Constellation, le dépôt institutionnel de l'Université du Québec à Chicoutimi

Résumé

Le procédé Bayer permet l’extraction de l’alumine provenant de la bauxite. Lors de ce procédé, un résidu de bauxite est produit, communément appelé boue rouge. Pour une tonne d’alumine produite, environ deux tonnes de résidus de bauxite sont générées. Les résidus de bauxite sont principalement stockés dans des sites de disposition. Étant donné la demande en alumine toujours croissante, la production des résidus de bauxite ne fait qu’augmenter, atteignant plus de 4 milliards de tonnes à l’échelle mondiale (Evans, 2016). Par conséquent, plusieurs sites de disposition atteignent leurs limites de stockage et sont en fin de vie. La valorisation des résidus de bauxite est devenue un enjeu crucial pour l’industrie de l’aluminium. Certains composés dans les résidus de bauxite représentent un potentiel économique non négligeable pour d’autres applications et pourraient être récupérés par un procédé d’extraction. La récupération de ces composés permettrait de diminuer les volumes de résidus dans les sites de disposition et augmenter leur longévité ainsi que celle de l’usine de production. Cette thèse présente une étude effectuée dans le cadre du programme de doctorat en ingénierie de l’Université du Québec à Chicoutimi, et porte sur l’extraction par séparation magnétique des oxydes de fer contenus dans les résidus de bauxite. Du fait de sa composition chimique et sa distribution granulométrique fine, il est difficile de procéder à une séparation directe des oxydes de fer. La méthodologie de séparation magnétique développée dans cette étude se caractérise par la compréhension du comportement des particules dans un champ magnétique, et l’identification des paramètres influençant la séparation. Trois prototypes de séparateurs magnétiques à échelle de laboratoire ont été conçus à cette fin. Dans le cadre de l’étude, un volet de simulation numérique accompagne le volet expérimental. Une première simulation numérique a été développée, elle utilise un modèle mathématique d’écoulement de fluides et de particules soumis à un champ magnétique. Employée pour les deux premiers prototypes, elle permet de discriminer certains paramètres (valeurs limites). Pour le troisième prototype, un modèle de prédiction a été développé. Grâce à l’apprentissage d’une base de données, le modèle prédit un résultat basé sur la probabilité. Il peut ainsi étudier toutes les combinaisons de résultats, évaluer les effets des paramètres d’opération tels que la variation de la concentration solide ou la variation du débit d’alimentation et prédire les combinaisons optimales.

The Bayer process extracts alumina from bauxite. During this process, a bauxite residue is produced, commonly known as red mud. For one tonne of alumina produced, two tonnes of bauxite residue are generated. Bauxite residues are mainly stored in disposal sites. Given the increasing demand for alumina, the production of bauxite residues is constantly increasing. As a result, several disposal sites are reaching their storage limits and are at the end of their life. The reuse of bauxite residues became a crucial issue for the aluminum industry. Some compound of bauxite residue represents significant economic potential for other applications and could be recovered by an extraction process. The recovery of these compounds would reduce the volumes of residues in the disposal sites and increase their longevity as well as that of the production plant. This thesis presents a study carried out as part of the doctoral program in engineering at the University of Quebec in Chicoutimi and deals with the extraction by magnetic separation of iron oxides contained in bauxite residues. Due to its chemical composition and its fine particle size distribution, it is difficult to carry out a direct separation of iron oxides. The magnetic separation methodology developed in this study is characterized by understanding the behavior of particles in a magnetic field, and the identification of the parameters influencing the separation. Three prototypes of laboratory-scale magnetic separators have been designed for this purpose. As part of the study, a digital simulation component accompanies the experimental component. A numerical simulation tool has been developed, it uses a mathematical model of the flow of fluids and particles subjected to a magnetic field. Used for the first two prototypes, it makes it possible to discriminate few parameters (limit values). For the third prototype, a prediction model has been developed. Using a database for learning, the model predicts a result based on probability. It can thus study all the combinations of results and evaluate the effects of the operating parameters such as the variation of the solid concentration or the variation of the feed rate and predict the optimal combinations.