Desarrollo de un modelo matemático para la optimización de la producción de alúmina mediante el proceso BAYER.

Abstract

El presente trabajo tiene por objeto el diseño de un modelo matemático que permita la optimización de la producción de alúmina en el área de precipitación de hidratos (A-41) de CVG Bauxilum mediante el proceso Bayer, tomando como parámetro de interés del proceso la productividad del licor madre, que no es más que la cantidad de alúmina que puede precipitar de él debido a la sobresaturación del mismo y teóricamente representa la cantidad de producto obtenido en el proceso. En primer lugar fue necesario analizar la operación del área de precipitación de manera que se pudieran conocer las variables que presentan una mayor influencia sobre la productividad del circuito tanto en la fase de aglomeración como en la fase de crecimiento. A continuación, mediante el uso del software comercial SYSTAT 12 y datos históricos del proceso se pudo realizar el modelado utilizando el método multivariante de regresión múltiple con el cual se obtienen ecuaciones lineales que permiten explicar y predecir el comportamiento de la productividad (variable dependiente) con respecto a variaciones en los parámetros del proceso (variables independientes) en presencia de dos escenarios: el primero que no incluía las impurezas del licor madre y el segundo que si lo hacía, ya que resultaba importante analizar la influencia que las mismas podría ejercer sobre la variable de interés. De igual forma se pudieron obtener el subconjunto óptimo de variables que influyen en la productividad mediante el uso de la regresión por pasos. Luego de obtener las ecuaciones, se pudo estimar la productividad utilizando dichos modelos y se calculó la diferencia o desviación entre estos valores y los valores reales con la finalidad de verificar si se obtenía un ajuste adecuado de los mismos para realizar la evaluación estadística que determinaría si las ecuaciones eran validas matemáticamente y la validación con la sub-muestra de datos. Finalmente las ecuaciones seleccionadas se utilizaron para predecir el comportamiento de la productividad con datos actuales del proceso con la finalidad de emprender acciones correctoras que eviten la fabricación de un producto de baja calidad.