimización se realizó mediante diseños experimentales con un diseño factorial 2k con replicas en el centro. Las variables que se tomaron en cuenta son la concentración, granulometría y tiempo de lixiviación. Los parámetros que fueron evaluados en la lixiviación con cianuro, concentración de cianuro a un nivel inferior de 0.25g/l a un nivel superior de 0.75g/l, la granulometría con un nivel inferior de 80% malla -150 y un nivel alto de malla ¼ y un tiempo de 3 a 15 días. Desarrollar la investigación consistió en evaluar la recuperación de oro en solución a partir del proceso de lixiviación en columnas desarrollando 8 pruebas y 3 tres replicas en el punto central. 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Y ̅=59.4591+10.3917X_1+20.6166X_3-5.8419X_1 X_2 Concluyéndose que los resultados obtenidos en los experimentos realizados, según las condiciones ya explicas permitió llegar a un porcentaje de recuperación de oro de un 92.80%, determinando así nuestras variables de operación óptimas para nuestro proceso, recomendando realizar nuevos estudios para poder tener resultados detallados que nos permita optimizar mayor nuestra recuperación de minerales valiosos, lo que significa un benéfico para los pequeños empresarios de la concesión minera.application/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12773/14317spaUniversidad Nacional de San Agustín de ArequipaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaRepositorio Institucional - UNSAreponame:UNSA-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Agustíninstacron:UNSALixiviaciónParámetrosOptimizaciónDiseño experimentalhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.04.02Determinar las principales variables de operación para minerales auríferos de baja ley en la concesión minera Nueva Acavilleinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDU45544021713026Vilca Amesquita, Vicente Hermo RudyQuispe Ampuero, Guido FelixMamani Calcina, Pedro Luishttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisIngeniería MetalúrgicaUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería de ProcesosIngeniero MetalurgistaORIGINALIMqulojd.pdfIMqulojd.pdfapplication/pdf3452118https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/4ed4429a-e65e-44ad-ac92-1289abe17420/download0cd0e092ba21ef8667ac211e2f161fa1MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/2c331a52-eb07-4a59-be9b-8eb4aa2bfec5/downloadc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD52TEXTIMqulojd.pdf.txtIMqulojd.pdf.txtExtracted texttext/plain112420https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/948d3a5b-867b-47fe-8f8e-ac91419d99ae/downloadb5305ca0ff93ba9c095c475f51f640c4MD5320.500.12773/14317oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/143172022-06-17 03:00:36.685http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.unsa.edu.peRepositorio Institucional UNSArepositorio@unsa.edu.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