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miércoles, mayo 22, 2024
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La automatización y la producción de litio


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Por Jonas Berge,
Emerson, Singapur

La demanda de litio está creciendo, impulsada por la demanda de baterías en vehículos eléctricos (EV) y máquinas que utilizan motores eléctricos, en lugar de motores de combustión interna, como medio para reducir las emisiones. El mineral conocido como espodumena es una fuente fundamental de litio. Producir litio a la escala requerida implica una nueva infraestructura masiva, posible gracias a un alto grado de automatización desde el pozo minero hasta la planta concentradora, la refinería y la fábrica de baterías.

Por lo tanto, la automatización de la extracción, el procesamiento y la refinación de minerales desempeña un papel fundamental en la aceleración de la electrificación y la descarbonización. Además de una gran cantidad de automatización de procesos de propósito general, también se requieren muchas soluciones de automatización.

Optimización de los procesos de producción

El mineral se extrae y se procesa en concentrado de espodumena cerca del sitio minero, luego se transporta a la refinería donde se convierte en hidróxido de litio o carbonato de litio que se utiliza en la fabricación de baterías. Se requieren soluciones de automatización avanzadas más allá de los circuitos de control básicos para conductos de transferencia, hidrociclones, molinos y celdas de flotación.

Producción de plantas concentradoras

Un desafío en la producción de la planta concentradora para la espodumena es la acumulación de material húmedo en las paredes de la tolva de transferencia o rocas de gran tamaño que se quedan atrapadas en la tolva y provocan obstrucciones, lo que resulta en una pérdida de producción. Detenerse para limpiar una tolva bloqueada requiere mucha mano de obra e implica un periodo de inactividad costoso y el riesgo para los trabajadores que limpian la tolva.

La solución es un monitor de vibración en línea con sensores no intrusivos externos a la tolva y algoritmos de sistemas expertos para monitorear la acumulación progresiva y predecir el bloqueo en tiempo real, que estima el grado de bloqueo como porcentaje y proporciona alarmas que aumentan a medida que avanza la acumulación. Con base en esta información, los operadores pueden realizar una limpieza simple mediante chorros de agua o chorros de aire, mientras la producción aún está en funcionamiento antes de que se produzca un bloqueo completo o pueden tomar otras medidas, como reducir la velocidad de la cinta transportadora. Si hay un alto grado de obstrucción se puede planificar la limpieza con pala.

La información permite que la operación optimice el tiempo de compensación. El resultado es una reducción del 15% del periodo de inactividad debido al bloqueo total de la tolva y una reducción del 25% del tiempo para eliminar la acumulación, así como una reducción de los daños a la cinta transportadora y a la tolva debido a bloqueos no detectados.

Un segundo desafío es que una molienda insuficiente de la roca de espodumena reduce el rendimiento en el proceso de flotación, pero una velocidad de molienda excesiva provoca un alto consumo energético y costos de energía en el molino. La molienda es un proceso complejo con muchas variables que interactúan, lo que dificulta maximizar la producción y el rendimiento. Los controles deben equilibrar la velocidad de alimentación, el consumo de energía, la velocidad de molienda y el tamaño de las partículas. Incluso el contenido de humedad influye.

La solución es el control predictivo de modelos (MPC), que utiliza múltiples variables de proceso para controlar la velocidad del molino y obtener el tamaño de partícula “perfecto” para maximizar la producción, mantener el rendimiento y evitar al mismo tiempo el consumo energético excesivo. El resultado es una reducción del costo y el consumo de energía y una mejor recuperación del litio.

Un tercer desafío es que las rocas de espodumena de gran tamaño en el hidrociclón pueden provocar atascos y obstrucciones. El hidrociclón deja de clasificar el material y genera pérdidas de recuperación. También provoca obstrucciones en las tuberías o lijado de los tanques de flujo inferior y periodos de inactividad no programados. Incluso existe el riesgo de que se produzcan daños en los equipos aguas abajo.

La solución es un monitor de vibraciones en línea y algoritmos de sistemas expertos para predecir y detectar roturas y obstrucciones, y estimar el tamaño de las partículas en tiempo real. El resultado es una mejor recuperación de litio, una reducción del periodo de inactividad por limpieza de bloques y lijado, menores costos de mantenimiento por daños aguas abajo y una mejor calidad del producto.

Un cuarto desafío de concentración es que el reactivo de la celda de flotación de espodumena es costoso, por lo que dosificar demasiado es costoso, pero también muy poco y el rendimiento de recuperación es bajo. La flotación también es un proceso complejo con muchas variables que interactúan, tales como: Flujo de dosificación de productos químicos, flujo de aire, rociado de aireación, velocidad de agitación, tamaño de partículas y nivel.

La concentración del mineral también influye. Y hay múltiples celdas de flotación en cascada, cada celda afectada por la anterior. La solución también es que MPC utilice múltiples variables de proceso para controlar el flujo del reactivo y maximizar el rendimiento de recuperación del producto, mientras se minimiza el consumo del reactivo. El resultado es una mejora del 2% en la recuperación y una reducción de los costos de productos químicos.

Producción en la refinería

Un desafío de la refinería es que los productos químicos y el gas combustible son costosos, por lo que el movimiento inexacto y sin respuesta de la válvula de control provoca que se incurra en costos innecesarios y afecta la variabilidad del proceso y la entrega de productos fuera de las especificaciones.

La solución son posicionadores de válvulas inteligentes (Figura 1) y software de análisis de válvulas con diagnósticos del desempeño de la válvula de control, para detectar movimientos inexactos y que no responden y recomendar acciones correctivas para restaurar el desempeño de la válvula. El personal de la planta puede tomar medidas para restablecer un control preciso y receptivo. El resultado es una reducción del producto fuera de las especificaciones y un menor consumo de combustible y productos químicos.

