Thesis:
Simulador de circuito de columnas de flotación de Planta N°2, Las Tórtolas, Operación Los Bronces, Anglo American Chile

dc.contributor.correferenteAcuña Perez, Claudio Abraham
dc.contributor.departmentDepartamento de Ingeniería Química y Ambiental
dc.contributor.guiaBergh Olivares, Luis Guillermo
dc.contributor.otherAcuña Perez, Claudio Abraham
dc.coverage.spatialCampus Casa Central Valparaíso
dc.creatorPlaza Encalada, Francisca
dc.date.accessioned2026-10-01T15:32:46Z
dc.date.available2026-10-01T15:32:46Z
dc.date.issued2018-04-02
dc.description.abstractEn el presente trabajo se desarrolla un simulador metalúrgico del circuito de columnas de flotación de la planta concentradora Las Tórtolas 2 con el objetivo de ser usado como parte del sistema de decisiones operacionales. En primera instancia, se seleccionaron y analizaron los modelos fenomenológicos con el fin de reconocer las variables que determinan la operación del circuito de flotación columnar. Luego, se estudió la información disponible en planta con el propósito de identificar cuáles de estas variables se obtienen a partir de mediciones en planta. Dado que parte importante de la información requerida para la alimentación del simulador no se encuentra disponible en línea, la estimación de estas variables se efectúa en base a muestreos metalúrgicos, pruebas mineralógicas, ensayos químicos, pero principalmente, a partir de la simulación de la etapa de remolienda-clasificación utilizando la herramienta computacional Molycop Tools.Una vez establecidas las variables, se configuró el simulador en función a las características de la planta. Sin embargo, dada la falta de información relacionada al flujo y a la ley de relave de las columnas, se parametrizó sólo en relación a la ley del concentrado final, y no respecto a la recuperación de las columnas. El ajuste consideró, también, el efecto del tipo de especie mineralógica (calcopirita, calcosina, pirita y ganga) y el desempeño metalúrgico rougher del tipo de muestra mineralógica alimentada. Se determinó, para el grupo de datos con desempeño metalúrgico rougher entre 80 - 85 [%], una incertidumbre de predicción de ± 2,90 [%], sin embargo, se verificó que la incertidumbre de predicción disminuye a ± 1,56 [%] cuando se opera con flujos de aire entre 900 a 1100 [m3/h]. Por otro lado, se observó que para el grupo de datos que considera desempeño metalúrgico rougher entre 70 - 80 [%], una incertidumbre de ± 3,45 [%]. Las fuentes de errores que determinan la incertidumbre de predicción se encuentran relacionadas(...).es
dc.description.abstractIn the present work a metallurgical simulator of the floating column circuit of the Las Tórtolas 2 concentrator plant is developed with the aim of being used as part of the operational decision system.In the first instance, the phenomenological models were selected and analyzed in order to recognize the variables that determine the operation of the columnar flotation circuit. Then, the information available in the plant was studied in order to identify which of these variables are obtained from plant measurements. Given that an important part of the information required for feeding the simulator is not available online, the estimation of these variables is made based on metallurgical sampling, mineralogical tests, chemical tests, but mainly, from the simulation of the stage of retrieval-classification using the computer tool Molycop Tools.Once the variables were established, the simulator was configured according to the characteristics of the plant. However, given the lack of information related to the flow and the law of tailings of the columns, it was parameterized only in relation to the law of the final concentrate, and not with respect to the recovery of the columns. The adjustment also considered the effect of the type of mineralogical species (chalcopyrite, chalcocite, pyrite and gangue) and rougher metallurgical performance of the type of mineralogical sample being fed.It was determined, for the data group with rougher metallurgical performance between 80 - 85 [%], a prediction uncertainty of ± 2.90 [%], however, it was verified that the prediction uncertainty decreases to ± 1.56 [ %] when operating with air flows between 900 to 1100 [m3 / h]. On the other hand, it was observed that for the group of data that considers rougher metallurgical performance between 70 - 80 [%], an uncertainty of ± 3.45 [%].The sources of errors that determine the prediction uncertainty are related to(...).en_US
dc.description.degreeMagíster en Ciencias de la Ingeniería Química
dc.format.extent183 páginas
dc.format.mediumCD ROM
dc.identifier.barcodeMC_FP_2018
dc.identifier.doi10.71959/ygbp-5614
dc.identifier.urihttps://cris.usm.cl/handle/123456789/4710
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.71959/ygbp-5614
dc.language.isoes
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalen
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subjectSimulador metalúrgico
dc.subjectFlotación columnar
dc.subjectModelos fenomenológicos
dc.subjectCircuito de flotación
dc.subjectAnálisis de sensibilidad
dc.subjectControl y planificación operacional
dc.titleSimulador de circuito de columnas de flotación de Planta N°2, Las Tórtolas, Operación Los Bronces, Anglo American Chile
dc.typeTesis de Pregrado
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dspace.entity.typeTesis
usm.date.thesisregistration2016
usm.identifier.thesis4500013668

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