Resumen de Análisis de imagen y modelaje matemático para la determinación de distribuciones de partículas

Jessica López Martínez, Jonatán Andrade Martínez, Gabriela Alvarado Macías, Erik Espinoza Serrano, Dora Patricia Nava Gómez, Gilberto Rosales Marín

• español

  La distribución de partículas es considerada una de las principales herramientas para el control en las distintas operaciones unitarias relacionadas al procesamiento de minerales. En las etapas de trituración y molienda esta técnica nos permite conocer el cómo ocurre la liberación del mineral valioso de la ganga, así como determinar los balances de materia. En el presente trabajo técnicas de análisis de imagen, el modelo de distribución de Weibull doble, así como propiedades físicas de un mineral de sílice, son empleadas para determinar una distribución granulométrica en estado estacionario. Para tal fin, la distribución de partículas determinada experimentalmente mediante el uso de mallas convencionales (Tipo Tyler) fue comparada con la obtenida mediante los fotogramas. El modelo de Weibull fue usado para ajustar matemáticamente la distribución obtenida mediante los fotogramas. El ajuste demostró ser una herramienta que permite determinar mediante el análisis de imagen una distribución granulométrica confiable, debido a que...

• English

  Particle distribution is considered one of the main tools for control in the different unit operations related to mineral processing. In the crushing and grinding stages, this technique allows us to know the procedures involved in particle reduction processes as well as to determine the material balances within. In the present work, image analysis techniques, Weibull distribution model, as well as physical properties of a silica mineral that are used to determine a steady-state particle size distribution. For this purpose, the particle size distribution experimentally determined through the use of conventional meshes (Tyler Type) later compared with that obtained by means of frames. The Weibull model was used to mathematically fit the distribution obtained through the frames. The adaptations proved to be an aid that allows determining a reliable granulometric distribution through image analysis due to the fact that the error (SSE) is 1.3.