MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / NOVIEMBRE 2022 / EDICIÓN 542 85 Evaluación, implementación y retroalimentación Actualmente el caso en estudio se encuentra en esta etapa final de evaluación, implementación y retroalimentación. Estos tres últimos pasos se están realizando en línea (con data real e instantánea), lo cual ha permitido crear un algoritmo de Árbol de Decisión por regresión en el PICoresight (Figura 8) a partir de los valores límites de los interferentes y relacionar las cuatro estrategias operativas para cada tipo mineral: Sulfuro (%Carbonatos < 9.79% %Mg < 1.56% %Tox < 9.11%). Mixto (%Carbonatos < 9.79% %Mg < 1.56% %Tox > 9.11%). Marsul (%Carbonatos > 9.79% %Mg > 1.56% %Tox < 9.11%). Marsul + Mixto (%Carbonatos > 9.79% %Mg > 1.56% %Tox > 9.11%). Actualmente esta aplicación implementada desde junio de 2021 ha permitido reducir la Figura 9. Variación del %Recuperación de cobre con la aplicación del despliegue en PICoresight del algoritmo de Árbol de Decisión por regresión a partir de los valores límites de los interferentes desde junio 2021. variabilidad en la recuperación de cobre, presentándose una tendencia de incremento en el promedio (Ver Figura 9). También se puede apreciar un aumento de la capacidad del proceso, lo que representa un valor muy cercano a las tres sigmas, lo que se interpreta como un proceso más estable. A medida que se tiene el pronóstico del tipo de mineral por los límites de interferentes a partir del despliegue en PICoresight del algoritmo de Árbol de Decisión por regresión, se aplicaban las estrategias establecidas, originando la reducción de la variabilidad y que la diferencia entre la recuperación real y modelo tienda a cero (ver Figura 10). Conclusiones 1. La filosofía del modelo predictivo: “El futuro del pasado es el futuro del futuro”, presupone entonces que el conocimiento de los datos pasados permitirá predecir los datos futuros.
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