En la actualidad, tanto las compañías mineras en operación, como también los proyectos en estudio, realizan la planificación de su producción, a través de modelos de procesos escalados a la planta industrial.
Un modelo de procesos escalado a planta industrial es una representación aproximada, de un sistema basado en fundamentos teóricos y empíricos que permiten explicar el comportamiento de un proceso.
En un escenario de disminución de leyes, el control y la planificación de las operaciones y de los proyectos, es fundamental el utilizar modelos de procesos escalados a planta industrial que permitan anticiparse a la variabilidad de los minerales que alimentan a las plantas de beneficio, por lo que se requiere privilegiar una permanente validación y actualización de los mismos.
Para el desarrollo y mantención permanente de un modelo de procesos, se utilizan datos generados por el área de Geometalúrgia, resultados de pruebas metalúrgicas de la propia operación y la estadística operacional entre otros, con el propósito de determinar el comportamiento de los minerales futuros, incorporando incluso técnicas de Machine Learning.
Realizar esta tarea no es sencilla, ya que en primera instancia se debe trabajar con una base de datos completa, y no todos los datos son relevantes a la hora de modelar un proceso, para lo cual la mirada experta de un metalurgista senior es fundamental.
De lo anterior, se debe realizar un análisis previo que permita efectuar una limpieza cuidadosa de los datos, establecer criterios para el modelamiento, generar el modelo, y luego realizar las conciliaciones pertinentes para validarlo, y finalmente, utilizarlo con certeza en la toma de decisiones.
De esta manera los modelos de procesos, agregan valor al negocio minero-metalúrgico a través del aumento de la precisión y exactitud de las predicciones, lo que repercute en planes de acción que tienen como objetivo optimizar el proceso minero-metalúrgico en el corto, mediano y largo plazo.
Empírica ha desarrollado modelos de procesos a escala industrial a través de desarrollos con una alta componente fenomenológica y también a través de técnicas de machine learning con excelentes resultados.
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