OPTIMIZING THE VALUE CHAIN MINERALS CHAIN …química de la mezcla de minerales que entra al proceso. En muchos casos, cambiar la mezcla de minerales implica parar el proceso industrial

MATHEMATICAL PROGRAMMING

APPLIED TO

MINING & METALLURGICAL INDUSTRIES

MINES DEVELOPING

PROCESS INDUSTRIES MODELING

BLENDING & TRANSPORT OF MATERIALS

WATER USE MANAGEMENT & OPTIMIZATION

ENERGY EFFICIENCY: DESIGN & OPERATIONS

INTEGRATED PLANNING OF MINING COMPLEXES

SALES & OPERATIONS INTEGRATED OPTIMIZATION (S&OP)

OPCHAIN-MINES

OPTIMIZING THE VALUE CHAIN

MINERALS CHAIN OPTIMIZATION

Ing. Jesús Velásquez-Bermúdez, Dr. Eng. Chief Scientist DecisionWare - DO Analytics

[email protected]

mailto:[email protected]

OPCHAIN-MINES MATHEMATICAL PROGRAMMING APPLIED TO


2

MATHEMATICAL PROGRAMMING APPLIED TO


Presentación PDF: https://goo.gl/CojzbF

1. INTRODUCCIÓN

Las cadenas productivas de productos minerales pueden por su similitud conceptualizarse de manera genérica, como compuestas por al menos tres eslabones:

▪ El primario conformado por las minas (cielo abierto o subterráneas) donde se obtiene la materia

prima para los productos derivados; ▪ El eslabón transporte conformado por los diferentes medios/modos de transporte que se deben

utilizar para llevar la materia prima y/o los productos derivados hasta los puertos y/o las plantas de transformación/refinación; y

▪ El eslabón industrial donde las materias primas se convierten en productos derivados.

CADENA DE ABASTECIMIENTO DE PRODUCTOS MINERALES

Molinos / Refinadoras/… Mineral Procesado

Reservas

Homogenizadas

Palas

Volquetes

Reservas homogenizadas

Instalaciones de Cribado

Reservas Gruesas

Homogenizadas

COMPLEJO PORTUARIO

SISTEMA DETRANSPORTEMULTIMODAL

COMPLEJOSMINEROS

Refinamiento

del Mineral

Lump

SinterFeeds

PelletFeeds

MERCADO DOMESTICO

Correa

Transportadora

Stacke=-Reclaimer

COMPLEJO INDUSTRIAL

Volquetes

Desde hace varias décadas se conocen aplicaciones de optimización matemática avanzada en Investigación de Operaciones en las siguientes áreas de la industria minera:

▪ DESARROLLO DE LA MINA (MINE PLANNING) ▪ MEZCLA DE MINERALES (ORE BLENDING)

▪ PROGRAMACIÓN DE MEDIOS DE TRANSPORTE

▪ PLANIFICACIÓN INTEGRADA DE COMPLEJOS MINEROS y METALÚRGICOS ▪ OPTIMIZACIÓN DE LA EFICIENCIA ENERGÉTICA

Estos problemas se pueden tratar de manera independiente, pero normalmente están fuertemente

relacionados, de forma tal que la planificación óptima integrada implica vincularlos o en un solo modelo o en modelos encadenados inter-relacionados por las condiciones de frontera.

La “optimización matemática moderna” ha evolucionado de forma tal, que gracias a las velocidades de las CPUs modernos, al paralelismo de bajo nivel de los servidores, al paralelismo de

alto nivel de las redes de servidores, al desarrollo de los algoritmos matemáticos especializados, y al poder de comunicaciones y de conectividad brindado por internet, cada vez sea más fácil resolver

problemas de ingeniería cada vez más complejos con alto grado de detalle.

