REVISTA MINERÍA 537 | EDICIÓN JUNIO 2022

MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / JUNIO 2022 / EDICIÓN 537 9 tres elementos básicos de un sistema de gestión de datos que deben ser considerados de suma importancia por las actuales empresas. Hoy, sin embargo, la mayoría de los datos no cumplen los criterios básicos de los denominados "datos correctos". Las razones incluyen no conocer el origen, equipos de medición mal calibrados, procedimientos demasiado complejos y errores humanos como el desconocimiento del proceso a estudiar. Como compensación, el ingeniero de proceso debe limpiar la información antes de entrenar el modelo predictivo. Este es un trabajo tedioso y arduo que ocupa el 80% del tiempo total de la evaluación. Visualización de datos En la Figura 2 se muestra la visualización de datos originales, donde se puede usar un formato condicional de valor estadístico para identificar valores fuera de control y de especificación, así como residuos grandes. Teniendo como premisa principal el conocimiento de cualquier proceso de flotación, se debe realizar en primer lugar la limpieza y segmentación de datos, la cual debe ser definido en un periodo y estableciendo las condiciones de estudio y alcance del proceso. Para este modelo de aplicación de Machine Learning en un proceso de flotación, podemos considerar las variables que afectan comúnmenFigura 3. Primera división del Algoritmo del Árbol de Decisión por Regresión (determinación del nodo primario = %magnesio contenido en el mineral). Tabla 1. Condiciones Generales de Estabilidad de un Proceso de Flotación de Cobre %Mg < ~1.5% %Mg > ~1.5% Tonelaje (TMSD) Estable y de diseño Estable y de diseño Tox (%) 3.5 - 10.5 3.5 - 10.5 Ley Cu (%) 0.37 - 1.15 0.37 - 1.15 Dosificación de Cal (g/t) pH 9.0- 10.0 pH 10.0- 10.8 Sólidos en las Celdas Ro Scv (%) 34.0 - 36.0 30.0 - 34.0 P80 al Circuito de Flotación (um) 250.0 - 325.0 220.0 - 310.0

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