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OPTIMIZACIÓN DEL PROCESO DE BIOLIXIVIACIÓN COMO PRETRATAMIENTO PARA LA CIANURACIÓN DE MINERAL SULFURADO AURO-ARGENTIFERO Ing. Hans Cayo Gonzales

OPTIMIZACIÓN DE LA LIXIVIACIÓN MICROBIANA EMPLEANDO ... · las variables que son el tiempo y el pH: 𝐹 =+275,50−26,8536 +32,778𝑝𝐻=0 𝐹 𝑝𝐻 =+3799,087−2595,75𝑝𝐻+32,778

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OPTIMIZACIÓN DEL PROCESO DE BIOLIXIVIACIÓN COMO PRETRATAMIENTO PARA LA CIANURACIÓN DE

MINERAL SULFURADO AURO-ARGENTIFERO

Ing. Hans Cayo Gonzales

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Grupo multidisciplinario

Ingenieros geólogos

Ingenieros químicos

Ingenieros metalurgistas

Microbiólogos

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Enfoque GeometalúrgicoAu

(g/ton)Ag

(ppm)As(%)

Cd(ppm)

Cu(ppm)

Fe(%)

13,9 616 9,37 147 7400 22,69

Fuente: Ing. M. Sc. Samuel Canchaya Moya

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➢ Problema general

• ¿Cuál es la optimización del proceso de biolixiviación como

pretratamiento para la cianuración de mineral sulfurado auro-argentifero?

I. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

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➢ Objetivo general

• Determinar la optimización del procesos de biolixiviación como

pretratamiento para la cianuración de mineral sulfurado auro-argentifero.

➢ Objetivos específicos

• Identificar el tiempo óptimo del proceso de biolixiviación como

pretratamiento para la cianuración de mineral sulfurado auro-argentifero.

• Determinar la acidez óptima de la pulpa mineralizada del proceso de

biolixiviación como pretratamiento para la cianuración de mineral

sulfurado auro-argentifero

OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

II. MARCO TEÓRICO

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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(Australia)

Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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(Australia)

Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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(Ghana)

Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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(Australia)

Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Fuente :Dr. Mario Esparza Mantilla

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Es visible? = Sí. Oro nativo (Au) en calcopirita (cp).Qué tamaño tiene la partícula? = 1.5µm

cp

GGs

Au

LIMs

20µm

D. B

enit

es

OCURRENCIAS DE ORO EN DIFERENTES MINERALES

Fuente: D. Benites

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Es visible? = Sí. Oro nativo (Au) en hidróxidos de hierro (LIMs). Qué tamaño tiene la partícula? = 2µm

Au

LIMs

20µm

D. B

enit

es

Fuente: D. Benites

OCURRENCIAS DE ORO EN DIFERENTES MINERALES

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Variables de investigación

Y= f (X1, X2)

➢ Variables independientes:

X1= Tiempo de biolixiviación

X2= Acidez de la pulpa mineralizada

➢ Variable dependiente:

Y= Optimización del procesos de biolixiviación

III. VARIABLES

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𝐹𝑒

= −3115,378 + 275,50 𝑡 + 3799,087𝑝𝐻

− 13,427 𝑡2 − 1297,875 𝑝𝐻2 + 32,778 𝑡 𝑝𝐻

𝑡ó𝑝𝑡𝑖𝑚𝑜 = 12,23 𝑑í𝑎𝑠

𝑝𝐻ó𝑝𝑡𝑖𝑚𝑜 = 1,61

Fe MÁXIMA = 1643,50 ppm

Mineral de cabezaDiseño hexagonal

Resultados

Lixiviación microbiana

Optimización

Cianuración

Au

(g/ton)

Ag

(g/ton)Fe (%) S (%) As (%)

14,1 609,4 22,69 21,20 9,37

Porcentaje de recuperación

Au (%) Ag (%)

60,29 54,70

4.1 Diseño experimental

IV. METODOLOGÍA

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4.2 Análisis químicos de la muestra experimental

➢ Se determinó la composición química del mineral de cabeza, los resultados fueron los siguientes:

Au

(g/ton)

Ag

(g/ton)Fe (%) S (%) As (%)

14,1 609,4 22,69 21,20 9,37

Pb (%) Zn (%) Cu (%) Mn (%) Sb (%)

5,94 3,56 1,02 0,6 0,36

0

5

10

15

20

25

Au Ag Fe S As Pb Zn Cu Mn Sb

Ley

(%)

Composición elemental

Composición química

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4.3 Caracterización mineralógica de la muestra experimental