DecisionWare (DW) ha realizado un proceso de investigación, de desarrollo tecnológico y de

innovación (R&D+i) cuyo objetivo es ofrecer soluciones informáticas basadas en herramientas

https://goo.gl/CojzbF



3

analíticas de alta calidad, para que las empresas mineras y/o metalúrgicas puedan capturar el beneficio económico inmediato que se deriva del uso de las tecnologías de Advanced Analytics. El resultado

de este proceso es la concepción y la implementación de OPCHAIN-MINES, un conjunto de modelos

matemáticos orientados a optimizar las decisiones de las empresas mineras y metalúrgicas que se

complementan con los modelos matemáticos especializados orientados a la optimización en general de las cadenas productivas “convencionales”, netamente industriales, de forma tal de permitir la

planificación holística de cadenas multi-negocio, integradas horizontal y/o verticalmente.

Dentro de los beneficios que obtienen las empresas mineras como consecuencia del uso intensivo de

tecnologías de optimización matemática se pueden enumerar: ▪ Planificación integrada.

▪ Análisis de escenarios y restricciones. ▪ Evaluación óptima de proyectos incluyendo su ubicación en el tiempo óptimo de inicio.

▪ Planificación robusta ante escenarios desfavorables.

▪ Análisis rápido de múltiples alternativas. ▪ Coordinación optima de múltiples minas y plantas.

▪ Búsqueda de un plan de acción óptimo. ▪ Reducción de costos operativos.

▪ Optimización de la mezcla de productos para obtener “mejor” mineral comercial. ▪ Mejor programación de los equipos.

▪ Mayor productividad económica.

▪ Mayor comprensión de los procesos productivos para tomar mejores decisiones ▪ Simplifica de la programación, lo que permite a los planificadores centrarse más en las

preocupaciones estratégicas. ▪ Mayor beneficio en el procesamiento de los datos.

▪ Procesos de planificación sistemáticos y conocidos por la organización.

▪ Ahorro significativo en costos de producción. ▪ Aumento de retorno de la inversión.

Con base en modelos matemáticos de optimización la suite OPCHAIN-MINES incluye soluciones para

optimizar integralmente cadenas de abastecimiento de productos minerales y de sus derivados. Su

estructura abierta permite comunicación con sistemas transaccionales ERP, servidores OLAP,

herramientas de visualización de diferente tipo: IBM JVIEWS, MS-PROJECT, ESRI ARCINFO.

OPCHAIN-MINES está compuesto por los siguientes modelos matemáticos (módulos):

▪ MIP: Desarrollo de la mina (mine planning)

▪ BLENDING: Mezcla de minerales ▪ TSO: Optimización de los sistemas de transporte de la cadena de abastecimiento

▪ EEF: Eficiencia Energética

Los anteriores modelos pueden integrarse para producir el modelo de planificación integrado de la cadena de abastecimiento de una empresa con múltiples complejos mineros y plantas industriales de

refinación:

▪ OCM: Optimización del Complejo Minero

2. DESARROLLO DE LA MINA (MINE PLANNING)

2.1 TOMA DE DECISIONES

OPCHAIN-MINES-MIP tiene como objetivo ayudar a decidir cuál debe ser la secuencia de extracción

óptima de los bloques de la mina, manteniendo la viabilidad económica, dados unos escenarios geológicos y económicos con la finalidad de satisfacer la demanda comprometida de minerales.



4

PROGRAMACIÓN DE PRODUCCIÓN/OPERACIONES MINERAS

En la planificación minera se pueden identificar problemas diferentes:

▪ Programación de producción: Decidir la secuencia de extracción óptima dada la caracterización

geológica del terreno (probabilística), la caracterización de la demanda, y caracterización de los costos de extracción para cada bloque. El objetivo en estos casos puede ser minimizar la demanda

no atendida, los desvíos entre la calidad vendida y la producida y/o el costo de extracción entre muchos objetivos.

▪ Diseño de último pit: Encontrar cuales son los últimos bloques que se deben extraer de una mina para mantener la viabilidad económica.

El criterio de la optimización depende del decisor y puede ser uno de, o una combinación de, varios

criterios posibles; por ejemplo: minimizar la diferencia entre el material extraído y la demanda

“calificada”. Los modelos corresponden a modelos de optimización mixta lineal.

