Propuesta de Implementación de una Planta de Clasificación automática de Minerales (Ore Sorting) para el Reaprovechamiento del Material Submarginal en la Mina Cerro Lindo, 2024

Abstract

La investigación evalúa la viabilidad técnica, económica y ambiental de implementar una planta de clasificación automática de minerales (Ore Sorting) en la mina Cerro Lindo, ubicada en Ica, Perú. Esta operación subterránea polimetálica produce concentrados de zinc, cobre y plomo, con plata como subproducto. Actualmente, parte del material extraído es submarginal y se envía a la desmontera, lo que implica pérdida de recursos y mayor impacto ambiental. Se propone incorporar tecnología Ore Sorting, que utiliza sensores avanzados (XRT, láser 3D e inducción) para clasificar minerales de forma eficiente. Las pruebas de laboratorio e industriales demostraron que esta tecnología puede cuadruplicar la ley de los minerales procesados y recuperar el 32.25% del material descartado. Desde el punto de vista económico, se estimó un retorno neto de US$47.49 por tonelada, con un periodo de recuperación de 0.5 años y un ROI del 134%, lo que confirma su rentabilidad. Ambientalmente, la reducción del volumen de desmonte disminuye la huella ecológica y optimiza el uso de agua y energía, alineándose con los principios de economía circular. Las pruebas granulométricas identificaron un rango óptimo de clasificación entre 25 mm y 75 mm, con recuperaciones superiores al 80% para zinc, plomo y cobre. Se identificaron riesgos técnicos y financieros, como la calibración de sensores y la variabilidad mineralógica, proponiéndose estrategias de mitigación como contratos de mantenimiento y monitoreo predictivo. En conclusión, el Ore Sorting es una alternativa viable, rentable y sostenible para optimizar la recuperación de metales en Cerro Lindo.

This research evaluates the technical, economic, and environmental feasibility of implementing an automatic mineral classification plant (Ore Sorting) at the Cerro Lindo mine, located in Ica, Peru. Cerro Lindo is an underground polymetallic operation that produces zinc, copper, and lead concentrates, with silver as a byproduct. Currently, a portion of the extracted material is classified as submarginal and sent to waste dumps, resulting in resource loss and increased environmental impact. The proposed Ore Sorting system uses advanced sensors (XRT, 3D laser, and induction) to efficiently classify minerals. Laboratory and industrial tests demonstrated that this technology can quadruple the grade of processed minerals and recover 32.25% of previously discarded material. From an economic perspective, the system is estimated to generate a net return of US$47.49 per ton, with a payback period of 0.5 years and a return on investment (ROI) of 134%, confirming its profitability. Environmentally, reducing waste volume decreases the mine’s ecological footprint and improves water and energy efficiency, aligning with circular economy principles. Granulometric tests identified the optimal particle size range for classification as 25–75 mm, with recovery rates exceeding 80% for zinc, lead, and copper. Technical and financial risks such as sensor calibration and mineralogical variability were identified, with mitigation strategies including maintenance contracts and predictive monitoring. In conclusion, Ore Sorting is a viable, profitable, and sustainable alternative for optimizing metal recovery at Cerro Lindo, enhancing operational efficiency while reducing environmental impact.