Sedat ESEN
Esen Mining Consulting (EMC), Sydney, Australia
Özet
Bu makale taş ocaklarında parçalanma ve verimliliği iyileştirmek için uygulanabilecek etkili parçalanma stratejilerini sunmaktadır. Parçalanmanın iyileştirilmesi için parçalanma ölçüm ve modellemenin yanı sıra kapsamlı delme ve patlatma denetimi gereklidir. Ayna profili ve delik sapma tespit ve ölçüm sistemi “tasarlanmış” ve “delinmiş” durumları değerlendirmek için uygun araçlardır ki bu sistemler ayna dilim kalınlığı bölgesinden çıkacak uygun parçalanma ve taş savrulma riskinin azaltılması için gereklidir. Genel olarak, taş ocaklarında ve maden sahalarında parçalanma verilerinde çok dağınıklık görülmektedir ve bunun nedenleri kök-neden analiz tekniği ile analiz edilmelidir. Bazı etkili parçalanma stratejilerini gösteren iki vaka çalışması makalede sunulmuştur.
1. Giriş
Delme ve patlatmanın ufalama işleminin ilk aşaması olduğu ve sonraki süreçleri (yükleme ve taşıma, kırma ve öğütme) etkilediği bilinmektedir. Bugüne kadar çeşitli araştırmacılar tarafından yapılan incelemeler, ocaktan değirmene (Mine-to-Mill) değer zincirindeki tüm süreçlerin birbirine bağlı olduğunu ve maden işletme süreçlerinin sonuçlarının (özellikle parçalanma, yığın şekli ve hareketi, kaya hasarı gibi patlama sonuçları), özellikle kırma ve öğütme olmak üzere sonraki süreçlerin verimliliğinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir. (Eloranta 1995, McKee ve ark. 1995, Kojovic ve ark. 1998, Kanchibotla ve ark. 1998, Simkus and Dance 1998, Scott ve ark. 1999, Kanchibotla ve ark. 1999, Valery ve ark. 1999, Valery ve ark. 2004, Dance ve ark. 2006, Esen ve ark. 2007, Valery ve ark. 2007, Kanchibotla ve Valery, 2010).
Agrega endüstrisi, ana odak noktası patlatma ve kırma yoluyla parçacık boyutunun küçültülmesi olduğu için ocaktan değirmene (mine-tomill) optimizasyon için mükemmel bir aday olarak görünmektedir. Tipik bir kırma taş ocağı 1,7 – 2,2 kWh/t arasında enerji tüketebildiğinden, ABD’de kırma taş üretimi için yılda 2,5 milyar kWh’den fazla elektrik enerjisi tüketilmektedir. Madencilik endüstrisinde enerji tasarrufu araştırmalarının etkili olabileceği bir bölüm varsa, bunun agrega endüstrisi olduğu açıktır (Adel vd., 2006).
Tablo 1’de gösterildiği gibi, kırma işleminde kullanılan enerji delme ve patlatma işleminden yaklaşık 9 kat daha fazladır; bu da toplam enerji tüketimini en aza indirmek için daha verimli boyut küçültme işleminin daha erken bir aşamada (patlatma) gerçekleştirilmesi gerektiğini göstermektedir.
| Spesifik enerji, kWh/t | Enerji faktörü | |
| Patlatma | 0.1-0.3 | 1 |
| Yükleme ve taşıma | 0.2-0.5 | 2 |
| Kırma | 1.0-2.0 | 9 |
| Çimento öğütme | 40-60 | 286 |
Tablo 1. Bir agrega ocağında enerji tüketimi
Parçalanma boyutu dağılımı, kırma devresini birçok yönden etkiler. Yığında bulunan kaba parçalar ve aşırı iri boyutlu malzemeler, birincil kırıcı verimini azaltacak ve kırıcı tıkanmasını temizlemek için duruş süresine yol açacaktır. Maksimum besleme boyutu, kırıcı besleme açıklığının %80’inden fazla olmamalıdır. Kötü parçalanma, ikincil ve üçüncül kırma aşamalarının yükünü de artıracaktır, çünkü bu aşamaları atlayacak daha az ince malzeme olacaktır. Bu da verimliliği ve enerji tüketimini etkileyecektir. Patlatmanın bir diğer etkisi de kaya parçaları içinde oluşan kırıkların üretimidir. Bu tür çatlamaların oluştuğuna dair önemli kanıtlar vardır (Nielsen ve Kristiansen 1996, Katsabanis ve ark. 2003). İç çatlakların etkisi, parçaları kırılgan hale getirerek kırılmalarını kolaylaştırmaktır. Bu nedenle, patlatma işleminde daha fazla enerji girdisi kullanmak, genellikle sonraki süreçlerdeki enerji harcamalarına göre daha az maliyetli olabilmektedir. Bunun üretkenlik, enerji harcaması ve kırıcı astarlarının aşınması açısından faydaları vardır.
