CARBÓN DE ESTIMACIÓN DE CALIDAD UTILIZANDO EL REGISTRO GEOFÍSICO DE GAMMA NATURAL Y RESISTIVIDAD

RESUMEN

Este estudio investiga la capacidad de la técnica geofísica de registro para predecir la calidad del carbón. En este contexto, algunos parámetros químicos del carbón se determinaron mediante análisis de laboratorio y, posteriormente, se compararon con los registros geofísicos de registro (gamma natural y resistividad, específicamente). Los resultados mostraron una fuerte correlación entre la emisión de radiación gamma natural de las capas de carbón y su contenido de cenizas. Esto nos permitió establecer un modelo lineal simple para estimar los niveles de cenizas, con base en el registro de datos geofísicos, con el error de estimación pequeño (± 5% en promedio). Por otra parte, los resultados no mostraron correlación entre el azufre y el volátil y registros geofísicos. Contenido de ceniza derivada de los valores de gamma natural puede ser utilizado como información secundaria para evaluar la calidad del carbón durante la etapa de las estimaciones de recursos, cuando se aplica la geoestadística. La metodología se ilustra a través de un estudio de caso sobre depósito de carbón, ubicada en el sur de Brasil.

Palabras clave: Carbón, prospecciones geofísicas, cenizas gamma naturales.

1. INTRODUCCIÓN

Geofísico de registro se aplica a la minería del carbón La técnica de la geofísica de registro se ha convertido en prometedores en la minería del carbón, en particular su capacidad para discriminar los estratos de carbono y el potencial para reemplazar el análisis de laboratorio, que determinan las propiedades físicas y químicas de interés necesario para la preparación de proyectos mineros y procesamiento. Las pruebas de laboratorio suelen ser efectiva a partir de muestras obtenidas por la recuperación de mineral de perforación rotatoria, mientras que los geofísicos registro se lleva a cabo sobre los agujeros no necesariamente a este fin. El registro de los registros variaciones en las propiedades de la roca interceptado por los agujeros y, finalmente, según los documentos, que se correlacionan con los litotipos presentes en el depósito. Debido a que la técnica es capaz de identificar el contraste de las propiedades físicas y químicas de las rocas, se puede utilizar para proporcionar parámetros cualitativos y ayudar a delinear los yacimientos, o incluso en el caso de los depósitos sedimentarios, para delinear la interfaz de carbón / residuos (Hoffman et al 1982;. Borsaru y Asfahania, 2007), la asistencia en el establecimiento de una correlación estratigráfica.

El contenido de cenizas de una veta de carbón, que representa el porcentaje en peso del residuo de la combustión, es un ejemplo de un parámetro cualitativo que se puede predecir por geofísicos de registro. El contenido de cenizas se relaciona con la composición mineralógica del carbón y más técnica de perfiles utilizados en su determinación ha sido la gama-gama (esto se conoce como perfil de densidad del registro), desarrollado, industrial, en los años 70 (Borsaru et al ., 1985). El perfil de densidad se utiliza más comúnmente para delinear las vetas de carbón y medir su densidad. El contenido de cenizas de carbón se estima a partir de la correlación entre la densidad y contenido de cenizas. Para alcanzar una alta precisión en la determinación de las cenizas, es esencial, pues, que la correlación sea alta.

El perfil de resistencia es también capaz de caracterizar los carbones en términos de contenido de cenizas en algunos casos. De acuerdo con Bond et al. (1971) y Kayal y Das (1981), la resistividad del carbón varía con el grado de carbonización (clasificación) y aumentó con la reducción de la actual contenido de cenizas en los yacimientos de carbón del mismo valor. Sin embargo, el recuento de los recursos naturales aumenta la radiación gamma con el aumento de la pizarra (cenizas) intercalados en el carbón, pero a diferencia de la resistencia, el rango de puntuación es independiente de la saturación de agua.

Los depósitos de carbón en Brasil, específicamente en Río Grande do Sul, se encontró que existe una buena correlación entre la densidad, cenizas y poder calorífico, que se verifica con la densidad de la sonda (Webber et al., 2006 y Webber et al. 2008). Estos estudios revelaron también la existencia de correlación entre la radiación gamma natural emitida por las capas de carbón y cenizas. La correlación entre los rayos gamma naturales y gris permite predecir el contenido de cenizas por medio de la geofísica de registro sin el uso de fuentes radiactivas, con las ventajas antes mencionadas. Por otra parte, uno puede eventualmente reducir el número de sondeos con recuperación de testigo, la reducción de costes y la racionalización de los procesos de modelado geológico y el contenido.

