LAURION anuncia conclusão bem-sucedida do sensor

TORONTO, 6 de junho de 2023 /PRNewswire/ - A LAURION Mineral Exploration Inc. (TSXV: LME) (OTC: LMEFF) ("LAURION" ou a "Corporação") tem o prazer de anunciar que concluiu duas campanhas de teste de triagem de minério do estoque de superfície da Mina Sturgeon River. O trabalho de teste foi concluído pelo Saskatchewan Research Council ("SRC").

Declarou Cynthia Le Sueur-Aquin, presidente e CEO da LAURION: "A mineralização do estoque de Ishkoday responde muito bem à classificação baseada em sensor de cor e laser. Estamos otimistas de que a classificação baseada em sensor de cor e laser reduzirá os custos de processamento. estudo de trade-off, tornou-se evidente que, se as taxas de produção da fábrica forem baixas (250 - 1000 t/dia), o custo da classificação do minério pode ser proibitivo. Economias de CAPEX e OPEX podem ser antecipadas com uma definição mais detalhada dos recursos subterrâneos que garantirão um processamento planta que processará mais de 1.000 t/dia. A classificação baseada em sensor pode muito bem melhorar a economia do projeto e resultar em uma instalação de processamento mais compacta. Se o estoque no local de Ishkoday for representativo da rocha hospedeira de # 1 e # 3 com veios de ouro na propriedade, a suposição é que, se a classificação baseada em sensores puder ser implementada com sucesso no estoque, provavelmente será aplicável a potenciais recursos não minerados nas proximidades da área da mina”.

A primeira campanha de teste foi baseada em amostras do estoque enviadas para classificação de minerais de ouro direcionados com base na inspeção visual e foram enviadas em sacos categorizados por seu conteúdo mineral. O objetivo da amostragem foi testar a receptividade da classificação de partículas com transmissão de raios X (XRT), que classifica pela diferença na densidade de partículas combinada com a classificação por iluminação a laser (tecnologia a laser), que utiliza um sensor para detectar a difração de luz refletida pelas partículas. Ambas as tecnologias podem selecionar partículas de alto grau até certo ponto, mas a tecnologia a laser provou ser mais eficaz.

O teste de XRT indicou um potencial para rejeitar 30% das partículas grossas e aceitar 70% enquanto atualiza a amostra em 15% (de 5,9g/t para 7,8g/t), com uma eficiência de classificação de 72%. (Eficiência de classificação é o número de partículas acima do grau de corte que se reportam à pilha de aceitação dividido pelo número total de partículas que estão acima do grau de corte). diferencial entre ganga e mineralização.

A classificação por iluminação a laser mostrou resultados mais promissores, uma vez que grande parte do ouro parece estar associado ao quartzo nas amostras mineralizadas testadas. A triagem a laser resultou na melhoria da amostra em 75% (de 5,9 g/t de teor de cabeçote para 10,4 g/t de teor de cabeçote) com uma eficiência de triagem de 74,4%.

A amostra da segunda campanha de teste foi uma grande amostra retirada do estoque com uma escavadeira, triturada e dividida antes do envio para a SRC. A segunda amostra é mais representativa da mineralização no estoque. Esta amostra foi lavada e filtrada para material abaixo de 10 mm (geralmente considerado não classificável neste processo). A quantidade de menos 10 mm de material perfaz aproximadamente 50% da massa da amostra. Cem partículas de +10 mm foram então selecionadas aleatoriamente para testar sensores a laser e colorimétricos. Foi estabelecido um modelo semi-empírico para o classificador a laser que indicava que 69% da mineralização poderia ser rejeitada como resíduo, perdendo apenas 0,6% do ouro para a pilha de rejeitos. O trabalho de teste melhorou a mineralização em 220% (de 2,63g/t teor de cabeça para 8,42g/t teor de cabeça), o que superou as expectativas.

Resultados semelhantes vieram do teste colorimétrico com uma taxa de rejeição de 60% com uma perda para a pilha de rejeitos de 0,94% do ouro e uma atualização de 145% (de 2,63g/t teor de cabeça para 6,44g/t teor de cabeça) em a pilha de aceitações.

Pessoa qualificada

O conteúdo técnico deste comunicado foi revisado e aprovado por Jean-Philippe Paiement, PGeo, MSc, um consultor da LAURION e uma pessoa qualificada conforme definido pelo National Instrument 43-101 – Standards of Disclosure for Mineral Projects.