SALIDA

PROGRAMACIÓN PRODUCCIÓN

ENTRADAS

▪ ESTIMACIÓN DE LA CANTIDAD/CALIDAD DE MINERAL EN EL BLOQUE

▪ REGLAS DE SECUENCIAMIENTO

▪ DEMANDA FIRME/PROYECTADA▪ SECUENCIA DE EXPLOTACIÓN▪ EXTRACCIÓN DE BLOQUES EN CADA

PERIODO ▪ ESTIMACIÓN DEL INVENTARIO

EN CADA PERIODO

SIGM

OPCHAIN-MINES-MIP



5

2.2 COMPLEJO MINERO LKAB’S KIRUNA - CASO DE ÉXITO

Un caso de éxito bien conocido es el uso de modelos de optimización para el desarrollo (mine planning) del del complejo minero LKAB’s Kiruna, localizado en Suecia por encima del Circulo Ártico, que emplea

3000 trabajadores y produce 24 millones de toneladas de mineral de hierro por año. El yacimiento es de clase mundial y tiene depósitos con altos grados de magnetita y en año 2004 era el complejo minero

subterráneo más grande del mundo.

Los modelos matemáticos proporcionan soluciones óptimas para programación de operaciones que

cubren 5 años, en muy poco tiempo (300 segundos en 2004). Los principales beneficios reportados son:

▪ El ahorro en personal orientado a estas labores implica la reducción del 25% del costo de nómina

y en un mejor uso del tiempo del personal calificado ▪ Estas soluciones producen planes de producción con desvíos menores al 5% con respecto a la

demanda, que son sensiblemente superiores a los obtenidos con las anteriores herramientas, que producían desvíos entre el 10-20%.

La siguiente imagen presenta el modelo matemático utilizado en LKAB’S KIRUNA



6

PRODUCTION SCHEDULING MATHEMATICAL MODEL - LKAB’S KIRUNA MINE

3. BLENDING - MEZCLA DE MINERALES

OPCHAIN-MINES-BLEND tiene como objetivo la programación operativa a mínimo costo para fijar

la combinación óptima de minerales extraídos de distintas reservas para satisfacer las restricciones sobre las características químicas que establecen de los compromisos comerciales para un período

determinado (días, semanas, meses).

La mezcla óptima es necesaria porque:

▪ Las órdenes de los clientes exigen distintas características químicas en los minerales y brindan

múltiples posibilidades para cumplir los contratos comerciales establecidos.

▪ Las eficiencia productiva y las emisiones no-deseadas de las plantas de procesamiento de minerales

dependen directamente de los procesos físico-químicos que a su vez dependen de la composición química de la mezcla de minerales que entra al proceso. En muchos casos, cambiar la mezcla de

minerales implica parar el proceso industrial para adecuarlo a las características de la mezcla, lo que implica altos costos por el lucro cesante debido a la parada de la línea de producción.



7

La característica del mineral en cada reserva es diferente y el número de mezclas que se podrían llegar a producir es infinito, esto hace importante seleccionar la cantidad “exacta” de mineral que debe

retirarse de cada reserva para minimizar los costos.

CADENA DE ABASTECIMIENTO DE PRODUCTOS MINERALES

Molinos / Refinadoras/…Mineral Procesado

Reservas

Homogenizadas

Palas

Volquetes

Reservas homogenizadas

Instalaciones de Cribado

Reservas Gruesas

Homogenizadas

COMPLEJO PORTUARIO


COMPLEJOSMINEROS

Refinamiento

del Mineral

Lump

SinterFeeds

PelletFeeds

MERCADO DOMESTICO

CorreaTransportadora

Stacke=-Reclaimer

COMPLEJO INDUSTRIAL

Volquetes

Para resolver el problema se debe considerar:

▪ Minas: cada una de ellas con minerales con características físico-químicas diferentes.

▪ Enriquecimiento mineral: Cada mina tiene una o varias plantas de refinamiento de mineral con proporciones relativamente fijas de granularidades: grueso, sinterizado, pellet.

▪ Durante la acumulación de reservas, cada lote es examinado para determinar sus características físico-químicas.

