TRANSFORMAMOS TUS DATOS EN CONOCIMIENTO

ECN como System Integrator Partners de OSIsoft, desarrolla herramientas en PI System para mejorar la eficiencia tanto en la administración de las variables operativos como en las operaciones con modelos metalúrgicos en plantas de beneficio.

Nuestra propuesta de valor es aumentar la transparencia en la operación por medio de la gestión y procesamiento de datos de alto nivel. El PI System mueve la complejidad a la simplicidad, de la inteligencia de activos y procesos a la inteligencia operacional.

Su infraestructura de datos abierta altamente escalable empodera las empresas, transformando los datos operativos en conocimiento utilizable en tiempo real.

¿Cuáles son sus necesidades? Nosotros tenemos una solución

Identificar y Analizar

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Calcular

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Notificaciones y Alertas

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Compartir y distribuir información

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Almacenar y Organizar

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Soluciones para monitoreo de Downtime, OEE, Energía

 

 

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PI Asset Framework

El PI Asset Framework es la plataforma administrativa de los datos de operación donde cada variable se ordena jerárquicamente conforme a la estructura de la planta. La librería ofrece una arma poderosa en configurar los elementos con atributos.

A cada atributo se puede contribuir un PI Point de DCS. El PI Analysis se dedica a realizar cálculos sencillos.

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PI ProcessBook

El PI ProcessBook sirve para visualizar procesos de operación en tiempo real.

Dentro del libro de proceso se definen los circuitos particulares, interconexiones de plantas, flujo de datos etc.

El PI ProcessBook ofrece una plataforma de desarrollo para crear Macros en VBA.

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PI Vision

El PI Vision es una forma de visualización de datos en ambientes Web y en plataformas móviles por lo cual con el PI System se puede mostrar datos en Internet y en dispositivos como Iphone, Ipad y celulares Android.

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MOLIENDA

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Monitoreo de desgaste de medios de molienda

¿Qué es?

El Módulo de Desgaste de Bolas es una aplicación integrada en PI System la cual sirve para simular la transición dinámica de la composición de la carga de molienda a largo plazo y así la tasa de consumo de bolas en molinos. El objetivo del estudio es optimizar el nivel de bolas mediante de la relación de recarga – consumo de bolas manteniendo un P80 óptimo.

¿Cómo lo hace?

El PI System recibe las variables requeridas desde el DCS. Nuestro software lee las variables de PI AF en tiempo real y se las envía al módulo de Desgaste de Bolas donde en cada cierto tiempo se ejecuta el análisis basándose en la teoría del desgaste lineal. El módulo tiene su propia interface para monitorear el proceso de datos. Los resultados regresan al PI AF y se visualizan en PI Process- Book o PI DataLink.

¿Qué nos entrega?

El software de desgaste de bola entrega variables importantes de proceso como:

  • Nivel de bola deseada y experimental.
  • Cantidad de bolas desgastadas.
  • Cantidad requerida de bolas a recargar representada en tonelaje y número de bolas
  • según la necesidad de operación.
  • Ángulo de carga (Modelo de Morrell).

Beneficios

  • Nivel de bolas optimizado.
  • Ahorro en la recarga de bolas.
  • Operación de molienda más estable.
  • P80 más controlable.

PI Asset Framework

En el PI AF se estructuran las variables del proceso:

  • Flujo de alimentación
  • Potencia
  • pH de pulpa
  • F80
  • Tiempo de operación
  • % sólido
  • Carga y velocidad del molino
  • Cantidad recargada de Bolas
  • Dimensión de la bola

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Módulo de desgaste de bolas

El análisis se ejecuta cada cierto tiempo así como el usuario lo define.

Los resultados del análisis se organizan en PI AF y se visualizan en PI ProcesBook.

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PI ProcessBook

En ProcessBook se puede observar el circuito de molienda y ciclón. El macro hace posible navegar en el la interfase con botones y presentar segmentos del circuito.

Así se puede llegar a ver la tendencia de descarga y recarga de bolas en el molino.

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FLOTACIÓN

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Predicción de variables utilizando regresión lineal multivariable

¿Qué es?

Es una herramienta programada en PI System que es capaz crear modelo(s) lineal(es) multivariable(s) por lo cual se puede predecir una variable de operación deseada. La efectividad de la predicción se basa en la relación lineal de la variable predicha y otras variables que se llaman predictoras. El modelo es una ecuación lineal por la cual la predicción ocurre.

¿Cómo lo hace?

Los componentes del modelo como la constante, las variables y sus coeficientes de operación, el horizonte de tiempo y la frecuencia de actualización se definen en PI AF. El cálculo se ejecuta en PI ACE. Entre dos periodos de ejecución el modelo a justa la variable predicha en la variable experimental.

