MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 575 / AGOSTO 2025 86 En este contexto, resulta necesario desarrollar enfoques integrales que permitan anticipar el comportamiento del mineral desde su origen geológico hasta su procesamiento en planta. Esto implica integrar información mineralógica, geoquímica, metalúrgica y operativa en un marco que facilite la toma de decisiones tanto en el diseño de procesos como en la planificación de la explotación. En este escenario, la incorporación de tecnologías asociadas a la Minería 4.0, como el uso de algoritmos predictivos mediante Machine Learning en entornos como el software Orange, ofrece nuevas posibilidades para optimizar el control del proceso de flotación y reducir los impactos ambientales asociados. Al mismo tiempo, la creciente presión por adoptar prácticas mineras más sostenibles plantea el reto de reducir el uso de insumos sin comprometer el rendimiento, lo que refuerza la utilidad de desarrollar modelos predictivos precisos para la toma de decisiones operativas. El presente trabajo aborda esta problemática desde una perspectiva multidisciplinaria, proponiendo soluciones que combinan herramientas predictivas, criterios geometalúrgicos y estrategias operativas, con el objetivo de mejorar la eficiencia del proceso de flotación Cu– Mo y reducir sus impactos ambientales. Caracterización del problema Problema operativo de sobreespumación Uno de los principales desafíos en el procesamiento de minerales Cu–Mo en yacimientos tipo pórfido-skarn es la sobreespumación durante la flotación. Este fenómeno se manifiesta Nota: el recuadro rojo indica el ambiente típico de formación de skarns, caracterizado por alta temperatura y pH neutro-alcalino. En este dominio se desarrollan minerales como clinopiroxeno, wollastonita y magnetita, propios de alteraciones cálcico-silicatadas. Estas fases pueden contribuir a la presencia de filosilicatos secundarios y afectar procesos como la flotación Cu–Mo. Adaptado de Corbett & Leach, 1997. Figura 4. Zonificación de alteraciones hidrotermales según pH y temperatura. Nota: fotomicrografía de la mineralogía típica en un pórfido de Cu donde se observa que la ganga conforma la gran parte de la mineralogía modal de la sección (~97%) y el ore la parte minoritaria (~3%). Tomado de Canchaya, 2017. Figura 5. Mineralogía tradicional en un pórfido Cu (Mo). Fuente: Canchaya, 2017. Figura 6. Mapa conceptual de la caracterización geometalúrgica.
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