▪ Formación de las reservas: La disponibilidad de minerales enriquecidos en los centros de producción tiene que tener en cuenta capacidades de: almacenamiento en las minas y en el puerto, de

carga/descarga en los patios de operación, de transporte.

▪ La demanda comercial de los minerales de be estar acorde con los contratos comerciales comprometidos y con los precios de los minerales en los mercados “spot”.

▪ Productos finales ▪ Son formados al combinar minerales enriquecidos con una calidad específica (características

físico-químicas estandarizadas) dentro de rangos especificados comercialmente.

▪ La calidad del producto es una función ponderada de los porcentajes de cada lote componente de la mezcla.

▪ Los precios de venta deben respetar formas de cálculo.

Los modelos matemáticos corresponden a modelos de programación mixta lineal o programación mixta no-lineal.



8

SALIDA

PROGRAMACIÓN DE MEZCLA

ENTRADAS

▪ LOTES DISPONIBLES

▪ CARACTERÍSTICAS FISICOQUÍMICAS DE LOS LOTES

▪ CAPACIDADES DE OPERACIÓN

▪ DEMANDA FIRME/PROYECTADA DE ACUERDO CON CARACTERÍSTICAS FISICOQUÍMICAS

▪ PROGRAMACIÓN ÓPTIMA DE MEZCLAS

▪ PROGRAMACIÓN DE OPERACIONES DE APOYO

P1

P2

P3

P4

P5

P6

B1

B2

OPCHAIN-MINES-BLEND

Más información y ejemplos: https://goo.gl/iybryj 4. OPERACIONES DE TRANSPORTE

4.1 OPERACIONES DE TRANSPORTE

En las operaciones mineras, dependiendo de la estructura de la cadena de abastecimiento, se requiere resolver varios problemas asociados al transporte de los minerales, como:

▪ Programación de llegada/salida de barcos en puertos.

▪ Programación de transporte regional (minas - plantas – puertos – centros de distribución). ▪ Asignación de vehículos y bandas transportadoras en áreas de trabajo.

▪ Programación de bombeo de minerales y agua.

OPCHAIN-MINES -TSO está en capacidad de proveer soluciones para los anteriores ya sea ayudando

a planificación regional de los minerales y/o en el acopio de los minerales dentro de las minas y/o los

complejos mineros.

https://goo.gl/iYBRyj

https://goo.gl/iYBRyj



9

ENTRADAS

▪ VEHÍCULOS DISPONIBLES▪ RUTAS▪ TIEMPOS/VELOCIDADES DE VIAJE▪ CAPACIDADES CARGA/DESCARGA▪ CAPACIDADES DE ALMACENAMIENTO▪ HORARIOS▪ COSTOS DE OPERACIÓN

SALIDA

PROGRAMACIÓN DE OPERACIONES

DETALLADA

PROGRAMACIÓN DE OPERACIONES

OPCHAIN-MINES-TSO

4.2 TRANSPORTE Y MEZCLA DE MINERALES EN VALE - CASO DE ÉXITO

Un caso de éxito conocido es el uso de modelos de optimización en VALE, formalmente Companhia

Vale do Rio Doce, CVRD Brazil, que es la segunda empresa de minería más grande del mundo. Extrae

hierro, níquel, magnesio, cobre, bauxita, potasa, caolín, alúmina y aluminio., siendo la primera productora de hierro en el mundo (250 x 106 tons/año) y el proveedor más importante de servicios

logísticos en Brasil.

VALE utiliza modelos matemáticos para optimizar la asignación de vehículos en las operaciones

cotidianas de sus complejos mineros optimizando simultáneamente la mezcla y las operaciones de transporte. El objetivo es establecer un plan que se pueda llevar a cabo con los recursos actuales, al

mínimo costo posible y maximizando la producción; se tienen en cuenta las siguientes restricciones: ▪ Calidad

▪ Restricciones operacionales

▪ Camiones ▪ Palas

▪ Tractores

Para validar este modelo se hicieron pruebas en el complejo minero de Aguas Claras: ▪ 26 áreas mineras (14 para desechos y 12 de extracción)

▪ 9 variables químicas

▪ 9 palas ▪ 2 tipos de camiones



10

SHORT TERM MINE PLANNING FOR VALE

Durante el período de prueba VALE reporta disminución de costos del 4.7% con respecto al año

anterior; adicionalmente reconoce los siguientes beneficios no directamente económicos: ▪ Implementación de una herramienta para la toma de decisiones diarias en ambientes mineros

▪ Ayudó a implementar la cultura de planificar antes de ejecutar.

