www.excelenciaenmineria.uc.cl II Seminario de Excelencia en Minería UC Antofagasta, 18 de Agosto de 2011

1. II SEMINARIO DE EXCELENCIA EN LA MINERIA UC
Antofagasta, 18 de Agosto de 2011
TENDENCIAS Y PERSPECTIVAS EN
AUTOMATIZACION, ROBOTICA Y CONTROL
Y SU IMPACTO EN LA INDUSTRIA MINERA
Prof. Dr. Aldo Cipriano
Pontificia Universidad Católica de Chile & DICTUC S.A.
aciprian@ing.puc.cl

2. 2
DEFINICIONES
Tecnologías de Automatización, Robótica y Control
Automatización (del griego antiguo auto: guiado por uno mismo) es el uso
de sistemas o elementos computarizados para controlar maquinarias y/o
procesos industriales sustituyendo a operadores humanos.
Robótica se ocupa del diseño, manufactura y aplicación de los robots, para
lo cual combina diversas disciplinas: la mecánica, la electrónica, la
informática, la inteligencia artificial y la ingeniería de control.
Ingeniería de control es un área interdisciplinaria de la ingeniería y las
matemáticas que estudia como influir sobre el comportamiento de los
sistemas dinámicos, es decir, de los sistemas que evolucionan en el
tiempo.

3. 3
MOTIVACION
Situación actual en la minería
Las empresas productivas están reconociendo el potencial que las
tecnologías de automatización, robótica y control poseen para aumentar la
seguridad, reducir los costos y mejorar la operación de sus procesos
productivos.
La oferta de productos y servicios para la aplicación de estas tecnologías
en los procesos mineros está creciendo significativamente. Empresas con
extensa trayectoria en la minería han potenciado su oferta y propuesto
nuevas formas de hacer negocios. Algunas están invirtiendo en desarrollar
o adaptar tecnologías para el sector.
Empresas previamente centradas en otros sectores están dirigiendo su
mirada también hacia la minería. Además, están ingresando al mercado
nacional empresas que hasta hace poco no tenían representación en el
país.
Ejemplos: Ver Automining 2008 y 2010, IFAC MMM 2009, Expomin 2010

4. 4
CONTENIDO
Historia
Presente
Desarrollos para la Minería
Futuro
Conclusiones

5. 5
CONTENIDO
Historia
Presente
Desarrollos para la Minería
Futuro
Conclusiones

6. 6
HISTORIA
ARC: los inicios

7. 7
HISTORIA
ARC: los inicios

8. 8
HISTORIA
8

9. 9
HISTORIA
ARC: los inicios

10. 10
HISTORIA
ARC: los inicios

11. 11
HISTORIA

12. 12
HISTORIA

13. Automatización de Procesos
1987 1995
Foxboro IA Series: MPC de 4ta generación
Primer sistema en
adoptar sistema
1975 operativo UNIX y
Sistemas de Control tecnología ethernet
Salas de Control Distribuidos (DCS),
de paneles TDC2000 de Honeywell
2003
1960 Experion de Honeywell
Primeros 1970 basado en ethernet
instrumentos Xerox desarrolla 1988 tolerante a falla y
electrónicos la primera versión Control predictivo basado en Tecnología plataforma Windows
miniatura experimental de modelo (MPC) de 1ª Fieldbus
Ethernet usando generación 1993
un cable coaxial 1985 Bus de campo
Control adaptivo Profibus DP
en Los Bronces
1960 1970 1980 1990 2000
1972 1988
PDP8 en Sistema Experto
planta Colón 1982 en El Soldado
TDC 2000 en 2004
1959 1968
Salvador 1985 Instrumentación
Computador RW-300 Controlador Lógico
controla en línea un Programable Modicon TDC 3000 en inalámbrica
proceso en la refinería 084 Teniente (wireless) de 1ra
de Texaco en Port generación
Arthur, Texas
2007
Instrumentación
1985 inalámbrica 2ra
Estándar generación
ANSI/IEEE 802.3
1983 para ethernet
Primer
transmisor digital
inteligente con
salida 4-20 mA

