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Control Estadístico de Procesos Metalúrgico con Python

Descubre cómo utilizar el poder de Python para analizar y mejorar tus procesos metalúrgicos. Aumenta la eficiencia, reduce los errores ... Mostrar más
Instructor
admin
4 Estudiantes inscritos
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  • Currículum
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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.

Información General

Ponente

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