En la actualidad, gran parte del desarrollo de herramientas tecnológicas para molienda SAG tienen como fin la optimización del rendimiento de molinos, maximizando la producción y estabilidad del proceso. Para lograr lo anterior, es requerido un monitoreo completo de los inputs del molino junto con el estado operacional del mismo que es representado por las variables operacionales. Este panorama ha promovido la sensorización de los principales equipos de molienda y el gran auge de tecnologías no invasivas basadas en inteligencia artificial y analítica avanzada como son los sensores virtuales, visión por computadora y, entre otros, los llamados modelos híbridos. Estos últimos aparecen como una solución capaz de entregar información oportuna (tiempo real) sobre variables que hoy en día siguen presentando grandes desafíos, pues su medición generalmente implica detención prolongada del proceso además de una logística costosa. Este es el caso del monitoreo de la carga interna del molino, cuyas variables principales son el nivel de llenado de bolas (Jb) y llenado total del molino (Jc). Estas, para ser medidas actualmente requieren detención, lavado y escaneo del molino, por lo que es común no encontrar más de 3 o 4 mediciones puntuales durante toda una campaña o ciclo de revestimientos.
Los modelos determinísticos clásicos, han demostrado la importancia del conocimiento de Jb y Jc para predicción de parámetros operaciones. Además, su desarrollo aplicado al proceso permite estimar en forma precisa ambas variables, sin embargo, esto solo se lleva a cabo en forma discreta, generando análisis con data histórica y que no responden a la condición presente del proceso. La situación anterior mejora considerablemente al aplicar un enfoque híbrido, en donde el modelo clásico puede ser utilizado en conjunto a técnicas computacionales, como son algunos modelos de optimización, cuya rápida velocidad de cómputo es compatible con la aplicación en tiempo real, volviendo al modelo híbrido una potente herramienta de análisis en línea que sirve de base para plataformas de inteligencia operacional como por ejemplo los gemelos digitales.
El Gemelo Digital Operacional consiste en una plataforma digital que agrupa diferentes herramientas de predicción, simulación y análisis operacional, varias de ellas basadas en modelación híbrida. Los interesantes resultados de este desarrollo serán presentados el día Jueves 29 septiembre a las 13:10 hrs. en la sala Luis Tokumine – Adolfo Médico, como parte del Foro TIS, en el recinto ferial Cerro July, Arequipa.
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