MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / OCTUBRE 2022 / EDICIÓN 541 15 la producción de libras de Cu de hasta 6.5%, sin perder la calidad del concentrado y en muchas oportunidades mejorándola. Introducción Sociedad Minera Cerro Verde cuenta con dos concentradoras y una planta SX/EW que operan de manera integrada en su única concesión de beneficio. El rendimiento de ambas concentradoras ha estado basado principalmente en el expertise de los profesionales que la operan y la capacidad de los equipos instalados. Con herramientas de analítica de avanzada se pudo determinar nuevas oportunidades de mejora; utiliTabla 1. Potencial Incremento en Recuperación C1 C2 ¿Cómo capturar valor? Dificultad Potencial de incremento teórico Reducción de colas 5% 4% Recuperación por tamaños 3% 2 - 5 % Pruebas de laboratorio 3.50% 2.50% Total de incremento teórico 3 - 5 % 2 - 5 % Mejora operativa más allá del modelo de recuperación Densidad de flotación 1.4% 1.4% IA / Proyectos D pH de flotación 0.7% 1.7% IA / Proyectos M Dosis colector primario 2.6% 1.6% IA F Dosis de colector secundario 4% 4% IA F Mass Pull 1.7% 1.5% APC/IA/Proyectos F Circuito limpieza 0.7% 0.7% APC/Proyectos M Optimización del P80 Mejora en molienda - - IA F Entrega de mineral de fases (blending) 2.5 - 3.5 % 2.0 - 3.0 % - - Abstract A copper concentrator's production plans are based on the pounds produced and contained in the concentrates for their subsequent commercialization. The daily operation of concentrators is governed by two variables to be optimized: tonnage and recovery; both inversely related. Achieving the optimum balance between these two variables is the main challenge to maximize the pounds of copper in concentrates. A tool that has provided good results in the concentrators of Sociedad Minera Cerro Verde has been the implementation of Artificial Intelligence (AI). The use of Machine Learning to model tonnage and recovery, and thus optimize the production of pounds of Cu. The recommendations obtained with the tool, the systematic process of reviewing key variables for the operation, the detection of instrument anomalies and the interaction between concentrator professionals during the review of recommendations, have served to improve and standardize operational decisions, breaking many paradigms along the way. By implementing this tool and process, we were able to identify improvement opportunities in the plants that led to flotation circuit optimization projects, and to date, after more than a year of execution, an increase in the production of Cu pounds of up to 6.5% has been obtained, without losing concentrate quality and, in many cases, improving it. zando modelos de Machine Learning se encontraron nuevos puntos óptimos de operación que normalmente eran considerados paradigmas operativos y que al ojo del mejor metalurgista resultaba complicado alcanzar. En este trabajo se presentará la metodología utilizada, los retos afrontados y los beneficios obtenidos durante la etapa de implementación y sostenibilidad de la herramienta. Objetivos Incrementar la producción de libras de Cu balanceando continuamente entre aumentar tonelaje o la recuperación.
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