| Summary: | O desempenho do processamento mineral é influenciado por diversos fatores geológicos, como composição mineralógica, grau de alteração da rocha, teor de contaminantes, dureza, além de fatores do processo, como tipos e dosagem de reagentes utilizados na flotação, vazão de entrada de água/gás na célula, presença de lamas, entre outros. Contudo, por não apresentarem uma relação linear com o desempenho da planta, a predição desse desempenho, de um modo geral, é complicada. O estudo da relação entre as variáveis do processo e as propriedades da rocha permite prognosticar o desempenho dos processos metalúrgicos, aumentar a recuperação do minério, avaliar os riscos associados ao projeto e fazer uma análise econômica mais acurada deste. Assim, geologia e metalurgia, quando associadas a um bom planejamento de lavra, proporcionam melhor aproveitamento do recurso mineral, que, por sua vez, maximiza o valor econômico do empreendimento. Em vista disso, o objetivo do presente estudo é identificar e modelar as variáveis geológicas que interferem no beneficiamento de um minério silicatado de zinco e estimar a recuperação metalúrgica deste. As variáveis geológicas que interferem no processo foram identificadas por meio de testes de bancada e análises estatísticas multivariadas. Posteriormente, foram modeladas por meio de krigagem ordinária e krigagem de indicadores e, através de um modelo de regressão linear múltipla, a recuperação foi estimada com um intervalo de confiança de 95%. Com essa metodologia, foi possível obter o prognóstico da recuperação metalúrgica de zinco, cujo resultado mostrou boa aderência com os dados originais de testes de bancada, com uma porcentagem média de erro de 4%. Desta forma, a incorporação de variáveis geológicas permitiu estimar de modo mais preciso e acurado a resposta do minério na flotação. Portanto, a geometalurgia, através da integração de variáveis geológicas e teor do minério, provou ser uma ferramenta eficaz para a estimativa da recuperação metalúrgica de zinco, possibilitando melhorias no planejamento de lavra, nas rotas do processo, no beneficiamento e nos processos metalúrgicos. === A mineral processing plant performance is affected by several geologic factors, such as ore mineralogical composition, degree of alteration, contaminants grade, and hardness. Additionally, processing factors including type and dosage of flotation reagents, water/gas flow in flotation cells and mud content affect ore mass recovery. Unfortunately, the relationship between these factors is nonlinear, imposing severe difficulties to predict plant performance. The study between the interaction of process variables and rock properties allows metallurgical process performance prediction, increasing the ore recovery, providing risk assessment and accurate economic evaluation of the future mining operation. Thereby, geology and metallurgy, associated with a good mine planning, enhance mining efficiency, which, in turn, maximizes the economic value of the enterprise. Seeing that, the aim of this study is to identify and to model geological variables that interfere in the industrial process of a zinc silicate ore and estimate its metallurgical recovery. The geological variables affecting plant performance were identified by laboratory tests and multivariate statistics analysis. Next they were spatially modeled using ordinary kriging and indicator kriging, and through a multivariate linear regression model, the recovery was estimated at a confidence interval of 95%. Using this methodology, the prediction of zinc metallurgical recovery was obtained, and the result showed consistency with the lab tests used to predict stope´s zinc plant recovery, exhibiting a 4% average error. Thus, the incorporation of geological variables allowed precise and accurate estimation of the ore response in the flotation process. For this reason, geometallurgy, through the integration of geological variables and ore grade, proved that it is an effective tool for estimating zinc metallurgical recovery, therefore enabling improvements in mine planning, process routes and ore processing.
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