Virtual PSI
Virtual Particle Size Indicator en planta de Cu.
Cliente de la gran minería del cobre que encarga a Kapptek la generación de un sensor virtual de tamaño de partícula, para reemplazar a las mediciones del equipo físico en campo.
Los principales problemas que el cliente intenta resolver son los siguientes:
1. Baja disponibilidad del PSI, cercana al 50%.
2. Excesiva demanda de horas hombre que el equipo físico requiere, principalmente en tareas asociadas a calibración y mantenimiento.
3. Inestabilidad de la medición. Existen numerosas oportunidades en que el equipo aleatoriamente envía resultados fuera de rango -9999 y a la medición siguiente un valor real.
4. Muestreos batch cada 20 minutos, lo que impide la integración de estrategias de optimización oportunas para el mejoramiento operativo. Se busca pasar a mediciones estimadas en tiempo real.
Durante la fase de desarrollo, se evalúan 5 tipos de modelos:
1. Neural networks
2. Polynomial regression
3. Lineal regression
4. Gradient boosted tree
5. Simple regression tree
La predicción obtenida mediante la utilización de un perceptrón multicapa, entrega una desviación máxima de 1 % en el tamaño de partícula del overflow de ciclones desde molienda a flotación, lo que permite a la operación prescindir del equipo físico para la implementación de estrategias de control avanzado en tiempo real.
Beneficios
5
Tipos de modelos evaluados.
1%
Desviación máxima del tamaño de partícula en el overflow de ciclones desde molienda a flotación.
98%
Disponibilidad del modelo para operación en tiempo real.
Galería
