Análisis de la influencia de los modelos de distribución de tamaños de partículas en la determinación de consumos energéticos en molienda mediante el método Bond

La actual crisis economica que se esta viviendo a nivel mundial repercute tanto en el sector energetico como en otros sectores de la economia. Esto ha provocado que las politicas europeas en materia de energia tiendan a instalar una economia con un consumo reducido de energia, mas sostenible, mas segura y mas competitiva. En pos de este objetivo, la Union Europea (UE) debe afrontar varios retos, como son el de garantizar la seguridad del suministro energetico e invertir en la investigacion y desarrollo en materia de eficacia energetica. La subida en los ultimos anos de los costes energeticos ha inducido la necesidad en la industria minera en general y en las plantas de beneficio en particular, de una mejora de la eficiencia de sus operaciones. Asi, dentro de este planteamiento juegan un papel muy importante los procesos de molienda, debido a que suponen una partida nada desdenable dentro del coste total de operacion y de la eficacia global del proceso. En este contexto, se entiende que resulta de especial interes la posibilidad de prediccion del consumo energetico en el que se puede incurrir en las operaciones de fragmentacion, a la hora de disenar o incluso optimizar operaciones de este tipo. Para caracterizar y predecir el consumo energetico de la molienda de diversos materiales, se acepta, de manera generalizada y como referente comparativo en primera instancia, la metodologia propuesta por Fred Bond en 1961. Bond calcula en Indice de Bond o Indice de Trabajo ( ), el cual predice el consumo energetico (kWh/t) en la reduccion de tamano del mineral en un molino.Si bien la metodologia propuesta por Bond indica claramente los pasos a seguir, no hace hincapie en la incidencia y/o influencia en la variabilidad de este, segun las metodologias empleadas para determinar los parametros caracteristicos, que exige la ecuacion correspondiente. Lo mismo podemos decir respecto a la influencia de otras variables, entre ellas, malla de corte, porcentaje de finos, carga de bolas, mineralogia, etc. Dos parametros decisivos son el F80 y el P80 (tamano de material por el cual pasa el 80% de la alimentacion o del material molido respectivamente), para los cuales hay que conocer la ley que sigue la curva de distribucion granulometrica y/o realizar una interpolacion. Las curvas de distribucion granulometrica representan el porcentaje de pasante acumulado (o rechazo acumulado) versus el tamano de particula (normalmente en micras). Fred Bond propone evaluar la distribucion del tamano de particula mediante su representacion en papel log-log, a la vez que tambien menciona que dicha distribucion puede seguir la ley definida por Gates-Gaudin-Schuhmann. Despues de varios estudios llega a la conclusion de que la distribucion de tamanos de particulas sigue una ley tipo exponencial pero con un exponente variable. Menciona un metodo de representacion grafica de una distribucion de tamanos exponencial, pero para el caso concreto de materiales homogeneos. Ambos tienen sus ventajas e inconvenientes con sus correspondientes errores a la hora de obtener el valor de F80 y P80. En el campo mineralurgico se habla tambien de la representacion de curvas granulometricas que siguen la ecuacion dada por Rosin-Rammler y de varios metodos de interpolacion y/o representaciones. La bibliografia en el campo de analisis de distribucion de tamanos de particulas menciona los modelos de Gates-Gaudin-Schuhmann y Rosin-Rammler , haciendo una comparativa entre ellos para ver cual se asemeja mas a los datos obtenidos en un caso concreto. Estos modelos se aproximan mucho a los valores de laboratorio para tamanos de particula finos, pero se alejan en los tamanos gruesos, que es la zona en la que se encuentran los valores F80 y P80. Por ello, algunos investigadores han optado por estudiar tambien la distribucion granulometrica representandola en escala log-normal e incluso mediante Splines para obtener valores de tamano concretos. Los datos obtenidos de laboratorio se pueden representar directamente en escala cartesiana-cartesina (o doble cartesiana) y pasarla posteriormente a escala log-cartesiana, ya que es de esta manera como se representan las distribuciones granulometricas.