Reduction of Energy and Water consumption of mining Operations by fusion of sorting technologies LIBS and ME-XRT
| Diarienummer | |
| Koordinator | Luleå tekniska universitet - Avdelningen för Geovetenskap och miljöteknik |
| Bidrag från Vinnova | 1 010 000 kronor |
| Projektets löptid | maj 2018 - april 2021 |
| Status | Avslutat |
Syfte och mål
Detta projekt, som involverade ett internationellt konsortium med fyra partners, uppfyllde följande huvudmål: 1. Utvärdering av förbättringspotential för malmsorteringsfunktioner genom sensor fusion av laser induced breakdow-spektroskopy (LIBS) och multi-energy X-ray transmission (ME-XRT) 2. Bedömning av förbättringspotential och idealisk partikelstorlek hos bergsvalstrategier för att optimera separationsresultat vid hög behandlingskapacitet. 3. Bedömning av högupplösta micro-scale Scans av bergprover för (3D) geologisk undersökning
Resultat och förväntade effekter
- Spara förbrukningsvaror som vatten, energi och bearbetningsreagens genom ökad separering av malm från gråberg. - Öka effektiviteten i separationsprocessen och minska driftskostnaderna, såväl som miljömässiga och lokala samhällseffekter - Minska osäkerheten bakom separationen av värdefullt material - Förbättra kvaliteten på objektiv geologisk datainsamling för snabbare och mer informerat beslutsfattande
Upplägg och genomförande
Två olika sensorteknologier, LIBS och ME-XRT, kalibrerades och testades med malmprover från olika Cu-porfyrgruvor i Chile. Maskininlärningsalgoritmer som djupa neurala nätverk användes för att testa förmågan att identifiera malmtyper och sortera prover efter cut-off-klass. Detekterbarheten av geometallurgiska parametrar såsom partikelstorleksfördelning, materialkomposition och malmtextur analyserades. Dessutom testades sensorernas förmåga att tillhandahålla högupplöst, noggrann avbildning och data från specifika bergprover.