DIAGNÓSTICO DE LA OPERACIÓN Y EL CONTROL DE UN CONVERTIDOR TENIENTE EN LA FUNDICIÓN CALETONES

Abstract

La Fundición Caletones procesa concentrados de cobre en diferentes etapas. Después de reducir su contenido de humedad, el concentrado es alimentado al Convertidor Teniente (CT), donde gran parte del azufre es convertido en dióxido de azufre por la adición de oxígeno. En este reactor se obtienen la escoria y el metal blanco, este último, que tiene una concentración deseable de cobre entre 74 Y 76%, es tratado posteriormente en Convertidores Peirce Smith para obtener Cobre Blister (99,4 % pureza). El CT es una tecnología nacional en vías de optimización a través del mejoramiento de sus sistemas de control y supervisión. El objetivo de esta memoria es realizar un diagnóstico de los sistemas de control y prácticas operativas actuales a fin de generar una base sobre la cual pueda desarrollarse una estrategia de control supervisora. Esta memoria se basó en los datos de operaciones proporcionados por la Fundición Caletones, División El Teniente, CODELCO - Chile. Estos datos no corresponden a un diseño experimental específico, por lo que la calidad y formas de colección constituyen restricciones para la representatividad del los modelos obtenidos. Los datos de la operación de 14 variables, corresponden al análisis de las variables consideradas de mayor importancia, las que se encuentran en el período de Agosto 2003 a Abril 2004. Después de procesar estos datos, seleccionando aquellos en que se cumpla la condición de estado estacionario, se usa el método de análisis de componentes principales (PCA), una técnica quimiométrica, para modelar la dependencia entre las variables operacionales. Se construyeron modelos para ocho diferentes conjuntos de datos. Se analizan los resultados para modelos obtenidos con datos promediados por turno y con datos en seudo estado estacionario. Posteriormente se usó el modelo PCA para discriminar las causas de resultados anormales y las formas alternativas de volver el proceso a satisfacer los objetivos propuestos. Se puede concluir que el modelo PCA es capaz de caracterizar bien las variables en la medida que el número de componentes principales (PC) esté bien determinado. En el caso analizado, 2003CT2VP, un modelo PCA con 4 PC interpreta correctamente la dependencia entre las variables principales, flujos, niveles, leyes. Este modelo es útil para identificar el tipo de problema, sus causas y su remediación. Las variaciones observadas en los flujos que ingresaron al CT, produjeron cambios importantes en las características de los productos. Se encontró que el flujo de concentrado está en directa relación con el flujo de aire total y el flujo de oxígeno. El flujo de carga fría, es un regulador de la temperatura dentro del CT. El flujo de fundente, es un regulador de la calidad de la escoria, ya que si está en el límite de su saturación del 28%, la escoria se vuelve más espesa y se diferencian más las fases. En cambio, si la sílice ingresada es insuficiente, el oxígeno libre reacciona con el óxido ferroso para producir magnetita, y en un rango mayor a 20%, se produce la llamada "fases revueltas". El nivel de metal blanco, está relacionado directamente con la ley del metal blanco, y el nivel de escoria en forma directamente con el porcentaje de magnetita en la escoria. En cuanto a las leyes, la ley de metal blanco está relacionado en forma directa al porcentaje de cobre en la escoria, y la magnetita en la escoria, y en forma inversa al porcentaje de fierro en la escoria. El modelo, obtenido con datos promediados por turno, se usó para interpretar las posibles causas de anormalidad en el proceso, a través de la aplicación de los test estadísticos T2 y Q. en particular se identificaron situaciones donde el problema principal residía en mediciones erróneas de la temperatura de la escoria. Paralelamente, se usó el modelo obtenido con datos en seudo estado estacionario para analizar situaciones anormales de operación. Se recomienda estudiar la construcción de modelos PCA usando otras agrupaciones de variables, considerando que existe un alto grado de correlación entre ellas. Por ejemplo, el uso de la variable razón fierro y sílice en la escoria ó razón fundente y concentrado en la alimentación. Se recomienda que para obtener un mejor modelo, se realice un diseño experimental adecuado, donde sea posible disponer de mediciones de leyes en los productos, niveles de metal blanco y de escoria y sangrías de productos más frecuentes. También revisar la calibración de la medición de temperaturas...