aproximación funcional mediante redes de funciones de base radial, una alternativa para la predicción en el proceso de reducción de mineral de la tecnología Caron de producción de níquel

Abstract

La reducción de mineral es uno de los procesos más importante y complejo que tiene la tecnología lixiviación carbonato amoniacal de mineral reducido de producción de níquel (conocido como proceso CARON), Para favorecer el desarrollo de las distintas reacciones químicas que deben producirse, es necesario mantener un determinado perfil térmico y gaseoso dentro de los hornos mediante la combustión incompleta del petróleo. Este tipo de proceso, por naturaleza, es un alto consumidor de portadores energéticos, entre los que sobresalen: aire, vapor, electricidad y petróleo tecnológico. Conocer con antelación cómo se comportaría cualquiera de estas variables en el futuro, constituye una información muy valiosa y supone una indudable ventaja competitiva. Se trata de una herramienta de evidente interés tanto desde el punto de vista económico, como para la gestión y el control de procesos industriales. En esta memoria de Tesis Doctoral se presenta una propuesta de solución que es capaz de predecir el consumo de petróleo en cámaras, como parte de algunos de los procesos que están presentes en la reducción de mineral. Basado en técnicas de Softcomputing, nuestro modelo ha incluido la hibridación e integración de diversas técnicas y paradigmas de programación tales como, algoritmos de búsqueda local, algoritmos evolutivos multiobjetivo y redes neuronales de funciones de base radial. El empleo de las redes de funciones de base radial como aproximador funcional partiendo de un conjunto de datos reales, demuestra la utilidad de esta técnica en aplicaciones realistas de indudable interés socio económico.