Detección de ganga en concentrados de planta por microscopia óptica de reflexión mediante métodos automatizados

Abstract

Este proyecto aborda un problema pendiente para generalizar el uso de los métodos automatizados de caracterización mineralógica de menas metálicas y sus aplicaciones geometalúrgicas: la distinción fiable mediante la medida de espectros de reflectancia especular de ganga (normalmente cuarzo o silicatos) y resina epoxy, que constituye el medio habitual de embutido de la muestra para hacer posible su pulido. Los métodos tradicionales no consiguen diferenciar ganga y resina debido a sus valores similares de reflectancia. Por ello se ha trabajado en el estudio y medida de reflectancias de resinas modificadas por la adición de distintas sustancias (colorantes, fluoresceína, grafito, tóner, etc), consiguiéndose una segmentación automatizada viable con adición de fluoresceína. Este resultado, fruto de la determinación multiespectral de ca. 500 campos sobre doce muestras preparadas al efecto, abre la vía a la aplicación generalizada de métodos automatizados de microscopía óptica para la caracterización geometalúrgica, con un notable incremento del rendimiento con respecto a los métodos tradicionales (platina integradora) y una significativa reducción de costes con respecto a la microscopía electrónica. This project deals with a pending problem in order to generalize automatic mineralogic characterization of economical ores and their geometallurgical implementations: reliable distinction of gangue (usually quartz or silicates) and epoxy resin (usually used to embed the sample and make it possible to polish) through the measurement of specular reflectance spectra. Traditional methods are not able to distinguish between gangue and resin because of their similar reflectance value. Therefore, different additives (dyes, fluorescein, graphite, toner, etc) have been essayed to modify the reflectance of resins, finally achieving a viable automated segmentation with the addition of fluorescein. The multiespectral determination of ca. 500 fields on twelve samples prepared for the purpose opens the pathway to the generalized application of automated methods of optical microscopy for geometallurgical characterization, with a notable increase in efficiency over traditional methods (point counter) and a significant cost reduction compared to electron microscopy.