Identificación del proceso de enfriamiento del mineral en el proceso CARON, con ayuda de Redes Neuronales Artificiales

Abstract

En la investigación se aborda la temática de las Redes Neuronales Artificiales, aplicada a los procesos industriales en específico al proceso de enfriamiento del mineral reducido en la Planta de Hornos de Reducción de la empresa “Cmdte. Ernesto Che Guevara”. Para el desarrollo de la investigación se identificaron las principales variables que caracterizan el proceso y se tomaron unas series de datos que comprenden un periodo de 4 meses de explotación de la instalación, a la cual se le realizó un análisis de regresión paso a paso hacia atrás, determinando que las principales variables que influyen en la temperatura del mineral a la salida son, el flujo y la temperatura del agua de enfriamiento. Este análisis también permitió determinar que el coeficiente de correlación lineal no alcanzó valores superiores al 57,19 %. Las técnicas de inteligencia artificial permitieron la creación de una Red Neuronal del tipo Cascade – Forward Backpropagation de cuatro capas, capaz de identificar el proceso de enfriamiento con tal exactitud alcanzando valores de coeficiente de correlación de hasta un 92 % en su entrenamiento, de hasta un 93 % en su validación y hasta de un 74 % en su generalización.