Modelo de redes neuronales Transformer para predecir el tratamiento efectivo en la molienda SAG utilizando variables del proceso de extracción, chancado y molienda

Abstract

Desde sus inicios la empresa estatal CODELCO ha tenido una gran importancia en el crecimiento económico del país, año tras año la minería ha ido evolucionando y enfrentando nuevos desafíos que al ser superados se traducen en mayor recaudación estatal, lo que permite un aumento en la calidad de vida de todos los chilenos. En la presente investigación se desarrolla un modelo de redes neuronales Transformer para predecir el tratamiento efectivo de mineral en la Molienda SAG, abordando con ello el desafío de enfrentar la complejidad de la mezcla de mineral proveniente de distintas fuentes dando como resultado insumos con distintas características y, que por tanto, requieren escenarios operacionales con configuraciones específicas para lograr maximizar el tratamiento efectivo de mineral en el proceso productivo de extracción, chancado y molienda en la División Andina de CODELCO.