MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / MAYO 2023 / EDICIÓN 548 10 evidencia la gran variabilidad en las leyes de alimentación a planta. Aquí radica la oportunidad de eliminar pérdidas potenciales y generar beneficios, realizando un adecuado análisis de oportunidades en capacidad de procesamiento máximo en planta, análisis estadísticos para predecir las principales variables influyentes en la máxima recuperación de metales equivalentes y la formulación de modelos matemáticos prescriptivos que brinden soporte a la operación, formulando recomendaciones de ejecución de variables en los rangos óptimos que permitirán aplacar la variabilidad del mineral procesado. Es importante considerar el enfoque geometalúrgico de interacción de variables litológicas, mineralización y procesamiento en planta, bajo criterios y expertise adquirido por los procesistas en los años de operación del yacimiento skarn. Para ello el planteamiento se enfoca en analizar cientos de variables operativas en planta, litologías y mineralización asociada, frentes de minado, velocidades de perforación en polígonos de mineral, conformación de stockpiles en mina y formular modelos de analítica avanzada que reproduzcan los mejores comportamientos alineados al tipo de mineral procesado, sin descuidar las restricciones propias del proceso ni de los compromisos adquiridos Para tal efecto planteamos el uso de Machine Learning aplicado a molienda SAG-bolas (Figura 8) y flotación de cobre y zinc, como la apuesta para optimizar y digitalizar nuestros procesos. Visión general de Analítica Avanzada de Datos La Analítica Avanzada de Datos puede ser definida como el estudio autónomo o semiautónomo de datos, utilizando técnicas y herramientas sofisticadas, generalmente más allá de las tradicionales de inteligencia comercial (Business Intelligence), para descubrir información más profunda, hacer predicciones o generar recomendaciones. Las principales técnicas de analítica avanzada incluyen aquellas como la minería de datos, aprendizaje automático (Machine Learning), pronósticos, análisis semántico, análisis clústeres, simulación y redes neuronales. A continuación, se mencionan los tres principales tipos de analítica, considerando a las dos últimas dentro de analítica avanzada. a) Analítica Descriptiva: es útil para entender qué sucedió en el pasado y tener una visión de los datos históricos. b) Analítica Predictiva: con base en la data histórica se buscan patrones para predecir eventos futuros. c) Analítica Prescriptiva: con base en el análisis de datos históricos y la identificación de Figura 7. Variabilidad de leyes de alimentación Cu-Zn M4B. Figura 8. Circuito de molienda.
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