Varios registros geofísicos registro de contrastes entre el carbón y los materiales adyacentes estériles, especialmente los perfiles de gamma natural, resistividad, densidad sonora, y el registro de neutrones (Hoffman et al., 1982). Los aspectos negativos con respecto al uso de la densidad de neutrones y de registro se refieren a la necesidad de la colocación de fuentes radiactivas en estas sondas (Cesio-137 para la densidad de neutrones y americio-berilio en el registro), que reúne las preocupaciones ambientales (siempre existe la posibilidad de prisión final de las sondas y sus fuentes en perforaciones) y operativo (manejo de las fuentes radiactivas requiere personal acreditado).

LOS PARÁMETROS DE CALIDAD DEL CARBÓN

2.Las características de carbón son muy variadas y juegan un papel fundamental en la selección del equipo en sus condiciones de funcionamiento, rendimiento y coste, tanto en la minería y el procesamiento, como en la planta. Carbones con mayor volatilidad son más propensos a la combustión prematura en un sistema de molienda. Hay la influencia de sustancias volátiles (como primer indicador de la reactividad) con respecto al riesgo de incendios y explosiones (Wall et al 2001;. Pohl, 1992). Pirita tiene un gran efecto en cualquier fresado y afecta al rendimiento de equipos de excavación (Wall et al., 2001, Costa et al., 2001), esto es que, en sectores con alto contenido de azufre, se observa, a menudo , un aumento de los costos de operación de corte. Sin embargo, la pirita se relaciona con los problemas ambientales, como el SO2 y el drenaje ácido de minas, entre otros. Durante la evacuación de las minas, bombas de fabricación por las aguas sulfurosas son vertidas en el medio externo, provocando una mayor concentración de sulfatos y hierro y la reducción del pH en el sitio de drenaje (Costa et al., 2000).

Como las cenizas, se sabe que la densidad de carbón está relacionado con su contenido, porque cuanto mayor sea el contenido de cenizas en el carbón, mayor es su densidad y por lo tanto, disminuyen la calidad, la reducción de su poder calorífico. Esto define sus aplicaciones y su valor comercial. Las centrales se caracterizan por la escasa flexibilidad en cuanto a las especificaciones de calidad del mineral para alimentar el proceso. Así, el control de parámetros como, por ejemplo, el contenido de cenizas, es esencial para el correcto desempeño de la planta. En general, estas especificaciones definen los requisitos contractuales de calidad, y las sanciones cuando cierta cantidad de mineral no ha dado las características especificadas. Por lo tanto, deben ser conscientes de la necesidad de que en la variabilidad in situ de los parámetros clave que se utiliza entonces las técnicas para controlar la variabilidad de los parámetros en el producto final (Costa et al., 2005).

 

2. MATERIALES Y MÉTODOS

El trabajo de campo consistió en la tala de 17 pozos verticales con una profundidad media de 50 metros. Los agujeros se cruzan las principales vetas de carbón de un depósito específico (Figura 1), y este se compone de siete capas llamada CA, S1, S2, S3, M, I1 e I2. La mayoría de las muestras se obtuvieron en las capas S1, S2, S3 y M, fueron ignoradas por lo tanto los demás propósitos de este estudio.

La clasificación de las capas se basa en la correlación estratigráfica a través de la descripción de la perforación. El reconocimiento de las rocas se basa en el análisis visual de la textura, la estructura y composición de estas rocas. En el caso del carbón, hay una descripción detallada de las características cualitativas, tales como el contenido de vitrinita, siguiendo el patrón de la Asociación de Estándares de Australia (Anon, 1993). Cuando no se intercala dentro de la capa de carbono, que describe los tipos de impurezas presentes.

Los agujeros se disponen en una malla irregular, con espacio entre 200 y 600 metros, con una media de 300 metros. Sólo uno de los agujeros no se perfila en toda su longitud. Entonces, hemos construido una base de datos (Cuadro 1), que comprende los resultados de las prospecciones geofísicas y análisis de laboratorio: Los porcentajes de cenizas, azufre y volátil, es decir, los parámetros que podrían mostrar una correlación con la resistencia y gamma naturales.

En los registros de la explotación forestal, se burló de la apertura de 25 cm y el cierre de cada capa. Hemos adoptado este procedimiento como el volumen de la investigación y la interferencia de las sondas en las rocas estériles de lecturas geofísicas adyacentes a las vetas de carbón que estaban siendo investigados. Identificación de las firmas geofísicos de las capas se basó en las descripciones y las correlaciones con la perforación.

Sin embargo, para la determinación de parámetros geoquímicos, hemos utilizado las siguientes normas técnicas (ABNT), NBR 8289 (determinación de las cenizas), NBR 8295 (determinación de azufre total) y NBR 8290 (determinación de los materiales volátiles).

