DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso Machine Learning aplicado a la Lixiviación de Minerales está diseñado para profesionales y estudiantes vinculados a metalurgia, procesamiento de minerales, hidrometalurgia y minería que buscan incorporar herramientas de Machine Learning dentro del análisis de procesos de lixiviación.

Durante el programa, el participante conocerá los fundamentos del proceso hidrometalúrgico y las principales variables involucradas en la lixiviación, para posteriormente trabajar con datos operacionales y aplicar modelos de Machine Learning orientados al modelamiento, predicción y optimización.

¿QUÉ ABORDA EL CURSO?

El contenido integra conceptos y aplicaciones relacionadas con:

Introducción a la hidrometalurgia.
Etapas del proceso hidrometalúrgico.
Fundamentos de la lixiviación.
Tipos de lixiviación y condiciones operativas.
Preparación del mineral para lixiviación.
Variables del proceso de lixiviación.
Datos operacionales en lixiviación.
Aplicación de Machine Learning en hidrometalurgia.
Modelamiento y predicción.
Optimización del proceso mediante Machine Learning.

ENFOQUE DEL CURSO

El curso combina fundamentos de hidrometalurgia, lixiviación, análisis de datos y Machine Learning, permitiendo al participante comprender la relación entre las condiciones operativas del proceso y los resultados obtenidos.

Se trabajará especialmente con:

Hidrometalurgia · Lixiviación · Variables operacionales · Datos de proceso · Machine Learning · Modelamiento · Predicción · Optimización

El participante podrá identificar qué variables influyen en el proceso, cómo estructurar información operacional y de qué manera los modelos de Machine Learning pueden complementar el análisis metalúrgico tradicional.

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Comprender las principales etapas del proceso hidrometalúrgico.
Identificar los fundamentos y tipos de lixiviación.
Analizar las condiciones operativas asociadas al proceso.
Reconocer las variables relevantes dentro de la lixiviación.
Trabajar con datos operacionales generados durante el proceso.
Aplicar modelos de Machine Learning en escenarios hidrometalúrgicos.
Desarrollar análisis orientados a modelamiento y predicción.
Interpretar resultados derivados de modelos basados en datos.
Identificar oportunidades de mejora y optimización del proceso.

COMPETENCIAS DEL CURSO

Al finalizar, el participante podrá:

Comprender los fundamentos de la hidrometalurgia y la lixiviación dentro del procesamiento de minerales.
Identificar las principales variables operacionales que intervienen en el proceso.
Analizar datos operacionales de lixiviación para reconocer comportamientos y relaciones relevantes.
Aplicar modelos de Machine Learning dentro de procesos hidrometalúrgicos.
Desarrollar modelos orientados a predicción utilizando información del proceso.
Interpretar resultados desde un criterio metalúrgico, relacionando los datos con las condiciones de operación.
Utilizar los modelos como apoyo para procesos de optimización y análisis técnico.
Integrar conocimiento metalúrgico y análisis de datos dentro de escenarios de lixiviación.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de analizar variables y datos operacionales de procesos de lixiviación y aplicar modelos de Machine Learning orientados al modelamiento, predicción y optimización, integrando los resultados obtenidos con criterios propios de la hidrometalurgia.

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