Día a día los clientes se ven enfrentados a una serie de incertidumbres en torno al proceso de molienda SAG, debido a la gran cantidad de variables que este considera y suma la imposibilidad de ver y medir lo que ocurre al interior del molino.
Preguntas como ¿cuál es el nivel de llenado total y/o de bolas?, ¿cómo evoluciona el desgaste de revestimientos o de bolas?, ¿cuál es la razón óptima de carga/bolas?, entre otras, quedaban sin respuesta al no contar con una herramienta confiable para conocer las condiciones internas del molino.
Ante este escenario de falta de información, ME Elecmetal ha orientado sus esfuerzos en dar respuesta a las interrogantes mediante la aplicación de tecnologías como inteligencia artificial, machine learning, redes neuronales, entre otras, desarrollando , gemelo digital operacional de molienda SAG, para mejorar la capacidad de análisis y de entendimiento de las interacciones entre las diferentes variables que dominan la eficiencia del proceso de conminución en molinos SAG.
A través de modelos empíricos y fenomenológicos que no son adecuados para todos los molinos y que no tienen un foco específico, como es el caso .
Algunos métodos permiten medir o estimar algunos parámetros, aunque de forma muy discreta y con muchas desventajas:
El gemelo digital operacional de molinos SAG: SAG Dtwin representa una réplica virtual del molino SAG, siendo una alternativa de inteligencia operacional que: (1) entrega información clave en línea y tiempo real, (2) es 100% no invasiva y (3) es interoperable con sistemas de control.
Esta plataforma digital agrupa diferentes mecanismos de predicción, simulación y análisis de variables para diagnosticar el funcionamiento del molino y habilitar estrategias de control en función de estabilidad operacional y maximización productiva. Se alimenta de data de proceso en línea (DCS/PI/PHD, otros) y desarrolla variables operativas que, combinadas con modelos fenomenológicos, simulación DEM y algoritmos de optimización, son capaces de reflejar el estado operativo del molino y recomendar ajustes operacionales.
Está compuesto de los siguientes módulos esenciales:
El desarrollo de estos módulos esenciales habilita la generación de aplicaciones especiales (módulos a medida) para cada cliente:
, mediante el cual es posible visualizar variables como el nivel de llenado total y nivel de llenado bolas.
La integración de , permite obtener estas respuestas clave para la optimización del proceso de molienda, por medio de monitoreo en línea y tiempo real de inputs, outputs y otras variables determinantes.
Ariel Medina, Director ME Digital Lab
Minera Los Pelambres (MLP) manifestó alta valoración por la precisión de los diferentes módulos, estabilidad de la plataforma y la versatilidad para incorporar nuevos aplicativos. Actualmente ya se están realizando tareas de conexión directa al sistema de control para poder utilizar estas variables en el control avanzado de molino SAG.
Por otro lado, la nueva información generada por esta herramienta impulsó el desarrollo de nuevas aplicaciones útiles para el cliente como, por ejemplo, el control y solicitud de inventario del molino SAG, muy útil tanto para control de procesos de molienda, como para mejorar las condiciones (operacionales y de seguridad) de mantenciones programadas.
Actualmente, nos encontramos en el pilotaje del gemelo digital operacional con cuatro de las operaciones mineras más importantes de Chile, las cuales han adoptado esta tecnología, incluyéndola en su propio road map de transformación digital. Estas mineras han visto en el gemelo digital una oportunidad muy interesante y han estado disponibles para acoger la validación con el fin de adoptar de forma definitiva esta tecnología.
