Universidad Catlica del NorteFacultad Ingeniera y Ciencias GeolgicasDepartamento de ingeniera Metalrgica y Minas

METODOS DE MUESTRO Y CARACTERIZACIN DE UN MINERALCarrera: Ingeniera Civil MetalrgicaAlumnos: Eric Alcayaga Villegas, Jos Pea Carvajal

ObjetivosAplicar tcnicas de preparacin de muestras.Evaluar y comparar las operaciones de muestreo.Caracterizar un mineral de forma fsica y qumica.

Fantasa o Metfora Cada vez que me separas de ti, te llevas una parte de m, no puedo soportarlo y me comienza a dar vueltas la cabeza, pensando que cuanto ms tiempo te espere ms vaco me siento.

AplicacionesLa informacin obtenida del anlisis granulomtrico puede utilizarse para conocer las partculas constitutivas de la muestra segn tamaos, de tal manera que se puedan conocer las cantidades en peso de cada tamao que aporta el peso total.

EcuacionesDensidad: Humedad:Interpolacin: Teora y PrincipiosLa finalidad del anlisis granulomtrico es obtener la distribucin por tamao de las partculas presentes en una muestra. Para obtener la distribucin de tamaos, se emplean tamices normalizados y numerados, dispuestos en orden decreciente.Para un buen resultado de este es necesario una buena homogenizacin del mineral, el cual es llevado al tamizaje.Grfico ResultadosMtodoSe realiza una divisin por cono y cuarteo de una muestra inicial de 20 kg aprox. Luego del traspaleo y la homogenizacin, fue separada en cuatro partes, de las cuales una de ellas ingreso al harnero, para conseguir el fino, luego de esto, la nueva muestra paso a divisin por Riffles, se deposit la muestra del mineral dentro de la bandejas y luego se vaco en las aberturas, repitiendo esto cuatro veces se obtuvo una muestra de 300 gr aprox, la cual finalmente ingreso al Ro-tap obteniendo una separacin ms meticulosa del material a muestrear y realizando el Anlisis Granulomtrico. Conclusin En el anlisis Granulomtrico en las distintas tcnicas de muestreo se puede observar que las variaciones en los errores se debi a la errnea manipulacin de la muestra, perdida de material, y a travs de los resultados se puede concluir que el mejor en la experiencia y que mejor se ajusta a es el mtodo de muestro es por Roleo.

Anexos

Anlisis Granulomtrico Mtodo por Roleo

Tabla n 1 Anlisis granulomtrico por Roleo

Grafico 1 Ajuste por mtodo G-S Grafico 2 Ajuste por mtodo R-R

Tabla N2 Ponderacin pesos harnero + tamiz

p80

Anlisis Granulomtrico Divisin por Incrementos

Tabla n2 Anlisis Granulomtrico por Incrementos

Grafico 3 Ajuste por mtodo G-S Grafico 4 Ajuste por mtodo R-R

Tabla N3 Ponderacin pesos harnero + tamiz

Anlisis Granulomtrico Divisin por Rifles

Tabla n4 Anlisis Granulomtrico por Riffles

Grafico 5 Ajuste por mtodo G-S Grafico 6 Ajuste por mtodo R-R

Tabla n5 Ponderacin pesos harnero + tamiz

Anlisis Granulomtricos por Cortador Giratorio

Tabla n6 Anlisis Granulomtricos por Riffles Giratorios

Grafico 7 ajuste por mtodo G-S Grafico 8 Ajuste por mtodo R-R

Tabla n7 Ponderacin pesos harnero + tamiz

Comparacin de mtodos

Tabla N8 Comparacin estadstica del % Pasante acumulado

Tabla n9 Comparacion de Errores

Clculos Densidad Real y Aparente

Con:Mn: masa del mineralV1: vol. probeta + aguaV: volumen que ocupa elV2: vol. probeta + agua + mineral Mineral dentro de la probetaM1: peso probeta + agua M2: peso probeta + agua + mineral

Da = 1,4286 gr/mL Dr = 2,4825 gr/mL

Con: C(%): porcentaje de humedadWhmedo: peso inicial de la muestra antes de entrar al hornoWseco: peso de la muestra inmediatamente despus de retirada del horno

C(%): 0,4% de humedad

Discusiones

Al empezar la experiencia se dispuso de 20600 gr de material, que principalmente es nuestra muestra representativa, al finalizar, y despus de varios procesos y mtodos intermedios solo contbamos con un valor de 20986,975 gr de muestra ponderada, lo cual nos trajo consigo una gran interrogante, ya que obtuvimos una ganancia de mineral 386,97 gr,y concluimos que se debe a las siguientes causas:

Deficiencias y mala manipulacin en el uso de materiales y equipos. Contaminacin del laboratorio y equipos Material estancado y atrapamiento en dependencias, gracias a procedimientos anteriores, refirindose a mallas y tamices de equipos como Harnero y Ro- Tap. Errores de carcter humano , esto es debido a que como es la primera experiencia el fino que obtuvimos fue mayor ya que se limpio todo el equipo y quizs cometimos el error de sacar muestras que no pertenecan a la alimentacin principal del grupo.

Considerando la ausencia de nuestro mtodo(divisin por riffles) , el mtodo por roleo , presento el menor error dentro de los cuatro tipos de divisin ya que considerando el error que se cometi , no podemos concluir que el mtodo por divisin de riffles sea adecuado a pesar de tener un menor error que el de roleo segn nuestros anlisis . Para el ajuste lineal de los distintos grficos de funciones de distribucin se omitieron datos de las mallas siguientes, 1" , 3/4" y 1/2", as obtuvimos una linealizacin ptima.

El clculo de la densidad aparente de un mineral nos lleva a obtener un resultado no representativo, ya que la naturaleza a naturaleza no ha distribuido los minerales uniformemente y a su vez se crean espacios de aire que se presenta en gran cantidad en el volumen de la muestra, por lo que se debe recurrir al mtodo del clculo de la densidad real, en este se utiliza agua con el fin de que as se llenen todos los espacios creados entre material. De esta forma se obtiene un valor representativo y muy confiable.

Conclusiones

En el anlisis Granulomtrico en las distintas tcnicas de muestreo se puede observar que las variaciones en los errores se debi a la errnea manipulacin de la muestra, perdida de material, y a travs de los resultados se puede concluir que el mejor en la experiencia y que mejor se ajusta a es el mtodo de muestro es por Roleo. Segn los datos obtenidos y los correspondientes ajustes de reduccin de tamao , el mtodo que mejor se ajusta es el de Gauss-Schuhmman Para un mejor anlisis granulomtrico es preferible tener un apto conocimiento y a su vez una mayor destreza en la utilizacin de equipos y trabajar en espacios libres de contaminacin para no cometer errores que modifiquen nuestros datos.