Réactifs biosourcés pour la flottation des minerais dans l’industrie minière

Les compagnies minières sont maintenant forcées d'exploiter des gisements de complexité grandissante et de teneurs en diminution tout en faisant face à des réglementations environnementales de plus en plus contraignantes.Plusieurs de ces compagnies utilisent la flottation pour concentrer les minerais. Dans ce procédé, des produits chimiques, souvent toxiques, sont ajoutés pour modifier sélectivement les propriétés de surface des minéraux d'intérêt, principalement l'hydrophobicité. Devant des contraintes réglementaires grandissantes (par exemple, l'Ontario songe à bannir les xanthates), ces industries pourraient se retrouver dans un cul-de-sac, sans aucune alternative de remplacement pour ces produits chimiques. Ce projet vise le développement de telles alternatives, en basant de nouveaux agents de flottation, des collecteurs, sur la diversité des peptides, pour l'or et les sulfides d'argent, de cuivre, de zinc et de nickel. Ces peptido-collecteurs seraient sélectifs, sécuritaires et non-toxiques, faciles à traiter et d'un coût compétitif. Pour ce faire, suite à 1) un large criblage de librairies combinatoires de peptides et 2) la modélisation, la simulation et la conception d'agents de flottation optimaux, 3) deux approches seront poursuivies pour leur production soit 3a) la production de protéines solubles par fermentation ou 3b) l'utilisation de fragments de nouveaux microorganismes recombinant. Finalement, 4) les meilleurs biocollecteurs seront testés à différentes échelles jusqu'à une cellule de flottation de laboratoire traitant 1 kg d'un mélange de minerai à la fois. 1) Le criblage de librairies de peptides, à la recherche de la plus grande affinité possible pour un minerai donné, sera fait en utilisant la technique de "phage display". À cette fin, un criblage à haut débit, de banques contenant plus d'un milliard de séquences différentes, sera fait en utilisant les technologies développées par New England Biolabs (NEB). Ces criblages seront complétés par des amplifications des séquences adsorbées et des séquençages à large spectre ("deep sequencing") afin de déterminer par des algorithmes de statistiques multivariées et d'apprentissage automatisé (machine learning) les séquences les plus prometteuses. 2) la modélisation moléculaire permettra de tester in silico ces meilleures séquences en interaction avec la surface de minerai et en ajoutant des domaines hydrophobes afin de maximiser leur potentiel de flotation. 3) Des efforts importants seront consacrés à réduire le coût de production de ces bioréactifs en optimisant des procédés de fermentation pour maximiser les rendements et minimiser le coût des substrats. Une souche recombinante, exprimant le bioréactif à sa surface sera également construite afin de tester l’ajout de fragments membranaires à des procédés de flotation. Finalement, 4) différents instruments seront utilisés pour tester les meilleurs bioréactifs dans des conditions réelles.