ISSN 2594-357X
18º Simpósio de Mineração — vol. 47, num.18 (2017)
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Resumo
As reservas de minério de ferro da Mineração Usiminas S.A. (MUSA) estão localizadas no extremo oeste do QF e ocupam a porção ocidental da Serra do Curral (Alkmin, 2009 [1]), também chamada Serra Azul e inseridas no Supergrupo Minas / Formação Cauê. Abrangem as Minas Oeste, Central e Leste. Atualmente a classificação geológica industrial adotada pela empresa leva em consideração o teor de ferro, contaminantes e compacidade (granulometria) das rochas. Os minérios são separados em dois domínios litológicos, hidratado e silicoso. Estes domínios apresentam comportamento granulo-químico fortemente heterogêneo tanto lateral como em profundidade (Teixeira, 2015 [2]), este comportamento confere ao planejamento da lavra elevado grau de dificuldade em relação às estimativas de massas e teores no que se refere à separação dos estéreis e minérios. Até novembro de 2015 o Planejamento de Lavra de Curto Prazo utilizava modelos de blocos atualizados mensalmente para a liberação de planos de lavra mensais e estimativas de teores do ROM, porém, ao longo do mês os desvios de teor na alimentação da planta e dificuldades na execução da geometria planejada eram frequentes. Diante disto, com foco na redução destes desvios, passou-se a gerar os modelos de blocos semanalmente para confecção de programações de lavra semanais e diárias com expectativa de liberação de estimativas de massas e teores com maior grau de confiança e melhor previsibilidade das características granuloquímicas dos produtos finais. Para a elaboração dos modelos semanais foram adotados novos métodos nas ferramentas de topografia, amostragem de frentes de lavra e mudança na rotina do mapeamento geológico, que passaram a ser executados semanalmente. Os resultados obtidos foram as reduções de desvios de teores na alimentação dos processos unitários das plantas e na produção de granulados.
The iron ore reserves of Mineração Usiminas S.A. (MUSA) are located in the extreme west of the QF, occupy the western portion of Serra do Curral (Alkmin, 2009 [1]), and also called Serra Azul and inserted in the Supergroup Minas / Cauê Formation. They cover the West, Central and East Mines. Currently the industrial geological classification adopted by the company takes into account iron content, contaminants and hardness (granulometry) of the rocks. The ores are separated into two lithological domains, hydrated and siliceous. These domains have a highly heterogeneous granulochemical behavior, both lateral and in depth. This behavior gives the mining planning a high degree of difficulty in relation to the estimates of masses and grades with respect to the separation of waste and ores. Until November 2015, the Short Term Mining Planing used monthly updated block models for the release of monthly mine plans and estimates of ROM grades, but during the month the deviations of grade in the feed of the plant and difficulties in the execution of the geometry were frequent. Aiming at reducing these deviations, block models were generated weekly to produce daily and weekly mining schedules with the expectation of releasing estimates of masses and grades with a higher degree of confidence and better predictability of the granulochemical characteristics of the final products. For the elaboration of the weekly models, new methods were adopted in the tools of topography, sampling of mining fronts and change in the routine of the geological mapping, which began to be executed weekly. The result obtained was the reduction of deviations of feed grade in the plants units processes and in production of lump ores.
Palavras-chave
Modelo de Blocos, Estimativas, Plano de Lavra, Alimentação ROM
Block Model, Estimates, Mine Plan, ROM Feed
Como citar
Teixeira, Mozart Henrique;
Carmo, Frederico Augusto Rosa do;
Santos, Sidney Wallace Marques dos;
Grudzinski, Bruno Reis;
Silva, Silvio Henrique da;
Rodrigues, Fabio Amaral;
Nicácio, João Henrique Oliveira.
SUBSTITUIÇÃO DE MODELO DE BLOCOS MENSAL POR SEMANAL COM FOCO NA REDUÇÃO DE DESVIOS DO ROM ALIMENTADO
,
p. 332-340.
In: 18º Simpósio de Mineração,
São Paulo,
2017.
ISSN: 2594-357X
, DOI 10.5151/2594-357X-30648
