Todas las etapas de una planta de procesamiento de minerales tienen un gran
impacto en el uso energético como en la naturaleza. Teniendo claro cada etapa del
proceso, permitirán tomar las medidas de control y el uso de las nuevas tecnologías
a fin de optimizar el uso de recursos reduciendo los tiempos de producción, costos
en el uso de explosivos, reactivos, traslado de mineral y finalmente reducir el impacto
sobre el medio ambiente.
El proceso de flotación es el método de concentración de minerales metálicos que
permite extraer y separar los minerales valiosos de la ganga a través de la diferencia
de propiedades superficiales, es en esta etapa del proceso donde realmente se da la
recuperación del mineral valioso después de la extracción, chancado y trituración a
cierto tamaño de partícula. Es a través de la utilización de las celdas de flotación
donde se recupera el mineral valioso.
Lograr controlar eficientemente el nivel de pulpa de las celdas de flotación permitirá
optimizar el proceso de flotación y reducir el arrastre de partículas no valiosas
mediante el rechazo a las perturbaciones de proceso debido a la mineralogía,
cambios de flujo de alimentación, interacciones entre celda y celda entre otros, por
lo tanto, se tiene por objetivo fundamental desarrollar un sistema de control predictivo
generalizado multivariable que cumpla con esta tarea.
Partiremos con la toma de datos en un banco de celdas rougher-scavenger de una
planta de concentración de minerales con el propósito de obtener un modelo
matemático (un modelo por cada celda) mediante la metodología de identificación de
sistemas que permita describir el modelo de proceso de cada una de ellas. Con los
modelos de proceso se diseñará el controlador predictivo generalizado multivariable
basado en un modelo que permitirá controlar los niveles de un banco de celdas.
Para controlar los niveles de forma eficiente se realizará la sintonía del controlador
multivariable y se comparará con la estrategia de control actual que manejan las
celdas que es el controlador PID. De las pruebas realizadas, bajo los mismos
parámetros de diseño de los controladores PID, se evidenció que el controlador
predictivo presenta una ligera ventaja, pero a medida que se presentaron cambios
en las perturbaciones y el modelo de proceso (situación común en el ambiente
industrial) la eficiencia sobre el controlador PID es muy marcada.
Finalmente, como parte de una solución en el campo industrial se presenta la
propuesta de implementación que consiste en la instalación de dos servidores, uno
que permite la conectividad con el sistema de control distribuido y otro donde se
desarrollará la lógica de control del controlador predictivo generalizado multivariable. / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/17615 |
| Date | 02 December 2020 |
| Creators | Mena Acha, Mario Zoser |
| Contributors | Pérez Zuñiga, Carlos Gustavo |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
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