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Prädiktive Geometallurgie in Freiberg – von „Virtual Twins“ und Prozessoptimierung

Authors :
(0000-0001-8904-6555) Bachmann, K.
(0000-0001-8041-5406) Pereira, L.
(0000-0001-9847-0462) Tolosana Delgado, R.
(0000-0003-4646-943X) Boogaart, K. G.
(0000-0002-1034-6545) Gutzmer, J.
(0000-0001-8904-6555) Bachmann, K.
(0000-0001-8041-5406) Pereira, L.
(0000-0001-9847-0462) Tolosana Delgado, R.
(0000-0003-4646-943X) Boogaart, K. G.
(0000-0002-1034-6545) Gutzmer, J.
Source :
ACAMONTA 27(2020), 22-26
Publication Year :
2020

Abstract

Der moderne Bergbausektor steht vor gewaltigen technischen Herausforderungen. Dazu zählen der Rückgang von Erzgehalten, der zunehmende Umgang mit komplexen Mineralparagenesen und sehr feinen Korngrößen aber auch einer steigenden Erzvariabilität. Mit Hilfe geometallurgischer Modelle versucht die Bergbauindustrie diese Herausforderungen zu bewältigen und das Verhalten des Erzes während des Abbaus, der Aufbereitung und der Verhüttung quantitativ vorherzusagen. Um hier einen Beitrag zu leisten, wird am Standort Freiberg seit 2008 geometallurgische Kernkompetenz aufgebaut. Diese Entwicklung wurde mit der Gründung des Helmholtz-Instituts Freiberg für Ressourcentechnologie (HIF), einer gemeinsamen Gründung des Helmholtz-Zentrums Dresden-Rossendorf (HZDR) und der TU Bergakademie Freiberg (TU Bergakademie Freiberg) im Jahr 2011, stark beschleunigt. Aus diesem Grund zählt Freiberg heute weltweit zu den wichtigsten Forschungs- und Entwicklungsstandorten der Geometallurgie. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf den aktuellen Stand der Entwicklungen, mit Fokus auf zwei sehr erfolgreiche Projekte im Bereich der geometallurgischen Modellierung, sowohl primärer als auch sekundärer Rohstoffe.

Details

Database :
OAIster
Journal :
ACAMONTA 27(2020), 22-26
Notes :
application/pdf, German
Publication Type :
Electronic Resource
Accession number :
edsoai.on1415596712
Document Type :
Electronic Resource