Maestría en Minas, mención Mineralurgia y Metalurgia Extractiva http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/68013 2026-05-27T05:39:18Z 2026-05-27T05:39:18Z Puma Zaruma, Kleber Jonnathan Menéndez Aguado, Juan María, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/68390 2026-05-19T18:39:40Z 2025-01-01T00:00:00Z

Optimización del proceso de Trituración primario en una cantera de caliza Puma Zaruma, Kleber Jonnathan; Menéndez Aguado, Juan María, Director The project optimizes the primary crushing process in a limestone quarry, aiming to improve energy and economic efficiency as well as crushing performance through the development of descriptive and predictive models for primary crushing and the generation of cost curves for later evaluation. The hypothesis states that controlling the particle size feed directly affects the overall process costs and performance. The justification is based on the need to reduce energy and operational costs within the quarry. The project was developed through field data collection, blast photogrammetry using a DJI Mavic 3 Enterprise drone, and artificial intelligence processing with the Strayos software. The crushing equipment was characterized, and the process was simulated using the Modsim software, applying Bond’s Law for energy and cost analysis. The main results showed that a blasting particle size distribution with a D80 close to 65 cm optimizes the balance between explosive consumption and crushing energy, improving efficiency, and reducing costs. In conclusion, optimizing the primary crushing process increases productivity and energy efficiency, ensuring a more profitable and sustainable operation in the limestone quarry. Keywords: Particle size distribution, Bond’s law, Energy consumption, Operational efficiency. El proyecto optimiza el proceso de trituración primaria en una cantera de caliza, con el objetivo de mejorar la eficiencia energética y económica y el rendimiento de trituración, mediante la generación de modelos descriptivos y predictivos de trituración primaria, generando curvas de costos para su evaluación. La hipótesis plantea que el control de la granulometría de alimentación incide directamente en los costos y el rendimiento global del proceso. La justificación se fundamenta en la necesidad de reducir costos energéticos y operativos en la Cantera. El proyecto se desarrolló mediante la recopilación de datos en campo, fotogrametría de voladuras con dron DJI Mavic 3 Enterprise y procesamiento con inteligencia artificial mediante el software Strayos. Se caracterizó la maquinaria de trituración y se simuló el proceso en el software Modsim, aplicando la Ley de Bond para el análisis energético y de costos. Los principales resultados mostraron que una granulometría de voladura con D80 cercano a 65 cm optimiza el equilibrio entre consumo de explosivos y energía de trituración, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. En conclusión, la optimización del proceso de trituración primaria permite aumentar la productividad y eficiencia energética, garantizando una operación más rentable y sostenible en la cantera de caliza.

2025-01-01T00:00:00Z Castillo Carpio, Stalin Abimael Heras Naranjo, Francisco Xavier Chuk, Oscar Daniel, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/68018 2026-03-25T15:59:06Z 2025-01-01T00:00:00Z

Diseño de un esquema de lixiviación de oro mediante un controlador predictivo basado en modelos (MPC) en una empresa minera Castillo Carpio, Stalin Abimael; Heras Naranjo, Francisco Xavier; Chuk, Oscar Daniel, Director CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT, The processing of gold minerals, due to the effects of cyanidation, involves the generation of highly toxic waste, so leaching methods that generate the lowest possible environmental impact are suggested. The present titration work aims to propose a gold leaching scheme through the design of a Model-Based Predictive Process Controller (MPC), to improve productivity in a mining company dedicated to the exploitation of oxidized mineral resources through cyanide leaching. For this purpose, a methodology has been designed from the calculation of a parametric model that describes the dynamics of the gold leaching process, to incorporate it into the Model-Based Predictive Controller (MPC) and propose a scheme for the dosage of chemical reagents (cyanide). The final result is a parametric BJ structure with an 86% fit, the corresponding MPC controller and the control scheme to optimize the leaching process. Keywords: Leaching, gold, MPC, parametric models, environment CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El procesamiento de minerales auríferos, por efectos de la cianuración implican la generación de residuos altamente tóxicos, por lo que se sugieren métodos de lixiviación que generen el menor impacto ambiental posible. El presente trabajo de titulación tiene como objetivo proponer un esquema de lixiviación de oro mediante el diseño de un Controlador de Procesos Predictivo Basado en Modelos (MPC), para la mejora de la productividad en una empresa minera que se dedica a la explotación de recursos minerales oxidados, mediante lixiviación con cianuro. Para lo que se ha diseñado una metodología a partir del cálculo de un modelo paramétrico que describa la dinámica del proceso de lixiviación de oro, para incorporarlo al controlador predictivo basado en modelos (MPC) y proponer un esquema para la dosificación de reactivos químicos (cianuro). Como resultado final se tiene una estructura paramétrica BJ con un ajuste del 86%, el controlador MPC correspondiente y el esquema de control para optimizar el proceso de lixiviación

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