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Cursos Minería, Geología y Procesos Extractivos

Bulk ore sorting - 1

El Bulk Ore Sorting (BOS) es una tecnología de preconcentración que permite clasificar el mineral directamente en la correa transportadora, mejorando su ley promedio antes del procesamiento. Esta técnica, que combina sensores de alta precisión con sistemas mecánicos de corte y rechazo, representa una de las innovaciones más prometedoras para optimizar el rendimiento de plantas concentradoras, reducir costos y minimizar la generación de relaves.

2 horas
Minería, Geología y Procesos Extractivos
On Demand

Lo que aprenderás

Bulk Sorting preconcentración sensores mineros PGNAA rayos gamma rayos optimización procesos relaves minería sostenible machine learning minería

Contenido del curso

5 módulos · 25 lecciones

Definición y objetivos principales del BOS.

Importancia en la mejora de la ley del mineral antes del procesamiento.

Historia y evolución de la preconcentración en minería.

Ventajas frente a métodos tradicionales de muestreo y preparación.

Impacto en la reducción de relaves y optimización de procesos.

Sensores de rayos gamma y rayos X.

Fuentes radiactivas – Californium-252, Americio-Berilio, Tritio.

Limitaciones y retos – Tiempo de vida de fuentes, licencias y costos.

Comparación entre PGNAA y CAMI – Capacidad de lectura de oxígeno y carbono.

Alternativas tecnológicas – Fluorescencia y difracción de rayos X, espectros infrarrojos y colorimetría.

Componentes del sistema – Correas, rodillos, sensores, sistema de corte y rechazo.

Separación física del mineral de alta y baja ley.

Configuraciones de múltiples etapas de rechazo y clasificación.

Eficiencia del BOS (88–90%) y factores que influyen en su desempeño.

Retos de instalación – Correas pesadas, cortes y mantenimiento especializado.

BOS en plantas concentradoras pequeñas y medianas.

Reducción del consumo de reactivos mediante preconcentración.

Generación de stockpiles clasificados por ley.

Casos de estudio – Chile, Perú, Brasil y Sudáfrica.

Aplicaciones en minerales heterogéneos y su impacto en recuperación.

Incremento en la recuperación promedio y reducción de costos.

Identificación y rechazo de contaminantes (cloro, carbono, sílice).

Comparación de errores – Muestreo tradicional vs. BOS.

Perspectivas hacia la integración con machine learning e IA.

Futuro del BOS en minería sostenible y digitalizada.