MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / MAYO 2023 / EDICIÓN 548 16 • Análisis de tiempo de residencia (TPH y recuperación de Zn). • CuSO4/ ley de cabeza. • SIPX/ ley de cabeza. Después de realizar diversos análisis teóricos y operacionales de los procesos, se ha identificado un incremento potencial de 5% en la producción metálica de la planta, considerando las tres campañas de mineral M1, M2A y M4B. Modelamiento de la planta Una vez definidos los rangos de máxima capacidad factibles de alcanzar, el planteamiento de modelos debe pasar por la interacción de cientos de variables influyentes, pero se genera la pregunta ¿quién define qué variables son las más pertinentes? Así, luego del trabajo de los científicos de datos que modelarán las variables de mayor significancia relacionadas con una alta productividad, es fundamental generar los talleres multidisciplinarios que involucren a los principales actores del proceso en planta, tales como mantenedores, instrumentistas, controladores de procesos, metalurgistas y supervisión de operaciones, con la finalidad de analizar los límites factibles de los modelos y que estos se desarrollen en un espectro realista, sin afectar los activos del proceso ni trasgredan las restricciones propias que nos plantea la comercialización y/o transporte de concentrados. El proyecto de analítica está compuesto por modelos predictivos y una capa optimizadora de la producción de Cu fino equivalente (Figura 12). Se han desarrollado modelos de tonelaje y recuperación que interactúan entre sí para optimizar el metal producido en planta, así también, se tiene un condicionante que es la calidad del concentrado, para el cual se tiene un modelo predictivo que interactúa con los dos primeros. En cada modelo existe una combinación de variables de contexto y control que serán las optimizadas. Modelos de TPH Maximizar el tonelaje considerando la variabilidad litológica característica del yacimiento, resulta un reto complejo para mantener la sostenibilidad de los incrementos obtenidos, para ello, en primer término es necesario “clusterizar” las litologías más representativas y/o agruparlas por características comunes. Además, es sumamente necesario considerar las restricciones de los equipos principales y los equipos o etapas posteriores. Es importante considerar que maximizar el tonelaje tiene efectos en menores recuperaciones de metales aguas abajo, lo cual obliga a buscar un equilibrio. Dadas las características del yacimiento de Antamina se realizó el modelamiento por cada molino SAG y tipo de campaña (M1, M2A y M4B). Las principales variables de control que se han considerado son: velocidades de los molinos y el porcentaje de sólidos. Posteriormente, se han agregado la velocidad media de molino de bolas y ratios de velocidad de los feeders. Asimismo, se han incorporado en los modelos variables de mina, como la velocidad de perforación. Y por el lado de litología, algunas variables como el contenido de wollanstonita y exoskarn y otras litologías en el mineral alimentado a planta. Figura 15. Comportamiento de las variables y modelos.
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