 

3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

firmas Geofísico de vetas de carbón

Para examinar la relación entre los parámetros químicos del carbón y los derivados de geofísica de registro, con el fin de modelización de calidad variable, a lo largo del yacimiento de carbón es necesario analizar estadísticamente, las diferencias entre las distintas capas del yacimiento. En el Cuadro 2 se puede observar que el azufre parámetro mostró un alto coeficiente de variación, independientemente de la capa analizada. Por otra parte, los valores medios de resistencia parecen estar correlacionados con los niveles promedio de las capas de azufre. Por ejemplo, la capa de S2, con el más alto contenido de azufre (2,5%), tuvo una mayor resistencia que el promedio de las capas M, S1 y S3 (Tabla 3). Sin embargo, la alta variabilidad de los datos, aunque los valores fueron analizados por rango de edad de los recursos naturales, no permiten una predicción segura de este parámetro, lo mismo ocurre en relación a la inestabilidad. Todavía se basan en los cuadros 2 y 3, uno se da cuenta de que la capa S2 tiene un valor promedio de gamma natural inferior a los demás y alta resistencia, mientras que la capa M se concentra en las bandas de mayor gamma natural y una resistencia más baja . La capa de S3, a su vez, presenta una amplia gama de valores de gamma natural, que varían de 30 a 110 API API. La variabilidad o dispersión de las lecturas de geofísica en la misma capa, está estrechamente relacionada con la variabilidad de que esta capa tiene sobre su contenido. Capas con alta variabilidad de las propiedades geológicas (estructural y / o composición) son muy variables en Geofísica, que se espera, y muestra la sensibilidad del sensor a la evolución de las características geofísicas físico-químicas del mineral.

Los resultados observados en los cuadros 2 y 3 muestran que las capas con un valor promedio de la resistencia corresponde a los mayores valores medios de la capa gris inferior de tal manera que la masa tenía un contenido promedio de cenizas del 52% y la resistencia de 69 Ohm.m mientras que la capa S2 mostraron 38% de cenizas y 106 sobre Ohm.m. Esto está de acuerdo con Bond et al. (1971), debido a que sus resultados del trabajo también mostró que hay una variación de los cambios de estado de coma de resistividad en el contenido de ceniza y también aumentó la resistencia de carbón cuando su contenido cenizas disminuido.

Un análisis estadístico de los parámetros de cada capa, se hace indispensable reconocer las firmas de las diferentes capas en los perfiles geofísicos. El primer reconocimiento de las firmas de las capas se llevó a cabo con la ayuda de las descripciones de la perforación. La figura 2 muestra las firmas de las capas, de la que los extractos fueron un interés limitado. A partir de estos límites, los valores medios de gamma natural se pueden extraer para la predicción de la ceniza. En este caso, el reconocimiento principal de las capas de carbón se basa en la firma típica, es decir, las anomalías se caracteriza por baja gamma natural y de alta resistencia (Hoffman et al., 1982). Se sabe, sin embargo, que en otros depósitos, y litologías areniscas como paraconglomerate tienen firmas

geofísicos de gamma natural y resistencia similar a la del carbón. En el caso de los depósitos analizados aquí, esto no sucede porque no hay presencia significativa de la piedra arenisca, y mucho menos con estas características, sobre todo, en primer lugar, la intercalación de sedimentos y carbón, como se mostró anteriormente en la columna litológica de la Figura 1.

Para algunos agujeros (por ejemplo, agujero de CAL-22 en la Figura 2) fue difícil de reconocer el límite entre S2 y S3. La ausencia de la capa S1 era evidente. La firma del área de distribución natural, junto con el perfil de resistencia, no ayuda en este caso, la puntuación, claramente, la capa S3. Esta firma, en los agujeros restantes, fue, sin embargo, registran claramente por la superposición de dos perfiles (gamma natural y resistividad). En este agujero (CAL-22), las muestras S2 y S3 no se utilizaron para la construcción de modelos de correlación, mostraron recuperaciones superiores al 95% (57% para la capa de S2 y S3 26%).

La baja recuperación de las pruebas en las capas, es indicativo de por qué era imposible de reconocer con claridad la capa terminó donde comenzó a S2 y S3. La capa M por el contrario, estuvo marcado claramente por ambos perfiles, y este pasaje había una recuperación del 100% en la encuesta. En la figura 2, los símbolos utilizados para describir la calidad del carbón (BR, AD, BD, PP, DM, DD), sigue el patrón de la Asociación de Estándares de Australia (Anon, 1993).

En la construcción del modelo para la predicción de las cenizas se utilizaron 39 muestras disponibles con la recuperación por encima del 92%, es decir, las muestras fueron descartadas con menos de recuperación.

