Big Data
Modelamiento Concentradora
Perceptrones multicapa (MLP en inglés) realiza predicciones mediante operaciones de adicción y multiplicación. Las entradas (X) alimentan a los nodos de la capa de entrada, posteriormente se propaga la información hacia delante de la red neuronal, donde los valores de entrada son multiplicados por sus correspondientes pesos resultando en un valor, para luego sumar todos los valores entrantes a un nodo.
Problemática actual Planta Concentradora MLP
Un aumento de la dureza/granulometría del mineral afecta al rendimiento de los equipos de conminución.

- Variables Modelo
AxB (t/KWh)
% abertura feeder
F80 entrada
F80 salida
% Uniformidad feeders stockpile
Rendimiento SAG 3 (t/hora)
La red neuronal construida puede predecir el rendimiento del molino SAG 3 con un bajo error (RMSE= 297 ton)
La predicción anticipada permite:
- Ser una herramienta para la toma de decisiones.
- Maximizar el rendimiento de la Molienda SAG
- Planificación de la operación
- Minimizar el consumo energético
- Aumentar la vida útil de los equipos
- Etc.





