Estimação do teor de cinzas da camada I do carvão do leão através da reflectância utilizando a teoria Kubelka-Munk

Abstract

O principal parâmetro de avaliação da qualidade de carvões para uso na geração de energia termoelétrica é o percentual de cinzas. Em uma planta de beneficiamento, saber o percentual de cinzas da alimentação, concentrado e rejeito é de suma importância para os ajustes nos equipamentos de concentração. No caso do carvão da camada I1 do depósito mineral do Leão a janela de tempo entre o ponto mais adequado para amostragem e o fim da campanha de beneficiamento não propicia que se conheça o teor de cinzas da alimentação do processo de beneficiamento. Em virtude disso, este trabalho tem como objetivo de fornecer uma estimativa confiável do teor de cinzas da alimentação para propiciar a aplicação na planta de beneficiamento. Para esse intento utilizou-se a teoria de Kubelka-Munk que por meio de sua expressão matemática transforma a reflectância em uma grandeza aditiva que propicia a estimativa das porcentagens de matéria orgânica e mineral contida no carvão devido a diferença de reflectância entre esses materiais. Como resultado final foram gerados diversos modelos com intuito de verificar qual deles se adaptava melhor aos dados. Por fim, foi possível concluir que há possibilidade de estimar o teor de cinzas de carvão por meio da reflectância e com confiabilidade de 96,78% que toda a leitura agrega um erro máximo de ± 5% para o melhor modelo.

The main parameter in quality evaluation of coals employed in power generation is the ash content. In a beneficiation plant, knowing the ash content of the feed, concentrate an tailings is mandatory to set up the concentration equipment. In the case of the I1 coal seam of Leão’s deposit the time window between sampling routine and beneficiation routine does not allow to know the feed ash content before the beneficiation process. By this reason, this work aims to provide a reliable estimative of the feed ash content to propitiate its application in the beneficiation plant. For this purpose it was used Kubelka-Munk’s theory that, by using a mathematic expression, transforms reflectance into a additive quantity which allows to estimate mineral and organic matter present in coal by the difference of reflectance between these materials. As result, it was generated several models in order to analyze which one is better suited to the data. Finally, as a conclusion, it is possible to infer the ash content of coal by reflectance with confidence of 96,78% that all measure brings up a maximum error of ± 5% for the best model.