Publication: ESTUDIO DE LA TASA DE DESGASTE EN MINERODUCTOS Y RELAVEUCTOS DE ACERO SIN RECUBRIMIENTO DEL NORTE DE CHILE
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Date
2023-07
Authors
FIGUEROA FIERRO, MIRKO FABRIZZIO
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Abstract
La presente memoria busca estudiar la relación entre las variables operacionales de sistemas de transporte de pulpa de mineral y pulpa de relave con el desgaste erosivo producido en las tuberías de acero API X65 buscando correlaciones empíricas que permitan construir un modelo predictivo para dos tuberías que transportan pulpa de mineral de cobre y tres tuberías que transportan relave de cobre.
Los sistemas estudiados corresponden a tuberías que se encuentran operando actualmente en Chile: dos mineroductos de 24’’ y 28’’ y tres relaveductos de 28’’, 36’’ y 14-16’’ para los cuales se cuenta con sus registros operacionales y mediciones de espesores de pared de la tubería en un período de aproximadamente ocho años. Las pulpas estudiadas poseen características similares, esto es, gravedad específica de sólidos con valores cercanos a 2.6 en el caso de los relaveductos y 2.8 en el caso de los minerductos y un d80 de 300 [um] aproximadamente.
Se realiza un procesamiento de los datos con el fin de obtener valores representativos del desgaste de la tubería a lo largo de todo su perfil longitudinal y su distribución dentro de la sección transversal de la tubería, así como también se realiza un análisis de frecuencia para obtener valores representativos de cada período de estudio. Finalmente, con estos datos se construye un modelo de regresión lineal múltiple utilizando herramientas de Machine Learning y se evalúa la capacidad predictiva de este mediante pruebas estadísticas y probabilísticas, comparándolo además con los modelos propuestos en la literatura estudiada.
De los resultados se concluye que no es posible obtener un modelo predictivo que permita estimar la tasa de desgaste de manera certera utilizando los datos operacionales de este estudio, sin embargo, se confirma que la velocidad del fluido es el parámetro más influyente en el comportamiento de la tasa de desgaste en sistemas que transportan pulpa de mineral de cobre y relave de cobre
Description
Keywords
ACARREO MINERO , RELAVES MINEROS , OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS , APRENDIZAJE AUTOMATICO (Inteligencia Artificial)