Ingeniero Civil Mecánico / Los molinos de jaula son considerados de la clase de molinos de chancado de impacto, pues realizan la molienda del material que ingresa a través de choques con las barras de las jaulas que giran en sentidos opuestos. Las aplicaciones más comunes son para molienda de material seco como carbón, caliza, minerales de hierro, mineral de potasio, entre varios otros materiales. Su principal ventaja sobre otras tecnologías para molienda es la precisión en la obtención de distribuciones granulométricas deseadas con baja generación de finos. Con el fin de poder hacer mejoras a un diseño de molino del cual se tienen antecedentes y que en operación ha fallado por el fenómeno de corrosión bajo tensión (SCC) por procesar sales húmedas de cloruro de potasio; es que en este trabajo se busca dar respuestas a la interrogante sobre qué distribución granulométrica del material a la salida se esperaría para distintas formas geométricas de las jaulas y variadas condiciones de operación. Se ha guardado reserva respecto de qué empresa es la que opera dicho molino. Las mejoras que se buscan hacer al molino del cual se tienen antecedentes, son basadas en cambios geométricos de las jaulas, a fin de disminuir los esfuerzos sobre éstas, y así, disminuir el efecto del fenómeno de SCC. Dichas mejoras repercutirían en el desempeño de la molienda. Por lo que en este trabajo se genera un modelo que describe la circulación del material dentro del molino mientras es fraccionado, con el fin de describir la distribución granulométrica del material a la salida y así evaluar el desempeño de la proposición de mejora de geometría. El modelo desarrollado es capaz de analizar distintas geometrías de jaulas, así como también distintas condiciones de operación y de distribuciones granulométricas del material ingresado. Se han elegido tres casos de estudio que varían la geometría de las jaulas respecto del molino del cual se disponen antecedentes. El modelo de circulación y fracturación generado indica que los casos de estudio seleccionados producen una distribución granulométrica similar a la del molino de los antecedentes. Los casos de estudio han sido analizados respecto a su resistencia mecánica mediante software de elementos finitos, resultando tener mejor desempeño que el caso de estudio original (CE1). Se disminuyen drásticamente los esfuerzos hasta un 38% respecto a CE1 en la zona crítica donde presentan fractura los especímenes reales debido al fenómeno de SCC. Este resultado significa además un aumento de la vida del equipo. Por otro lado, se obtiene del análisis de vibraciones que el desempeño de los casos de estudio seleccionados no presentan problemas respecto a efectos dinámicos asociados a resonancia. En conclusión, se ha generado un modelo físico con el cual se ha podido describir el desempeño en molienda de tres variaciones al modelo original de las jaulas. Las cuales mantienen la distribución granulométrica original y se espera que tengan un mejor desempeño ante SCC, sin problemas de resonancia.

Ingeniero Civil de Minas / La tecnología de molienda con rodillos a alta presión (HPGR: High Pressure Grinding Rolls) surge como una alternativa atractiva en las operaciones de conminución, debido al uso eficiente de la energía en el mecanismo de ruptura. En la actualidad existen modelos para la simulación de la operación del HPGR lo suficientemente desarrollados para predecir la distribución de tamaños del producto, la capacidad de tratamiento y el consumo de energía. El objetivo de esta memoria es evaluar las fortalezas y debilidades de dos (2) modelos fenomenológicos para este equipo, el desarrollado por Morrell (1998) y el desarrollado por Torres y Casali (2009). Estos modelos se han implementado en diversos software de simulación de procesamiento de minerales, tales como JkSimMet y MolyCop Tools respectivamente. Para lograr lo anterior se utilizará al software Microsoft Excel. Al programar ambos modelos bajo la misma plataforma de ejecución se procede a realizar el ajuste de los parámetros y a validar la capacidad de predicción de cada uno. En el desarrollo de este trabajo se utiliza una base de datos construida con pruebas piloto, escala de laboratorio e industrial, que fueron recopiladas de revistas científicas y tesis. Al trabajar con los datos obtenidos, se realiza una validación cruzada, con el fin de lograr una buena comparación entre los modelos, en donde un 68% del total del set de datos se utiliza para realizar el ajuste de los modelos y el 32% para calcular la capacidad predictiva de los mismos. Para el modelo de Morrell es posible afirmar que presenta una buena capacidad de ajuste y de predicción para la granulometría del producto obtenido en el borde de los rodillos, esto debido al supuesto que utiliza en la formulación del modelo de granulometría, en que asume que la ruptura es como la de un chancador. A diferencia del modelo de Torres y Casali, en que se modela como una serie de molinos de bolas que trabajan a distintas potencias. En el caso del modelo de Torres y Casali se destaca los bajos errores, tanto de ajuste como de validación, en la estimación del consumo específico de energía, presentando errores menores a un 7%. La principal razón de esta diferencia es que el modelo mencionado incorpora la presión en el cálculo de la potencia, en cambio el modelo formulado por Morrell no la considera en sus cálculos, siendo necesario utilizar el torque del motor del equipo. En resumen, ambos modelos presentan ventajas por sobre el otro, por lo que se debe tener claro el para qué se necesita la simulación. De esta manera, se podrá seleccionar un adecuado modelo a utilizar. En conclusión, considerando el punto de vista energético, conviene utilizar el modelo de Torres y Casali, dado que predice de mejor manera el CEE y con una buena estimación de la granulometría del producto total. Si se le quiere dar prioridad a la distribución de los tamaños de los productos del equipo, es conveniente considerar el modelo de Morrell, debido a que ajusta y predice con un bajo error la granulometría del producto global, y con mayor precisión la del producto de los bordes de los rodillos. Se espera que con este trabajo sea posible entregar una herramienta de evaluación para posteriores mejoras en los diferentes simuladores, y de esta manera continuar optimizando e impulsando el uso del equipo HPGR.