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http://hdl.handle.net/20.500.14076/15784
Title: | Diseño de una estrategia de control multivariable para el incremento del régimen de carga de mineral en el área de Molienda de una planta concentradora usando lógica difusa |
Authors: | Granados Caballero, Florencio Javier |
Advisors: | Montalvo Hurtado, Celso Pastor Alejandro |
Keywords: | Molienda de minerales;Lógica difusa;Carga de minerales |
Issue Date: | 2018 |
Publisher: | Universidad Nacional de Ingeniería |
Abstract: | Partiendo por la motivación de buscar medios que permitan ser más eficientes a las organizaciones, procesos, personas y considerando la seguridad y el medio ambiente se plantea esta tesis con el objetivo fundamental de maximizar la producción lo cual lleva a tener mayores flujos de mineral procesado y menores consumos de energía y agua. Para lo cual se diseña un control basado en lógica difusa, el cual permite controlar la variación de flujo de alimentación del mineral al molino, así como el caudal de agua alimentación al cajón de descarga del molino. Para ello se consideran cuatro variables de control: la granulometría que debe ser controlado en un valor máximo deseado, la potencia del motor del molino el cual se debe mantener en valores mínimos deseados, el amperaje del motor de la bomba de ciclones que debe ser controlado en un valor máximo deseado y el nivel del cajón de descarga que se debe mantener en un valor máximo deseado, con estas cuatro consideraciones se espera que el molino opere sin cortes de carga ya sea debido a sobrecargas, así como por el riesgo de paradas de la bomba de ciclones o por el alto nivel del cajón, para que de esta manera se envié una pulpa de mineral con una calidad de la granulometría adecuada a la etapa de flotación rougher.
Con las cuatro consideraciones planteadas se obtendría una reducción significativa de la energía consumida, un eficiente uso de agua y un máximo flujo de mineral procesado por el molino.
Para este fin se realizó una revisión de sistemas de control existentes, tesis referidas a sistemas expertos, e información de molinos de bolas donde se identificaron las principales variables de control en la etapa de molienda.
Para lograr este objetivo se revisó información de desarrollos de sistemas expertos en molinos de bolas y controles de molinos, se encontró una tesis de un sistema experto aplicado a un molino de bolas basado en lógica difusa el cual no especifica el diseño de control usado y se centra en los resultados alcanzados, a continuación, se plantea los seis estados configurados en el diseño de control usando lógica difusa:
Estado de control activo: se activa si el flujo de mineral alimentado es constante y la potencia del motor del molino tiene valores adecuados.
Estado de sobrecarga: se activa si la potencia del motor del molino se encuentra por debajo del mínimo controlado y/o el nivel del cajón de descarga es elevado, estas dos condiciones son críticas y pueden ocasionar paradas intempestivas y arenamiento de líneas del proceso causando paradas de varias horas.
Estado de amperaje alto de la bomba de ciclones: se activa si el amperaje del motor de la bomba se incrementa, pudiendo parar la bomba y parada del molino por los interlocks de protección, causando pérdidas de producción y uso de energía y agua ineficiente, este caso es debido a las características del mineral que no se pueden controlar como son la dureza del mineral, los porcentajes del mineral tratado y los tipos de mineral.
Estado de control de la granulometría: la granulometría del overflow de los ciclones indican calidad de la molienda, debe ser controlado en un valor deseado y adecuado, este parámetro influye significativamente en la recuperación del mineral valioso en la flotación.
Estado de equilibrio, se cumple si la granulometría es adecuada, la potencia del molino es la mínima, en este estado no se cambia el flujo de mineral, pero si el flujo de agua con flujos bajos.
Estado de carga baja: se da cuando la potencia del molino es alta o muy alta, es la condición de molino descargado y/o la granulometría es baja o muy baja, estas condiciones son indicadores de que el molino no trabaja en un óptimo deseado.
Controlando estos seis estados y manipulando los flujos de agua y mineral alimentado al molino, lleváremos al molino al estado de máximo flujo de mineral alimentado al molino donde se espera tener máxima calidad de mineral, mínima energía y agua consumida.
Para la simulación de esta aplicación se consideraron como variables independientes o manipulables los flujos de agua y mineral alimentado al molino, y como variables dependientes amperaje de la bomba de ciclones, presión de ciclones, potencia del motor del molino, nivel del cajón de descarga del molino y granulometría del overflow del molino. Starting from the motivation to look for means that allow to be more efficient to the organizations, processes, and people and considering the safety and the environment this thesis is proposed with the fundamental objective of maximizing the production which leads to greater flows of processed ore and lower consumption of energy and water. For this, a control based on fuzzy logic is designed, which allows controlling the variation of feed flow of the ore to the mill, as well as the flow of feed water to the discharge drawer of the mill. For this, four variables are considered: the granulometry that must be controlled in a desired maximum value, the engine power of the mill which must be maintained at the desired minimum values, the amperage of the cyclone pump motor which must be controlled to a desired maximum value and the level of the discharge drawer to be maintained at a desired maximum value, with these four considerations it is expected that the mill will operate without load cuts either due to overloads, as well as the risk of cyclone pump stops or the high level of the drawer, so that a pulp of mineral with a quality of granulometry suitable to the rougher flotation stage. With the four considerations raised a significant reduction of energy consumption, efficient use of water and a maximum flow of ore processed by the mill would be obtained. For this purpose, a review of existing control systems, theses referring to expert systems, and information on ball mills were performed, where the main control variables were identified in the grinding stage. To achieve this objective, we reviewed information on developments of expert systems in ball mills and mill controls, we found a thesis of an expert system applied to a ball mill based on fuzzy logic which does not specify the control design used and focuses on the results achieved, then the six states configured in the control design using fuzzy logic are posed: Active control status: Is activated if the fed ore flow is constant and the engine power of the mill has adequate values. Overload condition: Is activated if the motor power of the mill is below the controlled minimum and / or the level of the discharge chute is high, these two conditions are critical and can cause untimely stops and arrest of process lines causing stops of several hours. Cyclone pump high amperage state: is activated if the amperage of the pump motor is increased, being able to stop the pump and, therefore, the stop of the mill by the interlocks of protection, causing production losses and inefficient use of energy and water, this case is due to the characteristics of the ore cannot be controlled such as hardness of the ore, the ore treated and ore types. Control status of the granulometry: the granulometry of the overflow of the cyclones indicates quality of the milling, must be controlled at a desired and adequate value, this parameter significantly influences the recovery of the valuable mineral in the flotation. State of equilibrium: is fulfilled if the granulometry is adequate, the power of the mill is the minimum, in this state does not change the mineral flow, but if the flow of water with low flows. Low load state: Is given when the power of the mill is high or very high, it is the condition of mill discharged and / or the granulometry is low or very low, these conditions are indicators that the mill does not work at a desired optimum. By controlling these six states and manipulating the flows of water and mineral fed to the mill, we will take the mill to the state of maximum flow of ore fed to the mill where it is expected to have maximum quality of ore, minimum energy and water consumed. For the simulation of this application were considered as independent variables or manipulable flows of water and mineral fed to the mill, and as dependent variables amperage pump cyclones, cyclone pressure, mill power output, level drawer mill discharge and granulometry of the mill overflow. |
URI: | http://hdl.handle.net/20.500.14076/15784 |
Rights: | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Appears in Collections: | Ingeniería Química |
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