Agrega ocaklarında meydana gelen gelişmiş patlama sonuçlarının yardımıyla sahalar, daha az kaba malzeme, artan yükleyici verimliliği, artan kırıcı verimi, daha az güç tüketimi ve kırıcılarda arıza süresi nedeniyle kırıcı saatlerini azaltmaktadır. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir:
• Martin (2012) tarafından Linwood Taş Ocağında yapılan bir delme ve optimizasyon çalışması a) kaba malzeme %26 azalma; b) ince malzemede %28 azalma; c) büyük boyutlu maliyetler dahil olmak üzere %22’ye varan delme ve patlatma tasarrufu sağladığını göstermiştir.
• Lawrance ve ark. (2009) ABD’deki bir taş ocağında madenden değirmene (mine-to-mill) tipi bir proje yürütmüş ve etkileyici maliyet tasarrufları ve tesis tonaj veriminde artışlar elde etmişlerdir: Elde edilen patlatma sonuçları ışığında kırıcı verimi en az %28 oranında artmıştır. Delme ve patlatma maliyetindeki %28’lik artışa rağmen, proje için standart maliyet modeli şunu göstermiştir: saatte 373 ton (TPH) olan kırıcı tesisi kapasitesinin %10 ila %27 oranında artırılarak ortalama 475 TPH’ye çıkarılması. (Kapasitede 102 TPH’lik pozitif bir değişim); ölçeklendirme yapıldığında ton başına net toplam maliyette %17 ila %31’lik bir azalma; ölçeklendirme yapılmasa bile ton başına net maliyette %8,8’’ik bir azalma.
• Chavez ve ark. (2007) birincil kırıcı veriminde yaklaşık %30 artış ve yükleme ve taşımada toplam döngü süresinde iyileşme kaydetmiştir.
• JKMRC’nin ABD’de Pittsboro taş ocağındaki madenden değirmene projesi (Adel ve ark., 2006) a) birincil kırma aşamasında verim artışı sağlamıştır: Luck Stone’un dasit tüfleri ve bazalttan kendisi adına ürettiği malzeme için artış %9,5 (saatte 1035 ton) ve şirketin taş ocağı sahibi 3M için kırdığı andezit malzeme için %14,6 (saatte 965 ton) olmuştur.
• Elliott ve ark. (1999), Lafarge Exshaw işletmesinde kırıcı veriminde %15,6 artış ve güç tüketiminde %30 azalma ile sonuçlanan bir patlama çalışması gerçekleştirmiştir.
• Kırma işleminde patlayıcı kullanımı hidrolik kırıcı kullanımına göre daha uygun maliyetlidir ve taş ocağı maliyetlerinde genel bir düşüş sağlamak için patlayıcı tüketim maliyetleri artırılmıştır. Özgül şarj faktörünün yaklaşık %23 oranında artmasına rağmen, toplam maliyet (delme, patlatma ve kırma) yaklaşık %7 oranında düşmüştür. (Cox ve Cotton, 1995). Bu çalışma kırma işleminde oluşan olası faydaları değerlendirmeye almamıştır.
Çimento üretimi, enerji yoğun bir süreçtir. Küresel birincil enerjinin %2’sini ve toplam küresel endüstriyel enerjinin %5’ini tüketmektedir. Öğütme, tipik bir çimento fabrikasında toplam elektrik enerjisi harcamasının yaklaşık %60’ını tüketen yüksek maliyetli bir işlemdir ve bu enerjinin %40’ı ham madde öğütme içindir (Fujimoto 1993, Benzer 2005). Bu nedenle, değirmenlerin içine koyulan ham maddelerin (kireçtaşı vb.) parçalanması, ham madde öğütme aşamasında tüketilen enerjinin azaltılması için çok önemlidir. Tablo 1, patlatma ve kırma aşamalarında spesifik enerji tüketiminin çok düşük olduğunu göstermektedir. Daha önce tartışıldığı gibi, çimento öğütme çok enerji yoğun bir işlemdir ve boyut küçültme işlemi mümkün olduğunca ham madde öğütülmeden önce gerçekleştirilmelidir.
