Abteilung Modellierung und Bewertung
Ob Erze, Halden- oder Recyclingmaterialien – all diese Rohstoffquellen können stark in ihren chemischen und physikalischen Eigenschaften variieren. Welche Auswirkungen solche Variationen auf die Effizienz des Aufbereitungsprozesses haben, das untersucht die Abteilung Modellierung und Bewertung. Sie kombiniert petrographische Analyseergebnisse mit mathematischen Modellen, um die Metallgewinnung aus vor allem komplex zusammengesetzten Rohstoffquellen zu optimieren. Dieser Ansatz wird als Geometallurgie bezeichnet. Die Abteilung entwickelt zudem neue Methoden und leistungsfähige mathematische Modelle, um die gesamte Prozesskette der metallischen Rohstoffe in Hinblick auf ökonomische und ressourcenschonende Aspekte zu verbessern.
Forschungsgebiete
Geostatistik geometallurgischer Parameter
Potenzialanalysen für Lagerstätten basieren oft auf chemischen und physikalischen Daten begrenzter Menge oder unterschiedlichen Ursprungs. Für optimale Analysen nutzt die Abteilung Modellierung und Bewertung geostatistische Werkzeuge, mit denen sie anhand der Daten räumliche Verteilungen prognostizieren und gleichzeitig Unsicherheiten quantifizieren können. Die Schwerpunkte liegen auf geostatistischen Simulationen sowie der Geostatistik nichtlinearer Skalen für Erzkörper.
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3D-Modellierung von Mikrostrukturen mit stochastischer Geometrie
Unvorhersehbare Wechselwirkungen zwischen Partikelsystemen machen eine quantitative Ergebnisvorhersage für mechanische und physikochemische Aufbereitungsprozesse schwer möglich. Die Mikrostrukturen der Partikel, anhand derer die Wechselwirkungen untersucht werden, lassen sich bisher nur in 2D darstellen und daher nicht vollständig erforschen. Die Abteilung erarbeitet deshalb stochastisch, geometrische 3D-Mikrostrukturmodelle als Grundlage für die partikelbasierte Prozessmodellierung.
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Partikelbasierte Prozessmodellierung
Die Abteilung entwickelt partikelbasierte Prozessmodelle für die quantitative Vorhersage energieeffizienter Aufbereitungsrouten. Diese ermöglichen es, Partikelströme unter verschiedenen Prozessbedingungen zu simulieren und daraus die optimalsten Prozessparameter abzuleiten. Verbunden werden dafür physikalisch basierte Modelle mit statistischen „Particle-Tracking“-Modellen.
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Modellbasierte adaptive Aufbereitung
Die Wahl optimaler Prozesswege und -parameter ist die Grundlage einer effizienten Rohstoffgewinnung. Basierend auf den in der Abteilung erarbeiteten geostatistischen Erz- und den partikelbasierten Prozessmodelle entwickeln die Wissenschaftler Entscheidungstheorien und -techniken, um die Wahl der optimalen Prozesswege und -parameter voraussagen und in Echtzeit anpassen zu können.
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Ökonomische Bewertung
Die Abteilung berechnet und bewertet Effizienz und Kosten für Abbau- und Verarbeitungsprozesse sowie den Wert der dabei entstehenden Produkte. Um die Ergebnisse angemessen beurteilen zu können, studieren die Wissenschaftler die ökonomischen Gesetzmäßigkeiten und Dynamiken der Rohstoffmärkte.
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