DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso Machine Learning aplicado a la Flotación de Minerales está diseñado para profesionales y estudiantes vinculados a metalurgia, procesamiento de minerales, plantas concentradoras y minería que buscan incorporar herramientas de análisis de datos y Machine Learning en el estudio y optimización de procesos de flotación.

Durante el programa, el participante conocerá los fundamentos técnicos del proceso y aprenderá a identificar las variables que influyen en su desempeño, para posteriormente trabajar con datos operacionales y aplicar técnicas de Machine Learning orientadas a la identificación de patrones y caracterización de comportamientos.

¿QUÉ ABORDA EL CURSO?

El contenido integra conceptos y aplicaciones relacionadas con:

Fundamentos del proceso de flotación.
Superficies hidrofílicas e hidrofóbicas.
Ángulo de contacto.
Etapas previas a la flotación.
Liberación mineral y respuesta metalúrgica.
Variables principales del proceso.
Reactivos de flotación y su función.
Relación entre ley y recuperación.
Circuitos y etapas de flotación.
Tipos de celdas y tecnologías utilizadas.
Situación actual y retos de la flotación.
Data Science aplicado a flotación.
Machine Learning aplicado a flotación.
Preprocesamiento y reducción de dimensionalidad.
Clusterización e interpretación de grupos.
Visualización y caracterización operativa de clusters.
Reglas de asociación y clasificación posterior.
Aplicaciones operativas del clustering.

ENFOQUE DEL CURSO

El curso combina fundamentos de flotación de minerales, análisis de datos, Data Science y Machine Learning, permitiendo al participante comprender cómo estructurar información operacional para identificar patrones y comportamientos relevantes dentro del proceso.

Se trabajará especialmente con:

Flotación · Ley · Recuperación · Reactivos · Datos Operacionales · Data Science · Machine Learning · Clustering · Reducción de Dimensionalidad · Optimización

El participante podrá comprender cómo las técnicas de agrupamiento y análisis multivariable pueden utilizarse para caracterizar condiciones operacionales y complementar el análisis metalúrgico convencional.

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Comprender los fundamentos físicos y químicos de la flotación.
Analizar la relación entre liberación mineral y respuesta metalúrgica.
Identificar las principales variables operacionales del proceso.
Interpretar la relación entre ley y recuperación.
Analizar circuitos y tecnologías de flotación.
Preparar y preprocesar datos para análisis.
Aplicar técnicas de reducción de dimensionalidad.
Desarrollar procesos de clustering.
Visualizar e interpretar grupos operacionales.
Aplicar reglas de asociación y clasificación posterior.
Identificar aplicaciones operativas del Machine Learning en flotación.

COMPETENCIAS DEL CURSO

Al finalizar, el participante podrá:

Comprender los fundamentos técnicos del proceso de flotación y sus principales variables.
Analizar datos operacionales vinculados con desempeño metalúrgico.
Aplicar técnicas de preprocesamiento y reducción de dimensionalidad.
Utilizar clustering para identificar patrones y grupos operacionales.
Interpretar clusters desde una perspectiva metalúrgica.
Relacionar variables operacionales con indicadores como ley y recuperación.
Aplicar técnicas de Machine Learning en escenarios de flotación.
Utilizar resultados analíticos como apoyo para procesos de optimización y toma de decisiones.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de analizar variables y datos operacionales del proceso de flotación y aplicar técnicas de Data Science y Machine Learning para identificar patrones, caracterizar comportamientos y apoyar procesos de optimización metalúrgica.

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