PCM® - Presentando un nuevo nivel de optimización de procesos para un mejorado rendimiento metalúrgico

A medida que los minerales de base metálica se hacen cada vez más complejos, aumenta la presión para mejorar la productividad de los concentradores. El control tradicional de las plantas de procesamiento de minerales se basa en gran medida en la experiencia de los operarios, y en datos mineralógicos muy generalizados, y utilizados para representar un conjunto de minerales heterogéneo y en constante cambio. Pero ¿y si hubiese una forma de adaptar los parámetros de la planta, como la adición de reactivos, basándose en información mineralógica en tiempo real?

Es aceptado que la química de la pulpa varíe con cambios en la mineralogía, la adición de reactivos y el entorno de la molienda, y que estos cambios tengan un marcado efecto en la flotación de los minerales sulfurosos (Hu et al., 2009).

Control de química en tiempo real

Magotteaux tiene una amplia experiencia realizando mediciones en la química de la pulpa dentro de una planta, así como correlacionando estas diferencias con las variaciones en mineralogía y rendimiento metalúrgico. Sin embargo, la naturaleza siempre cambiante de la mineralogía de alimentación significa que, los métodos tradicionales y manuales de medición de la química de la pulpa, no son adecuados para el monitoreo continuo.

Para satisfacer la necesidad de medir la química de la pulpa de forma continua y en tiempo real, Magotteaux ha desarrollado el Pulp Chemistry Monitor (PCM®).  El PCM® puede medir los parámetros químicos claves de la pulpa (pH, Eh, oxígeno disuelto, temperatura y demanda de oxígeno) desde cualquier flujo del proceso, proporcionando un indicador en tiempo real de la mineralogía de la pulpa mineral. Estos datos, combinados con los conocimientos metalúrgicos tradicionales, pueden utilizarse para optimizar el rendimiento del circuito.  Gracias a la experiencia metalúrgica de Magotteaux, PCM® puede proporcionar puntos de ajuste dinámicos optimizados en modo de control directo o de recomendación. Estas optimizaciones pueden conducir a minimizar el uso de reactivos y maximizar las recuperaciones.

  • Indicadores de mineralogía en tiempo real
  • Aumento de la recuperación
  • Mejora de la estabilidad de la planta
  • Reducción en el uso de reactivos
  • Modos de control directo o de recomendación
  • Algoritmos de autoaprendizaje adaptados a su planta y mineralogía

 

Referencia:
Hu Y, Sun W & Wang D (2009), Electrochemistry of Flotation of Sulphide Minerals, Tsinghua University Press, Beijing.
PCM
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