Mejora de la disponibilidad de un molino SAG mediante la proyección de desgaste de revestimiento basado en el diseño de un sistema adaptativo de inferencia neuro difusa

Abstract

Es común en la industria minera el uso de molinos SAG en la etapa de conminución del mineral, con el fin reducir el tamaño de las rocas hasta conseguir la granulometría adecuada para los siguientes procesos. El principio de funcionamiento de un molino SAG se basa en el movimiento rotacional y el choque del mineral con las bolas de acero que contiene al interior. Durante este proceso, el espesor del revestimiento que protege la parte interna del molino se desgasta en el tiempo. Por ello, se deben realizar mediciones y cambio de los revestimientos cada determinado periodo, afectando la disponibilidad del proceso de conminución y generando una pérdida de producción. Con la finalidad de mejorar la disponibilidad de un molino SAG, el presente trabajo plantea realizar la proyección del desgaste de los revestimientos basado en el diseño de un sistema adaptivo de inferencia neuro difusa. En primera instancia se obtendrán los datos desde el sistema SCADA de un periodo de 18 meses de operación del molino SAG, para con ello y en base a diversas simulaciones en la herramienta Neuro-Fuzzy Designer del software MATLAB, realizar el diseño del sistema adaptativo de inferencia neuro difusa. Todos los resultados obtenidos serán comparados mediante el cálculo de sus respectivos índices de performance basados en el error cuadrático medio y con ello se validará la mejora de la disponibilidad del molino SAG.

It is common in the mining industry to use SAG mills in the ore comminution process, in order to reduce the size of the rocks until the appropriate granulometry is achieved for the following processes. The operating principle of a SAG mill is based on the rotational movement and the collision of the mineral with the steel balls it contains inside. During this process, the thickness of the liners that protects the internal part of the mill wears out over time. Therefore, measurements and changes of the liners must be made every so often, reducing the availability of the comminution process and causing a loss of production. In order to improve the availability of a SAG mill, the present work proposes to carry out the projection of the liner based on the design of an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. In the first instance, the data will be obtained from the SCADA system of a period of 18 months of operation of the SAG mill, for this and based on various simulations in the Neuro-Fuzzy Designer tool of the MATLAB software, develope the design of the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. All the results obtained will be compared by calculating their respective performance indices based on the mean square error and with this the improvement of the availability of the SAG mill will be validated.