Bu makale, parçalanmayı kontrol etmek için bir delme ve patlatma çalışmasında yazar tarafından kullanılan araçları ve metodolojileri sunmaktadır. Uygulamayı göstermek için vaka çalışmaları sunulmuştur.
2. Parçalanma Ölçümü
Ticari olarak temin edilebilen çok sayıda görüntü işleme yazılımı (Split-Desktop, WipFrag, FragScan, PortaMetrics vb.) bulunmaktadır. Manuel sistemler için genellikle 10-20 resim, bir patlamadan kaynaklanan parçalanma boyutu dağılımını yeterli bir şekilde tanımlamak için yeterli olmalıdır. Patlamanın iç ve dış kısımlarından gelen parçalanmayı doğru bir şekilde yansıtmak adına patlatılan malzeme kazılırken farklı vardiya aralıklarında fotoğraflar çekilmelidir. Şekil 1’de örnek bir yığın görüntüsü ve partikül boyutu dağılımını belirlemek için görüntü analiz yazılımı tarafından kullanılan sınırlandırılmış resim gösterilmektedir.
Şekil 1. Parçalanma analizi için orijinal (üst) ve işlenmiş (alt) görüntü.
3. Patlatma Modeli
Patlatma topluluğu, daha sonra birkaç kez revize edilen Cunningham (1983) tarafından geliştirilen parçalanma modelini yaygın olarak kullanmaktadır (bkz. Cunningham 1987, 2005). Kuz-Ram modelinin ince malzemeleri tanımlamadaki yetersizliği nedeniyle, Avustralya’daki JKMRC’de İki Bileşenli Model (Djordjevic, 1999), Kırılma Bölgesi Modeli (Kanchibotla vd., 1999) ve Onederra ve Esen’in (2004) modeli geliştirilmiştir. Tüm modeller, eğrinin kaba kısmı için bir ve ince malzeme için bir olmak üzere iki Rosin-Rammler dağılımını veya bileşenini bir araya getirmektedir. Onederra ve Esen (2004), Kuz-Ram modelinin, özellikle ince ve orta boyut fraksiyonlarında, parçaların tüm boyut dağılımını yeterli bir şekilde tahmin edemediğini göstermiştir. Model daha sonra Swebrec fonksiyonu (Ouchterlony, 2005) kullanılarak güncellenmiştir (Esen, 2013). Şekil 2, bir altın madeninde, bir yığın (muckpile) için kısmi eleme verilerinin bulunduğu kalibre edilmiş bir modeli göstermektedir.
Şekil 2. 10 mm ve 30 mm’deki eleme verilerinin parçalanma modeli ile karşılaştırılması
Patlatılmış yığının boyut dağılımını belirlemek amacıyla gerçekleştirilen görüntü analizi sonrasında, ölçülen parçalanma verileri kullanılarak parçalanma modeli kalibre edilmiştir. Eleme işlemi sahada gerçekleştirilmiş olup, kullanılan elek boyutları 10 mm ve 30 mm’dir (Şekil 2). Elde edilen sonuçlar, parçalanma modelinin ölçülen verilerle iyi bir uyum gösterdiğini ortaya koymaktadır (Esen, 2013).
Şekil 3, İsveç’teki Bararp Taş Ocağı’nda yapılan doğrulama çalışmasına ait bir diğer örneği sunmakta olup, eleme verileri ile model tahminleri arasında iyi bir uyum sağlandığını göstermektedir.
