Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarlo
Descripción del Articulo
La clasificación de hidrociclones es un tema complejo que ha sido estudiado durante muchos años. Los primeros métodos de clasificación se basaban en la observación visual de los hidrociclones; sin embargo, estos métodos eran subjetivos y no siempre precisos. En la etapa de clasificación, comprender...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
| Repositorio: | UNSA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/20143 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12773/20143 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Simulación Monte Carlo p80 Planta Concentradora Modelamiento. https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02 |
| id |
UNSA_b0583f6a0e6e9fbd8c58f25e911cc563 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/20143 |
| network_acronym_str |
UNSA |
| network_name_str |
UNSA-Institucional |
| repository_id_str |
4847 |
| spelling |
Nuñez Ramirez, Pedro PabloCharca Mamani, Franklin Ramiro2025-06-04T19:55:46Z2025-06-04T19:55:46Z2024La clasificación de hidrociclones es un tema complejo que ha sido estudiado durante muchos años. Los primeros métodos de clasificación se basaban en la observación visual de los hidrociclones; sin embargo, estos métodos eran subjetivos y no siempre precisos. En la etapa de clasificación, comprender y controlar las variables que afectan el P80 hacia flotación es crucial para garantizar la recuperación. Para abordar el riesgo asociado a esta variable, se ha desarrollado un modelo de simulación Monte Carlo que considera la incertidumbre de variables de entrada mediante distribuciones de probabilidad. Se realizaron un total de 10,000 simulaciones, generando diferentes escenarios. Los resultados del presente estudio ratifican como principal factor perjudicial en la clasificación de hidrociclones: el porcentaje de sólidos en la alimentación. Optimizar esta variable se obtiene un producto mucho más fino, lo que contribuye significativamente a incrementar la recuperación y, por ende, a generar mayores ganancias. La recuperación está directamente vinculada con el P80 de flotación, el cual está fuertemente relacionado con la eficiencia de clasificación. Asimismo, se evaluó el mejor escenario entre las 10,000 simulaciones para obtener un P80 menor, filtrando escenarios de las simulaciones con un rango de presión entre 110-125 kPa, un porcentaje de sólidos en el underflow menor al 80%, y una carga circulante entre 265 300. Bajo estas consideraciones, se determinó que el escenario óptimo consiste en operar con 11 hidrociclones en lugar de 10, trabajar con un porcentaje de sólidos del 58% en lugar del 62% del caso inicial, un vortex de 15.7 en el hidrociclón, manteniendo el apex del hidrociclón y los porcentajes de sólidos en el cajón sin cambios. Además, al disminuir el F80 del alimento al circuito en 10 milímetros, de 1445 a 1437, se puede obtener un P80 de 191.9 micras en lugar de 206.6 micras.application/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12773/20143spaUniversidad Nacional de San Agustín de ArequipaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaRepositorio Institucional - UNSAreponame:UNSA-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Agustíninstacron:UNSASimulación Monte Carlop80Planta ConcentradoraModelamiento.https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarloinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDU29222208https://orcid.org/0000-0002-0969-929873118835713026Nuñez Ramirez, Pedro PabloRodriguez Velarde, German Gustavo OscarMamani Calcina, Pedro Luishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisIngeniería MetalúrgicaUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería de ProcesosIngeniero MetalurgistaORIGINALTesis.pdfapplication/pdf3713567https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/bcbed060-240b-48ac-af1a-c95f35ac0f42/download293100d49468e985b60bc2ac0ffc0958MD51Reporte de Similitud.pdfapplication/pdf4270843https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/70e3ec35-5494-40b3-bc35-b2d7bba0406a/download2d011247a31d15ac68b6525c1d91954bMD52Autorización de Publicación Digital.pdfapplication/pdf371486https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/07646ed7-dc83-4a10-aa51-b0d9d2400701/download0dd1f1c8a5f439d3e8f54f6efa3ac00bMD5320.500.12773/20143oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/201432025-06-04 14:56:00.676http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.unsa.edu.peRepositorio Institucional UNSAvridi.gestioninformacion@unsa.edu.pe |
| dc.title.es_PE.fl_str_mv |
Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarlo |
| title |
Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarlo |
| spellingShingle |
Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarlo Charca Mamani, Franklin Ramiro Simulación Monte Carlo p80 Planta Concentradora Modelamiento. https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02 |
| title_short |
Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarlo |
| title_full |
Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarlo |
| title_fullStr |
Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarlo |
| title_full_unstemmed |
Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarlo |
| title_sort |
Evaluación de riesgo en la clasificación de hidrociclones en molienda mediante Simulaciones Montecarlo |
| author |
Charca Mamani, Franklin Ramiro |
| author_facet |
Charca Mamani, Franklin Ramiro |
| author_role |
author |
| dc.contributor.advisor.fl_str_mv |
Nuñez Ramirez, Pedro Pablo |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Charca Mamani, Franklin Ramiro |
| dc.subject.es_PE.fl_str_mv |
Simulación Monte Carlo p80 Planta Concentradora Modelamiento. |
| topic |
Simulación Monte Carlo p80 Planta Concentradora Modelamiento. https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02 |
| dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02 |
| description |
La clasificación de hidrociclones es un tema complejo que ha sido estudiado durante muchos años. Los primeros métodos de clasificación se basaban en la observación visual de los hidrociclones; sin embargo, estos métodos eran subjetivos y no siempre precisos. En la etapa de clasificación, comprender y controlar las variables que afectan el P80 hacia flotación es crucial para garantizar la recuperación. Para abordar el riesgo asociado a esta variable, se ha desarrollado un modelo de simulación Monte Carlo que considera la incertidumbre de variables de entrada mediante distribuciones de probabilidad. Se realizaron un total de 10,000 simulaciones, generando diferentes escenarios. Los resultados del presente estudio ratifican como principal factor perjudicial en la clasificación de hidrociclones: el porcentaje de sólidos en la alimentación. Optimizar esta variable se obtiene un producto mucho más fino, lo que contribuye significativamente a incrementar la recuperación y, por ende, a generar mayores ganancias. La recuperación está directamente vinculada con el P80 de flotación, el cual está fuertemente relacionado con la eficiencia de clasificación. Asimismo, se evaluó el mejor escenario entre las 10,000 simulaciones para obtener un P80 menor, filtrando escenarios de las simulaciones con un rango de presión entre 110-125 kPa, un porcentaje de sólidos en el underflow menor al 80%, y una carga circulante entre 265 300. Bajo estas consideraciones, se determinó que el escenario óptimo consiste en operar con 11 hidrociclones en lugar de 10, trabajar con un porcentaje de sólidos del 58% en lugar del 62% del caso inicial, un vortex de 15.7 en el hidrociclón, manteniendo el apex del hidrociclón y los porcentajes de sólidos en el cajón sin cambios. Además, al disminuir el F80 del alimento al circuito en 10 milímetros, de 1445 a 1437, se puede obtener un P80 de 191.9 micras en lugar de 206.6 micras. |
| publishDate |
2024 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2025-06-04T19:55:46Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2025-06-04T19:55:46Z |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2024 |
| dc.type.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| format |
bachelorThesis |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12773/20143 |
| url |
https://hdl.handle.net/20.500.12773/20143 |
| dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.ispartof.fl_str_mv |
SUNEDU |
| dc.rights.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.format.es_PE.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa |
| dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv |
PE |
| dc.source.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa Repositorio Institucional - UNSA |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:UNSA-Institucional instname:Universidad Nacional de San Agustín instacron:UNSA |
| instname_str |
Universidad Nacional de San Agustín |
| instacron_str |
UNSA |
| institution |
UNSA |
| reponame_str |
UNSA-Institucional |
| collection |
UNSA-Institucional |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/bcbed060-240b-48ac-af1a-c95f35ac0f42/download https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/70e3ec35-5494-40b3-bc35-b2d7bba0406a/download https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/07646ed7-dc83-4a10-aa51-b0d9d2400701/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
293100d49468e985b60bc2ac0ffc0958 2d011247a31d15ac68b6525c1d91954b 0dd1f1c8a5f439d3e8f54f6efa3ac00b |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional UNSA |
| repository.mail.fl_str_mv |
vridi.gestioninformacion@unsa.edu.pe |
| _version_ |
1846520155123744768 |
| score |
13.394457 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).