SIMULADOR DE CIRCUITO DE COLUMNAS DE FLOTACIÓN DE PLANTA N°2, LAS TÓRTOLAS, OPERACIÓN LOS BRONCES, ANGLO AMERICAN CHILE

Abstract

En el presente trabajo se desarrolla un simulador metalúrgico del circuito de columnas de flotación de la planta concentradora Las Tórtolas 2 con el objetivo de ser usado como parte del sistema de decisiones operacionales.En primera instancia, se seleccionaron y analizaron los modelos fenomenológicos con el fin de reconocer las variables que determinan la operación del circuito de flotación columnar. Luego, se estudió la información disponible en planta con el propósito de identificar cuáles de estas variables se obtienen a partir de mediciones en planta. Dado que parte importante de la información requerida para la alimentación del simulador no se encuentra disponible en línea, la estimación de estas variables se efectúa en base a muestreos metalúrgicos, pruebas mineralógicas, ensayos químicos, pero principalmente, a partir de la simulación de la etapa de remolienda-clasificación utilizando la herramienta computacional Molycop Tools.Una vez establecidas las variables, se configuró el simulador en función a las características de la planta. Sin embargo, dada la falta de información relacionada al flujo y a la ley de relave de las columnas, se parametrizó sólo en relación a la ley del concentrado final, y no respecto a la recuperación de las columnas. El ajuste consideró, también, el efecto del tipo de especie mineralógica (calcopirita, calcosina, pirita y ganga) y el desempeño metalúrgico rougher del tipo de muestra mineralógica alimentada.Se determinó, para el grupo de datos con desempeño metalúrgico rougher entre 80 - 85 [%], una incertidumbre de predicción de ± 2,90 [%], sin embargo, se verificó que la incertidumbre de predicción disminuye a ± 1,56 [%] cuando se opera con flujos de aire entre 900 a 1100 [m3/h]. Por otro lado, se observó que para el grupo de datos que considera desempeño metalúrgico rougher entre 70 - 80 [%], una incertidumbre de ± 3,45 [%].Las fuentes de errores que determinan la incertidumbre de predicción se encuentran relacionadas a errores de mediciones instrumentales y de estimaciones; a errores debido a problemas operacionales en el sistema de inyección de aire en las columnas provocado por el desgaste de las boquillas de los inyectores, y al sistema de distribución de agua de lavado producto del taponamiento de las canaletas de distribución causado por la mala calidad del agua de proceso; y también, a errores relacionado al ajuste de los parámetros. De estos tres tipos de errores, sólo fue posible cuantificar el error procedente a mediciones instrumentales y a estimaciones, el cual fue de ± 1,65 [%] respecto a la ley del concentrado final.Con el fin de disminuir la incertidumbre de predicción, se propuso corregir la velocidad superficial del gas en las columnas y al parámetro cinético relacionado a la recuperación máxima de la zona de colección de la pirita, dado que son los parámetros que propagan mayores errores de predicción. Sin embargo, se verificó que el efecto de otras variables involucradas en el proceso (tamaño de burbuja, distribución por clase de tamaño, entre otras), no consideradas en la modelación, pueden interferir categóricamente en el error de predicción del simulador.Se efectuó un análisis de sensibilidad con las principales variables de operación y de alimentación del circuito de columnas de flotación, en el cual se determinó que el efecto del flujo de aire en las columnas es determinante en la operación puesto que varía alrededor de ± 1 [%] la ley del concentrado final, y entre ± 10 [%], la recuperación columnar.El simulador puede ser empleado como una aplicación de planificación dado que permite evaluar distintas condiciones operacionales, en base a la sensibilización de una condición de operación pasada con similares características. También puede ser utilizada como parte de un sistema de entrenamiento de operadores ya que es capaz de reproducir las tendencias de la ley y la recuperación ante diversos cambios en la operación.Finalmente, el simulador metalúrgico se implementó en la plataforma Excel, y se desarrolló en el lenguaje de programación Visual Basic, dado que permite integrar rápidamente los datos procedentes del DCS a través de la plataforma PI System.In the present work a metallurgical simulator of the floating column circuit of the Las Tórtolas 2 concentrator plant is developed with the aim of being used as part of the operational decision system.In the first instance, the phenomenological models were selected and analyzed in order to recognize the variables that determine the operation of the columnar flotation circuit. Then, the information available in the plant was studied in order to identify which of these variables are obtained from plant measurements. Given that an important part of the information required for feeding the simulator is not available online, the estimation of these variables is made based on metallurgical sampling, mineralogical tests, chemical tests, but mainly, from the simulation of the stage of retrieval-classification using the computer tool Molycop Tools.Once the variables were established, the simulator was configured according to the characteristics of the plant. However, given the lack of information related to the flow and the law of tailings of the columns, it was parameterized only in relation to the law of the final concentrate, and not with respect to the recovery of the columns. The adjustment also considered the effect of the type of mineralogical species (chalcopyrite, chalcocite, pyrite and gangue) and rougher metallurgical performance of the type of mineralogical sample being fed.It was determined, for the data group with rougher metallurgical performance between 80 - 85 [%], a prediction uncertainty of ± 2.90 [%], however, it was verified that the prediction uncertainty decreases to ± 1.56 [ %] when operating with air flows between 900 to 1100 [m3 / h]. On the other hand, it was observed that for the group of data that considers rougher metallurgical performance between 70 - 80 [%], an uncertainty of ± 3.45 [%].The sources of errors that determine the prediction uncertainty are related to instrumental measurements and estimates errors; to errors due to operational issues in the air injection system in the columns caused by the wear of the injectors nozzles, and by the distribution system of the washing water that is a result of the clogging of the distribution channels caused by the poor quality of the processed water; and also, to errors related to the adjustment of the parameters. Out of these three types of errors, it was possible to quantify only the error from instrumental measurements and estimates, which was ± 1.65 [%] with respect to the law of the final concentrate.In order to reduce the uncertainty of prediction, it was proposed to correct the superficial velocity of the gas in the columns and the kinetic parameter related to the maximum recovery of the pyrite collection zone, given that they are the parameters that propagate the greatest prediction errors . However, it was verified that the effect of other variables involved in the process (bubble size, distribution by size class, among others), which were not considered in the modeling, may interfere categorically in the prediction error of the simulator.A sensitivity analysis was carried out with the main variables of operation and of supply of the flotation column circuit, in which it was determined that the effect of air flow in the columns is a determining factor in the operation since it varies around ± 1 [ %] the law of the final concentrate, and between ± 10 [%], the columnar recovery.The simulator can be used as a planning application since it allows to evaluate different operational conditions, based on the awareness of a past operation condition with similar characteristics. It can also be used as part of an operator training system since it is capable of reproducing the trends of the law and recovery in the face of various changes in the operation.Finally, the metallurgical simulator was implemented on the Excel platform, and was developed in the Visual Basic programming language, since it allows the rapid integration of data from the DCS through the PI System platform.