Control Estadístico de Procesos Metalúrgico con Python

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.
• 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.

Perfin del estudiante

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

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.