Integración de un modelo de valorización económica en la generación de un plan de riego óptimo para pilas de lixiviación en sulfuros de cobre

Abstract

La explotación creciente de sulfuros de cobre y el agotamiento gradual de los óxidos en Chile resaltan la necesidad de implementar métodos de procesamiento que sean sostenibles y económicamente viables. La lixiviación en pilas se perfila como una alternativa prometedora debido a su menor impacto ambiental. Sin embargo, los minerales sulfurados de cobre presentan desafíos considerables debido a su resistencia a la disolución. Actualmente, en el marco del proyecto Fondef ID19I10202 “Modelo fenomenológico integrado de lixiviación en pilas de sulfuros: desde la teoría a la aplicación industrial”, un modelo de optimización se utiliza para planificar el riego óptimo basándose en un modelo fenomenológico, pero su enfoque en maximizar la recuperación de mineral sin incluir criterios económicos limita su aplicación práctica en la industria minera. Para abordar esta limitación, el presente trabajo de memoria desarrolló una valorización económica del proceso de lixiviación en pilas para minerales sulfurados de cobre e integró esta valorización a un modelo de optimización preexistente. El objetivo es generar planes de riego que maximizan el flujo de caja durante todo el horizonte de planificación. Se investigaron los métodos de lixiviación bacteriana y lixiviación en medio cloruro para identificar las variables clave y los parámetros asociados a los costos del proceso de lixiviación, específicamente orientado a sulfuros de cobre. Con estos factores económicos se generó un modelo matemático que caracteriza el flujo de caja descontado del proceso, el cual se integró al modelo de optimización como una nueva función objetivo de maximización en la toma de decisiones del modelo para producir el plan de riego óptimo. El modelo resultante fue alimentado con datos de la industria minera y generó planes de riego óptimos ajustados a las condiciones operativas, proporcionando valores precisos de flujo de caja neto. Los resultados indicaron que el modelo propuesto puede ofrecer un enfoque eficiente para maximizar el flujo de caja, capturando el valor económico potencial de la operación. Además, un análisis comparativo con una metodología de riego Greedy reveló que la optimización basada en la valorización económica permite un rendimiento superior, mientras que un análisis de sensibilidad confirmó la solidez del modelo frente a cambios en las variables económicas.

The increasing exploitation of copper sulfides and the gradual depletion of oxides in Chile highlight the need to implement processing methods that are sustainable and economically viable. Heap leaching is emerging as a promising alternative due to its lower environmental impact. However, copper sulfide ores present significant challenges due to their resistance to dissolution. Currently, within the framework of the Fondef ID19I10202 project "Integrated Phenomenological Model of Heap Leaching of Sulfides: From Theory to Industrial Application," an optimization model is used to plan optimal irrigation based on a phenomenological model, but its focus on maximizing mineral recovery without including economic criteria limits its practical application in the mining industry. To address this limitation, the present thesis developed an economic valuation of the heap leaching process for copper sulfide ores and integrated this valuation into a pre-existing optimization model. The objective is to generate irrigation plans that maximize cash flow throughout the entire planning horizon. Bacterial leaching and chloride media leaching methods were investigated to identify key variables and parameters associated with leaching process costs, specifically oriented towards copper sulfides. With these economic factors, a mathematical model was generated that characterizes the discounted cash flow of the process, which was integrated into the optimization model as a new objective function for decision-making in the model to produce the optimal irrigation plan. The resulting model was fed with data from the mining industry and generated optimal irrigation plans tailored to operational conditions, providing accurate net cash flow values. The results indicated that the proposed model offer an efficient approach to maximize cash flow, capturing the potential economic value of the operation. Moreover, a comparative analysis with a Greedy irrigation methodology revealed that optimization based on economic valuation allows for superior performance, while a sensitivity analysis confirmed the robustness of the model against changes in economic variables.