▪ Aumentó la fiabilidad de los planes entregados a los operadores. ▪ Permitió el análisis de utilización de equipos y comparar la realidad con lo simulado.

▪ Permitió analizar varios escenarios.

5. PLANIFICACIÓN INTEGRADA DE COMPLEJOS MINEROS Y/O METALÚRGICOS


El propósito de estos modelos es optimizar la planificación integrada de varios complejos mineros

integrados por múltiples minas (subterráneas y/o de tajo abierto) que comparten mercados y procesos

de producción posteriores durante un horizonte de planificación de mediano/largo plazo. OPCHAIN-

MINES-OCM integra en un solo modelo los problemas anteriormente estudiados y con base en el

modelo integrado con visión holística de todo el sistema minero genera utilidades adicionales a las que se consiguen con una visión aislada de cada mina.

COMPLEJOPORTUARIO


COMPLEJOSMINEROS

COMPLEJO INDUSTRIAL

CADENA INTEGRADA DE ABASTECIMIENTO DE PRODUCTOS MINERALES



11

Dado un conjunto de minas y un conjunto de plantas industriales de refinación/molienda, la

PLANIFICACIÓN INTEGRADA DE COMPLEJOS MINEROS Y/O METALÚRGICOS tiene como

objetivo determinar: ▪ Cuales minas explotar ?

▪ Cuales instalaciones (concentradoras/refinadoras) procesarán el mineral ? ▪ Que mezclas realizar ?

▪ Que medios/modos de transporte utilizar ?

Todo lo anterior con el objetivo de maximizar la utilidad socio-económica del complejo minero-industrial

a largo plazo, respetando de manera integral las restricciones medioambientales.

SALIDAS

METAS DE PRODUCCIÓN▪ DONDE EXTRAER▪ CUANTO EXTRAER▪ CUANDO EXTRAER

ENTRADAS

▪ DEMANDA FIRME/PROYECTADA▪ OFERTA DE MINERAL POR MINA

(CANTIDAD/CALIDAD)▪ COSTO DE EXTRACCIÓN POR MINA▪ REGALÍAS POR MINA▪ PRECIO DE VENTA▪ COSTOS DE TRANSPORTE▪ COSTOS DE PRODUCCIÓN

▪ LIMITACIONES AMBIENTALES

▪

PLANIFICACIÓN AGREGADA

DE LA PRODUCCIÓN

OPCHAIN-MINES-S&OP

5.2 PLANIFICACIÓN INTEGRADA EN CODELCO – CASO DE ÉXITO

Un caso importante de planificación integrada es la vivencia de CODELCO que desde el año 2001 utiliza modelos matemáticos de optimización con esta finalidad. CODELCO es una empresa estatal

chilena, reconocida por ser la primera productora de cobre en el mundo, que opera EL TENIENTE, la mina de cobre subterránea más grande del mundo.



12

El propósito del modelo es optimizar la planificación integrada agregada de múltiples minas

(subterráneas y/o de tajo abierto) que comparten procesos industriales de refinación posteriores

durante un horizonte de planificación de mediano/largo plazo. El modelo fue implementado en CODELCO en 2001. Este sistema ha permitido evaluar escenarios de largo plazo, en particular el

modelo fue utilizado para estudiar la opción de retrasar la conversión de la mina de Chuquicamata de tajo abierto a mina subterránea.

CADENA DE ABASTECIMIENTO DE CODELCO

Antes de llevar a cabo la implementación para todas las minas de CODELCO, el modelo fue probado con 2 complejos mineros: El Teniente y División Norte. Del complejo División Norte solo se tuvieron en

cuenta las dos minas más importantes Chuquicamata y Radomiro Tomic. El horizonte de planificación para El Teniente fue de 25 años con períodos de 1 año inicial y posteriormente de 4 años. En el caso

del complejo División Norte el período de planificación fue de 10 años con períodos de un año.

