Model based predictive control of a rougher flotation circuit considering grade estimation in intermediate cells

• Daniel Rojas Acuña ^[1] ; Aldo Cipriano Zamorano ^[1]
  1. [1] Pontificia Universidad Católica de Chile

     Pontificia Universidad Católica de Chile

     Santiago, Chile

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 78, Nº. 166, 2011, págs. 29-37
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Control predictivo de un circuito de flotación rougher considerando estimación de leyes en celdas intermedias
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En flotación de minerales, pequeños incrementos en la recuperación resultan económicamente muy significativos, por lo que el control automático del proceso ha pasado a ser indispensable. En esta área se han desarrollado varios trabajos en los que usualmente no se consideran leyes de concentrado en celdas intermedias. Por otra parte, se han realizado varios trabajos para caracterizar la espuma de concentrado por medio de procesamiento de imágenes para extraer color, velocidad y tamaño entre otros y unas pocas investigaciones han mostrado la factibilidad de estimar la ley de concentrado. Este trabajo dos estrategias de control predictivo multivariable La primera estrategia está basada sólo en la información entregada por los sensores de cola y concentrado generales mientras que la segunda incluye, además de esta información, estimación de leyes de concentrado en celdas intermedias. Ambas estrategias son comparadas con una estrategia que considera controles fijos. Los resultados por simulación muestran que la recuperación puede ser incrementada hasta en un 1,7% con respecto a la estrategia con controles fijos

  • English

    Effective control of rougher fl otation is important because a small increase in recovery results in a signifi cant economic benefi t. Although many fl otation control strategies have been proposed and implemented over the years, none of them incorporate concentrate grade measurements at intermediate cells because these data are not usually available. On the other hand, there is much research on characterizing concentrate froth on the cell surface by image processing in order to extract information on froth color, bubble size, and speed that can then be used for developing expert control strategies, and some works have shown the possibility of estimating the concentrate grade. This work pres-ents two multivariable model based predictive control (MPC) strategies for a rougher circuit. The fi rst strategy is based only on general tailings and concentrate grade measurements while the second one includes, beside these data, the intermediate cell grade estimates. Both strategies are compared with a fi xed control strategy. Simulation tests show that the recovery can increase by 1.7%, compared to the fi xed control strategy