Revisión y actualización de modelos para la planificación geometalúrgica a largo plazo en la División El Teniente
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Torres Rubilar, Magin
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Méndez Muñoz, Erika
Author
dc.contributor.author
Acuña Guerrero, Roberto Ignacio
Associate professor
dc.contributor.other
Yarmuch Guzmán, Juan
Admission date
dc.date.accessioned
2025-03-12T13:49:16Z
Available date
dc.date.available
2025-03-12T13:49:16Z
Publication date
dc.date.issued
2024
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/203481
Abstract
dc.description.abstract
La planificación geometalúrgica es necesaria para asegurar la continuidad del negocio en el tiempo y definir metas productivas de largo plazo. En División El Teniente, el área de planificación geometalúrgica de largo plazo realiza una estimación de la producción de la división con horizonte a 25 años, considerando el desarrollo de modelos de tratamiento (TPH), recuperación metalúrgica en la etapa de flotación y características de concentrado (Leyes). El objetivo de este trabajo es el de revisar y actualizar los modelos que utiliza actualmente la división para la planificación geometalúrgica a largo plazo, buscando obtener modelos que permitan una estimación con mayor precisión.
La metodología implementada consiste en levantar información del circuito de procesamiento utilizado actualmente por la división, además de analizar el estado de arte de los modelos actuales utilizados para el proceso de planificación geometalúrgica y además de otros modelos que se utilizan en la industria. Posteriormente, se genera una base de datos que considera tanto parámetros del modelo de bloques como registros operacionales de la planta de procesamiento. Después, se revisa el desempeño de los modelos actuales, comparando su conciliación con la base de datos reales y analizando otros modelos utilizados en la industria para encontrar oportunidades de mejora. Se aplican ajustes considerando las oportunidades encontradas y se validan los nuevos modelos teniendo como objetivo reducir el error promedio en base mensual del modelo de tratamiento bajo el 5 % y obtener el menor error posible en los modelos de flotación y calidad de concentrado.
Los resultados muestran que se logran mejoras en la predicción del modelo de TPH de la línea SAG al incluir el efecto de los Pebbles generados, reduciendo el error desde 10 % y 12 % del SAG 1 y 2 respectivamente a 4 % en ambos. Los resultados en los molinos de bolas y barras, al ajustar factores de escalamiento, logran reducir el error promedio en molienda Convencional de 6 % a 5,6 % y sin variación en molienda Sewell. En los modelos de flotación, se logra una mejora al aplicar el modelo de flotación continua el cual reduce el error promedio de recuperación de Cu de 4,6 % a 4,2 % y de recuperación de Mo de 4,2 % a 3,7 % considerando todas las líneas de procesamiento. Los modelos de calidad se actualizan priorizando ajustarse a la data más reciente, por lo que se recomienda tener una actualización más frecuente.
Se concluye que los modelos ajustados suponen una mejora frente a los modelos que se utilizan actualmente. El ajuste de los modelos es una labor iterativa y periódica. Se recomienda actualizar los modelos de tratamiento y flotación de manera anual, y el modelo de calidad de concentrado de manera semestral, para utilizarlos en el reporte en el Plan de Negocios y Desarrollo.
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Universidad de Chile
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