Şekil 3. Bararp Taş Ocağı parçalanma verileri – deney ve model uyumu
4. Ocak Kademelerinde Kalite Kontrolü
İyi bir saha içi delme ve patlatma denetimi, patlatmanın ne kadar iyi uygulandığını ortaya koyabilir ve delik derinliği (geri dolgu/yeniden delme), delik ağzı sapmaları (dilim kalınlığı ve delikler arası mesafe sapmaları), sıkılama (malzeme türü, boyutu, uzunluğu), yemleme kalitesi, dökme patlayıcı performansı, ateşleme kontrolü (gecikme sürelerinin ve burden relief seçimi), kademe hazırlığı ve genel delme ve patlatma sürecine ilişkin ayrıntılı bir analiz sunabilir. Denetim (audit) süreci, uygulamadaki sorunların anlaşılmasına yardımcı olabilir Şekil 4 ve 5, zayıf ve iyi delgi kontrolüne sahip iki sahayı göstermektedir. Her iki saha için de delgi toleransı 0,5 m’dir. Örnek 1’de, patlatma deliklerinin neredeyse yarısı tolerans sınırının dışında kalırken, Örnek 2’nin çok daha iyi bir saha olduğu görülmektedir (yaklaşık %20’si tolerans dışında). Bu analizler, delik uzunluğu ve sıkılama uzunluğunu kapsayacak şekilde genişletilmelidir.
Taş ocakları için yüzey profili oluşturma ve delik takibi, yüzey yüklerini ve delik sapmalarını yönetmek için temel araçlardır. Bu yöntemlerin kullanımı, hava şoku ve taş savrulması risklerini de en aza indirir.
Şekil 4. Örnek 1 için delik ağzı doğruluğu
Şekil 5. Örnek 2 için delik ağzı doğruluğu
5. Parçalanma Verı̇lerı̇ndekı̇ Değı̇şkenlı̇ğin Kök Neden Analı̇zı̇
Şekil 6, bir maden sahasından elde edilen parçalanma verilerinin bir örneğini göstermektedir. Verilerde önemli bir değişkenlik olduğu ve kaba boyutların (P80, %80’den gecen parca boyutu) açıkça görüldüğü (>300mm) gösterilmiştir. Peki, bu kadar büyük bir dağılıma ne sebep olur? Cevap, QA/QC verilerini, kaya verilerini (kaya dayanım ve yapısı) ve parçalanma modeli kullanılarak patlatma tasarım parametrelerini değerlendirerek yapılması gereken kök neden analizinde yatmaktadır. Örnek olarak iki vaka çalışması sunulmuştur.
Şekil 6. Denetlenmiş bir maden sahasından alınan parçalanma verilerinin (P80) histogramı
5.1. Vaka Çalışması 1
Şekil 7a, bir sahadan elde edilen delik derinliği uygunluk sonuçlarını göstermektedir. Şekil 7b ise, JKSimBlast yazılımı tarafından sağlanan bir çıktı olan enerji dağılımını göstermektedir. Bu dağılım, sıcak ve soğuk noktaları gösterir (sırasıyla yüksek ve düşük patlayıcı enerjisi, MJ/m³ cinsinden). Bu şekil, sahada birkaç temel sorunu belirlediği için kritik bir öneme sahiptir:
Şekil 7. a) Delik derinliği histogramı (gerçek- tasarım) b) Enerji seviyelerindeki değişkenliği gösteren patlayıcı enerji dağılımı
• Aşırı delme ve geri dolgu sorunları;
• Yetersiz kademe hazırlığı ve yeniden delme sorunları (mavi renkle gösterilen bazı büyük alanlar, patlatma deliği bulunmadığını işaret etmektedir);
• Dilim kalınlığı ve delikler arası mesafe değişkenliğinin fazla olması nedeniyle düzensiz enerji dağılımı;
• Zayıf patlama grubu şekli.
Saha, yukarıdaki sorunları gidermek için tavsiyeleri uygulamıştır. Buna ek olarak, sıkılama malzemesinin tane dağılımını iyileştirmiştir (165 mm çapındaki patlatma delikleri için 15-40 mm’den 5-20 mm’ye düşürülmüştür). Tablo 2, yapılan başlıca değişiklikleri ve elde edilen parçalanma sonuçlarını göstermektedir. Bu çalışmadan sonra sahada kırıcı duruş süreleri azalmış ve kırıcı verimi artmıştır.
