SISTEMA DE CONTROL GRANULOMSISTEMA DE CONTROL GRANULOMÉÉTRICO TRICO MOLINO SAG MEDIANTE ANMOLINO SAG MEDIANTE ANÁÁLISIS DE LISIS DE
IMIMÁÁGENESGENES
Autores:Úrsula Contreras S.Adrián Villanueva B.Juan Hood Ll.Benjamín Ramos G.
AVB1
Diapositiva 1
AVB1 Indicar que la varibale que más incidencia tiene en la eficiencia de un molino SAG es la granulometría. Y este proyecto se basa en este hechoAdrián Villanueva B.-, 22-11-2006
• Un complejo integrado Mina-Planta-Fundición con MUS$ 1.900 en activos.
• Capacidad procesamiento actual:131.000 tmsd mineral
• Producciones 2005:Cobre en concentrado 442.522 tmfMolibdeno en concentrado 5.249 tmfCátodos Cobre SX 3.677 tmf
• Expansión Plan Desarrollo Teniente - Aumento Capacidad de Beneficio en fase de término.
División El Teniente Descripción
CHANCADOPRIMARIOSEWELL
CHANCADOSECUNDARIO
TERCIARIO SEWELL
MOLIENDASEWELL
MOLIENDACONVENCIONAL
CHANCADOPRIMARIO
COLON
CHANCADOSECUNDARIOTERCIARIO
MOLIENDA SAG 1
MOLIENDA SAG 2
FLOTACION COLECTIVACONVENCIONAL
FLOTACION COLECTIVASAG
FLOTACION SELECTIVA(MOLY)
PLANTA DE FILTROS
ESPESAMIENTO
RELAVES
TRANQUE CAREN
CONCENTRADODE COBRE
CONCENTRADODE MOLY
SEWELL
FFCC 5 NORTE
FFCC TTE 8
47 (66) KTPD
65 KTPD
20 Ktpd desde Sewell
112 Ktpd desde Colón
LINEAS PRODUCTIVAS
División El Teniente Descripción
Gestión de Stock Piles y BuzonesDesafíos
• ¿Cuánto hay de Xi?
• ¿Cómo se distribuye?
• ¿Qué características posee?
• Poseen volumen equivalente a 1 ó 2 turnos de operación (16 hrs).
• Se produce una fuerte segregación portamaños.
• ¿Cuál es la mejor estrategia de
extracción?
% Finos vs Potencia SAG-1Variabilidad
46.06528.129
133
0
Value: 34.837Eng. Units: %STDEV: 6.39
% FINOS SAG-1 : [Individuals]
37.051
40.035
43.019
46.004
34.067
31.083
28.099
20-11-2006 15:48:08.07201 21-11-2006 11:45:08.0580118
20
22
24
26
28
30
32
34
36
38
40
42
44
46
48
50
52
54
56
11.7211.502
32
0
Value: 11.839Eng. Units: MWSTDEV: 0.52769
11.62511.697
11.554
20-11-2006 15:49:12.04401 21-11-2006 11:47:12.0870110
10.1
10.2
10.3
10.4
10.5
10.6
10.7
10.8
10.9
11
11.1
11.2
11.3
11.4
11.5
11.6
11.7
11.8
11.9
12
% - 1 plg
Potencia (MW)
AVB2
Diapositiva 5
AVB2 EL SAG ES UN GENERADOR NATURAL DE FINOS.
LA VARIACION DE FINOS EN LA ALIMENTACION DESCOMPENSA LA CARGA;
EL MECANISMO PREDOMINANTE DE CONMINUCION EN EL MOLINO SAG ES LA COMPRESION/ABRASION. ESTO QUEDA CONFIRMADO POR ELEFECTO FINOS.
Adrián Villanueva B.-, 22-11-2006
Soluciones Propuestas
• Pruebas con diferentes configuraciones/combinaciones
de los 4 alimentadores bajo el stock pile molino SAG, bajo
ciertos supuestos granulométricos.
• Pruebas preliminares Sistema de Control Difuso sobre la
granulometría de alimentación.
• Resultados de alto impacto en las diferentes variables
operacionales: Tonelaje, Presión, Potencia.
Pruebas Exploratorias Solución Propuesta
Soluciones Propuestas Diagrama en Bloque SCG-1Sistema de Control
• Metodología: Redes Neuronales – Lógica Difusa
• Predictor Neuronal: calcula la proporción de cada alimentador en operación.
