El estudio, publicado en Minerals Engineering, presenta el Modelo Heterárquico, un modelo de simulación de próxima generación para comprender cómo se descompone el mineral dentro de los molinos SAG.
- El modelo heterárquico permite a los operadores de minas predecir el rendimiento del molino SAG con mayor precisión, lo que permite tomar decisiones operativas más inteligentes basadas en datos.
- Los resultados muestran que la eficiencia óptima del molino SAG se produce a alrededor del 78 % de velocidad crítica y del 20 al 30 % de nivel de llenado, lo que reduce el desperdicio de energía y maximiza el rendimiento.
- Al tener en cuenta el comportamiento de los medios de molienda y la dinámica de las partículas, el modelo favorece un mejor diseño del molino y la optimización del rendimiento.
El modelo aún no está completo; no incluye el agua, el desgaste de los medios de molienda ni mecanismos lentos como la abrasión. Sin embargo, futuras versiones abordarán estas limitaciones y posiblemente se ampliarán a simulaciones 3D.
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Innovaciones clave
- Incorpora mezcla de partículas, trituración y segregación.
- Tiene en cuenta los medios de molienda de acero, que son fundamentales en los molinos SAG.
- Realiza un seguimiento del rendimiento espacialmente y a lo largo del tiempo.
- Suficientemente eficiente para aplicaciones en el mundo real.
Instantánea de una simulación DEM de un molino SAG durante su funcionamiento.
Principales hallazgos
- Los medios de molienda mejoran significativamente la rotura en comparación con la molienda de solo mineral.
- Las partículas más pequeñas migran hacia el borde; las partículas más grandes y las bolas permanecen en el centro.
- La eficiencia óptima del molino se alcanza a una velocidad crítica de aproximadamente el 78 % y un nivel de llenado del 20 al 30 %.
- Los niveles de llenado excesivos reducen la eficacia de la molienda.
Discretización heterárquica de un elemento de volumen representativo (RVE) a lo largo de una coordenada microestructural (m) con condiciones de contorno periódicas (PB).
Impacto en la industria
- Permite una previsión del rendimiento más precisa.
- Mejora la toma de decisiones operativas para los operadores de molinos.
- Ayuda a reducir el desperdicio de energía en una parte clave del procesamiento de minerales.