Forskare vid Luleå tekniska universitet har utvecklat en geometallurgisk modell för Garpenbergsgruvan som kan användas för att bättre visa fördelningen av metaller och mineral i malmkropparna och därmed optimera utvinningen. Modellen sägs kunna appliceras på andra gruvor och nu samarbetar forskarna med Boliden för att tillämpa och vidareutveckla modellen.
– Vi är väldigt glada över att vår forskning har fått så stort genomslag och att flera gruvbolag runt om i världen visar intresse för resultatet. Att utvinna flera värdefulla metaller ur en och samma malm ställer höga krav på integrerad malmkaraktärisering och processutveckling – och vi har lyckats hitta en framgångsrik modell som underlättar detta, säger Glacialle Tiu, forskare inom malmgeologi vid Luleå tekniska universitet som nyligen disputerat i ämnet, i ett pressmeddelande.
Glacialle Tiu och hennes forskarkollegor har fokuserat på Garpenbergsgruvan utanför Hedemora, där Lappberget är en av de största malmkropparna. Lappberget är en så kallad polymetallisk malmkropp, det vill säga en malmkropp som innehåller flera olika bas- och ädelmetaller av värde, vilket gör optimering av anrikningsprocessen mer komplicerad.
Glacialle Tiu har utgått från de tredimensionella malmmodeller som gruvans geologer utvecklar idag. De utgör planeringsunderlag för att uppskatta malmens värde och planera brytnings- och anrikningsprocesserna. En svaghet med de här modellerna är att de ofta endast innehåller information om halterna av olika metaller i malmen, men inte information om malmens mineralogiska och berggrundsgeologiska egenskaper. De senare kan ha stor betydelse för hur malmen beter sig under brytning och anrikning, vilket i sin tur kan leda till oförutsedda malmförluster eller att utvinningen blir svårare och därmed dyrare än väntat.
”Det finns därför en konsensus i gruvbranschen om att de klassiska malmmodellerna måste bli mer detaljrika för att optimera hela gruvvärdekedjan, från prospektering och gruvbrytning, till anrikning, smältning och miljöarbete”, enligt LTU.
En utmaning är just att bygga malmmodeller som länkar samman hela värdekedjan. Det är den utmaningen som är utgångspunkten för Glacialle Tiu när hon tar fram en mer detaljrik malmmodell. Hon har utvecklat en geometallurgisk modell som förbättrar återkoppling mellan gruva och anrikningsverk. Den innebär att en bättre karaktärisering av malmen redan innan brytningen, vilket optimerar brytnings- och anrikningsprocessen.
Hon har tagit fram den detaljrika malmmodellen genom att integrera en djupgående förståelse för den mineralogiska fördelningen av malmens beståndsdelar på olika skalor, via processtekniska försök. Försöken bekräftar att variation i malmens hårdhet, textur och mineralogi styr hur effektivt malmmineralen kan koncentreras till mineralkoncentrat i anrikningsverket. Genom detta arbete har Glacialle kunnat gruppera in malmen i nya domäner som var och en har ett specifikt förhållande mellan malmens egenskaper och dess anrikningstekniska prestanda.
Med hjälp av den nya modellen kan gruvbolagen bättre förutspå vad som händer när malmen bryts och på så sätt göra processen effektivare.
Nu ska Glacialle Tiu och hennes forskarkollegor vidareutveckla den framtagna modellen tillsammans med Boliden för att göra den än mer komplett men också automatisera delar av processen. Glacialles forskning ger Garpenbergsgruvan en bättre uppfattning om vilken typ av data som behöver samlas in för att effektivisera processen; en ”blue-print”. Framöver kommer fokus i forskningen vara att hitta sätt att bygga upp databaser som bättre integrerar information från olika delar av gruvverksamheten, med hjälp av smart sensorteknik som samlar in data i realtid. Maskininlärning och AI är viktiga delar i det fortsatta arbetet med syftet att skapa en så kallad digital tvilling av modellen och hela gruvprocessen.
Läs mer om forskningen bakom modellen i Glacialle Tius doktorsavhandling ”Geometallurgy of a complex ore: Lappberget Zn-Pb-Ag-(Cu-Au) deposit, Garpenberg mine, Sweden”.