CAPÍTULO V – Curso de Geometalurgia

Dominando el Arte de la Predicción en Geometalurgia

Regresiones, Modelos y Programas Metalúrgicos

Sumérgete en el Capítulo V de este esencial curso de geometalurgia, un recurso invaluable para comprender las regresiones lineales, una técnica estadística clave para analizar la dependencia entre features y targets. Descubre cómo interpretar el coeficiente de determinación R² y el R² ajustado para evaluar la significancia de los modelos.

Geometalurgia

Aprende a identificar el sobreajuste (overfitting) y la importancia de la selección del mejor modelo mediante criterios como el BIC (Criterio de Información Bayesiano). Este capítulo también explora las limitaciones de las regresiones lineales y la necesidad de considerar la distribución de los datos.

Programas metalúrgicos

Finalmente, introduce los programas metalúrgicos de conminución (con índices como Ai y BWi) y flotación, presentando resultados de pruebas en Atacocha y El Porvenir. Este capítulo te equipará con el conocimiento fundamental para el análisis predictivo y la optimización de procesos en la industria minera.

Contenido Detallado:

I. Análisis de data

Esta sección introduce el análisis de datos como el punto de partida del capítulo.

II. Regresiones lineales

Técnica estadística que estudia relaciones de dependencia entre features y targets.
Estadísticas de la regresión:
- Coeficiente de correlación múltiple.
- Coeficiente de determinación R².
- R² ajustado: Se recomienda su uso.
- Error típico.
- Observaciones.
Análisis de Varianza (ANOVA): Evalúa la significancia del modelo.
- Grados de libertad, Suma de cuadrados, Promedio de los cuadrados, Estadístico F, Valor crítico de F.
- Existe significancia cuando p < 0.05.
Regresión lineal múltiple: Análisis con múltiples variables predictoras.
Análisis de correlación.
Overfitting o Sobreajuste: Problema causado por:
- Elección de muchos parámetros.
- Inclusión de variables no significativas.
- Aumenta la complejidad e incoherencia del modelo.
Selección del mejor modelo:
- Reglas de oro:
  - Explicable.
  - Parsimonioso (simple).
  - Proyectado.
  - Contraste.
- Interpretar correctamente el R²: Un R² alto no siempre significa una buena correlación.
- Si se aumenta la cantidad de variables, el R² del modelo aumenta, pero no siempre es conveniente tener un modelo complejo.
- Criterios de Selección de Modelo:
  - BIC (Criterio de Información Bayesiano): Penaliza el modelo por tener más variables. El modelo a elegir es el que tiene el menor valor de BIC.
  - Fórmula del BIC: BIC = n Ln(σ²) + k Ln(n), donde σ² = SSE/n, n es el tamaño de la muestra, y k es el número de features.
Ejemplos de modelos con diferente número de variables y sus respectivas estadísticas (R², R² ajustado, BIC).

III. Limitaciones

Un R² alto no significa que la ecuación describa apropiadamente el set de datos.
Separar la data en grupos puede revelar características diferentes dentro del mismo conjunto de datos, sugiriendo que un único modelo lineal puede no ser adecuado (Distribución bimodal).
Utilizar una regresión lineal en casos de distribuciones complejas puede generar un mayor error (SSE Residuales) que utilizar el promedio en cada grupo de datos.
El análisis de regresión requiere un gran número de datos para ser estadísticamente confiable.

IV. Programa metalúrgicos

Incluye pruebas de conminución y flotación.

V. Conminución

Índice de abrasión (Ai).
Índice de trabajo para molinos de bolas (BWi).
Presenta resultados de pruebas de conminución en El Porvenir y Atacocha, incluyendo valores de BWi y Ai para diferentes muestras y tipos de mineralización (Clásticos, Caliza, Skarn, Mármol, Intrusivo) provenientes de diferentes cuerpos mineralizados (e.g., Veta Éxito, Veta Carmen Norte, Ore Body Anita, Ore Body 10) y ubicaciones (Open Pit, Underground).

VI. Flotación

Describe pruebas de flotación rougher bulk y flotación rougher Zn.
Presenta el esquema de flotación utilizado.
Menciona las condiciones de flotación.
Muestra resultados de pruebas de flotación para muestras de Atacocha y El Porvenir, incluyendo:
- Calculated Head Assay (Ag, Cu, Pb, Zn, S, Fe).
- Mass Pull (%).
- Recuperación en el concentrado Ro Bulk (%) de Ag, Cu, Pb, Zn, S, Fe.
- Recuperación en el concentrado Ro Zn (%) de Ag, Cu, Pb, Zn, S, Fe.
Incluye gráficos que resumen la Recuperación de Pb, Cu y Zn en flotación para muestras de Atacocha (Open Pit y Underground) y El Porvenir, indicando en algunos casos recuperaciones superiores a ciertos umbrales (>90% para Pb, >80% para Cu, >60% para Zn).

Autor y Fecha de Publicación:

Autor: Compañía Minera Nexa
Fecha de Publicación: 2018 (implícito en la información del taller)

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