Los resultados en El Teniente mostraron un aumento en la productividad económica del 5.1%.

Adicionalmente, CODELCO reconoce que el uso modelo permitía el control de los compromisos de mantenimiento del medio ambiente, algo imposible sin modelo.

Como el caso de la División Norte contaba con dos minas se analizaron 4 casos. ▪ m-int (modelo integrado dos minas),

▪ l-int (proceso anterior integrando las dos minas), ▪ m-ind (modelo independiente para cada mina),

▪ l-ind (proceso anterior independiente para cada mina)

A continuación, se presentan los resultados publicados por CODELCO.



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RESULTADOS DIVISIÓN NORTE - (CHUQUICAMATA + RADOMIRO TOMIC)

De los resultados se puede concluir que la planificación integrada produce un beneficio total del 8.2%,

el cual se puede distribuir (aproximadamente) en 4.8% proveniente de la optimización del desarrollo independiente de cada mina y 3.3% como resultado de la planificación integrada, lo que convierte la

acción de planificar en un acto de valor económico agregado significativo.

5.3 PLANIFICACIÓN DEL COMPLEJO SIDERÚRGICO HYUNDAI - CASO DE ÉXITO

En el complejo siderúrgico de HUNDAY en Corea del Sur se utilizan los modelos de Investigación de

Operaciones (Operations Research) para planificar y programar las operaciones industriales.

COMPLEJO SIDERÚRGICO EN COREA DEL SUR

Fuente: The steel and ship building industry of South Korea: Rising fast Asia and globalization.

PROCESO TÍPICO EN SIDERÚRGICA

Las principales características de la operación consideradas en el modelamiento matemático son:

▪ La planta de importa diferentes tipos de carbón de 6 países diferentes (C1, C2 ,…) para la producción de acero.

▪ La materia volátil en el carbón se evapora con el tiempo, por lo que se debe mantener en stock por poco tiempo.

▪ Se deben respetar las características químicas necesarias para la adecuada producción de acero.



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El sistema de soporte de decisiones esta integrado por tres modelos:

PLANIFICACIÓN INTEGRADA SIDERÚRGICA - CONECTIVIDAD DE MODELOS

▪ Ship Scheduling: Orientado a planificar la programación de la llegada de los barcos incluyendo

la fecha, el tipo de carbón, el atracadero y la cantidad transportada; corresponde a un modelo de

optimización. La siguiente imagen presen un listado presenta en el documento original.

Efficient Yard Simulation: Orientado a similar las operaciones en el patio de maniobras para

programas la asignación de uso de recursos menores.

Optimal Blending: Orientado a optimizar la mezcla de carbón a utilizar en la siderúrgica; corresponde

a un modelo de optimización. La siguiente imagen presen un listado presenta en el documento original.



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Uno de los principales resultados de la planificación integrada represento para la siderúrgica un

ahorro del catorce por ciento (14%) reducción de inventario de carbón

6. EFICIENCIA ENERGÉTICA Y CONTROL DE EMISIONES


Este numeral describe un sistema de soporte a las decisiones operativas en las plantas de

procesamiento de minerales el cual está integrado por varios modelos que apoyarán la optimización de

la planificación y de la programación de las plantas, las cuales se distinguen por ser consumidoras intensivas de energía y de agua y generan residuos, gaseosos y/o sólidos, que generan contaminación

del medio ambiente, lo que conlleva la necesidad de controlar los procesos para cumplir con las normas ambientales.

