Modelos multivariables para predecir el extractable de níquel por la composición mineralógica de la mena tecnológica en el proceso Caron
La investigación se realizó en una Loza (8 hornos) de la Planta de Hornos de Reducción en la Empresa niquelífera de Punta Gorda, para turnos de 8 horas durante tres meses aproximadamente Se determinan los modelos que predicen con mayor efectividad el extractable de Ni al variar la composición químic...
| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de Moa "Dr. Antonio Núñez Jiménez"
2005-03-01
|
| Series: | Minería y Geología |
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| Online Access: | http://revista.ismm.edu.cu/index.php/revistamg/article/view/37 |
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| author | María M. Toirac-Suárez Jorge Arce-Molina Antonio R. Chang-Cardona |
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| description | La investigación se realizó en una Loza (8 hornos) de la Planta de Hornos de Reducción en la Empresa niquelífera de Punta Gorda, para turnos de 8 horas durante tres meses aproximadamente Se determinan los modelos que predicen con mayor efectividad el extractable de Ni al variar la composición química-mineralógica de la mena tecnológica que se alimenta a la planta, lo cual constituye la base para el control avanzado del circuito tecnológico Mina- Preparación de minerales- Hornos de Reducción con la finalidad de elevar la productividad, reducir el consumo de energía y disminuir los costos de producción. Las bases de datos y su procesamiento estadístico se realizaron en EXCEL. Como resultado, se obtuvieron varios modelos multi-variables con efectividades de pronóstico del extractable de Ni superiores que 91 % para ser probados en el escalado hacia toda la Planta de Horno; se validó la efectividad del Software COMPRAC para obtener modelos, basados en la composición mineralógica; se demostró la utilidad del método de diagnóstico empleado parad etectar las causas de errores subjetivos y seleccionar la información confiable en el circuito tecnológico evaluado; se validó una metodología de investigación eficaz para la modelación empírica a escala de Unidad Demostrativa de Producción, basada en el aseguramiento de la Semejanza técnico-operativa de grandes Plantas con régimen de trabajo continuo. |
| first_indexed | 2024-12-15T00:36:05Z |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1993-8012 |
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| publishDate | 2005-03-01 |
| publisher | Universidad de Moa "Dr. Antonio Núñez Jiménez" |
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| series | Minería y Geología |
| spelling | doaj.art-a1cd3566ad474d728f6e0bcda8e91fb52022-12-21T22:41:47ZspaUniversidad de Moa "Dr. Antonio Núñez Jiménez"Minería y Geología1993-80122005-03-01211Modelos multivariables para predecir el extractable de níquel por la composición mineralógica de la mena tecnológica en el proceso CaronMaría M. Toirac-SuárezJorge Arce-MolinaAntonio R. Chang-CardonaLa investigación se realizó en una Loza (8 hornos) de la Planta de Hornos de Reducción en la Empresa niquelífera de Punta Gorda, para turnos de 8 horas durante tres meses aproximadamente Se determinan los modelos que predicen con mayor efectividad el extractable de Ni al variar la composición química-mineralógica de la mena tecnológica que se alimenta a la planta, lo cual constituye la base para el control avanzado del circuito tecnológico Mina- Preparación de minerales- Hornos de Reducción con la finalidad de elevar la productividad, reducir el consumo de energía y disminuir los costos de producción. Las bases de datos y su procesamiento estadístico se realizaron en EXCEL. Como resultado, se obtuvieron varios modelos multi-variables con efectividades de pronóstico del extractable de Ni superiores que 91 % para ser probados en el escalado hacia toda la Planta de Horno; se validó la efectividad del Software COMPRAC para obtener modelos, basados en la composición mineralógica; se demostró la utilidad del método de diagnóstico empleado parad etectar las causas de errores subjetivos y seleccionar la información confiable en el circuito tecnológico evaluado; se validó una metodología de investigación eficaz para la modelación empírica a escala de Unidad Demostrativa de Producción, basada en el aseguramiento de la Semejanza técnico-operativa de grandes Plantas con régimen de trabajo continuo.http://revista.ismm.edu.cu/index.php/revistamg/article/view/37modelación multi-variablesemejanza técnico-operativaproceso Caronmetodología de investigación |
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