Gold Recovery from Smelting Copper Sulfide Concentrate
Notice bibliographique
Résumé
Gold is a significant revenue source for custom copper smelters facing profitability challenges due to low treatment and refining charges, stricter regulations, and rising costs. Gold is also often blended with copper concentrates, but precise recovery rates from smelting processes are poorly documented despite gold critical economic importance. This paper aims to provide the first comprehensive estimates of gold first-pass recovery across various operational units within the copper sulfide concentrate processing flowsheet. It evaluates the effectiveness of different copper smelting and converting technologies in recovering gold. Optimizing gold first-pass recovery is especially important to enhance immediate financial returns and responsiveness to market dynamics, allowing companies to capitalize on favorable gold prices without delays. Given the absence of direct measurements for gold recovery rates, this research develops an estimation method based on understanding gold loss mechanisms during smelting. This study identifies and analyzes key input and output parameters by examining data from various copper producers. By correlating these parameters with gold loss, the research estimates gold first-pass recovery rates within the copper smelting process. Among integrated smelting-converting routes, the flash smelting to Peirce–Smith converting route achieves the highest gold first-pass recovery (98.8–99.5%), followed by the Mitsubishi continuous smelting and converting process (94.3–99.8%), bottom-blowing smelting to bottom-blowing converting (95.8%), flash smelting to flash converting (95.5%), Teniente smelting to Peirce–Smith converting (95.2%), and the Noranda continuous smelting and converting process (94.8%). The final recovery rates are expected to be higher considering the by-products’ internal recirculation and post-processing within the copper flow sheet. Additionally, superior gold recoveries are attributed to advanced metallurgical practices and control systems, which vary even among companies with similar technologies. This research demonstrates that copper smelting can effectively recover over 99% of gold from sulfide concentrates. Gold accumulates up to 1000 times its original concentration in anode slime during electrolytic refining, generating 5–10 kg of slime per ton of copper, which is further processed to recover gold and other by-products. Major smelters operate precious metal plants where recovering gold from highly concentrated anode slime is both cost-effective and efficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».