➢ Análisis realizados en los laboratorios de Ing. Geológica de la UNMSM:

Minerales Fórmula AbreviaturaGrados de

liberación

Pirita FeS2 py 95,06

Arsenopirita AsFeS2 apy 93,90

Esfalerita ZnS ef 79,28

Galena PbS gn 71,20

Calcopirita CuFeS2 cp 84,21

Boulangerita Pb5Sb4S11 boul 76,90

Tenantita Cu12As4S13(Ag,Fe,Zn) tn 85,10

Goetita FeO.OH gt 100

Enargita Cu3AsS4 en 0

Covelita CuS cv 0

Oro Au Au 0

Gangas - Ggs 97,50

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DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA

Minerales Volumen porcentual

Pirita 45,30

Arsenopirita 13,12

Esfalerita 8,9

Galena 3,69

Calcopirita 1,9

Boulangerita 1,15

Tenantita 0,95

Goetita 0,2

Enargita 0,12

Covelita 0,06

Oro 0

Gangas 24,61

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DISTRIBUCIÓN VOLUMÉTRICA

Pirita45.30%

Arsenopirita13.12%

Esfalerita8.90%

Galena3.69%

Calcopirita1.90%

Boulangerita1.15%

Tenantita0.95%

Goetita0.20%

Enargita0.12%

Covelita0.06% Gangas

24.61%

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GRADOS DE LIBERACIÓN

Minerales Grados de liberación

Pirita 95,06

Arsenopirita 93,90

Esfalerita 79,28

Galena 71,20

Calcopirita 84,21

Boulangerita 76,90

Tenantita 85,10

Goetita 100

Enargita 0

Covelita 0

Oro 0

Gangas 97,50

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➢ Fotomicrografías de la muestra experimental:

1. Partículas libres de pirita (py), partículas entrelazadas de pirita (py) y oro (Au). Magnificación: 500X

2. Partículas libres de pirita (py), calcopirita (cp), gangas (GGs), tenantita (tn), partículas entrelazadas de calcopirita (cp) y Gangas (GGs). Magnificación: 200X

3. Partículas libres de pirita (py), arsenopirita (apy), tenantita (tn), partículas entrelazadas de pirita (py), esfalerita (ef) y galena (gn). Magnificación: 200X

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➢ Fotomicrografías de la muestra experimental:

Partículas libres de pirita (py),esfalerita (ef), partículasentrelazadas de calcopirita (cp) yesfalerita (ef).

Magnificación: 200X

Partículas libres de pirita (py), partículas entrelazadas de arsenopirita (apy) y calcopirita (cp).

Magnificación: 200X

Partículas libres de pirita (py), partículas entrelazadas de galena (gn), enargita (en), gangas (GGs) y pirita (py). Magnificación: 200X

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Entonces se llegó a la conclusión de la caracterización mineralógica:

El oro se encontró en la pirita y necesitó un pretratamiento, para oxidar la matriz de pirita y liberar la partícula de oro, para que sea recuperada por el proceso de cianuración.

Además la plata se encontró en la tenantita (sulfuro) y para liberarla se tiene que oxidar la matriz (solubilizar los elementos que rodean a la plata) y luego sea recuperada por el proceso de cianuración.

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4.4 Análisis granulométrico de la muestra experimental

μm Malla Peso (R) % Peso % Ac. Ret. % Ac. Pas.

150 100 9,751 9,751 9,751 90,249

75 200 14,696 14,696 24,447 75,553

45 325 16,598 16,598 41,045 58,955

- -325 58,955 58,955 100 0

➢ Se determinó que el 75,55 % del mineral fue pasante de la malla 200 TYLER.

Análisis granulométrico

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4.5 Condiciones experimentales de la biolixiviación

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➢ Diseño experimental hexagonal

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4.6 Proceso de cianuración

PARÁMETROS DE

TRABAJO

CONDICIONES

EXPERIMENTALES

Peso del mineral 60 g

Granulometría 75,55 % -200 tyler

pH de la pulpa

mineralizada10,5

Velocidad de

agitación300 rpm

Concentración de

NaCN1000 ppm

% SS 20 %

Tiempo 72 horas

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V. RESULTADOS5.1 Resultados para la optimización del proceso de biolixiviación

X1 = Tiempo de

biolixiviación

X2 = Acidez de la pulpa

mineralizada

Y = Optimización

Número Días pH Fe (ppm)

1 14 2 1394,93

2 12 2,4 882,72

3 8 2,4 461,2

4 6 2 893,77

5 8 1,6 1365,35

6 12 1,6 1681,98

7 10 2 1338,19

8 10 2 1380,17

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➢ Para determinar los coeficientes del modelo matemático multivariable del diseño experimental hexagonal se realizó la siguiente tabla:

t pH t2 pH2 t*pH Fe (ppm)