El objetivo de la planificación se orienta a la minimización de los costos de la operación, principalmente

los energéticos. El sistema propuesto por DW trabaja con base en dos tipos modelos que se utilizarán

de manera integrada para lograr el anterior objetivo:



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OPCHAIN-APS-BATCH (APS, Advanced Planning & Scheduling): orientado a soportar las decisiones

de cuándo se ha de producir una cierta calidad de cemento y en qué molino, labor que en muchas ocasiones se lleva a cabo manualmente según reglas heurísticas y siempre confiando en la experiencia

del operador. Sin embargo, los numerosos molinos, calidades y silos, además de las diversas

limitaciones operativas y contractuales, hacen que este problema sea complejo. Con demasiada frecuencia, la opción elegida por el operador dista de ser la óptima. Produce la programación detallada,

por horas, por turnos o medios turnos, de las operaciones que se deben llevar cabo en cada equipo de producción, principalmente hornos, molinos y silos, incluyendo las especificaciones técnicas de dicha

producción.

OPCHAIN-APS-MAN: Determina las políticas óptimas de mantenimiento de la infraestructura de

productiva de la planta, en el corto y el mediano plazo, acoplándolas con la planificación y la

programación de la producción.

OPCHAIN-RTO-PROCESS (RTO, Real Time Optimization): Produce la optimización del proceso sin

tener en cuenta la topología de la planta, su función principal es permitir al usuario simular políticas de

producción las cuales posteriormente puedan convertirse en reglas de operación que optimizan el funcionamiento de la planta de cemento. Es un laboratorio de simulación del proceso bajo

condiciones de optimalidad.

Los anteriores modelos tienen como referencia el entorno esperado (valor medio de las variables

aleatorias exógenas) para la operación del sistema.

La siguiente gráfica presenta la cadena de actividades que se deben llevar a cabo para enlazar modelos y acciones de forma tal que se realicen los procesos industriales por la “senda de la óptimalidad”:

OPCHAIN-APSMAN

OPCHAIN-RTO

OPCHAIN-APSBATCH

El siguiente diagrama representa las entradas y salidas del modelo BATCH.



17

OPCHAIN-APS-BATCH

PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN

ENTRADAS

▪ PREVISIONES DE PEDIDOS DE CLIENTES▪ PRECIO DE LA ENERGÍA ELÉCTRICA▪ COSTOS DE COMBUSTIBLES DISPONIBLES▪ CARACTERÍSTICAS FÍSICO-QUÍMICAS DE LA

MATERIA PRIMA▪ UMBRALES DE MAXIMA POTENCIA ELÉCTRICA▪ LIMITACIONES EN EL TRANSPORTE DEL CEMENTO

DESDE LOS MOLINOS HASTA LOS SILOS

SALIDAS

▪ SECUENCIA DE OPERACIÓN DE LAS INSTALACIONES▪ PROGRAMA DE REFERENCIA PARA LA PLANTA

GESTION DE LA ENERGÍA ELÉCTRICA

Fuente: Revista AAB.

Los inputs de MAN son los mismos que los de BATCH ya que la razón para tener dos modelos

secuenciales se soporta en la complejidad asociada a la solución de problemas combinatorios (NP-hard) que puede forzar a que la solución del problema se deba hacer dos pasos y no en uno solo que es lo

que se debe hacer para lograr la planificación óptima de las operaciones de producción. El siguiente

diagrama presenta conectividad asociada al modelo MAN.

SALIDA

OPCHAIN-APS-MAN

PLANIFICACIÓN DELMANTENIMIENTO

ENTRADAS

▪ PERÍODOS OPERATIVOS

▪ CONSUMO/DISPONIBILIDAD DE RECURSOS

▪ RECURSOS MANTENIMIENTO

▪ PROYECCIÓN DEMANDA CORTO/MEDIANO PLAZO

▪ SISTEMA PRODUCTIVO ▪ PROGRAMACIÓN ÓPTIMA DE MANTENIMIENTO PREVENTIVO

▪ PROGRAMACIÓN DE OPERACIONES DE APOYO

A continuación, se describe la implementación de los modelos APS para una fábrica de cementos.

6.2 OPTIMIZACIÓN DE OPERACIONES EN UNA PLANTA DE CEMENTOS

6.2.1 GENERALIDADES DEL PROCESO

Este caso se basa en el sistema de optimización diseñado por DW para una planta de cementos. La

siguiente gráfica presenta la cadena productiva del cemento.