14. 14
PRESENTE
ARC: Lo actual

15. 15
PRESENTE
ARC: Algunos sectores

16. 16
PRESENTE
ARC: Aeronáutica

17. 17
PRESENTE
ARC: Medicina

18. 18
PRESENTE
ARC: Sistemas biológicos

19. 19
PRESENTE
ARC: Sistemas complejos

20. 20
PRESENTE
ARC: Sistemas complejos

21. 21
PRESENTE
ARC: Sistemas complejos, enjambres (swarm)

22. 22
PRESENTE
ARC: Pulp mill

23. 23
PRESENTE
ARC: Tecnología digital

24. 24
PRESENTE
Intelligent Field Devices

25. 25
PRESENTE
Controladores

26. 26
PRESENTE
PLC: Programmable Logic Controllers

27. 27
PRESENTE
SCADA: Supervision Control and Data Acquisition

28. 28
PRESENTE
DCS: PlantPAx de Rockwell

29. 29
PRESENTE
29

30. 30
PRESENTE
Arquitectura

31. 31
PRESENTE
DCS: Experion de Honeywell

32. 32
PRESENTE
Arquitectura

33. 33
PRESENTE
Control Predictivo Basado en Modelo

34. 34
PRESENTE
OCS Expert System, Metso CISA

35. 35
APLICACION
VisioFroth, Metso Minerals

36. 36
APLICACION
FrothMaster™ 2, Outotec

37. 37
APLICACION
Control con Sensores Visuales

38. 38
APLICACION
Estimación en línea de calcita en mineral de cobre
Dres. A. Guesalaga y Pedro Escárate, DIE-UC & El Tesoro
• Se desarrolló una técnica para estimar en línea la concentración de calcita
en el mineral destinado a pilas de lixiviación, con el objetivo de reducir los
requerimientos de ácido sulfúrico. El equipo analiza mineral con humedad y
granulometría variables.
• Se compararon 3 técnicas: Espectrometría por fluorescencia UV (UV),
Espectrometría Raman (RS) y Energy Dispersive X-Ray Diffraction (ED-
XRD). Los valores de referencia fueron obtenidos de un analizador LECO
CS-400. El equipo se calibró con mineral de El Tesoro.

39. 39
APLICACION
Estimación en línea de calcita en mineral de cobre
• La técnica basada en rayos ED-XRD presentó los mejores resultados. Es insensible
al tipo de granulometría y no requiere preparación de la muestra, pero debe
corregirse por humedad.
• Las técnicas Raman y UV presentaron un mal desempeño para valores altos de
granulometrías y humedad, requiriendo preparación de la muestra.
• Las técnicas están a nivel de prototipos de laboratorio y se busca asociación con
empresas del área para escalar resultados.
• Resultado calibraciones UV, RS y ED-XRD:

40. 40
APLICACION
MPC en Molienda SAG de Minera Pelambres

41. 41
APLICACION
Robust MPC on SAG Mills, Codelco Teniente

42. 42
APLICACION
Control predictivo de flotación

43. 43
APLICACION
Control predictivo de flotación

44. 44
APLICACION
MPC para Horno Flash en Codelco Norte

45. 45
APLICACION
MPC para Horno Flash en Codelco Norte

46. 46
PRESENTE
Manipuladores robóticos
Grúa articulada Grúa industrial
Sistema de manufactura flexible
Juntura rotatoria.
Componentes de un Suburu – Sistema Manipulador
vehículo robotizado

47. 47
PRESENTE
Robótica en la industria automotriz

48. 48
PRESENTE
Robótica en centrales nucleares

49. 49
PRESENTE
Nómade, Carnegie Mellon University, exploró la
Antártida y el Desierto de Atacama

50. 50
PRESENTE
Robótica en exploración espacial

51. 51
PRESENTE
Robótica en medicina

52. 52
PRESENTE
Robótica Personal y de Servicio

53. 53
PRESENTE
Robótica industrial, Dr. Miguel Torres, DIE-UC

54. 54
PRESENTE
Robótica Móvil, Dr. Miguel Torres, DIE-UC
Simulación y control de robots Skid-Steer