14 2 196 4 28 1394,93

12 2,4 144 5,76 28,8 882,72

8 2,4 64 5,76 19,2 461,2

6 2 36 4 12 893,77

8 1,6 64 2,56 12,8 1365,35

12 1,6 144 2,56 19,2 1681,98

10 2 100 4 20 1338,19

10 2 100 4 20 1380,17

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➢ Luego aplicando el método de regresión se determinó los coeficientes del modelo matemático:

Coeficiente de correlación múltiple 0,99526

Coeficiente de determinación R2 0,99055

R2 ajustado 0,96694

Error típico 71,56070

Observaciones 8

Coeficientes Valores

𝑎0 -3115,3783

𝑎1 275,5008

𝑎2 3799,0875

𝑎3 -13,4268

𝑎4 -1297,875

𝑎5 32,7781

COEFICIENTES DEL MODELO MATEMÁTICOESTADÍSTICA DE LA REGRESIÓN

➢ Reemplazando los coeficientes obtenidos para el modelo matemático:

𝐹𝑒= −3115,37 + 275,50𝑡 + 3799,08𝑝𝐻 − 13,42𝑡2 − 1297,87𝑝𝐻2 + 32,77𝑡 𝑝𝐻

𝐹𝑒 = 𝑎0 + 𝑎1 𝑡 + 𝑎2 𝑝𝐻 + 𝑎3 𝑡2 + 𝑎4 𝑝𝐻

2 + 𝑎5 𝑡 𝑝𝐻

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➢ Entonces en la ecuación cuadrática se derivó con respecto a cada una de las variables que son el tiempo y el pH:

𝑑 𝐹𝑒

𝑑𝑡= +275,50 − 26,8536 𝑡 + 32,778 𝑝𝐻 = 0

𝑑 𝐹𝑒

𝑑𝑝𝐻= +3799,087 − 2595,75 𝑝𝐻 + 32,778 𝑡 = 0

➢ Resolviendo el sistema de ecuaciones con 2 variables se determinó:

𝑡ó𝑝𝑡𝑖𝑚𝑜 = 12,23 días

𝑝𝐻ó𝑝𝑡𝑖𝑚𝑜 = 1,61

𝐹𝑒= −3115,37 + 275,50𝑡 + 3799,08𝑝𝐻 − 13,42𝑡2 − 1297,87𝑝𝐻2 + 32,77𝑡 𝑝𝐻

➢ Finalmente reemplazando en el modelo matemático multivariable eltiempo óptimo y la acidez óptima de la pulpa mineralizada se determinóla optimización del proceso de biolixiviación(máxima solubilidad dehierro).

𝐹𝑒 𝑀Á𝑋𝐼𝑀𝐴 = 1643,5041 𝑝𝑝𝑚

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Tiempo de biolixiviación(días) 12,23

Acidez de la pulpa mineralizada 1,61

Máxima solubilidad de hierro (ppm) 1643,50

OPTIMIZACIÓN DEL PROCESOS DE BIOLIXIVIACIÓN

Antes de la biolixiviación

Después de la biolixiviación

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Antes de la biolixiviación

Después de la biolixiviación

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5.2 Resultados complementarios del diseño experimental hexagonal

➢ Gráficas del potencial de óxido reducción

Los resultados obtenidos en las lecturas del potencial de óxido reducción

(ORP) en milivoltios (mV) fueron los siguientes:

300

350

400

450

500

550

600

650

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

OR

P(m

V)

Tiempo (días)

t=6 d pH=2

t=8 d pH=1,6

t=8 d pH=2,4

t=10 d pH=2

300

350

400

450

500

550

600

650

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

OR

P(m

V)

Tiempo (días)

t=10 d pH=2

t=12 d pH=1,6

t=12 d pH=2,4

t=14 d pH=2

Gráficas de ORP versus tiempo

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➢ Gráficas del crecimiento microbiano

En las gráficas se observa cómo fue el desarrollo del crecimiento microbiano

para cada uno de los matraces:

1.00E+06

5.10E+07

1.01E+08

1.51E+08

2.01E+08

2.51E+08

3.01E+08

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Co

nce

ntr

ació

n (

bac

teri

as /

ml)

Tiempo (días)

t=6 d pH=2

t=8 d pH=1,6

t=8 d pH=2,4

t=10 d pH=2

1.00E+06

5.10E+07

1.01E+08

1.51E+08

2.01E+08

2.51E+08

3.01E+08

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Co

nce

ntr

ació

n (

bac

teri

as/m

l)

