Departamento de Ingeniería de Minas

Laboratorio de Reología y Fluidodinámica, LRF

Descripción

El Laboratorio de Reología y Fluidodinámica del Departamento de Ingeniería de Minas (LRF), creado en diciembre de 2016, tiene como propósito el desarrollo de investigación centrada en el rol de fluidos o mezclas de fluidos en procesos mineros. Cuenta con capacidades analíticas para la caracterización de laboratorio y modelación computacional de flujo y separación de fases de pulpas, concentrados y relaves, incluyendo reología, sedimentación y floculación en presencia de arcillas u otras especies finas. Posee un área de 30 m2 más oficinas y espacios que lo vinculan con el Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC) a través de su grupo de Procesamiento de Minerales y Metalurgia Extractiva y su línea de investigación en relaves.

Equipamiento e instrumentos

  • Sonda de medición dinámica de distribuciones de tamaño de partículas y flóculos mediante reflectancia de rayos enfocados (FBRM)
  • Reómetro rotatorio con accesorios tipo cilindros concéntricos, paleta y esfera rotatoria para la medición de curvas de flujo y esfuerzo de fluencia de pulpas, concentrados y relaves
  • Tomógrafo por capacitancia y resistividad eléctrica para la medición de campos de concentración en sistemas de transporte y espesamiento
  • Centrífuga
  • Equipo de medición de potencial zeta con capacidad de medición a altas concentraciones de sólidos
  • Sistemas de video y procesamiento de imágenes para el desarrollo de pruebas de sedimentación
  • Código computacional para el desarrollo de simulaciones de mecánica de fluidos computacional en sistemas de más de una fase
  • Espectrofotómetro UV visible

Miembros permanentes

Aparte del equipo de estudiantes de pregrado y tesistas de Magíster y Doctorado, el LRF cuenta con el siguiente staff permanente:

Publicaciones

  • Ihle, C. F. Economic pipe diameter of settling slurries. Journal of Cleaner Production, 264(121475): 1–13, 2020. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.121475.
  • Castillo, C., Ihle, C. F., and Jeldres, R. I. Chemometric Optimisation of a Copper Sulphide Tailings Flocculation Process in the Presence of Clays. Minerals, 9(10):582, 2019b. doi: 10.3390/min9100582.
  • Reyes, C., Ihle, C. F., Apaz, F., and Cisternas, L. A. Heat-assisted batch settling of mineral suspensions in inclined containers. Minerals, 9:1–19, 2019b. doi: 10.3390/min9040228.
  • Reyes, C., Alvarez, M., Ihle, C. F., Contreras, M., and Kracht, W. The influence of seawater on magnetite tailing rheology. Minerals Engineering, 131:363–369, 2019a. doi: 10.1016/j.mineng.2018.11.037.
  • Zolezzi, C., Ihle, C. F., Angulo, C., Palma, P., and Palza, H. Effect of the oxidation degree of graphene oxides on their adsorption, flocculation, and antibacterial behavior. Industrial & Engineering Chemistry Research, 57(46):15722–15730, 2018. doi: 10.1021/acs.iecr.8b03879.
  • Ihle, C. F. and Tamburrino, A. Analytical solutions for the flow depth of steady laminar, Bing- ham plastic tailings down wide channels. Minerals Engineering, 128:284–287, 2018. doi:10.1016/j.mineng.2018.09.010.
  • Ihle, C. F. and Kracht, W. The relevance of water recirculation in large scale mineral processing plants with a remote water supply. Journal of Cleaner Production, 177:34–51, 2018. doi:10.1016/j.jclepro.2017.12.219.
  • Reyes, C. and Ihle, C. F. Numerical simulation of cation exchange in fine-coarse seawater slurry pipeline flow. Minerals Engineering, 117:14–23, 2018. doi: 10.1016/j.mineng.2017.12.003.
  • Palma, S., Ihle, C. F., and Tamburrino, A. Characterization of a sediment layer of concentrated fluid-solid mixtures in tilted ducts at low Reynolds numbers. Powder Technology, 325:192–201, 2018. doi: 10.1016/j.powtec.2017.10.053.
  • Vargas, T., Rojas, F., Bahamondez, C., Castro, R., Ihle, C. F., Caraballo, M. A., and Widzyk-Capehart, E. Physical and chemical transformations of gangue materials during leaching of copper sulphides, and their influence on copper leaching kinetics. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, 2017. doi: 10.17159/2411-9717/2017/v117n8a1.
  • Merrill, J., Voisin, L., Montenegro, V., Ihle, C. F., and McFarlane, A. Slurry rheology prediction based on hyperspectral characterization models for minerals quantification. Minerals Engineering, 109: 126–134, 2017. doi: 10.1016/j.mineng.2017.03.009.
  • Baeza, D., Ihle, C. F., and Ortiz, J. M. A comparison between ACO and Dijkstra algorithms for optimal ore concentrate pipeline routing. Journal of Cleaner Production, 144:149–160, 2017. doi: 10.1016/j.jclepro.2016.12.084.
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