Medición del tamaño de partículas de minerales mediante procesamiento digital de imágenes

La determinación de la granulometría resulta de mucha importancia en una amplia gama de industrias y constituye un parámetro critico en la fabricación de diversos productos. Por tal motivo es necesario la medición del tamaño de partículas en los procesos de molienda de minerales. La misma afecta a los productos y a los procesos y además está relacionada con el consumo energético de los molinos intervinientes en dicha operación, como así también con la calidad del producto que se elabora, entre otros. Estas impactan directamente en los costos de producción. Si bien existen diferentes métodos y tecnologías para determinar el tamaño de partículas de minerales (a través de técnicas manuales o por medio de dispositivos electrónicos), en el presente trabajo se expone una alternativa efectiva, de bajo costo y que tiene la finalidad de ser utilizada en línea con el proceso de molienda (sin la necesidad de estar tomando muestras para ser enviadas a laboratorios), mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. Se ha trabajado en el desarrollo de un algoritmo que permite la aplicación de técnicas de procesamiento digital de imágenes para poder medir el tamaño de partículas microscópicas de minerales, que se encuentran en el rango que va de los 50 μm hasta los 800 μm aproximadamente. determinándose propiedades geométricas como así también medidas estadísticas de interés para el proceso.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis de calidad de arenas de fracturación mediante visión artificial y redes neuronales

La fracturación hidráulica realizada para extraer hidrocarburos de yacimientos no convencionales requiere de la inyección de arenas que actúan como apuntalantes de la fractura. La calidad de las arenas para cumplir dicha función se evalúa por la norma API19C, que establece medidas geométricas – esfericidad y redondez- más un porcentaje de fractura cuando la muestra es sometida a compresión. Todas estas mediciones deben encontrarse dentro de valores límites para asegurar la calidad de la arena. Según la norma, la inspección se realiza visualmente por un operador sobre un conjunto de 20 granos. Esto introduce un importante grado de subjetividad, y poca validez estadística. Para solucionar esto, la bibliografía refiere distintos métodos basados en visión artificial. Cada uno de estos métodos tiene ventajas y desventajas según la geometría, color de la partícula y la definición de la imagen usada. En este trabajo se presenta una metodología integrada a partir de varios métodos conocidos, más uno novedoso desarrollado por los autores para medir la redondez, que es la variable más difícil de medir. Las distintas medidas son tratadas por redes neuronales para dar una medida final de la redondez, que tiene un alto grado de correlación con la medida teórica de cada partícula considerada. Las medidas de esfericidad y porcentaje de fractura obtenidas también han dado valores consistentes. El método de visión artificial desarrollado es sumamente eficiente para determinar, a partir de las medidas obtenidas, la capacidad de una arena para actuar como apuntalante en una operación de fractura hidráulica.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Segmentación de imágenes de partículas de arena utilizadas para fracking

El presente trabajo se enmarca en el área de procesamiento digital de imágenes. La línea de investigación se orienta en poder determinar la calidad de arenas utilizadas en procesos de fracturación hidráulica (también conocida como fracking) para la extracción de petróleo de manera no convencional. Dicha determinación de calidad se realiza mediante la medición de características, tales como la esfericidad y la redondez de las partículas de arena, a través de técnicas de procesamiento de imágenes en una PC. Se ha tenido que invertir un importante esfuerzo en poder segmentar, de manera apropiada, las imágenes de interés (partículas o granos de arena) para luego poder determinar las características antes mencionadas, indicadoras de calidad. Es por ello que se ha trabajado en la elaboración de un algoritmo que aplica la técnica de Divisoria de Aguas, mediante la Transformada de Watershed, obteniéndose así una adecuada segmentación para los fines perseguidos. Si bien la utilización de la técnica de Divisoria de Aguas se ha encontrado solo en publicaciones actuales referidas al procesamiento de imágenes biomédicas, para este caso se hace uso en una aplicación con fines industriales.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Segmentación de imágenes de partículas de arena utilizadas para fracking

El presente trabajo se enmarca en el área de procesamiento digital de imágenes. La línea de investigación se orienta en poder determinar la calidad de arenas utilizadas en procesos de fracturación hidráulica (también conocida como fracking) para la extracción de petróleo de manera no convencional. Dicha determinación de calidad se realiza mediante la medición de características, tales como la esfericidad y la redondez de las partículas de arena, a través de técnicas de procesamiento de imágenes en una PC. Se ha tenido que invertir un importante esfuerzo en poder segmentar, de manera apropiada, las imágenes de interés (partículas o granos de arena) para luego poder determinar las características antes mencionadas, indicadoras de calidad. Es por ello que se ha trabajado en la elaboración de un algoritmo que aplica la técnica de Divisoria de Aguas, mediante la Transformada de Watershed, obteniéndose así una adecuada segmentación para los fines perseguidos. Si bien la utilización de la técnica de Divisoria de Aguas se ha encontrado solo en publicaciones actuales referidas al procesamiento de imágenes biomédicas, para este caso se hace uso en una aplicación con fines industriales.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Segmentación de imágenes de partículas de arena utilizadas para fracking

