Sensör temelli ayırıcılarla mınsur s.a san rafael kasiterit cevherinin zenginleştirilmesi
Sensor-based sorting application for minsur s.a. san rafaelcassiterite ore concentration
Yazar: AYSA MOSLEMIYEKAN
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM ALP
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Maden Mühendisliği ve Madencilik = Mining Engineering and Mining

Özet:
Bu çalışmada, X-Işınları İletim (XRT) sensör temelli ayırıcılarla Minsur S.A. kasiterit atığının zenginleştirilmesi araştırılmıştır. Çalışmada, ayırıcı tesisinin performans tahmini için algılama etkinliğine dayalı bir proses modellemesi hazırlanmıştır. Modelleme sayesinde, ayırıcının ve ayırma tesisinin ön zenginleştirme sonuçlarını tahmin edebilmek mümkündür. Modelleme, ayırıcılardan alınan verilerle yapılmıştır. Deney çalışması, %0,6 Sn tenörüne sahip döküm sahasından alınan kasiterit cevherine uygulanmıştır. Dolayısıyla düşük tenörlü malzemenin değerlendirilmesi için iki farkı akım şeması önerilmiştir. Modelleme akım şemalarını takip edecek şekilde ilerlemiştir ve karışım katsayıları ile kalibre edilmiştir. Modellemenin doğruluğunu araştırmak için laboratuvar ölçekli deney çalışması yapılmıştır. Bu test çalışmasıyla gerçek karışım katsayıları bulunmuştur. Bulunan karışım değerleri X-ışını algılama verimliliğini göstermektedir. Deney sonucuna göre 1. akım şemasında %0,93 Sn tenörlü bir konsantre %99,10 verim ile elde etmek mümkündür. 2. akım şeması için %1,15 Sn tenörlü bir konsantre %98,98 verim ile elde edilmiştir. Deney çalışması Sn kazanma verimleri ve atık tenörü değerlerini doğrulamaktadır. Ancak, ayırıcı ön zenginleştirme tesisine ait üretim verileri ve karışım katsayılarına bağlı olarak, konsantre tenörü daha düşük ve konsantreye alma oranları daha yüksek bulunmuştur. Deney sonuçlarına göre sahaya uygun akım şeması seçilmiştir.

Abstract:
In this study, the applicability of X-Ray Transmission (XRT) sensor based sorters for Minsur S.A. cassiterite waste dump enrichment is investigated. For this reason, a process modeling is created based on the detection efficiency for sorting process performance estimation. By means of this modeling, it is possible to estimate the sorter and sorting plant pre-concentration results. Modeling is created with the data recorded from the sorters. Experimental work is applied to the waste dump cassiterite ore with the grade of 0.6 Sn%. Hence two exemplary flowsheets are considered for evaluation of low-grade material. Modeling is developed by following the flowsheets and is calibrated with partition coefficients. A bench-scale test is conducted to investigate the accuracy of the modeling and hereby the actual partition coefficients are obtained. These partition coefficients indicate detection efiiciency. According to the experimental results, with the first flowsheet it is possible to obtain a product grade of 0.93 Sn% with a recovery value of 99.10%. With second flowsheet, a product is obtained with a grade of 1.15 Sn% and recovery of %98.98. Experimental study approves the recovery and the waste grades. However, depending on production data and partition coefficients of the pre-concentration plant, the concentrate grades are lower and the masspull values are higher than the modeling. By considering the test results, the most fitted flowsheet for the plant is chosen.