Mu’tezile ve Tefsir

Rodrigues, Bonfioli, Mapa e Pinto (2014) conduziram trabalhos na Samarco, uma parceria entre as áreas de geologia e engenharia de processo, com intuito de evoluir na concepção de um modelo geometalúrgico desenvolvendo ferramentas que possibilitem a previsão do comportamento do minério para a etapa de moagem.

De acordo com os autores o ensaio de requerimento energético é a ferramenta que traz a relação direta do comportamento do minério ao conceito de eficiência de moagem, fornecendo subsídios para o controle operacional do circuito de moagem e para o dimensionamento de novas instalações.

O objetivo do trabalho foi inserir nos modelos de blocos de longo e curto prazo o requerimento energético (kWh/t), possibilitando ao planejamento de lavra de curto prazo a adequação do minério à energia de moagem existente e ao planejamento de longo fornecer à Engenharia de Processos recursos para antever a necessidade de

39 investimento nas usinas existentes e/ou auxiliar no dimensionamento de novas instalações de moagem.

O ensaio de requerimento energético de moagem foi inserido no fluxograma de caracterização das amostras de testemunhos de furos de sonda e nas amostras de frentes de lavra. Inicialmente foi realizado um estudo nas amostras de frentes de lavra para entendimento das relações entre as diversas variáveis do minério com o requerimento energético (Rodrigues et al., 2014).

Após a inserção do ensaio de requerimento energético no fluxograma de caracterização das amostras de testemunhos de sonda, foi composto um banco de dados com cerca de quatrocentas e cinquenta amostras. A partir desse conjunto de dados, foi realizado um estudo estatístico na busca de um modelo matemático de regressão para o cálculo do requerimento energético a partir das variáveis presentes no banco de dados geológico. Primeiramente houve um estudo estatístico básico para a seleção das variáveis mais relevantes no resultado do requerimento energético, orientando-se também pelos resultados obtidos do trabalho investigativo inicial, com as amostras de frentes de lavra. Dentre as variáveis presentes no banco de dados geológico foram previamente selecionadas , como variáveis explicativas, o tempo obtido no teste de DTM (determinação do tempo de moagem), os teores de ferro e PPC do ROM, o valor do retido acumulado na malha de 9,4mm da análise granulométrica do ROM, e os teores de hematita especular e hematita martítica da alimentação da flotação (Rodrigues et al., 2014).

Após todo o trabalho estatístico foi determinada uma equação, compreendo todas as variáveis citadas, para o cálculo do requerimento energético de moagem (figura 3.10). No modelo ajustado 83,9% da variabilidade total do requerimento energético é explicado pelas seis variáveis significativas. A equação de regressão (1) apresentou teste de significância satisfatório com P-value=0 (Rodrigues et al., 2014).

40 Figura 3.10 – Equação para cálculo do requerimento energético de moagem, segundo análise de regressão dado pelo Minitab (Rodrigues et al., 2014).

O modelo matemático ajustado foi valido por meio da análise de resíduos considerando as suposições de normalidade do dados, variância constante e independência dos dados (figura 3.11).

Depois de definido o modelo matemático, o requerimento energético de moagem foi calculado nos modelos de blocos de longo e curto prazo, a partir das variáveis estimadas. Desta forma, seja no sequenciamento de lavra da reserva ou nos planos de lavra de curto prazo, é reportado o valor de requerimento energético (kWh/t), oferecendo uma resposta direta do comportamento do minério na etapa de moagem. Na figura 3.12 é apresentado o mapa da mina de Alegria Norte conforme valores de requerimento energético do modelo de blocos de curto prazo (Rodrigues et al., 2014).

41 Figura 3.11 - Imagem do Minitab da análise de resíduos pelas suposições de normalidade dos dados, imagem (A) e (B), variância constante, imagem (C), e independência dos dados, imagem (D) (Rodrigues et al., 2014).

Figura 3.12 - Mapa da mina de Alegria Norte com distribuição dos valores de energia em kWh/t

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3.7.4 Mecanismos de fratura das partículas

No processo de cominuição a quebra das partículas se dá por uma distribuição de esforços, variando de uma pequena energia para fragmentar as partículas mais fracas até níveis bem maiores para as outras partículas mais resistentes (Silva, 2003).

Uma partícula somente será fragmentada se for submetida a um esforço maior do que sua resistência, determinada pelas características intrínsecas do material (Silva, 2003), que pode ser traduzia pelas forças de coesão interna dessas partículas. Entretanto, a distribuição de tamanhos do produto de fragmentação não depende apenas da natureza das forças de coesão das partículas, mas também do mecanismo de quebra, atribuída à forma e intensidade da energia aplicada na partícula (Ribeiro, 2004).

Os mecanismos de quebra (figura 3.13), em ordem crescente de energia aplicada, são abrasão, compressão e impacto (Silva, 2003; Ribeiro, 2004; Chagas, 2008) .

Na abrasão, a fratura ocorre quando as forças aplicadas são insuficientes para provocar fraturas ao longo de toda a partícula, ocorrendo o cisalhamento da partícula. Prevalece uma concentração de esforços, na área periférica, que provoca o aparecimento de pequenas fraturas. A distribuição granulométrica resultante desse processo de quebra é aquela em que partículas muito menores em tamanho convivem com partículas de tamanho próximo ao original.

No mecanismo de compressão a fratura ocorre quando forças são aplicadas lenta e progressivamente, permitindo que, com o aparecimento da fratura, o esforço seja aliviado. As forças de compressão aplicadas são pouco superiores à resistência das rochas ou das partículas. O resultado deste mecanismo de quebra são fragmentos de tamanhos relativamente grandes e em pequeno número.

No mecanismo de choque ou impacto as forças de fragmentação são aplicadas de forma rápida e em intensidade muito superior à resistência das partículas submetidas à fragmentação. A distribuição granulométrica resultante deste mecanismo de quebra é composta predominantemente por partículas de tamanho muito inferior ao tamanho da partícula original.

43 Figura 3.13 – Mecanismos de fratura, energia aplicada e distribuição dos fragmentos resultantes. Ribeiro, 2004.