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http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AC8H5G| Tipo: | Dissertação de Mestrado |
| Título: | Modelamento do índice de tamboramento de pelotas de minério de ferro para redução direta |
| Autor(es): | Luis Alberto Sfalsin Passos |
| Primeiro Orientador: | Antonio Eduardo Clark Peres |
| Primeiro membro da banca : | Luiz Fernando Andrade de Castro |
| Segundo membro da banca: | Henrique Dias Gatti Turrer |
| Resumo: | Com o passar dos anos observa-se uma mudança nas características mineralógicas dos minérios de ferro lavrados nas novas minas da Samarco Mineração SA. De acordo com levantamentos podem ser constatadas mudanças nos percentuais da hematita porosa, hematita especular e da goethita na constituição do concentrado de minério de ferro. Pode-se verificar uma tendência de aumento do percentual de goethita bem como do PPC (perda por calcinação) característica intrínseca ao minério. Estes fatos implicam em uma maior dificuldade da concentração em garantir a qualidade da polpa de minério bombeada para as usinas de pelotização, visto que fatores como a granulometria do minério (partículas menores que 325#) e a superfície específica são afetadas pela mineralogia. Por consequência há uma maior dificuldade no processo de filtragem para obtenção do pellet feed com a faixa de umidade necessária para o processo de pelotamento e queima. De outra forma o aumento do PPC dificulta o processo de secagem das pelotas no forno de pelotização exigindo um maior aporte térmico para retirada da água residual contida nos cristais que não evaporam a 1000. Todos estes fatores contribuem para a qualidade da pelota queimada interferindo na sua resistência física como compressão a frio e tamboramento. No entanto as pelotas queimadas de minério de ferro devem resistir ao manuseio durante o processo de transporte, até o cliente final, para que não sofram degradação. Neste contexto, o índice de tamboramento é uma das principais características monitoradas durante o processo de produção da pelota. O índice de tamboramento mede a porcentagem de finos gerados por uma dada amostra de pelotas queimadas quando submetida a rolamentos dentro de um tambor de dimensões padronizadas, e por esse motivo é denominado teste de tamboramento. O presente trabalho objetivou a identificação das variáveis que mais influenciam o índice de tamboramento por meio do desenvolvido de um modelo dinâmico fundamentado na metalurgia do processo de pelotização e na teoria estatística de regressão linear múltipla. A partir destes princípios, e a aplicação da metodologia DMAIC, as variáveis de processo candidatas ao modelo, foram identificadas, tratadas e padronizadas. A base de dados formada foi utilizada para geração do modelo para o índice de tamboramento denominado modelo de campo. O modelo de campo foi validado de acordo com as premissas atribuídas aos erros associadas ao modelo de regressão linear. A análise direta da magnitude dos coeficientes do modelo mostrou a importância de variáveis, tais como: temperatura da caixa de vento da secagem descendente, velocidade da grelha móvel e distribuição de tamanho das pelotas, para o controle do índice de tamboramento. Posteriormente, um novo modelo com menor número de variáveis foi gerado em laboratório a partir dos testes de pelotização realizados no pot grate. O modelo de laboratório foi construído para afirmar as principais relações identificadas pelo modelo de campo, no entanto em um ambiente controlado. Além disso, o modelo de laboratório permitiu a observação de outros fatores que influenciam diretamente o crescimento das pelotas cruas mudando a distribuição de tamanho, por conseguinte, abrindo espaço para estudos futuros. |
| Abstract: | Over the years, a change is observed in the mineralogical characteristics of iron ore mined in new mines of Samarco SA. According to surveys, changes can be observed in the percentage of porous hematite, specular hematite and goethite in the constitution of iron ore concentrate. We observed a trend of increased percentage of goethite and LOI (loss on ignition) intrinsic characteristics of the iron ore. Therefore, these facts imply greater difficulty to concentrating and ensuring the quality of the iron ore slurry pumped to the pellet plants, since factors such as particle size (particles smaller than 325 #) and the specific surface of ore are affected by mineralogy. Consequently, there is a greater difficulty in the filtering process to obtain the pellet feed with a moisture range required for the process of pelletizing and firing. On the other hands, when increasing the LOI it can be difficult the drying process of pellets in the pelletizing furnace, requiring a greater thermal input to remove the residual water contained in the crystals that do not evaporate at 1000. All these factors contribute to the quality of burned pellets, and characteristics as cold compression and tumbler. However, the fired pellets of iron ore should resist handling during the transport process to the end customer, without suffer degradation. In this context, the tumbler index is one characteristic that must be monitored during pellet production process. The tumbler index measures the percentage of fines generated by a given sample of burned pellets when subjected to bearings within a tumbler of standardized dimensions, and for this reason is called as tumbler test. This study aimed to identify the variables that most influence the tumbler index through developed a dynamic model based on the metallurgy of the pelletizing process and the statistical theory of multiple linear regression. Based on this principles and application of DMAIC methodology, the process variables candidates for the model, were identified, treated and standardized. The database formed was used to generate a model for the tumbler index called as field model. The field model was validated according as the assumptions assigned to the errors associated with the linear regression model. The direct analysis of the magnitude of the model coefficients showed the importance of variables such as: downdraft drying wind box temperature, travelling grate speed and the pellets size distribution, for the tumbler index control. Subsequently a new model with fewer variables was generated in the laboratory from the pelletizing tests realized in pot grate. The laboratory model was built to assert the main relationships identified by the field model however in a controlled environment. In addition, the laboratory model allowed the observation of other factors that directly influence the growth of the green pellets changing the size distribution therefore suggesting future studies. |
| Assunto: | Engenharia metalúrgica |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AC8H5G |
| Data do documento: | 29-Fev-2016 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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