| daha iyi patlama grup şekilleri | ||||
| yeniden delik delme ve geri dolgu işlemleri gerçekleştirilmiştir | ||||
| geliştirilmiş sıkılama boyutu | ||||
| daha iyi delik ağzı konum doğruluğu | ||||
| Temel Vaka | Değiştirilmiş Vaka | |||
| Çap, mm | 165 | 165 | ||
| Delme paterni | 3.8×4.4 | 3.5×4.1 | ||
| Özgül sarj faktörü, kg/m3 | 1.2 | 1.4 | ||
| Sıkılama, m | 3.0 | 3.0 | ||
| Ölçülen P80, mm | 380 | 255 | ||
Tablo 2. Delme ve patlatmadaki değişiklikler
5.2. Vaka Çalışması 2
Sahadaki kaba parçalanma şikayetleri nedeniyle Avustralya’daki bir taş ocağında bir parçalanma çalışması gerçekleştirilmiştir. Şekil 8’de kaba malzemelerin oluşturduğu bir yığına ait bir görüntü gösterilmektedir. Kaya türü, yerinde blok boyutu 0,5 m olan bazalttır. Tablo 3, temel vaka için patlama tasarım parametrelerini özetlemektedir. Yoğunluğu 1,20 g/cm3 olan %30 ANFO içeren emülsiyon patlayıcı kullanılmıştır. Patlatma deliğinin konumlarını ve açılarını yönetmek ve 3,3-3,8 m’lik ayna dilim kalınlığı elde etmek amacıyla yüzey profili çıkarma işlemi gerçekleştirilmiştir. Delme sapmalarından kaynaklanan sorunları yönetmek için delik izleme (Boretracker) kullanılmıştır.
Şekil 8. Ayrı bir stok sahasında biriktirilmiş kaba malzeme. Ölçek 1 m’dir.
| Çap,mm | 89 |
| Delik uzunluğu, m | 10.3 |
| Kademe yüksekliği, m | 9.3 |
| Delik açısı | 10 |
| BxS, m | 2.7*3
(dikdörtgen düzeni) |
| Ayna dilim kalinligi, m | 3.6 |
| Ayna dilim kalinligi aralığı, m | 3.3-3.8 |
| Sıkılama uzunluğu, m | 2.2 |
| Sıra sayısı | 4 |
| Kontrol sırası gecikme, ms | 42 |
| Siralar arasi gecikme, ms | 25 |
| Ön sıra özgül sarj faktörü, kg/m3 | 0.61 |
| İç sıra özgül sarj faktörü, kg/m3 | 0.81 |
Tablo 3. Patlatma tasarım parametreleri
Kaba malzeme yığını ve patlatılmış dökme malzeme yığınından çok sayıda fotoğraf çekilmiştir. Üretim patlatmaları için ölçülen F80 (%80 geçiş boyutu) ve maksimum tane boyutu sırasıyla 293 mm ve 580 mm’dir. Kaba malzeme yığını için üst boyut 960 mm olarak ölçülmüştür (Şekil 9). Saha, iç sıralardan elde edilen parçalanma sonuçlarını uygun bulmuştur; ancak stok sahasında mevcut olan aşırı kaba malzemelerin nedenleri tespit edilerek en aza indirilmelidir.
Şekil 9. Ölçülen parçalanma verileri ve parçalanma modeli
Parçalanma modeli, kaba malzeme verileriyle eşleşecek şekilde kalibre edilmiştir. Tablo 4’te gösterildiği gibi model ile iki farklı vaka çalıştırılmıştır. Alternatif vakalarda ön sıra dilim kalınlığı, delik aralığı ve sıkılama uzunluğu farklılık göstermektedir. Tablo 5’te gösterildiği gibi, Vaka 2’nin en büyük parça boyutu yaklaşık 700 mm olup, iç sıralarla benzer bir parçalanma sonucu elde edilmiştir. Saha, daha iyi parçalanma sonuçları elde etmek amacıyla Vaka 2’yi benimsemiştir. Daha iyi enerji dağılımı için şeş beş (staggered) delme düzeni seçilmiştir.
6. Sonuçlar
Bu makalede parçalanma için etkili kontrol stratejileri sunulmuştur. Bazı temel sonuçlar aşağıdaki gibidir:
• Madenden değirmene (mine-to-mill) türündeki optimizasyon çalışmaları, taş ocaklarının verimliliğini artırmaya ve ton başına toplam maliyeti önemli ölçüde azaltmaya yardımcı olabilir.
• Bazı araştırmacılar, delme ve patlatma optimizasyon çalışmasıyla toplam delme, patlatma ve kaba malzeme maliyetinin %7- 22 oranında düştüğünü göstermiştir;
• Birincil kırıcı veriminde %10 ila 30 artış;
• Güç tüketiminde %30’a varan azalma;
• Ton başına net toplam maliyette %17 ila %31 azalma.
