Structural equation modelling of leaching of oxidized copper-cobalt ore in a hydrochloric acid solution

CIM Journal, Vol. 8, No. 1, 2017

M. B. Kime
University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa

http://dx.doi.org/10.15834/cimj.2017.4

A set of experimental batch leaching tests studied the effect of pH, time, temperature, and stirring speed on the relative Cu, Co, Ni, and Fe leaching yields of an oxidized copper-cobalt ore sample in an aqueous hydrochloric acid solution. The results were statistically analyzed and modelled using the structural equation modelling method. Models showed that Cu, Co, and Ni leaching yields were strong functions of the leaching time and leaching temperature, whereas the Fe leaching yield depended on the leaching temperature, stirring speed, and pH. Under optimum leaching conditions yields were 99.8% Cu, 82.4% Co, 91.3% Ni, and 30.6% Fe.

Une série d’essais expérimentaux de lixiviation en bâchée ont été menés pour étudier l’effet du pH, de la durée d’attaque, de la température et de la vitesse de brassage sur les rendements relatifs de lixiviation du cuivre (Cu), du cobalt (Co), du nickel (Ni) et du fer (Fe) d’un échantillon de minerai de cuivre-cobalt oxydé dans une solution aqueuse d’acide chlorhydrique. Les résultats ont été analysés et modélisés statistiquement à l’aide de la méthode de modélisation par équation structurelle (SEM, de l’anglais structural equation modelling). Les modèles ont montré que les rendements de lixiviation du Cu, du Co et du Ni dépendaient énormément de la durée d’attaque et de la température de la lixiviation ; le rendement de lixiviation du Fe, quant à lui, dépendait de la température de la lixiviation, de la vitesse de brassage et du pH. Dans des conditions optimales de lixiviation, les rendements étaient de 99,8 % pour le Cu, de 82,4 % pour le Co, de 91,3 % pour le Ni et de 30,6 % pour le Fe.

Keywords: Factor analysis, Leaching optimization, Multiple regression, Oxidized copper-cobalt ore, Path analysis, SPSS® Amos, SPSS statistics, Structural equation modelling (SEM), analyse des pistes causales, analyse factorielle, minerai de cuivre-cobalt oxydé, modélisation par équation structurelle (SEM), optimisation de la lixiviation, régression multiple, SPSS® Amos, SPSS Statistics
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