Control experto-difuso de atributos en espumas de flotación medidas por procesamiento de imágenes en un circuito Rougher piloto

Abstract

La flotación es un proceso de alta complejidad caracterizado por relaciones no-lineales entre sus variables independientes y dependientes. La falta de modelos dinámicos fenomenológicos adecuados ha limitado su uso en el control eficiente de estos procesos. Por otro lado, el uso adecuado del control predictivo depende muy fuertemente de la calidad de la representación del proceso por un modelo dinámico simple. Los sistemas expertos, basados en lógica binaria, han sido la herramienta más empleada en el control de flotación en las últimas décadas. Sin embargo, su eficiencia se ve limitada por la falta de precisión en la descripción del estado de las variables. El uso de lógica difusa ha permitido abordar el problema de control con mayor precisión, mejorando significativamente el desempeño de los sistemas expertos. En este trabajo se llevó a cabo la implementación de un control experto basado en lógica difusa en un circuito rougher de flotación piloto. La planta opera de forma híbrida, adquiriendo variables operacionales en tiempo real a través de los sensores desplegados en el circuito y del procesamiento de imágenes de espuma de flotación en Matlab. El sistema está conformado por tres celdas rougher de 36 [L], en el cual se recircula una alimentación de 4,5 [L/min] de una solución acuosa de 25 [ppm] de 2-etilhexanol y sin presencia de sólidos. El objetivo es evaluar el sistema de control difuso de los atributos de espuma de flotación, empleando como recursos las referencias de los controladores PID disponibles para la velocidad superficial de gas y los niveles de pulpa en cada celda. Inicialmente, se realizó la calibración de la instrumentación (sensores, válvulas, bomba peristáltica y cámaras) del circuito; el desarrollo de la interfaz de monitoreo y control, y su conexión con el PLC y el hardware disponible en la sala de control; así como también el acondicionamiento de los códigos de procesamiento de imágenes disponibles para su aplicación en el circuito. Posteriormente, se llevó a cabo la fase de experimentación, la cual consistió en dos etapas. La primera etapa se enfocó en la recopilación de la información concerniente al comportamiento de los atributos de espuma de flotación, tales como área transversal, excentricidad y densidad de burbujas, bajo condiciones de velocidad superficial de gas de 0,5 a 1,5 [cm/s] y profundidades de espuma entre 1 y 4 [cm]. Los resultados de la primera parte de la experimentación señalan que, a medida que aumenta la velocidad superficial de gas, las burbujas tienden a aumentar su excentricidad y aumentar su tamaño, disminuyendo el número de burbujas por área. Por otro lado, un aumento en el nivel de pulpa, y por consiguiente, una disminución en el grosor de la capa de espuma, conduce a un aumento en la excentricidad y el tamaño de las burbujas, al tiempo que disminuye su número por área. Esto se debe a la coalescencia de las burbujas ascendentes y a la menor disponibilidad de espacio generado por la disminución en el grosor del colchón de espuma. Esta información permitió el establecimiento de las reglas y conjuntos difusos de entrada y de salida al sistema de control experto-difuso, y de las funciones de pertenencia, designadas como “Alto” y “Bajo” según el rango de valores definido para cada atributo y recurso. Bajo condiciones de operación específicas (tales como velocidades superficiales de gas o niveles de pulpa cercanos a los límites establecidos), se observaron desviaciones en el comportamiento de los atributos como resultado de la formación de una espuma de baja calidad (en altura y estabilidad). Esta información fue considerada para la construcción de las reglas de inferencia del controlador difuso, así como también en el desarrollo de un filtro de datos para la normalización de los valores de atributos de entrada al sistema de control. En cuanto a la segunda etapa de experimentación, se verificó el control experto-difuso de los atributos mediante la acción del controlador y aplicando el método de inferencia de Mamdani. Este acto se llevó a cabo a partir de la información de entrada, que consistió en el valor actual del atributo a controlar, la velocidad superficial de gas y el nivel de pulpa en la celda correspondiente; permitiendo la inferencia de una respuesta de salida con base en las reglas difusas y los conjuntos difusos establecidos, siendo estos últimos los valores de referencia de velocidad superficial de gas o nivel de pulpa de los controladores PID disponibles en las celdas correspondientes. Los resultados muestran que, al menos en el 70% de las experiencias, fue posible el control de los atributos de espuma mediante la manipulación de los recursos disponibles, verificándose valores de los atributos dentro de los rangos establecidos como “Alto” una vez iniciada la acción del controlador. No obstante, en algunos casos, si bien los valores reportados indicaron el control de los atributos, estos resultados estuvieron sesgados debido al procesamiento y segmentación de imágenes de baja calidad de espuma no idónea, lo cual surge como resultado de las limitaciones en el control de la altura de espuma en el circuito y de las características intrínsecas del sistema. Finalmente, se concluye que es posible implementar el control experto-difuso de los atributos a través de modificaciones en la velocidad de gas y en la profundidad de espuma. Sin embargo, este estará influenciado por varios factores: las características inherentes del sistema; las condiciones de operación, como el flujo de alimentación empleado, la ausencia de sólidos en la solución y las limitaciones en la evacuación de relaves en las celdas; la calidad de la información de entrada al sistema de control lógico difuso; la representatividad y calidad de las imágenes generadas mediante el sistema de procesamiento de imágenes; y el estado de los sensores y actuadores en el circuito.