CONTROL PREDICTIVO HIBRIDO PARA FLOTACION DE MINERALES

Master thesis Spanish; Castilian OPEN
PUTZ DE LA FUENTE, EDUARDO IGNACIO (2014)
  • Subject: 2.K Otras Ingenierías y Tecnologías

La minería es el sector de mayor actividad en la economía nacional, posicionando a Chile como el mayor productor y exportador de cobre a nivel mundial. Sin embargo, aún existen grandes desafíos que buscan mitigar el aumento en los costos de la energía y la disminución de las leyes de mineral, así como la promoción de nuevas tecnologías. Bajo este contexto, las tecnologías de automatización se presentan como una alternativa viable y necesaria para aumentar la productividad y confiabilidad de los procesos que forman parte de este negocio. Por otra parte, el interés en desarrollar estrategias de control para procesos de gran escala ha llevado a formular nuevas metodologías que consideren el comportamiento global de un proceso industrial, facilitando el diseño, validación y evaluación de estrategias de control avanzado de mayor complejidad. Una de estas metodologías es el control predictivo híbrido, el cual utiliza un modelo dinámico del proceso caracterizado por variables continuas, discretas y reglas lógicas. En este trabajo se formula una estrategia de control predictivo híbrido para una planta de flotación de minerales, válida para una línea compuesta por celdas y bancos bajo diferentes modos de operación. Para cumplir este objetivo, primero se desarrolla un simulador dinámico híbrido fenomenológico de una línea de flotación, el cual es calibrado mediante datos pertenecientes a una planta industrial. Posteriormente, se fórmula una metodología de identificación de modelos híbridos global, a partir de datos entrada-salida generados desde el simulador, obteniendo modelos lineales bajo una estructura PWARX, para ser utilizados como modelos de predicción en la estrategia de control. Finalmente, se comprueba que el controlador predictivo híbrido diseñado permite mantener la ley de mineral del flujo de cola de una línea de flotación en un valor de referencia, variando sus modelos de predicción de acuerdo a la condición de operación en la cual se encuentre el proceso.
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