MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / MAYO 2023 / EDICIÓN 548 12 predictivos enfocados a evitar accidentes y lesiones. El uso de video analítica puede también contribuir a identificar posibles situaciones de riesgos y generar alertas. Como pudimos apreciar, se puede generar distintas aplicaciones de la analítica avanzada a lo largo de la cadena de valor en minería, cada empresa tiene la facultad y necesidad de analizar sus cuellos de botella o principales restricciones para decidir la aplicación de analítica. De esta forma, en alguna de ellas se generará mayor beneficio por efecto del enfoque brindado a proyectos de optimización, tipo voladura o acarreo, mientras que en otras también podríamos mejorar los procesos de molienda y flotación. Machine Learning en Antamina El proyecto nace bajo el objetivo principal de incrementar la producción metálica de la planta concentradora mediante el uso de herramientas de analítica avanzada, en específico, la aplicación de Machine Learning. Proyectando un incremento sostenible de la producción metálica de cobre y zinc, equivalente a 5%, entre los minerales M4B, M2A y M1, sobre una línea base predefinida. La tecnología implementada consiste en modelos de Machine Learning que generan recomendaciones a la supervisión y a operadores para optimizar los resultados de su turno. Un algoritmo predice el rendimiento de molienda y flotación con alta precisión para las siguientes cuatro horas, genera millones de escenarios posibles de parámetros operativos y recomienda valores óptimos para cada variable (por ejemplo, velocidad del SAG, dosificación de PAX, etc.) para maximizar la generación de cobre fino. Las recomendaciones son implementadas por el equipo de operaciones, quienes revisan y deciden las prioridades de acción. Si se da el caso que una recomendación no es aceptada, se enFigura 10. Célula ágil de Antamina.
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