Thèse de doctorat en traitement de minerais – Développement d’un modèle prédictif d’opérations de concentration minérale basé sur la minéralogie quantitative

Le développement et la diffusion dans l’industrie extractive des techniques de minéralogie quantitative offrent de nombreuses perspectives quant à la recherche du potentiel de valorisation de l’ensemble de la ressource minérale. Elle permet une description fine de la matière, dès les premières prospections, à toutes les étapes du développement d’un projet minier et tout au long de la vie d’une exploitation jusqu’à sa réhabilitation. Bien que les techniques de modélisation et de simulation de procédés soient éprouvées et aient pu montrer leur intérêt de longue date, la minéralogie quantitative apporte de nouvelles perspectives de modélisation et des possibilités accrues quant au caractère prédictif de la simulation. Cette association permet d’aborder de front non seulement les principaux produits source de valeur, mais aussi les co-produits répondant à une demande du marché ainsi que le potentiel de réutilisation des rejets de production en applications localisées, avec une perspective zéro-déchet. Cette approche permet d’orienter au mieux les essais au laboratoire ou en usine pilote qui vont valider les hypothèses retenues tout en améliorant les modèles prédictifs mis en œuvre, modèles réutilisés en conception et optimisation de l’usine à l’échelle industrielle.

Une telle approche n’en est qu’à ses débuts et les quelques exemples d’application démontrent un besoin de clarification méthodologique. La société CASPEO, qui développe et édite des outils d’analyse des procédés de traitement de minerai, que ce soit par approche statistique (variabilité de la mesure, réconciliation de données par bilan matière) ou basés sur la modélisation et la simulation, a conçu ces outils dans la perspective de gérer et traiter des données issues de la minéralogie quantitative. Bien que les modèles d’opérations unitaires soient en mesure de les intégrer, des améliorations sont encore possibles afin de mieux relier les données de minéralogie à leurs performances.

Dans le cadre du développement de nos activités, nous proposons :

Un poste de doctorant CIFRE (H/F)

Orléans (France)

Objectifs

• Objectif principal : développement d’un modèle prédictif des opérations de concentration minérale (principalement la flottation) basé sur une caractérisation fine des minerais à l’aide, entre autres, des techniques de minéralogie quantitative afin d’obtenir des jeux de données suffisamment détaillés pour prédire au mieux la valorisation de ces minerais par simulation
• Objectifs secondaires : mise au point de méthodes et techniques de pré-traitement de telles données de caractérisation (telles l’analyse factorielle discriminante ou l’identification paramétrique), l’amélioration des modèles mathématiques d’opérations unitaires pouvant prendre en compte ces données, et l’application de l’ensemble aux cas étudiés, tels que dans le cadre du projet EXCEED

Organisation des travaux de recherche

Définir les méthodes et techniques de pré-traitement des données issues de la minéralogie quantitative

• Déterminer les données purement minéralogiques permettant le développement et l’utilisation des différents modèles d’opérations unitaires considérés.
• Identifier les mesures brutes effectuées par les instruments d’analyse (tels le QEMSCAN, le MLA, la spectroscopie Raman et IR, voire l’imagerie hyper-spectrale des carottes) qui pourraient apporter des éléments de compréhension du comportement des matériaux et ainsi améliorer les modèles mathématiques.
• Définir les analyses complémentaires (chimiques ou autres) complétant au mieux la caractérisation du matériau, ainsi que la méthode de réconciliation de l’ensemble de ces données.
• Estimer la précision de ces mesures, aussi bien au niveau des instruments d’analyse que des échantillons utilisés, et ceci de manière automatique à partir des résultats d’analyse. Estimer l’apport de la réconciliation de données à l’augmentation de la précision de l’ensembles des résultats d’analyse. Estimer l’apport de la réconciliation de données à l’augmentation de la précision de l’ensemble des résultats d’analyse.
• Identifier les phases porteuses de certains éléments, tels les radionucléides ou autres éléments de valeur (métaux précieux) ou pénalisants, afin de pouvoir suivre leur comportement au cours du traitement.

Relier les données de minéralogie quantitative aux performances des opérations unitaires

• o Analyser les différents modèles de libération minérale au regard des données de libération issues de l’analyse d’image et des données complémentaires issues d’autres méthodes analyses et de tests de traitement. Déterminer leurs atouts et limites concernant la libération multi-minérale (prenant en compte plusieurs minéraux) pouvant apparaitre à différents stades du processus de réduction granulométrique.
• Proposer un mode de description fine du matériau permettant une description de la libération multi-minérale aux différents stades de broyage répondant aux besoins de la modélisation des opérations unitaires et pouvant être alimentée par les données issues de la minéralogie quantitative.
• Améliorer les modèles de broyage afin de prendre en compte cette description fine.
• Déterminer des lois, basées sur la physique des phénomènes ou par approche statistique, reliant les performances des opérations de séparation minérale à cette description fine en déconvoluant les effets des conditions opératoires du potentiel de séparation lié au matériau lui-même.
• Améliorer les différents modèles de séparation physique ou physico-chimique, principalement ceux de flottation, en y introduisant ces lois tout en assurant une prédiction des caractéristiques des produits sous forme d’une même description fine. L’étape de lixiviation, initiale au traitement hydrométallurgique, sera aussi abordée selon les mêmes critères d’analyse.

Valider les méthodes et outils décrits ci-dessus aux cas des gisements de granites à métaux rares et de pegmatites LCT

• Dans le cadre de projets de caractérisation fine du matériau utilisant la minéralogie quantitative, le doctorant aura accès aux échantillons de minerais ciblés. Un aller-retour entre ses travaux et ceux des équipes de caractérisation est primordial, les données de caractérisation alimentant les travaux de la thèse dont les résultats orienteront les techniques de caractérisation.
• Les modèles mathématiques améliorés seront utilisés pour construire les simulateurs des usines de traitement des minerais issus des gisements étudiés dans le projet. Ceci inclut aussi les tests à l’échelle du laboratoire ou en usine pilote.

Proposer une généralisation des méthodes décrites ci-dessus à d’autres types de gisement, sous forme d’un « guide de bonnes pratiques ».

• Décrire les méthodes de caractérisation pouvant être utilisées, celles de pré-traitement des données obtenues.
• Décrire comment les utiliser dans une approche par modélisation et simulation, que ce soit en conception ou en optimisation d’usine.

Environnement du projet de recherche

Il s’agit d’un travail de recherche à finalité industrielle effectué au sein de l’entreprise CASPEO basée à Orléans (France), dans le cadre d’une Convention industrielle de formation par la recherche (Cifre). Le doctorant fera partie des effectifs de la société et sera principalement localisé dans les locaux de CASPEO à Orléans avec des séjours au sein des laboratoires de l’ENSG, voire d’autres laboratoires européens.

Cette recherche doctorale sera encadrée conjointement par l’Université de Lorraine – Ecole Nationale Supérieure de Géologie de Nancy (ENSG), en la personne du Professeur Lev Filippov, et par la société CASPEO, en la personne du Docteur Stéphane Brochot.