EVALUACIÓN EL EFECTO DE MEJORAS EN TRONADURA Y PRE-CHANCADO SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MOLINO SAG

Minera Los Pelambres busca reducir sus costos operacionales y aumentar suproductividad, a través de la mejora de su eficiencia operacional. Con este fin, se hapuesto especial interés en mejorar el rendimiento del Molino SAG, etapa de granconsumo energético y caracterizada por alta variabilidad, iniciando de esta forma unproyecto de mejoramiento de la planificación y gestión de las etapas antecesoras almolino. Es por ello, que se ha identificado la oportunidad de la creación de modelosgeometalúrgicos, que conlleven a una programación robusta y maximicen los esfuerzode planificación, principalmente en las áreas de tronadura y pre-chancado, con el fin dever sus efectos en el rendimiento del molino SAG.Actualmente, minera los pelambres posee un modelo de planificación delrendimiento de planta, basado en el parámetro de rotura por impacto Axb [t/kWh] ydesarrollado a partir del simulador JKSimMet.El presente trabajo de tesis, presenta una nueva metodología para la obtención delrendimiento planta, a partir la modelación del rendimiento molino SAG, en funcióndel Axb [t/kWh] y la curva granulométrica de entrada al molino. Para lacaracterización de la alimentación se tomó una medida representativa de la zonagruesa y fina de la curva, siendo representados por el F80 y %1,25. Además se realizóel estudio de la caracterización del F80 para cada unidad geometalúrgica presente en lamina, con el objetivo de disminuir la incertidumbre, generada por la categorizaciónprevia del geólogo en el modelo actual de Minera los Pelambres.Para ello, se recopilaron datos operacionales y geometalúrgicos desde el año 2007 al2015 y datos simulados a partir del programa JKSimMet con los cuales, se generaronlos modelos estadísticos ModEst y ModFen respectivamente. Luego, se incorporó lamodelación del F80 en función de la unidades geometalúrgicas M1, M2, M3, M4, M7y M8, dando paso a los modelos geometalúrgicos, ModEst(F80mod) yModFen(F80mod).De la primera inspección de los datos, se concluyó que los períodos 2007 - 2009 y2012 - 2015 tienen distintos comportamientos frente a las perturbaciones de entradacomo el Axb y granulometría de entrada, debido a las distintas condiciones deoperación de la planta. Es por ello, que la base del modelo estadístico se construyó apartir del período 2007 - 2009. Además, dada la forma de estimación de lagranulometría de entrada al molino SAG, se infiere que el F80 representa una zonamás confiable de medición y por ende gestionable.Una vez validados los modelos, se emplearon para cuantificar el efecto del prechancadosobre el rendimiento del molino entre los meses de Septiembre a Diciembredel 2015, obteniendo como resultado un aumento entre 1,98 % al 2,36 % en promedio,el cual representa como excedente de 840 [kUS] y 1123 [kUS] respectivamente.Los modelos ModEst y ModFen, pese a capturar la variabilidad del rendimientoplanta mejor que el modelo Actual, el error generado con respecto a los datos realessiguen siendo significativos. Es por ello, que se recomienda desarrollar un modelogeometalúrgico con los datos actuales de planta (2012 – 2015), pero con ciertascondiciones de operación, ya que el molino funciona de manera restringida.
 Minera Los Pelambres seeks to reduce its operational costs and increase itsproductivity, through the improvement of its operational efficiency. To do this, specialinterest has been placed on improving the performance of the SAG mill, stage of highenergy consumption and characterized by high variability, thus initiating a project toimprove the planning and management of the predecessor stages of the mill. For thisreason, an opportunity for the creation of geometallurgical models has been identified,leading to a robust programming and maximizing the planning effort, mainly in theareas of blasting and pre-crushing, in order to see their effects on the SAG millperformance.Nowadas, minera los pelambres has a plant performance planning model, based onthe impact breakage parameter Axb [t / kWh] and developed from the JKSimMetsimulator.The present thesis work presents a new methodology for obtaining the plant yield,starting with the modeling of the SAG mill performance, based on the Axb [t / kWh]and the granulometric curve of input to the mill. For the characterization of the feedinga representative measure of the thick and thin area of the curve was taken, beingrepresented by the F80 and% 1.25. In addition, the study of the characterization of theF80 for each geometallurgical unit present in the mine was carried out, in order toreduce the uncertainty generated by the previous categorization of the geologist in thecurrent model of Minera los Pelambres.For this, operational and geometallurgical data were collected from 2007 to 2015 andsimulated data from the JKSimMet program with which the ModEst and ModFenstatistical models were generated, respectively. Then, the modeling of the F80 wasincorporated according to the geometallurgical units M1, M2, M3, M4, M7 and M8,giving way to the geometallurgical models, ModEst (F80mod) and ModFen (F80mod).From the first inspection of the data was concluded that the periods 2007 - 2009 and2012 - 2015 have different behaviors against entry disturbances such as the Axb andinput granulometry, due to the different operating conditions of the plant. For thisreason, the basis of the statistical model was built from the period 2007 - 2009. Inaddition, given the form of estimation of the input granulometry to the SAG mill, itwas concluded that the F80 represents a more reliable area of measurement andmanageableOnce the models were validated, they were used to quantify the effect of precrushingon mill performance between the months of September to December 2015,obtaining as a result an increase between 1.98% to 2.36% on average, which representsas surplus of 840 [kUS] and 1123 [kUS] respectively.The ModEst and ModFen models, in spite of capturing the plant performancevariability better than the Actual model, the error generated with respect to the realdata are still significant. For this reason, it is recommended to develop ageometallurgical model with the current plant data (2012 - 2015), but with certainoperating conditions