Figura 1. El análisis de válvulas impulsa el desempeño y la disponibilidad de las válvulas

Mejora de la confiabilidad con la automatización

Se requieren soluciones de automatización para respaldar el mantenimiento del equipo en todas las etapas del proceso. Muchos desafíos operativos surgen de formas tradicionales de trabajo, como la recopilación y la interpretación manual de datos. Para mejorar el desempeño y la rentabilidad, muchas soluciones de automatización van más allá del control de procesos centrales.

Confiabilidad en el tajo minero y la planta concentradora

Un desafío de confiabilidad en el tajo minero de espodumena es la falla de la pala eléctrica. Los sistemas de propulsiónelevación desplazamiento son propensos a desgastarse y pueden fallar esperadamente. La recopilación manual de datos es poco frecuente, requiere mucha mano de obra y no detecta problemas que puedan ocurrir entre los intervalos de recopilación de datos, lo que resulta en periodos de inactividad de producción no programados y altos costos de mantenimiento.

La recopilación manual de datos también significa exposición del personal en áreas remotas de alto riesgo. La solución es un monitor de vibraciones en línea y un software de análisis de vibraciones para predecir fallas de transmisióndesequilibrios de motores fallas de rodamientos en sistemas de propulsión, elevación y desplazamiento, de modo que el personal pueda planificar revisiones antes de que fallen. El resultado es una reducción de las pérdidas de producción y costos de logística y mantenimiento reducidos.

Un desafío de confiabilidad en las plantas concentradoras de espodumena es el desgaste de trituradorasmolinosapiladores cintas transportadoras, que pueden fallar inesperadamente y provocar paradas de producción no programadas y altos costos de mantenimiento. La solución son los sensores de vibración inalámbricos permanentes (Figura 2) y el software de análisis de vibraciones que predicen las fallas en los equipos para que el personal pueda planificar revisiones antes de que ocurran las fallas. El resultado es menos paradas de planta no programadas y menos pérdidas de producción, menores costos de mantenimiento y una mayor vida útil del equipo.

Figura 2. Monitorización inalámbrica de las vibraciones

Otro desafío de confiabilidad más son las válvulas de aislamiento del hidrociclón en el servicio de lodo de espodumena, ya que son propensas a atascarse y experimentar fallas en el asiento. Esto provoca paradas de producción no programadas y altos costos de mantenimiento. Las válvulas de aislamiento (Figura 3) con puerto completo capacidades de cierre hermético pueden resolver estos problemas.

La característica más singular de este tipo de válvula es el revestimiento de uretano reemplazable. Las dos mitades del cuerpo se desatornillan y el revestimiento simplemente sale y uno nuevo se encaja en su lugar, lo cual es muy fácil de mantener. Esto ayuda a reducir las paradas no programadas y las pérdidas de producción, reducir los costos de mantenimiento y prolongar la vida útil de las válvulas.

Figura 3. Válvula de aislamiento con piezas reemplazables.

Confiabilidad en la refinería

Un desafío de confiabilidad en la refinería es que las válvulas de control en el servicio de lodo de espodumena se erosionan y causan un control de flujo inestable fugas que afectan la operación del proceso y acortan la vida útil de las válvulas de control. La solución son los internos cerámicos de las válvulas del tapón excéntrico que proporcionan una buena resistencia al desgaste para aplicaciones de lodos.

La característica única del tapón excéntrico es que cuando se abre se aleja del asiento, por lo que no hay roce; como sucedería en el caso de una válvula de bola o de bola en V ordinarias. El resultado es una reducción de los costos de mantenimiento, una mayor vida útil, una menor variabilidad del proceso, una reducción de las paradas no programadas y una mayor seguridad.

Otro desafío de confiabilidad es el desgaste de las bombas y otros equipos que causan fallas y paradas de producción no programadas con altos costos de mantenimiento asociados. La solución es un software de análisis de monitoreo de la condición con sensores de vibración inalámbricos subyacentes y otros sensores que utilizan inteligencia artificial basada en reglas con causa y efecto y primeros principios para predicciones sólidas. El resultado es una mayor vida útil de los equipos, menores costos de mantenimiento, una mejor planificación del mantenimiento y menos paradas no programadas de la planta.

Automatización para la sostenibilidad

Un desafío de sostenibilidad en la refinería de litio es la combustión en hornos de espodumena. Demasiado aire reduce la eficiencia. Muy poco aire provoca una combustión incompleta y aumenta las emisiones. Se manipulan el flujo de combustible, la velocidad del ventilador y el flujo de producto; se controla el exceso de oxígeno, la temperatura del extremo caliente, del extremo frío y de la campana; y se pueden utilizar múltiples combustibles con diferente poder calorífico, por lo que el control del proceso no es sencillo.

La solución es MPC que utiliza múltiples variables de proceso para garantizar una economía de combustible óptima y una combustión completa. El resultado es una mayor eficiencia energética y una reducción de las emisiones de SOx y NOx.

Minería 4.0

Al automatizar la cadena de valor de la producción de litio con las soluciones adecuadas especializadas para las duras condiciones de la minería y el procesamiento, estas tecnologías de automatización pueden maximizar la recuperación del litiominimizar el consumo energético y los costos asociados.

En el espíritu de la Industria 4.0, estas soluciones van más allá de simplemente mejorar la producción; proporcionan datos y análisis para el mantenimiento predictivo con el fin de reducir el periodo de inactividad y también los costos de mantenimiento.

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