55. 55
APLICACION
LHD y vehículos autónomos

56. 56
APLICACION
Arquitectura del sistema AutoMine, Sandvik

57. 57
APLICACION
Camiones autónomos, Komatsu

58. 58
APLICACION
Limpieza de horno de tostación, Codelco Norte

59. 59
APLICACION
Toma de muestras de concentrado, Molymet

60. 60
PRESENTE
Sistemas híbridos: Fundamentos

61. 61
PRESENTE
Sistemas híbridos: Aplicaciones

62. 62
APLICACION
Control predictivo híbrido del Convertidor Teniente, UC

63. 63
APLICACION
Modelo híbrido del Convertidor Teniente: modos de operación
y restricciones sobre las transiciones entre modos

64. 64
APLICACION
Control Predictivo Híbrido del Convertidor Teniente, UC

65. 65
APLICACION
Control Predictivo Híbrido del Convertidor Teniente, UC

66. 66
APLICACION
MPC híbrido para Convertidor Teniente, UC

67. 67
PRESENTE
Training Simulator, Immersive Technologies

68. 68
PRESENTE
Modelos y Simuladores

69. 69
APLICACION
Simulador en tiempo real del transporte de minerales, UC
• SimDinTran, en desarrollo a partir del proyecto Conicyt “Intelligent control for
integrated transportation systems”, simula la dinámica del transporte de minerales
efectuado por camiones, correas o trenes, considerando rutas, lógica de despacho,
perfiles de velocidad y distribuciones de carga.
• SimDinTran entrega estadísticas y gráficos de variación en el tiempo de posición
de camiones y trenes, mineral transportado, tiempos de transporte, mineral
disponible en lugares de carga y descarga, tasa de ocupación de recursos, energía
consumida, etc. En modo predictivo, SimDinTran proporciona predicciones en
tiempo real de estas variables a partir de mediciones realizadas.

70. 70
APLICACION
Simulación en diseño de operaciones mineras

71. 71
PRESENTE
Dynamic Simulation Technology

72. 72
APLICACION
Simulador integrado de plantas concentradoras, UC

73. 73
APLICACION
Operator Training Simulator

74. 74
FUTURO
The Engineer of 2020: Context

75. 75
FUTURO
The Engineer of 2020

76. 76
FUTURO
The Engineer of 2020

77. 77
FUTURO
Challenge: Computer Vision

78. 78
FUTURO
World Wide Robotics Market Growth

79. 79
FUTURO
Intelligent Control System

80. 80
FUTURO
Challenge: Information-intensive Surgery

81. 81
FUTURO
Challenge: Grand Unified System

82. 82
FUTURO
President Obamas´s Plan: The Smart Manufacturing National Agenda

83. 83
FUTURO
Real-time Business Decision Making

84. 84
FUTURO
Real-time Business Decision Making: Manufacturing in the Future

85. 85
FUTURO
Life-cycle Optimization: The Next Loop

86. 86
FUTURO
Desarrollos Tecnológicos en Codelco

87. 87
FUTURO

88. 88
FUTURO
Remote Control System
Located at the West Angelas more than 1000 kms from the Remote
Operations Center in Perth

89. 89
FUTURO
Mining: Research Systems

90. 90
FUTURO
Mining: Network of Autonomous Vehicles

91. 91
CONCLUSIONES
Las tecnologías ARC ofrecen en la actualidad no sólo sólidos
fundamentos sino también numerosos productos que facilitan su
utilización industrial.
La disponibilidad de plataformas de comunicación e información
abiertas, operando en línea y en tiempo real, ha producido en los
últimos años una fuerte explosión en las aplicaciones de estas
tecnologías en la minería.
No obstante, existe un amplio campo de exploración en estos ámbitos,
principalmente en relación a la integración de tecnologías en pos de
lograr una visión más global del control, más cercana a los objetivos
del negocio minero en términos de productividad, seguridad y
sustentabilidad.
Coincidentemente con estos avances, las exigencias sobre el recurso
humano son cada vez mayores, e imposibles de enfrentar si no se
considera que la formación es un proceso continuo y permanente.

92. CENTRO DE MINERIA UC
MAGÍSTER EN INGENIERÍA UC
“LÍDERES PARA LA MINERÍA”
www.ing.puc.cl/imm