En los perfiles de los hoyos CAL 24, la firma de la capa de S3 es clara, debido a la presencia de materiales de intercalación con gruesas (limolitas 1,5 m) entre S2 y S3, y la ausencia de la capa S1 se hizo evidente por los perfiles de resistencia y gamma naturales. Sin embargo, la firma de la capa S2 mostraron varios picos de la resistencia, describiendo la intercalación frecuente de otros materiales estériles que se producen en esta capa.

En los perfiles de los hoyos CAL-16, aparecen de nuevo, las tres capas S1, S2 y S3, M capa separada por el material estéril. El perfil de distribución natural, junto con el perfil de resistencia, indica los límites de cada capa.

 

4. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DE CALIDAD

Sobre la base de la base de datos se muestra en la Tabla 1, se estableció que hay en este depósito, una alta correlación lineal (R = 0,94) entre el medio natural y el contenido de cenizas. Figura 3 (a) muestra esta correlación y el ajuste de la ecuación lineal correspondiente. El error relativo es de ± 10% para el intervalo

de confianza del 85% a la predicción de ceniza dada por la ecuación lineal de Y = 0,36 X + 17.61, donde Y es el contenido de cenizas (%) y X Promedio naturales gamma (API) en la sección del perfil que corresponde a la capa de carbono de interés. Dentro de la gama de valores de 20 a 120 API gamma natural (GN), teniendo en cuenta todos los datos (39 en total), y el promedio de errores absolutos tienen media cero, es decir, hay una tendencia a sobreestimar o subestimar las cenizas (para determinar el error relativo se sugiere la lectura de Montgomery y Runger, 2003).

La tabla 1 muestra los valores de contenido de cenizas predicha por el modelo basado en el área de distribución natural y las diferencias (residuos) con respecto a los valores determinados en el laboratorio. El error máximo absoluto encontrado fue de 8,5% y un mínimo de 0,1%, mientras que ninguna de las muestras mostraron una diferencia entre la predicción y se analizaron en el laboratorio más del 15%.

Figura 3 (b) muestra los resultados de gamma natural y volátil, que puede ser observado en la mayoría de los datos, una fuerte tendencia de correlación lineal entre dos variables. Sin embargo, aproximadamente el 20% de las muestras (8-39) se comprometan una buena correlación. Este nivel de correlación no, sin embargo, construir un modelo para predecir la volatilidad de la explotación forestal. Esta opinión está respaldada por un análisis detallado de los datos (Tabla 1), que muestra que no hay correlación lineal simple entre las variables de cenizas, volátiles y también con el azufre.

La correlación de Pearson (Isaak y Srivastava, 1989) para estos datos (rango volátil frente naturales) fue -0,54, mientras que el coeficiente de correlación de

Spearman fue condenada en -0,68, lo que significa que muy pocas parejas irregulares (visible en la gráfica de Figura 3 (b)) están afectando a la alta correlación que existe entre la volatilidad y gamma naturales. Lo mismo ocho muestras no reveló errático, por el contrario, no resistividad anomalía física o gamma, pero casi todos (5 de 8) han volátiles superior al 30%, como se muestra en la Figura 3 (b). La resistividad y la fracción gamma natural no mostró ninguna correlación con otras variables cualitativas.

 

5.Conclusiones

Con la finalización de este estudio de caso, se comprobó la existencia de una buena correlación entre el contenido de cenizas de las capas de carbón y gamma troncos naturales. Con este depósito, por lo que es posible predecir el contenido de cenizas utilizando el registro de gamma natural, teniendo en cuenta un pequeño error relativo de ± 10%. Además de servir como una anticipación de los resultados de los análisis químicos de carbón contenidas en el pozo, las estimaciones de las cenizas procedentes de la distribución natural de los valores, se puede utilizar como información secundaria (bajo costo) para evaluar la calidad del carbón en el curso paso estimación de recursos del depósito. Sin embargo, el hecho de que el modelo se basa únicamente en el área de distribución natural, eliminando el uso de sondas radiactivas, el método hace muy atractiva ya que elimina las preocupaciones sobre la posibilidad de prisión permanente de las sondas y sus fuentes de pozos, así como la preocupación de exención con las actividades operacionales. Estos están relacionados con el manejo de la fuente radiactiva, lo que requiere el personal que manipule estas credenciales.

 

6.Gracias

Un agradecimiento especial a Copelmi minería en todo el apoyo logístico, el Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico CNPq-, y la Coordinación de Personal de Nivel Superior, CAPES, que están financiando los proyectos de prospecciones geofísicas de la Mineral/LPM- Laboratorio de Investigación UFRGS, a través de becas y la investigación estudiantil.

 

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