El coeficiente de la determinación (R^2) muestra la calidad de la predicción. El análisis de hipótesis sirve para juzgar cada variable dependiente si favorece o perjudica la predicción. Además, el modelo tiene una sección sobre el análisis de sensibilidad que mide el cambio unitario de cada variable predictora. Todo eso se muestra en PI ProcessBook.

¿Qué nos entrega?

El módulo de Regresión Lineal Multivariable de Recuperación:

  • Coeficientes de las variables predictores.
  • Resultado de hipótesis.
  • Variable predicha.
  • Análisis de sensibilidad.

Beneficios

  • Se define la variable por medio del modelo.
  • Pronostico del comportamiento de la variable modelada.
  • Simulación de la variable.
  • Determina la influencia y el comportamiento de los predictores.

 

PI Asset Framework

Los tags de los predictores aparecen en PI AF.

Aquí mismo se encuentran los coeficientes, parámetros de modelo y los resultados estadísticos de modelo.

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PI Advanced Computing Engine

El cálculo del modelo se ejecuta en PI ACE usando aliases para poder replicar también la misma configuración en otros casos.

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PI ProcessBook

La hipótesis se juzga con t-Student y se visualiza en PI ProcessBook junto con el análisis de sensibilidad.

En la parte inferior se puede observar el comportamiento de los predictores.

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CONTABILIDAD METALÚRGICA

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Reconciliación de datos con SIGMAFINE

¿Qué es?

Sigmafine es una herramienta integrada a PI System. Sirve para que los datos experimentales de operación independientemente del diseño del circuito cumplan la ley de conservación de materia.

Eso se obtiene por medio de balance de masa por lo cual se obtiene datos reconciliados de grado o granulometría de mineral.

¿Cómo lo hace?

El balance de masa se diseña en PI AF con Templates de flujos, equipos, nodos, analizadores, medidores y custodias. El usuario carga la información de PI Data Link y define el periodo del análisis. El proceso de balance metalúrgico se lleva a cabo en cuatro etapas las cuales son: Colección de elementos, colección de trasferencias, colección de inputs y ejecución. El software indica cuales flujos se puede resolver y cuáles no, dependiendo de la relación de la cantidad de las ecuaciones de balance y de las incógnitas.

¿Qué nos entrega?

El software de SIGMAFINE

 

  • Masa balanceada.
  • Datos metalúrgicos reconciliados (grado y/o granulometría).

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Beneficios

  • Balance de masa y reconciliación de datos en circuitos o entre plantas en todo el tiempo.
  • Mejora la calidad de datos metalúrgicos.
  • Información sustentable para contabilidad metalúrgica.

PI Asset Framework

Los grados de minerales se encuentran de forma tabular en PI AF.

Cada tipo de elemento tiene un template prediseñado.

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PI Asset Framework

En PI AF se define el tipo de balance y se definen sus propiedades.

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PI ProcessBook

El modelo de balance se sincroniza con el PI Process- Book donde se crea el circuito en base de los elementos que forman parte del modelo.

Las leyes reconciliadas y la masa balanceada se observan en PI AF.

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PANEL DE RECUPERACIÓN METALÚRGICA

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Monitoreo de balance de masa y recuperación metalúrgica en tiempo real

¿Qué es?

El módulo simplifica el cálculo de balance de masa de tal manera que el circuito de flotación se considera como un nodo con una entrada y hasta cuatro salidas conforme al diseño de los productos.

La aplicación se ejecuta en tiempo real. Aquí mismo se calculan las recuperaciones de los minerales a cada producto de la masa balanceada.

¿Cómo lo hace?

Los grados de mineral se obtienen de DCS y envía al PI AF. Aquí se ordenan las variables conforme al algoritmo. Se selecciona los flujos y es grado de los minerales deseados para realizar el balance de masa.

El módulo se usa la fórmula de “n-producto” en un circuito simplificado de flotación (una entrada y cuatro salidas). Los resultados se visualizan en PI ProcessBook y se reporta en PI Data Link.

¿Qué nos entrega?

El módulo de balance de masa general:

  • Masa balanceada.
  • Recuperación de minerales valiosos en los productos y en el relave o colas.

Beneficios

  • Cálculo de recuperación de minerales por medio de balance de masa en tiempo real.

 

PI Asset Framework

Los flujos se caracterizan con calidad y cantidad en PI AF.

Los elementos se diseñan conforme a los diferentes productos de flotación y sus atributos se alimentan de los flujos correspondientes.

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PI Advanced Computing Engine

Tanto el balance de masa como la recuperación se calculan en PI ACE en tiempo real utilizando aliases.

La gran ventaja de los aliases que no dependen de los tags solamente del diseño del AF.

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PI ProcessBook

Los resultados muestran de manera tabular en PI Process- Book.

Los gráficos son simultáneos para cada tipo de concentrado de flotación.

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