• Verilerin değişkenliğini anlamak ve kırıcıya aşırı iri boyutlu malzemeler olmadan tutarlı bir besleme sağlamak için değişkenliği en aza indirmek amacıyla parçalanma ölçümleri yerinde yapılmalıdır.
• Ölçülen verilere göre kalibre edilen parçalanma modeli, daha iyi parçalanma için alternatif tasarımlar sunarak taş ocaklarına önemli faydalar sağlar.
• Patlatma denetimi, kalite güvence/kalite kontrol (QA/QC), ocak planlaması, delme ve patlatma süreci ile güvenlik konularındaki sorunları belirlediği için her sahada kritik öneme sahiptir. Her sahada düzenli olarak gerçekleştirilmelidir.
| Ayna dilim kalınlığı, m | Delikler arasi mesafe, m | Sıkılama, m | |
| Temel Vaka | 3.6 | 3 | 2.2 |
| Vaka 1 | 3 | 3 | 2 |
| Vaka 2 | 2.7 | 2.8 | 1.8 |
Tablo 4. Temel vaka ve iki alternatif vaka
REFERANSLAR
Adel, G, Kojovic, T, Thornton, D. 2006. Mine-to-Mill Optimization of Aggregate Production. JKMRC Semi-annual Report No:4. 86 pages.
Benzer, H, 2005. Modeling and simulation of a fully air swept ball mill in a raw material grinding circuit. Powder Technology 150:145– 154.
Chavez, R, Leclercq, F, McClure, R, 2007. Applying up-to-date Blasting Technology and Mine to Mill Concept in Quarries. International Society of Explosives Engineers – Annual Conference on Explosives and Blasting Technique. 12 pages.
Chiappetta, R., Bauer, A., Dailey, P. and Burchell, S., 1983. “The Use of High-Speed Motion Picture Photography in Blast Evaluation and Design”, Proceedings of the Ninth Annual Conference on Explosives and Blasting Technique. Dallas, TX. International Society of Explosives Engineers, pp 258-309.
Cox, N, Cotton P, 1995. Improvements in quarry blasting cost effectiveness. International Society of Explosives Engineers – Annual Conference on Explosives and Blasting Technique. pp 78-92.
Cunningham, C V B, 1983. The Kuz-Ram model for prediction of fragmentation from blasting. Proceedings of the first international symposium on rock fragmentation by blasting, Lulea, Sweden, 439-453.
Cunningham, C V B, 1987. Fragmentation estimations and the Kuz-Ram model – Four years on. Proceedings of the second international symposium on rock fragmentation by blasting, Keystone, Colorado, 475-487.
Cunningham, C.V.B. 2005. The Kuz-Ram fragmentation model—20 years on. In R. Holmberg (ed.), Proc. 3rd EFEE World Conf. on Explosives and Blasting, Brighton, UK, 13–16 September, pp. 201–210. Reading, UK: European Federation of Explosives Engineers.
Dance, A., Valery Jnr., W., Jankovic, A., La Rosa, D. and Esen, S. 2006. Higher Productivity Through Cooperative Effort: A Method Of Revealing And Correcting Hidden Operating Inefficiencies. SAG2006 – HPGR, Geometallurgy, Testing. International Conference on Autogenous and Semiautogenous Grinding Technology, Volume 4, 375 – 390, Vancouver, Canada.
Djordjevic, N, 1999. Two-component of blast fragmentation. Proceedings of 6th international symposium of rock fragmentation by blasting – FRAGBLAST 6, Johannesburg, South Africa. South African Institute of Mining and Metallurgy, 213-219.
Elliott, R, Ethier, R, Levaque J, 1999. Lafarge Exshaw finer fragmentation study. International Society of Explosives Engineers – Annual Conference on Explosives and Blasting Technique. pp 333-353.
Eloranta, J. 1995. Selection of powder factor in large diameter blastholes, EXPLO 95 Conference, AusIMM, Brisbane, September, PP 25-28.
Esen, S., LaRosa, D., Dance, A., Valery, W. and Jankovic, A. 2007. Integration and optimisation of Blasting and Comminution Processes. EXPLO 2007. Australia. pp 95-103.