Tiempo (días)

t=10 d pH=2

t=12 d pH=1,6

t=12 d pH=2,4

t=14 d pH=2

Gráficas de número de bacterias versus tiempo

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5.3 Resultados del proceso de cianuración

➢ Para el mineral de cabeza los resultados del proceso de cianuraciónfueron los siguientes:

Mineral de cabeza Relave Porcentaje de

recuperación

Au

(g/ton)

Ag

(g/ton)

Au

(g/ton)

Ag

(g/ton)

Au

(%)

Ag

(%)

14,1 609,4 11,27 496,52 20,07 18,52

➢ Para el mineral pretratado (MP) los resultados del proceso de cianuraciónfueron los siguientes:

Mineral

pretratado

Solución de

cianuraciónRelave

Porcentaje de

recuperación

Au

(g/ton)

Ag

(g/ton)

Au

(g/ton)

Ag

(g/ton)

Au

(g/ton)

Ag

(g/ton)

Au

(%)

Ag

(%)

16,12 616 2,656 79,73 6,40 279 60,29 54,70

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VII. CONCLUSIONES

a. Se determinó la máxima solubilidad de hierro de 1643,5041 ppm(optimización del proceso de biolixiviación), permitiendo que elmineral pretratado se encuentre listo para el proceso de cianuración.

b. El tiempo de biolixiviación de 12,23 días, está condición permitió quese tenga una alta población bacteriana que fue de 2,54 x 108

bacterias/mL, beneficiando el proceso de biolixiviación por lasolubilidad de hierro, arsénico y azufre.

c. La acidez de la pulpa mineralizada fue igual a 1,61; está condiciónpermitió que el potencial de óxido reducción (ORP) llegue a 632,4mV, permitiendo que exista una alta oxidación de diferentes especiesque conforman el mineral.

d. Se realizó el proceso de cianuración para el mineral de cabeza y elmineral pretratado por optimización de la lixiviación microbiana,incrementando el porcentaje de recuperación para oro de 20,07 % a60,29 % y plata de 18,52 % a 54,70 %.

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Trabajo de investigación IBS 2015

Bioleaching of copper sulphide ore by a microbial consortium

isolated from acid mine drainage: Influence of [Fe2+

]

Salcedo-Mejia Luis1a

, Ramirez-Osco Luis1b

, Cayo-Gonzales Hans1c

& Arias-Arce

Vladimir1d

.

1Laboratorio de Biometalurgia, Facultad de Ingenieria de Minas, Metalurgia y Geológica,

Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú.

Emails: [email protected],

[email protected],

[email protected],

[email protected].

Abstract

Peru is a mining country with a great diversity of mineral resources. The high grade ores

are declining, and there is a need to implement new techniques for recycling metals (Cu,

Au, Zn, etc.) from low-grade ores. In order to answer this question, the bioleaching of

copper from a sulphide ore (FeS2 45.30%, CuFeS2 1.90%, ZnS 8.90%, FeAsS 13.12%, PbS

3.69%) was evaluated with different concentrations of Fe2+

using an iron-oxidizing native

microbial consortium.

The samples were collected from drainage acid mine (4100 m.a.s.l.) located in the south of

Huancavelica region and the sample of ore from middle Huaraz region (3200 m.a.s.l.).

Microorganisms were isolated in 9k medium at pH 1.8, 22°C. Bioleaching tests were

performed in two consecutive steps to 150 rpm at 22 ° C, monitoring pH, ORP (mV).

Assays varying the concentration of Fe2+

(0 mM – 53 mM) were performed with a pulp

density of 1% and 2% at each step, and with an inoculum 10% (v/v) to a microbial

concentration of 108 cell/mL

We isolated a pure microbial consortium after 8 weeks with presence of bacteria

Acidithiobacillus ferrooxidans-like. In all assays, was solubilized copper. In the first stage,

the test with 21 mM Fe2+

recovered 62% copper. The microbial concentration in the tests

was (2x107 – 4x107cel/mL). In the next step, with the bacterial concentration of the first

step, bioleaching time is reduced by 22% for copper recovery (63 %) in absence of Fe2+

.

With these data, we observed that the addition of iron is not necessary in a stage adaptation

when the mineral contains iron.

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Gracias por la atención

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➢ Tratamiento de efluente de lixiviación microbiana

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➢Bacterias biolixiviantes

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➢Pruebas a escala piloto

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➢ Compañías que usan el proceso de lixiviación microbiana