Se obtuvo incrementos superiores a los 0.6 millones de libras de cobre, más de 318 mil toneladas procesadas por mes y más de 0.8 puntos porcentuales en recuperación de cobre.
El Ing. Hugo Escobar Álvarez, supervisor senior de Metalurgia en Sociedad Minera Cerro Verde, describió los pormenores del proyecto de inteligencia artificial aplicado para la optimización de la producción de concentrados de cobre en la empresa, el cual le convirtió recientemente en el ganador del Premio Nacional de Minería, que se otorgó en PERUMIN 35 Convención Minera.
Durante el Jueves Minero del Instituto de Ingenieros de Minas del Perú (IIMP), se remontó a la época en que la producción de cobre en se realizaba de modo manual, originando problemas de inestabilidad, escasa correlación de variables y pérdida de dinero; mas con la posterior escalabilidad de los procesos hacia niveles de automatización, control avanzado (APC) e inteligencia artificial, dio un giro de 180 grados.
Explicó que el sistema de inteligencia artificial evalúa la data disponible en planta para generar recomendaciones cada tres horas, las cuales son revisadas previamente por el supervisor metalurgista y luego por los expertos del cuarto de control. De ser aceptadas, estas se implementan y evalúan para constatar el cumplimiento de lo proyectado inicialmente.
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Con el ingreso de la IA y la incorporación de sus herramientas de analítica avanzada, redes neuronales y machine learning, fue posible instaurar el método denominado Potenciación de Gradiente, que fue capaz de absorber inputs de múltiples árboles de decisión y tolerar escenarios varios y relaciones no lineales, para alumbrar un sinfín de respuestas de predicción.
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Por esta novedosa herramienta, el uso de APC de flotación pasó de 0% a 91%, entre enero y marzo de 2020, con lo que el mass pull aumentó, moviéndose el grado concentrado más bajo y acercándose al objetivo; mientras que la estabilidad del proceso también mejoró, con una desviación reducida que permite un mejor control con hasta un 50% de menor variación.
Aparejado con lo anterior, debido a que la variación de la ley de cabeza constituye un riesgo para optimizar la recuperación por efecto de programación del Sistema Experto de Flotación, el equipo incluyó al APC de flotación las curvas operativas de grado vs mass pull, a fin de lograr que el grado mínimo definido sea variable en función a la ley de cabeza hasta donde permita el grado de las columnas y se pueda superar el mínimo del KPI de 21% en el concentrado final.
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Y no solo eso, pues la IA permitió la creación de APC en el circuito de limpieza y celdas de columna, para lo que se instalaron sondas de nivel en las celdas, se desarrolló una nueva lógica de control y se implementó una guía rápida de APC. Así, el ratio de colas cleaner y de colas columna se redujeron en 50%, mientras que la recuperación del circuito cleaner avanzó a 99%.
Finalmente, con el propósito de mantener el máximo performance de las celdas columna, el equipo procedió a modificar el cierre mínimo de la válvula de descarga de 10% a 7% para el modo de control Cascada con el Sistema Experto de Flotación.
De acuerdo con las curvas operativas de recuperación de cobre vs grado en las celdas columna, se estima un incremento de 5% en recuperación de las celdas columna, manteniendo el grado en 21%.
Como resultado de todo lo anterior explicado, se obtuvieron los siguientes incrementos: más de 0.6 millones de libras de cobre, más de 318 mil toneladas procesadas por mes y más de 0.8 puntos porcentuales en recuperación de cobre, gracias a la estabilidad ganada en la producción y el alcance de los mejores puntos de operación recomendados por la IA.
El Ing. Hugo Escobar, supervisor senior de Metalurgia en Sociedad Minera Cerro Verde, indicó que «del total de recomendaciones por parte del sistema de inteligencia artificial, 90% son aceptadas, 9% son revisadas y 1% son rechazadas por no alinearse a los primeros principios establecidos por las curvas operativas de variables de alto impacto».
«Aparte, hemos implementado 21 iniciativas de mejora, y capacitado al 100% del personal de las áreas de molienda, flotación, espesamiento y metalurgia con las nuevas tecnologías de IA”, puntualizó.
