MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MARZO 2025 / EDICIÓN 570 21 no existe actualmente una estrategia operacional que controle la cantidad de mineral alimentado al molino de bolas primario en función del tamaño de mineral alimentado (fino y grueso) y que esta ausencia de control genera ineficiencia operacional. Respecto a la variabilidad del tamaño P80 en el producto del molino. Se observa en la Figura 3 que la media mantuvo un valor cercano a las 650 micras, sin embargo, el P80 objetivo al que debería trabajar el molino es de 400 micras, generando problemas en la recuperación de especies minerales valiosas. Finalmente, se realizó un análisis sobre las pérdidas ocasionadas en la recuperación de Zn, debido únicamente a una molienda ineficiente. La Figura 4 muestra como un tipo de mineral M1, con bajo ratio Fe/Zn (<11.4) tiene un promedio de recuperación de 92%, en tanto que el mineral tipo M3, con alto ratio Fe/Zn (>22), tiene un promedio de recuperación de 85%. Eso evidencia que en determinados momentos se puede perder hasta un 7% en recuperación de Zn. ¿Por qué un control difuso? Una lógica difusa facilita la toma de decisiones, pues permite tener en cuenta imprecisiones e incertidumbres. Esto debido a que posibilita que una condición se encuentre en un estado distinto de verdadero o falso, uno o cero, blanco o negro, etc. Por ejemplo, según la lógica convencional si quisiéramos describir la temperatura de un motor sería caliente o frío; sin embargo, con la lógica difusa uno puede dar un rango de valores como helado, frío, normal, caliente o ardiente. MathWorks afirma que la lógica difusa es un método que interpreta los valores en un vector de entrada y, en base a un conjunto de reglas, asigna valores en un vector de salida. Además, menciona que el mecanismo primario para hacer esto es una lista de declaraciones de la forma "si-entonces" llamadas reglas, en dónde todas las reglas se evalúan en paralelo y el orden de las reglas no es importante. En la lógica difusa, la verdad de cualquier afirmación se convierte en una cuestión de grado. Según Tejada, una estrategia de control basada en lógica difusa se compone de tres etapas bastante delimitadas: Fuzzificación Durante esta primera etapa se calcula cuál es el grado Fuente: imagen extraída del Tutorial de Lógica Fuzzy. Figura 5. Proceso de Fuzzificación. Fuente: imagen extraída de Tutorial de Lógica Fuzzy. Figura 6. Reglas de un sistema difuso. Fuente: imagen extraída de Tutorial de Lógica Fuzzy. Figura 7. Proceso de desfuzzificación. Fuente: desarrollado por Nexa. Figura 4. Pérdida de recuperación debido a molienda gruesa.
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