• Sistema Fuzzy: aplica un factor (f) de aumento o disminución sobre la respuesta propuesta por el predictor neuronal, en forma alternada, respondiendo a las necesidades granulométricas de la operación en línea.
• Objetivo Principal:• Controlar Granulometría de Alimentación (Split Online).• Optimizar Material Fino (menor 1 plg).
• Objetivo Secundario :
- Estabilizar Operación evitando llenados y/o vaciados.- Disminución CEE (kWh/t).
Módulos Sistema de Control SCG-1Características
* Material Fino: material < 1 plg Material Grueso: material > 6 plg
• Aumento de Procesamiento de Tonelaje, en función de una
disminución del CEE (kWh/t).
• Aumento de % Material Fino (en lo posible) y una
estabilización de éste en el tiempo.
• Estabilización de variables operacionales como lo son
Tonelaje, Presión y Potencia.
Resultados Esperados SCG-1Pruebas en Línea
• Enfoque del Análisis: Se realizará una comparación CON/SIN control, es decir, momentos antes y después de la prueba propiamente tal.
• Período Análisis: tiempo de análisis será el mismo de duración de cada prueba en cuestión (antes-después). Evaluando el comportamiento de las variables operacionales.
• Análisis Estadístico:- Cálculo y Análisis de Promedios.
- Cálculo Desviación Estándar y Análisis Variabilidad en el tiempo.- Análisis Espectro de Frecuencia Variables Operacionales.
Herramientas UtilizadasAnálisis
• Aumento % Material Fino.
• Aumento Tonelaje (tmh).
• Disminución Presión en los Descansos.
• Disminución Potencia Molino
Variable Operacional Antes Prueba DespuésMaterial Fino (%) 37.47 38.47 36.6Tonelaje (tmh) 1114.2 1134.97 1111.7Presión (psi) 755.5 751.64 754.89Potencia (mwh) 11.01 10.83 11.16
Tabla Resumen Pruebas SCG-1Resultados
• Porcentaje Material Fino dentro tramo óptimo (> 40%).
• Estabilidad granulometría de alimentación aprox. 25% de la
desviación estándar del caso base (antes/después).
• Estabilidad Tonelaje, Presión y Potencia.
Tabla Análisis Pruebas Online SCG-1Resultados
Variable Operacional Promedio Eficiencia (%)Disminución de Variabilidad (%
SD)
Material Fino (%) 40.81 86.52 23.35Material Grueso (%) 13.16 45.45 24.27Tonelaje (tmh) 1142.16 57.73 46.95Presión (PSI) 751.00 91.82 52.53Potencia (MW) 10.74 89.39 33.28
Resultados Sistema de Control Tabla Resumen: CEE, Potencia, TonelajePruebas Online
• Estos resultados son producto de pruebas del sistema, los
beneficios globales se deben calcular en el mediano plazo.
Variable Operacional Antes Prueba Después PromedioTonelaje (tmh) 1114.20 1134.97 1111.70Potencia (MW) 11.01 10.83 11.16CEE Final (kWh/t) 9.88 9.54 10.04Ahorro CEE (kWh/t) 0.34 0.50 0.42Aumento Ton (%/día) 1.86 2.09 1.98
Resultados Sistema de Control Gráficas CEE v/s Desv. Estándar PotenciaCEE v/s Potencia
Prueba Online CEE v/s Desviación Estándar Potencia
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0.45
0.50
10.1 10.2 10.3 10.4 10.5 10.6 10.7 10.8
CEE (kwh/t)
Des
v.Es
tánd
ar P
oten
cia
Prueba
Antes
Después
Prueba Online CEE v/s Desviación Estándar Potencia
0.35
0.40
0.45
0.50
0.55
0.60
8.00 8.50 9.00 9.50 10.00 10.50 11.00
CEE (kwh/t)
Des
v.Es
tánd
ar P
oten
cia
Antes
Después
Prueba
Resultados Sistema de Control Sistema de Control Granulométrico SCGConclusiones
• Control Granulométrico: se demuestra la aplicabilidad del control
de la variabilidad de la granulometría de alimentación a un molino
semiautógeno, usando el análisis de imágenes como variable
medida.
• Aplicabilidad: Es posible desarrollar y aplicar en cualquier molino
SAG, previo ajuste de parámetros.
• Impactos: se logro una estabilización de variables controladas
como lo son Presión y Potencia. La granulometría paso a ser una
variable manipulada y no una perturbación en la operación.
Top Related