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CONSULTORÍA EN DIAGNÓSTICO DE PLANTAS METALÚRGICAS
BROCHURE
PROMETALSIM
Año 2020
_____________________
2
Quienes Somos
Profesional In Metallurgical Simulation PROMETALSIM, Es una empresa que cuenta
con profesionales con más de 10 años de experiencia en el área de la geología, minería
y metalurgia. Nos enfocamos en analizar cada parte del proceso para minimizar costos
de operación, mediante la creación de modelos de simulación dinámica de procesos
con el software METSIM®.
Misión
Maximizar la producción de los negocios de nuestros clientes a través de consultoría,
capacitación e implementación de mejores prácticas en la operación de plantas
metalúrgicas mediante la simulación dinámica de procesos metalúrgicos.
Visión
Ser reconocida a nivel nacional e internacional como la empresa líder en el suministro
de soluciones de gestión de proyectos geominerometalúrgicos.
Valores
 Profesionalismo
 Compromiso con los resultados
 Responsabilidad
 Trabajo en equipo
 Respeto al cliente
3
Nuestros Servicios
 Diagnóstico de Plantas Metalúrgicas
PROMETALSIM, ofrece un servicio completo de diagnóstico de plantas, mediante el
estudio de modelos matemáticos que describen y representan las operaciones
plantas, realizando ajustes y cálculos en modelos estacionarios y dinámicos, que
permiten una proyección y un análisis evolutivo a corto y largo plazo. Además,
integramos modelos matemáticos Machine Learning para el análisis de datos que
permiten organizar los datos, aprender de ellos, adquirir visión y realizar predicciones
basadas en la información analizada.
Resultados a obtener:
 Balance de masa, balance de agua y balance granulométrico.
 Visualización de parametros metalúrgicos en modo dinámico.
 Análisis e interpretación de resultados obtenidos bajo diferentes escenarios de
alimentación a planta de procesos metalúrgicos.
 Proyección de la producción, costos, insumos y consumos de reactivos en el
proceso metalúrgico.
 Optimización de parámetros metalúrgicos operacionales.
 Evaluación de diseño de plantas metalúrgicas.
 Análisis de Cuellos de Botella.
4
Modelo Geometalúrgico Predictivo
Creación de un modelo Geometalúrgico a partir de un modelo de bloques predefinido
para predecir el óptimo de Blending de mineral a procesar en una planta metalúrgica.
Resultados a obtener:
 Visualización de parámetros metalúrgicos en modo dinámico.
 Inventarios de leyes en diferentes stock pile.
 Inventario de tonelajes de alimentación a planta de procesos.
 Inventario de mineralogía en stocks.
 Distribución granulométrica de inventarios.
 Destino y Costos de traslado de mineral.
 Análisis y evaluación de parámetros metalúrgicos.
 Predicción del comportamiento del mineral v/s operación planta.
 Predicción y proyección de la producción
5
Modelo Predictivo de Relaves
Creación de un modelo predictivo para un tranque de Relaves a partir de un modelo
generado en CAD predefinido para predecir el ócomportamiento del Tranque de
Relaves.
Resultados a obtener:
 Visualización de parámetros metalúrgicos en modo dinámico.
 Inventarios de leyes en diferentes puntos del Relave.
 Inventario de Agua en tranque de Relaves por cotas o niveles.
 Procentaje de Sólidos en tranque de Relaves.
 Viscocidad de pula en el Relave.
 Tiempo de rebose en el Relave ( capacidad máxima).
 Recuperación de agua en Relave.
6
Modelo Predictivo de proceso de Lixiviación
Creación de un modelo predictivo para pilas de lixiviación a partir de un modelo
generado en CAD predefinido para predecir el ócomportamiento del del mineral
frente a diferentes escenarios de operación.
Resultados a obtener:
 Predicción y proyección de concentraciones de la especie útil disuelta.
 Inventario de minerales disuelto en la pila de lixiviación.
 Diseño y construcción de Pilas de lixiviación.
 Proyeción de conusmos de reactivos en lixiviación.
 Proyección de Reacciones Químcas involucradas en el proceso de Lixiviación.
 Análisis y evaluación de parámetros metalúrgicos.
 Predicción del comportamiento del mineral v/s operación planta.
 Predicción y proyección de la producción
7
Modelo Predictivo de proceso Pirometalúrgico
Creación de un modelo predictivo para la evaluación de diferentes concentrados de
alimentacipon a planta de fundición.
Resultados a obtener:
 Predicción y proyección de balances de Energía.
 Proyección de Reacciones Químcas involucradas en el proceso.
 Análisis y evaluación de parámetros metalúrgicos.
 Predicción del comportamiento del cocentrado v/s operación planta.
