Mejoramiento de la biolixiviación de minerales por Acidithiobacillus ferrooxidans con la aplicación de un sistema neurocontrolado

Hernández Rodarte, Felipe Samuel (2005) Mejoramiento de la biolixiviación de minerales por Acidithiobacillus ferrooxidans con la aplicación de un sistema neurocontrolado. Doctorado thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León.

Vista previa

Texto 1020151898.pdf - Versión provisional Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (1MB) | Vista previa

Resumen

La industria minera tiene gran relevancia en el desarrollo económico de los estados productores de mineral, así como en los estados que procesan el mineral para la obtención de los metales preciosos, sin embargo, muchas veces la concentración de metal por tonelada es muy baja y requiere tratamientos para remover a los minerales contaminantes, este paso incrementa los costos. Han surgido alternativas para la extracción económica de minerales, una de ellas es la biolixiviación usando microorganismos en dos formas: como consorcios o solos. Por lo general la biolixiviación es llevada a cabo por microorganismos quimilitotróficos como Acidithiobacillus ferrooxidans. Esta bacteria es capaz de reducir al fierro y otros metales en percoladores, pilas, columnas y bioreactores, de estos métodos, los bioreactores ofrecen mejor control sobre el proceso. At. ferrooxidans es uno de los microorganismos más estudiados y utilizados para la extracción de cobre y otros metales. Las reacciones químicas entre el mineral y el microorganismo han sido modeladas con la intención de controlar el proceso y predecir los resultados, así como establecer las condiciones adecuadas para mejorar el rendimiento. La aplicación de modelos en sistemas inteligentes permite mejorar el proceso. En este trabajo hemos elaborado un sistema neurocontrolado que permite el control del pH y la temperatura del proceso para mejorar la biolixiviación de mineral de plomo por At. ferrooxidans. Materiales y Métodos: Se utilizaron datos de biolixiviación de mineral de plomo y zinc, obtenidos a nivel matráz para entrenar, optimizar y validar una red neuronal en Mat-Lab ®, se aplicó el algoritmo obtenido en un sistema de control sofisticado diseñado en Visual Basic®, se realizaron ensayos a nivel fermentador de 1 l. Resultados: Se logró establecer un sistema de lectura y control en-línea para un fermentador de 1 l, se obtuvo un modelo neuronal que se optimizó utilizando del método de Frangú, 1999 se obtuvo una red neuronal de 2 capas, con 2 neuronas en la primera capa y una neurona en la segunda, se utilizó la función tangente sigmoidal. El modelo se aplicó al proceso de biolixiviación de mineral de Pb y Zn. Se obtuvieron datos de control de pH y temperatura dictados por un algoritmo matemático. Los resultados muestran el potencial óxido-educción con mejor pendiente para las condiciones del proceso con control neuronal. Conclusiones: El sistema que se diseño es adecuado para ealizar el tipo de control que se propone, el cual incluye pantallas interactivas que permiten visualizar el valor de las variables y modificarlo de forma manual o automática, los ensayos a nivel matraz con At. ferrooxidans permitieron comprobar que el proceso de biolixiviación presenta un comportamiento No-líneal, por otro lado estos resultados se utilizaron para elaborar la red neuronal y optimizar su arquitectura. La aplicación del modelo de red neuronal en el proceso de biolixiviación en fermentador produjo mejores resultados que la aplicación de condiciones obtenidas por superficie de respuesta para los mismos datos. Abstract The mining industry has a great relevance in the economic development of mineral producing countries, as well as in such countries that process the mineral to precious metals. Nevertheless, often the metal concentration by ton is very low and requires treatments to remove the contaminating minerals, which increases production costs. Bio - leaching is an economic alternative for mineral extraction, consisting of the use of microorganisms in two ways: as consortium or by its self. Generally bio -leaching is carried out by chemolitotrophic microorganisms like Acidithiobacillus ferrooxidans. This bacterium can reduce iron and others metals in air lift reactors, batteries, columns and bioreactors. From all these methods, bioreactors offer a better process control. At. ferrooxidans is one of the most studied and used microorganisms for copper and other metal extractions. The chemical reactions between the mineral and the microorganism have been modeled, attempting to control the process and to predict results, as well as to establish the suitable conditions for yield improvement. The application of models in intelligent systems allows improve the process. A neural - controlled system has been developed, that allows pH and temperature control of the process, to improve bio -leaching of mineral lead by At. ferrooxidans. Material and Methods: Mineral lead and zinc bio - leaching data was used, obtained at flask level to train, to optimize and to validate a neuronal network in Mat-Lab ®. An algorithm obtained in a sophisticated control system designed in Visual Basic ® was applied. Tests were made at a fermentator of 1 l. Results: It was possible to establish an on - line reading and control system for a fermentator of 1 l. A neuronal model, that was optimized using of the method of Frangú, 1999, was obtained. A 2 layer neuronal network with 2 neurons in the first layer and one in the second layer was obtained; a sigmoid tangent function was used. The model was used on a bio -leaching process of mineral Pb and Zn. pH and temperature data sent by a mathematical algorithm were obtained. The results show the oxide - reduction potential with better slope for the neural - controlled process conditions. Conclusions: The design system is appropriate to make the type of control desired, which includes interactive screens that allow to visualize the value of the variables and to modify it manually or automatically. The tests at flask level with At. ferrooxidans allowed to verify that bio - leaching present a none - lineal behavior, on the other hand, these results were used to elaborate the neuronal network model to a bio - leaching process in the fermentator produced better results than the use of conditions obtained by response surface for the same data.

Actions (login required)

Ver elemento