Diseño de un sistema de control predictivo generalizado para una celda de flotación de minerales tipo columna

Abstract

Actualmente, en la industria minera peruana existe la problemática de mejorar los procesos en búsqueda de una mejor eficiencia; por lo que, una de las etapas más críticas e importantes es la concentración de minerales mediante el uso de celdas de flotación. En ese sentido, debido al menor costo de operación, menor ocupación de espacio y reducción sustancial de energía, en la minería moderna cada vez más se va adoptando celdas de flotación tipo columna; por lo que, el desarrollo de un controlador que automatice dicha celda es una tarea compleja; debido a que, la dinámica del proceso de la celda de flotación tipo columna presenta tiempos muertos, acoplamiento de las variables y restricciones en el proceso. El control óptimo avanzado multivariable MPC (Model Predictive Control) es capaz de operar con restricciones en las variables y tiempos muertos en el proceso, así como operar con sistemas con variables acopladas como en el caso de los sistemas MIMO (Multiple-input Multiple-output). Por ello, en la presente tesis se usa la estrategia de Control Predictivo Generalizado Multivariable (GPC) para diseñar el controlador, en donde las variables hidrodinámicas controladas (fracción volumétrica de agua de lavado y fracción volumétrica de aire retenido en la columna) son manipuladas por el caudal de aire y caudal de agua de lavado respectivamente.

Currently, in the Peruvian mining industry there is the problem of improving processes in search of better efficiency; therefore, one of the most critical and important stages is the concentration of minerals through the use of flotation cells. In this sense, due to the lower cost of operation, less space occupation and substantial reduction of energy, column-type flotation cells are increasingly being adopted in modern mining; therefore, the development of a controller that automates said cell is a complex task; because the dynamics of the process of the column type flotation cell presents dead times, coupling of variables and restrictions in the process. The advanced multivariable optimal control MPC (Model Predictive Control) is capable of operating with restrictions on the variables and dead times in the process, as well as operating with systems with coupled variables as in the case of MIMO systems (Multiple-input Multiple-output). Therefore, in this thesis, the Multivariate Generalized Predictive Control (GPC) strategy is used to design the controller, where the controlled hydrodynamic variables (volumetric fraction of washing water and volumetric fraction of air retained in the column) are manipulated by the air flow rate and the washing water flow rate, respectively.