Al finalizar el curso el alumno contara con las herramientas para poder analizar un proceso metalúrgico y tomar decisiones correctivas y plan de acción con herramientas de control estadístico.

Dirigido a

Ingenieros de procesos y mecánicos, operadores y mantenedores de planta, superintendente de operaciones y estudiantes de los últimos ciclos de ingeniería.

Objetivos

• Aprender las Principales herramientas estadísticas para el control de
  procesos metalúrgicos.
• Conocer los principales procesos de extracción minera de cobre vía concentración e
  hidrometalurgia.
• Conocer machine learning Python para el análisis de las variables estadísticas.
• Conocer las etapas del control estadístico para los procesos metalúrgicos.
• Conocer los conceptos estadísticos para construir los gráficos de control de procesos
  metalúrgicos.
• Conocer los gráficos de control estadístico.

Temario

Módulo I: Descripción de procesos metalúrgicos para la extracción de cobre

• Plantas concentradoras
  

– Chancado
– Molienda
– Flotación
– Espesamiento de concentrado y relaves
– Fusión y conversión
– Electrorefinación

• Plantas hidrometalúrgicas

– Chancado
– Aglomeración
– Lixiviación
– Extracción por solventes (sx)
– Electroobtención (EW)

Módulo II: Aplicaciones de machine learning Python

• Conocer el lenguaje de programación en Python
• Aprender a calcular los parámetros estadísticos con programación en Python

Módulo III: Etapas del control estadístico

Conocer las diferentes etapas para el análisis de datos medidos en procesos metalúrgicos tales como:

Etapa 1: Calcular los parámetros como promedio y desviación estándar de la variable que se está estudiando para calcular los límites de control.
Etapa 2: Verificar que los datos medidos nuevos estén dentro de los limites calculados en Fase 1 y los que están fuera analizar la causa y eliminarla.

Módulo IV: Conceptos estadísticos para construir los gráficos de control de procesos metalúrgicos

Definiciones de variables estadísticas como:

• Variable
• Muestra
• Frecuencia
• Medidas de tendencia central
• Promedio
• Mediana
• Moda
• Rango
• Varianza
• Desviación estándar
• Distribución norma con intervalos de confianza

Módulo V: Gráfico de control de procesos metalúrgicos

• Aplicaciones de procesos metalúrgicos con gráficos de control de Levey- Jennings.
• Identificar el problema y plan de acción para datos que están fuera de los límites de control de acuerdo con los gráficos de control.

Módulo VI: Ejercicio practico

Se desarrollará para un caso de una etapa del proceso metalúrgico en donde el alumno aprenda a aplicar la metodología enseñada en el curso.

Especialista

Cristian Alex Riquelme Contreras
Ingeniero Civil Metalúrgico USACH, Magister en Innovación Tecnológica y Emprendimiento, MBA UTFSM, Post Título de Innovación en la Universidad de San Francisco USA. Consultor internacional especialista en procesos de chancado y molienda de minerales. Amplia experiencia en diagnósticos de plantas de chancado y molienda de minerales en operaciones, diseño y revisión de plantas de para ingeniería de proyectos.
Ha presentado paper, presentaciones técnicas y capacitaciones en Chile y el extranjero como:

• Conminutek, Chile
• Procemin, Chile
• Minecrush, Chile
• Minecrush, Peru
• II congreso de conminución de minerales, Perú
• Desafíos y oportunidades en Eco-Eficiencia-Sandvik, Chile
• Universidad de Santiago de Chile, Dpto. de Metalúrgia, Chile
• Perspectivas de la minería en la actualidad Universidad de
• Santiago de Chile, Dpto. de Minas, Chile
• The Breakstones – Congreso de chancado de minerales, Chile
• Colegio de Ingenieros de Lima, Perú
• Capacitación para Intramet Lima, Perú
• Arbol Minero, Chile
• Industria & Mineria, Chile

Inversión

• Costo normal: s/  ̶8̶0̶0̶.̶0̶0̶
• Costo promocional: s/ 600.00