 Predicción y proyección de la producción
8
Cursos de entrenamiento en simulación
 Cursos cerrados a Empresas Mineras:
 Cursos Personalizados ONLINE:
9
 Conferecias Gratuitas a Universidades e Institutos:
10
Nuestros Proyectos
11
12
13
Para mayor información nos puede contactar a :
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Página Web:
www.prometalsim.cl

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BROCHURE PROMETALSIM CHILE

  • 1. 1 CONSULTORÍA EN DIAGNÓSTICO DE PLANTAS METALÚRGICAS BROCHURE PROMETALSIM Año 2020 _____________________
  • 2. 2 Quienes Somos Profesional In Metallurgical Simulation PROMETALSIM, Es una empresa que cuenta con profesionales con más de 10 años de experiencia en el área de la geología, minería y metalurgia. Nos enfocamos en analizar cada parte del proceso para minimizar costos de operación, mediante la creación de modelos de simulación dinámica de procesos con el software METSIM®. Misión Maximizar la producción de los negocios de nuestros clientes a través de consultoría, capacitación e implementación de mejores prácticas en la operación de plantas metalúrgicas mediante la simulación dinámica de procesos metalúrgicos. Visión Ser reconocida a nivel nacional e internacional como la empresa líder en el suministro de soluciones de gestión de proyectos geominerometalúrgicos. Valores  Profesionalismo  Compromiso con los resultados  Responsabilidad  Trabajo en equipo  Respeto al cliente
  • 3. 3 Nuestros Servicios  Diagnóstico de Plantas Metalúrgicas PROMETALSIM, ofrece un servicio completo de diagnóstico de plantas, mediante el estudio de modelos matemáticos que describen y representan las operaciones plantas, realizando ajustes y cálculos en modelos estacionarios y dinámicos, que permiten una proyección y un análisis evolutivo a corto y largo plazo. Además, integramos modelos matemáticos Machine Learning para el análisis de datos que permiten organizar los datos, aprender de ellos, adquirir visión y realizar predicciones basadas en la información analizada. Resultados a obtener:  Balance de masa, balance de agua y balance granulométrico.  Visualización de parametros metalúrgicos en modo dinámico.  Análisis e interpretación de resultados obtenidos bajo diferentes escenarios de alimentación a planta de procesos metalúrgicos.  Proyección de la producción, costos, insumos y consumos de reactivos en el proceso metalúrgico.  Optimización de parámetros metalúrgicos operacionales.  Evaluación de diseño de plantas metalúrgicas.  Análisis de Cuellos de Botella.
  • 4. 4 Modelo Geometalúrgico Predictivo Creación de un modelo Geometalúrgico a partir de un modelo de bloques predefinido para predecir el óptimo de Blending de mineral a procesar en una planta metalúrgica. Resultados a obtener:  Visualización de parámetros metalúrgicos en modo dinámico.  Inventarios de leyes en diferentes stock pile.  Inventario de tonelajes de alimentación a planta de procesos.  Inventario de mineralogía en stocks.  Distribución granulométrica de inventarios.  Destino y Costos de traslado de mineral.  Análisis y evaluación de parámetros metalúrgicos.  Predicción del comportamiento del mineral v/s operación planta.  Predicción y proyección de la producción
  • 5. 5 Modelo Predictivo de Relaves Creación de un modelo predictivo para un tranque de Relaves a partir de un modelo generado en CAD predefinido para predecir el ócomportamiento del Tranque de Relaves. Resultados a obtener:  Visualización de parámetros metalúrgicos en modo dinámico.  Inventarios de leyes en diferentes puntos del Relave.  Inventario de Agua en tranque de Relaves por cotas o niveles.  Procentaje de Sólidos en tranque de Relaves.  Viscocidad de pula en el Relave.  Tiempo de rebose en el Relave ( capacidad máxima).  Recuperación de agua en Relave.
  • 6. 6 Modelo Predictivo de proceso de Lixiviación Creación de un modelo predictivo para pilas de lixiviación a partir de un modelo generado en CAD predefinido para predecir el ócomportamiento del del mineral frente a diferentes escenarios de operación. Resultados a obtener:  Predicción y proyección de concentraciones de la especie útil disuelta.  Inventario de minerales disuelto en la pila de lixiviación.  Diseño y construcción de Pilas de lixiviación.  Proyeción de conusmos de reactivos en lixiviación.  Proyección de Reacciones Químcas involucradas en el proceso de Lixiviación.  Análisis y evaluación de parámetros metalúrgicos.  Predicción del comportamiento del mineral v/s operación planta.  Predicción y proyección de la producción
  • 7. 7 Modelo Predictivo de proceso Pirometalúrgico Creación de un modelo predictivo para la evaluación de diferentes concentrados de alimentacipon a planta de fundición. Resultados a obtener:  Predicción y proyección de balances de Energía.  Proyección de Reacciones Químcas involucradas en el proceso.  Análisis y evaluación de parámetros metalúrgicos.  Predicción del comportamiento del cocentrado v/s operación planta.  Predicción y proyección de la producción
  • 8. 8 Cursos de entrenamiento en simulación  Cursos cerrados a Empresas Mineras:  Cursos Personalizados ONLINE:
  • 9. 9  Conferecias Gratuitas a Universidades e Institutos:
  • 11. 11
  • 12. 12
  • 13. 13 Para mayor información nos puede contactar a : contacto@prometalsim.cl Página Web: www.prometalsim.cl