El presente trabajo se enmarca en el área de procesamiento digital de imágenes. La línea de investigación se orienta en poder determinar la calidad de arenas utilizadas en procesos de fracturación hidráulica (también conocida como fracking) para la extracción de petróleo de manera no convencional. Dicha determinación de calidad se realiza mediante la medición de características, tales como la esfericidad y la redondez de las partículas de arena, a través de técnicas de procesamiento de imágenes en una PC. Se ha tenido que invertir un importante esfuerzo en poder segmentar, de manera apropiada, las imágenes de interés (partículas o granos de arena) para luego poder determinar las características antes mencionadas, indicadoras de calidad. Es por ello que se ha trabajado en la elaboración de un algoritmo que aplica la técnica de Divisoria de Aguas, mediante la Transformada de Watershed, obteniéndose así una adecuada segmentación para los fines perseguidos. Si bien la utilización de la técnica de Divisoria de Aguas se ha encontrado solo en publicaciones actuales referidas al procesamiento de imágenes biomédicas, para este caso se hace uso en una aplicación con fines industriales.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Redes neuronales para la clasificación de partículas de arena

El presente trabajo trata respecto a la utilización de redes neuronales para el reconocimiento de formas y patrones de imágenes digitales de partículas de arena, con destino al uso en procesos de fracturación hidráulica en explotación de hidrocarburos de manera no convencional (Fracking). Si bien, la mayor parte de las redes neuronales permiten el reconocimiento de patrones y clasificación de objetos, hay un tipo particular de redes que en la actualidad han permitido un salto importante en el procesamiento de información e imágenes, y son las redes neuronales convolucionales. Estas permiten la extracción de características directamente desde las propias imágenes sin la necesidad de un trabajo de pre-procesado. Es decir, para este caso, se usan como entradas a la red neuronal las imágenes digitales de partículas o granos arena, y no un conjunto de características extraídas de manera previa por parte del diseñador de la red neuronal. En cuanto a la clasificación de las partículas de arena, en este trabajo se refiere en poder determinar a través de la red neuronal convolucional características de Redondez y Esfericidad específicamente. También se presenta una alternativa para generar el conjunto de datos para el entrenamiento y validación de la red neuronal, mediante la elaboración de un algoritmo de procesamiento de imágenes que permite la generación artificial (gráfica) de partículas de arena, dado que no siempre se puede disponer de un banco de imágenes adecuado.Eje: Agentes y sistemas inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Generación gráfica de partículas artificiales de arena para su utilización en redes neuronales

El presente trabajo expone una alternativa para generar un conjunto de datos, correspondiente a imágenes de partículas de arenas, con el propósito de ser utilizadas en el entrenamiento de una Red Neuronal Convolucional para la clasificación teniendo en cuenta sus características de redondez y esfericidad. La necesidad de medir tales características en estas arenas, se debe a que permite estimar la calidad para su utilización en procesos de fracturación hidráulica (fracking) para la extracción de petróleo de manera no convencional. La utilización de Redes Neuronales posibilita identificar y clasificar elementos de interés, en base a un entrenamiento previo, para ello se debe contar con un conjunto de datos de entrenamiento con un elevado número de elementos (entre 1.000 y 10.000 muestras aproximadamente), para obtener resultados aceptables. Por lo cual esto requiere contar con un conjunto de imágenes de arenas, que sean representativas de todo el espectro posible a identificar, y rotuladas con sus correspondientes valores de redondez y esfericidad. Se propone una alternativa para el armado de tal conjunto, la que consiste en graficar partículas de arenas, mediante métodos geométricos y matemáticos, por medio de un software matemático especializado, calculando simultáneamente los valores de redondez y esfericidad, lográndose así el armando del conjunto de datos requerido compuesto de imágenes artificiales de partículas de arena, etiquetadas con las características antes mencionadas. Esto se obtiene mediante un algoritmo computacional desarrollado específicamente y que permite el graficado y medición de manera automatizada, prefijando ciertos parámetros.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Clasificación de partículas de arena a través de redes neuronales convolucionales

Se presenta una alternativa para clasificar partículas de arenas, en cuanto a la característica de redondez, utilizando redes neuronales convolucionales. Se ha seleccionado este tipo de redes neuronales, por la atractiva posibilidad de poder operar directamente sobre las imágenes digitales de partículas de arena, sin la necesidad de tener que extraer previamente características o medidas alternativas de las imágenes. Esta propuesta resulta ser una opción diferente a la utilización de redes neuronales que no aplican convolución, y también a técnicas de visión artificial (que emplean cálculos, métodos y medidas alternativas para estimar valores de redondez). La necesidad de poder clasificar las partículas en cuanto a su redondez, radica en que estas arenas se utilizan en procesos de fracturación hidráulica para la extracción de hidrocarburos de manera no convencional. Estos yacimientos no convencionales requieren de la inyección de arenas que actúan como apuntalantes de la fractura. La calidad de las arenas para cumplir dicha función se evalúa por la norma API19C, que establece medidas geométricas –esfericidad y redondez- más un porcentaje de fractura cuando la muestra es sometida a compresión. Todas estas mediciones deben encontrarse dentro de valores límites para asegurar la calidad de la arena. El método indicado por la norma (tradicional no automatizado) para la medición de redondez tiene una alta dependencia del criterio del observador o laboratorista, que analiza una muestra mediante un microscopio eligiendo un número muy reducido de partículas al azar, y comparándolas visualmente con formas graficas establecidas en una cartilla.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Application of the Cumulative Kinetic Model in the Comminution of Critical Metal Ores

Over the last decades, several reliable mathematical models have been developed for simulating ore comminution processes and determining the Work Index. Since Fred Chester Bond developed the Work Index standard procedure in 1961, numerous attempts have been made to find simpler, faster, and economically more advantageous alternative tests. In this paper, a Bond test simulation based on the cumulative kinetic model (CKM) has been checked on a spreadsheet. The research has been accomplished by conventionally determining the kinetic parameters for some Ag and Au ores and for three pure minerals and one rock that are common constituents of the gangue rock. Analysis of the results obtained allowed to develop a simplified procedure for calculating the kinetic parameters and their application to Work Index determination through simulation