Metodología de balance de masa y predicción de indicadores metalúrgicos en plantas de lavado de carbones

ilustraciones, diagramas, tablas

Autores:
Ruiz Rave, Napoleón
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81230
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Palabra clave:
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550 - Ciencias de la tierra
Minas de carbón
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Índices metalúrgicos
Inventarios de carbón
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Modelos de predicción
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Actualmente la planta de lavado de Cerrejón Colombia usa para este fin, la separación gravitacional por medios densos, la cual se basa en la utilización de pseudofluidos compuestos por suspensiones de agua con magnetita. La empresa desde tiempo atrás identificó que los ajustes de producción de los inventarios de la pila de carbón proveniente de la planta de lavado han sido considerablemente altos cuando se comparan con las mediciones efectuadas entre los diferentes agentes que intervienen en la estimación de los flujos másicos. Para realizar un ajuste que permita el control de los datos en la planta de lavado, se propone una metodología de balance de masas y predicción de índices metalúrgicos a partir de la unificación y estructuración de datos procedentes de la planta de lavado de carbón, utilizando el entorno programático del software estadístico “RStudio”. Además, se realizó a fondo la valoración metalúrgica de la planta actual, comparándola con sus factores de diseño para una operación optima. (Texto tomado de la fuente)In a washing plant, the separation of coal and tailings from the backings (floors ,roofs and intercalations) of the coal seams carried out. This operation is of vital importance in coal refining, because the seams intrinsically have a high degree of contamination (minerals), which affects the calorific value of the coal. Currently, the Cerrejón Colombia washing plant uses for this purpose, gravitational separation of dense media, which is based on the use of pseudofluids composed of water suspensions with magnetite. The company has long identified that the production adjustments of the coal pile inventories coming from the washing plant have been considerably high when compared to the measurements made among the different agents involved in the estimation of mass flows. In order to make an adjustment that allows the control of the data in the washing plant, a methodology of mass balance and prediction of metallurgical indexes is proposed from the unification and structuring of data coming from the coal washing plant, using the programmatic environment of the statistical software "RStudio". In addition, a thorough metallurgical assessment of the current plant was carried out, comparing it with its design factors for optimum operation.MaestríaMagíster en Ingeniería - Recursos MineralesExplotación y Beneficio.Área Curricular de Recursos Mineralesxiv, 82 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - Recursos MineralesDepartamento de Materiales y MineralesFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín620 - Ingeniería y operaciones afines550 - Ciencias de la tierraMinas de carbónCoal mines and miningÍndices metalúrgicosInventarios de carbónMedio densoModelos de predicciónAnálisis estadísticoMetallurgical indexesCcoal inventoriesDense mediaPredictive modelsStatistical analysisMetodología de balance de masa y predicción de indicadores metalúrgicos en plantas de lavado de carbonesMass balance methodology and prediction of metallurgical indicators in coal washing plantsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiaANM, A. N. M. (2003). Glosario minero.Becerra Espinosa, J. . (2015). Estadistica DescriptivaBurt, R., & Mills, C. (1984). Gravity concentration technology. Elsevier.Bustamante Rúa, O., Jaime Restrepo, O., & Gaviria Cartagena, C. (2008). Concentración de Minerales. Universidad Nacional de Colombia, Sede MedellínCerrejón. (2015). Discrepancias Pila 19 (Producto).Faraldo, P., & Pateiro, B. (2013). Estadística y Metodología de la Investigación.Fragozo, N. (2015). Presentación-UAS-especificaciones ux5_DRON_CERREJON.Hernández, F. (2021). Manual de R.Londoño García, R. (2015). Balance de masa y energía sin reacciones químicas.Manejo de Carbones. (2018). V4_Datos Planta de Lavado 2016 a 2018.Marin, J. M. (2015). Medidas descriptivas. Departamento de estadística.Mendoza, J. (2014). R para principiantes.Montero Granado, R. (2016). Modelos de regresión lineal múltiple.Orellana, L. (2001). Estadística Descriptiva.Ortiz, A. (2018). Datos Planta de Lavado 2016-2018.Pantoja, J. (2015). 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Peso camiones carboneros Pila 19.BibliotecariosEstudiantesInvestigadoresMaestrosORIGINAL1017201002.2021.pdf1017201002.2021.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Recursos Mineralesapplication/pdf5787836https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81230/3/1017201002.2021.pdfa01c43ec9c9ac947fcb74a05c7b2dcf0MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84074https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81230/4/license.txt8153f7789df02f0a4c9e079953658ab2MD54THUMBNAIL1017201002.2021.pdf.jpg1017201002.2021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4573https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81230/5/1017201002.2021.pdf.jpgb218e9fdfa7776a0f09764682c0ea32dMD55unal/81230oai:repositorio.unal.edu.co:unal/812302023-10-20 20:57:02.613Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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