Implementación numérica y validación experimental de un modelo de espesamiento de suspensiones floculadas

Transcripción

1 Implementación numérica y validación experimental de un modelo de espesamiento de suspensiones floculadas Manuel Larenas (mlarenas@jri.cl) Centro de Investigación JRI I Congreso de Separación Sólido/Líquido y Tratamiento de Relaves 13 y 14 de octubre 2016

2 Contenidos Problemática El modelo Validación experimental Aplicación industrial Otros estudios

3 Espesamiento en minería Objetivos principales: Recuperación de agua Generación de concentrado de alto porcentaje de sólidos Producción de relave de alta concentración de sólidos para disposición en tranque Proceso complejo tanto en aspectos teóricos como operacionales Necesidad de entender la fenomenología. Espesador de relaves, Minera Los Pelambres

4 Concentraciónn de descarga [%] Espesamiento en minería Problemas operacionales: No se logra porcentaje de sólidos requerido en la descarga Mala calidad del agua sobrenadante (agua recuperada) Alto torque en espesador, embancamiento Incumplimiento de condiciones de diseño 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Se plantea el desarrollo de un modelo físico-matemático

5 Contenidos Problemática El modelo Validación experimental Aplicación industrial Otros estudios

6 Modelamiento Bürger et al., A model of continuous sedimentation of flocculated suspensions in clarifier-thickener units', SIAM J. Appl. Math. 65 (2005), u(x,t): fracción volumétrica de sólidos (Cv) Ecuación diferencial: u flujos consolidación sedimentación advección compresión

7 Modelamiento Geometría: sedimentación consolidación Modelo no considera (explícitamente): granulometría reología rastra

8 Modelamiento Geometría Simulador Perfil de concentraciones en el tiempo

9 Altura de interfase [cm] Modelamiento Velocidad de sedimentación: pruebas en batch Cp [%] Vel sed [cm/min] Tiempo [min] Curva altura interfase vs tiempo (Cp 9%) 9 3, , , ,41

10 Velocidad sedimentación [cm/min] Esfuerzo [Pa] Modelamiento Curva velocidad de sedimentación Curva de esfuerzo efectivo 35 Ajuste polinomial Data laboratorio Cp Cp

11 Simulador Código en lenguaje Python (~1500 líneas) Construcción de geometría Simulaciones en batch y continuo Visualización y almacenamiento de resultados

12 Contenidos Problemática El modelo Validación experimental Aplicación industrial Otros estudios

13 Validación: ensayo batch

14 Validación: ensayo batch

15 Flujo Alim. [ml/min] Validación: ensayo continuo Condiciones ensayo Características pulpa Cp Alimentación 12 [%] Cp Descarga diseño 52 [%] Diámetro de columna 15 [cm] Área unitaria nominal 0,1 [m 2 /tpd] Dosis de floculante nominal 15 [gpt] Flujo nominal de alimentación 944,9 [ml/min] Flujo nominal de descarga 158,2 [ml/min] Flujo nominal de floculante 7,36 [ml/min] Densidad de Sólidos 2,73 [g/cc] ph 10 [-] D10 4,53 [μm] D50 37,78 [μm] D80 149,85 [μm] 1,400 1,200 1, Tiempo [min] Alimentación Descarga

16 Cp descarga Altura [cm] Validación: ensayo continuo Interfase de agua clara Interfase de lodo Nivel de alimentación Tiempo [min] Tiempo [min]

17 Validación: ensayo continuo

18 Validación: ensayo continuo

19 Contenidos Problemática El modelo Validación experimental Aplicación industrial Otros estudios

20 Aplicación industrial Alimentación Descarga Tasas y torque Estanque Producción total [tpd] Cp alimentación 31 [%] Cp dilución alimentación 6 [%] Densidad sólido 2,69 [gr/cm 3 ] Dosis de floculante 15 [gpt] Cp descarga diseño 56 [%] Tensión de fluencia <50 [Pa] Área unitaria diseño 0,0890 [m 2 /tpd] Factor de torque K 54 [ft lb/ft 2 ] Factor de seguridad Factor K 5,35 [-] Torque instalado [ft lb] Diámetro 50 [m] Altura total estanque 10 [m] Altura pared lateral 3,8 [m] Pendiente base 14 [ ]

21 Aplicación industrial Estado de equilibrio (aprox. 8 hrs) 4,1 Sólidos Agua Producción [tpd] Cp Alimentación 31 [%] Cp Descarga 56 [%] Caudal alimentación 0,567 [m 3 /s] Caudal sobrenadante 0,340 [m 3 /s] Tasa de recuperación 60 [%]

22 Aplicación industrial

23 Contenidos Problemática El modelo Validación experimental Aplicación industrial Otros estudios

24 Cp final [%] 24 h Escalamiento Lab. / semi-piloto / piloto M M2 M3 M4 M5 M Altura de la columna [m]

25 Cp final [%] 24 h Escalamiento Lab. / semi-piloto / piloto S1 S2 S3 0.2 S Altura de la columna [m]

26 Efecto del ángulo basal en Cp descarga

27 Conclusiones y proyección 1. El simulador computacional de espesamiento propuesto permite evaluar distintas condiciones de operación y geometrías. 2. El estudio sistemático de diversas condiciones de operación, y la posible incorporación de otros efectos relevantes, permitirán extender el modelo hacia su utilización como herramienta de diseño y/u optimización en espesamiento a escala industrial. 3. Se requiere establecer y estandarizar los procedimiento de determinación de parámetros requeridos por el modelo, principalmente los relacionados a la etapa de consolidación.

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