Nueva solución permitiría optimizar el procesamiento y la sostenibilidad de la industria minera

Uno de los retos que debe enfrentar la industria minera en la actualidad es el procesamiento de minerales, debido a la caída en la calidad de los materiales explotados y la mayor cantidad de impurezas que contienen. Tal realidad exige que el sector cuente con tecnología avanzada y soluciones predictivas capaces de brindar mayor eficiencia a las operaciones para que éstas logren sus objetivos de rendimiento y productividad, al igual que reducir sus costos y emisiones.

En esta línea, y considerando que el 75% de las plantas de procesamiento de minerales aún utilizan estrategias básicas de optimización, una importante empresa presentó la tecnología de modelo de control predictivo (MPC) Pavilion8® la cual busca otorgarle a la industria una forma más inteligente para que aumente su rendimiento y recuperación de minerales, contribuyendo así a avanzar hacia operaciones de procesamiento más sostenibles.

Esta solución aporta una capa de inteligencia adicional sobre los modelos tradicionales e incorpora todos los conocimientos disponibles sobre el proceso para que los modelos sean lo más precisos y de mayor fidelidad posibles. 

En este contexto, la implementación de estrategias del control predictivo de modelos ofrece diversas ventajas para los procesos de refinación de metales, entre las cuales destaca la estabilidad de la operación, optimización de la calidad, consistencia del producto, ahorro de energía y reducción de emisiones, al igual que con el manejo de materiales al reducir su complejidad. 

Asimismo, con la predictibilidad se obtienen beneficios como la maximización del flujo de materiales, la minimización de las desconexiones y la extensión de la vida útil de los equipos, la disminución de las interrupciones durante los cambios de turno y el ahorro de energía.

Ventajas en el procesamiento de minerales

Entre los beneficios que caracterizan a la tecnología Pavilion8® resalta la estabilidad del proceso y un rendimiento máximo, por lo que para lograrlo encuentra niveles operativos óptimos, próximos a los límites de especificación del sistema. A su vez, administra el proceso dentro de los márgenes de seguridad y restricciones del mercado.

“Por ejemplo, en el circuito de trituradoras el mayor desafío es encontrar un equilibrio entre las trituradoras individuales y la eficiencia general del circuito. En estos circuitos la implementación de estrategias de control predictivo representa muchos beneficios, como maximizar el rendimiento del circuito de trituradoras, estabilidad y eficiencia en el proceso, eficiencia de energía, menor desgaste de equipo, así como menos desconexiones en las operaciones. Entre otros ejemplos, están los circuitos de molienda y de flotación”, explica el especialista.

Finalmente, y atendiendo al hecho de que la minería es cada vez más compleja y demandante a la hora de garantizar sus objetivos de producción, se ha desarrollado una eficaz metodología de diseño para aplicaciones de modelos predictivos.

Esta estrategia ofrece de manera simplificada distintos aspectos, tales como: Planificación y Diseño (lo que involucra comprensión del proceso, trabajo con usuarios, expectativas y análisis de beneficios); Desarrollo (verificación de datos históricos, análisis de datos y cálculos); Despliegue (probar y refinar la aplicación); y Cierre (lo que considera observar y ajustar el comportamiento de la aplicación durante el período de aceptación, soporte al operador y verificación de beneficios iniciales).