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THERMAL ENERGYCHEMICAL ENERGY

GAS EMISSIONS

ELECTRICENERGY

ELECTRICENERGY

En el proceso de producción de cemento se ubican tres oportunidades de optimización:

▪ Mezcla y trituración de materias primas ▪ Mezcla de combustibles y optimización del proceso de combustión

▪ Mezcla del clinker y optimización de la molienda de cemento fino

La optimización de los anteriores procesos se debe realizar teniendo en mente las reacciones químicas

que se producen en el proceso de clinkerización las cuales están directamente relacionadas con la composición química de la pasta cruda que se procesa en los hornos y en los molinos.

Fuente: Optimización de la Energía en la Industria del Cemento. Revista AAB.

ELECTRIC ENERGY

ELECTRIC ENERGY

THERMO - CHEMICAL ENERGY

ENERGY EFFICIENCY OPTIMIZATION

EMISSIONS

BLENDINGRAW MATERIALS + CORRECTORS

BLENDINGCLINKER + ADDITIONAL

BLENDINGCOMBUSTIBLES

De manera agregada, el modelo de una planta de cementos tiene como entradas materias primas que

sirven para formar la pasta que se convertirá en clinker y posteriormente en cemento pulido. El objetivo de la planificación es minimizar los costos de producción del cemento, minimizando la suma de los

costos de operación de las unidades de proceso más los costos de las materias primas del clinker (cal

y correctores), de los combustibles utilizados en el horno, y de las materias primas del cemento (clinker, yeso y adicionales) proceso, cumpliendo con las restricciones asociadas al control de emisiones

ambientales.



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Las restricciones consideran la oferta de materia prima, de combustibles y de insumos, la demanda de cemento comercial, los requerimientos mínimos ambientales, las especificaciones técnicas y de calidad

del proceso asociado a cada tipo de unidad, la capacidad de procesamiento y el tiempo disponible para

producción. La planificación es compleja debido al gran número de procesos que incluye y a las interrelaciones existentes entre ellos.

Los modelos se soportan en los principios de la programación matemática en el que las limitaciones

(restricciones) a satisfacer son numerosas, las más importantes son: ▪ Equilibrio térmico

▪ Nivel de exceso de oxígeno

▪ Control de la composición química de la mezcla de materias primas ▪ Control de la química del clinker

▪ Concentración de volátiles ▪ Límites de emisiones (SO2, NOx, etc.)

▪ Limitaciones de valores máximos y mínimos de los diferentes recursos

▪ Limitaciones operativas sobre consumo de combustible ▪ Representaciones de los procesos en las instalaciones industriales

▪ Contratos con clientes y/o con proveedores ▪ Contratos de suministro de combustibles

▪ Suministro de materia prima

6.2.2 MODELAMIENTO MATEMÁTICO DEL PROCESO

Homogeneizadora

MMHt,hm

Silo Cemento

ICXt,si,ce

CentrosConsumo

MolinoMaterias Primas

MMOt,mo

TrituradoraMaterias Primas

MMTt,tr

Molino Clinker

MMRt,mt

Silo Clinker

ISXt,si

Horno

ComprasCorrectores

InventarioCaliza – Correctores

IMPt,mp

Mina Caliza

CMPt,mp

IOMPt,mp

PMPt,mp

MMPt,mp

FMHOt,ho × MMPt,mp

MHQt,ho,cq

MMMt

InventarioCombustible

IMPt,mp

MHHt,hm,ho

MFFt,ho,ff

Emisiones

GCHt,ho,cq

MCQt,ho,cq

SiloAdición

Separador Dinámico

SiloYeso

MYSt,mo,ce

MADt,mo,ce

MXSt,mo,si,ce

MCKt,ho

MHMt,ho,mo,,ce

MHSt,ho,si

MRRt,mo,ce

MXDt,mo,de,ce

MRSt,si,mo,ce

MSDt,si,de,ce

MACt,mo,ce

MODELING OF THE PRODUCTION PROCESS OF THE CEMENT

6.2.3 EFICIENCIA ENERGÉTICA - SMART GRIDS - IIoT



20

Energy Storage

+

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