L'équipe de lixiviation de Molycop à Perth, en Australie, améliore la récupération de l'or en combinant une instrumentation de pointe avec des connaissances techniques et une expertise sur le terrain.
Faits clés
- Les ingénieurs en lixiviation de Molycop travaillent en collaboration avec les clients pour transformer les données en améliorations pratiques de la lixiviation qui augmentent la récupération de l'or.
- L'automatisation avancée et l'instrumentation intuitive simplifient les processus complexes, permettant aux opérateurs de se concentrer sur les résultats en toute confiance.
- L'expertise de Molycop établit de nouvelles normes en matière d'efficacité et de durabilité dans la récupération de l'or.
L'équipe de lixiviation de Molycop à Perth, en Australie, se situe à la croisée de ces deux domaines en combinant une instrumentation de pointe avec une capacité à comprendre les défis et les besoins des clients.
Trois des ingénieurs de l'équipe – Omar Sultan, Israel Moyo et Arqam Tariq – ont partagé leurs points de vue sur l'état actuel de l'optimisation de la lixiviation et sur son évolution future.
(De gauche à droite) : Adrian Paine, responsable du traitement de l'or chez Molycop, avec Omar Sultan et Israel Moyo.
Une approche pratique pour une lixiviation plus intelligente
L'ingénieur de procédés Omar Sultan affirme que son travail ne se limite pas aux modèles et aux schémas de procédé. Il s'agit de transformer les chiffres en améliorations concrètes.Le travail direct avec les clients m'a permis de me concentrer sur des solutions pratiques et adaptées à chaque site. J'optimise désormais la lixiviation en combinant les données en temps réel de la Molycop Cynoprobe avec les retours d'information de l'usine afin d'améliorer la récupération, d'optimiser l'utilisation du cyanure et de résoudre les problèmes de manière collaborative.
Omar estime que le secteur est à l'aube d'une transformation majeure. « L'avenir s'oriente vers une plus grande intégration des capteurs intelligents, de l'automatisation et des réactifs alternatifs », affirme-t-il. « L'objectif sera de mettre en place des procédés plus sûrs, plus propres et plus rentables, tout en maintenant des taux de récupération élevés. »
Omar affirme que le travail direct avec les clients l'a aidé à proposer des solutions pratiques et adaptées aux spécificités de chaque site.
Instaurer la confiance grâce à la technologie
L'instrumentation est souvent l'épine dorsale invisible des opérations de lixiviation. Israel Moyo, technicien principal en instrumentation, affirme que l'aspect le plus gratifiant de son travail est de voir les opérateurs faire confiance à la technologie.Voir le soulagement des nouveaux clients lorsqu'ils comprennent enfin comment fonctionne la machine et à quel point elle est pertinente pour leur système, c'est ce que je préfère.
Israël considère l'automatisation comme l'une des évolutions les plus prometteuses à venir.
« L’automatisation qui prend en charge toute la complexité pour le client et qui adopte une approche proactive est vraiment enthousiasmante », explique-t-il. « Elle permet au client de se détendre et de simplement considérer les résultats comme une vérité, ce qui change sa façon d’appréhender le processus. »
Précision, personnalisation et contrôle
Pour Arqam Tariq, ingénieur en instrumentation, aucune opération n'est identique à une autre – et il en va de même pour leurs besoins en matière de lixiviation.« Chaque exploitation aurifère exige un contrôle personnalisé du cyanure et du carbone en fonction des caractéristiques du minerai, des débits et des réglementations environnementales », explique Arqam. « Collaborer avec différents clients dans des contextes variés nous permet de mettre notre expertise à l'épreuve et de garantir le dimensionnement et l'intégration adéquats des équipements. Cela minimise les coûts des réactifs et réduit l'impact environnemental. »
Pour l'avenir, Arqam prévoit que l'instrumentation ira bien au-delà de la surveillance traditionnelle :
Les futurs systèmes prendront en charge des algorithmes avancés et des modèles d'apprentissage automatique capables de s'adapter en temps réel à la variabilité du minerai et aux changements opérationnels. Ils s'intégreront parfaitement aux systèmes de contrôle de l'usine, permettant ainsi une surveillance à distance et une assistance d'experts depuis n'importe où dans le monde.