Esen S. 2013. Fragmentation Modelling and the Effects of ROM Fragmentation on Comminution Circuits. 23rd International Mining Congress & Exhibition of Turkey. pp 252-260.
Fujimoto, S, 1993. Reducing specific power usage in cement plants, World Cem. 7 : 25– 35.
Kanchibotla S.S., Valery W. and Morrell, S. 1998. Modelling fines in blast fragmentation and its impact on crushing and grinding, Proc. Explo-99 Conf. Kalgoorlie.
Kanchibotla S.S., Valery W. and Morrell S. 1999. Modelling fines in blast fragmentation and its impact on crushing and grinding. Explo’99: A Conference on rock Breaking, Kalgoorlie, WA, Australia, pp. 137-144.
Kanchibotla S.S., Valery W.2010. Mine-to-mill process integration and optimization – benefits and challenges. 36th Annual Conference on Explosives and Blasting Technique, International Society of Explosives Engineers, Orlando, USA.
Katsabanis, P, Greagsenm S, Pelley, C, Kelbeck, S, 2003. Small scale study of damage due to blasting and implications on crushing and grinding, Proceedings of the 29th Annual Conference on Explosives and Blasting Research, Nashville, TN, 234-256.
Kojovic T., Kanchibotla S.S., Poetschka N., and Chapman J., 1998. The effect of blast design on the lump-to-fine ratio at Marandoo iron ore operations, Proc. Mine-to-Mill Conf., Brisbane.
Lawrance, M, Hissem, W, Veltrop, G, 2009. Missouri Quarry Productivity Improvement – Casework. International Society of Explosives Engineers – Annual Conference on Explosives and Blasting Technique. 11 pages.
Martin, D, 2012. Blast Vibration Modelling – An Instrument to Optimise Quarry Production. International Society of Explosives Engineers – Annual Conference on Explosives and Blasting Technique. 12 pages.
McKee, D.J., Chitombo, G.P., Morrell, S., 1995. The relationship between fragmentation in mining and comminution circuit throughput, Minerals Engineering, Vol 8, No 11, pp 1265-1274.
McKenzie, C.K. 2009. Flyrock Range & Fragment Size Prediction. Proceedings of the 35th annual conference on explosives and blasting technique. February 8-11, Denver, CO.
Nielsen, K, Kristiansen, J, 1996. Blasting-crushing-grinding; optimization of an integrated comminution system, Proceedings of the 5th International Symposium on Rock Fragmentation by Blasting, FRAGBLAST 5, Montreal, 269-277, A A Balkema, Rotterdam.
Richards, A B and Moore, A J, 2004. Flyrock control – by chance or design, in Proceedings of the 30th Annual Conference on Explosives and Blasting Technique, pp 345-348, The International Society of Explosives Engineers.
Onederra, I, Esen, S and Jankovic, A. 2004. Estimation of fines generated by blasting – applications for the mining and quarrying industries. IMM transactions, Vol 113, No.4: 237-247.
Ouchterlony, F. 2005. The Swebrec function: linking fragmentation by blasting and crushing. Mining Techn. (Trans. of the Inst. of Mining & Met. A) 114:A29–A44.
Scott, A., David, D., Alvarez, O., and Veloso, L., 1998. Managing fines generation in the blasting and crushing operations at Cerro Colorado Mine, Proc. Mine-to-Mill Conf., Brisbane.
Simkus, R. and Dance, A., 1998. Tracking Hardness and Size: Measuring and Monitoring ROM Ore Properties at Highland Valley Copper, Proc. of Mine-to-Mill Conference, AusIMM, Brisbane.
Stiehr, J, 2011. ISEE Blasters’ Handbook. 18th edition. Chapter 15.
Valery Jnr., W., Kojovic, T., Tapia-Vergara, F. and Morrell, S. 1999. Optimisation of blasting and sag mill feed size by application of online size analysis. IRR Crushing and Grinding Conference, Perth, WA 29-31 March.
Valery Jnr., W., La Rosa, D., Jankovic, A. 2004. Mining and Milling Process Integration and Optimisation, SME 2004 Conference, Denver, CO.
Valery, W., Jankovic, A., La Rosa, D., Dance, A., Esen, S. and Colacioppo, J. 2007. Process integration and optimisation from mine-to-mill. Proceedings of the International Seminar on Mineral Processing Technology, pp. India. 577-581.
