Abstract:
The project optimizes the primary crushing process in a limestone quarry, aiming to
improve energy and economic efficiency as well as crushing performance through the
development of descriptive and predictive models for primary crushing and the
generation of cost curves for later evaluation. The hypothesis states that controlling the
particle size feed directly affects the overall process costs and performance. The
justification is based on the need to reduce energy and operational costs within the
quarry. The project was developed through field data collection, blast photogrammetry
using a DJI Mavic 3 Enterprise drone, and artificial intelligence processing with the
Strayos software. The crushing equipment was characterized, and the process was
simulated using the Modsim software, applying Bond’s Law for energy and cost
analysis. The main results showed that a blasting particle size distribution with a D80
close to 65 cm optimizes the balance between explosive consumption and crushing
energy, improving efficiency, and reducing costs. In conclusion, optimizing the primary
crushing process increases productivity and energy efficiency, ensuring a more
profitable and sustainable operation in the limestone quarry.
Keywords: Particle size distribution, Bond’s law, Energy consumption, Operational
efficiency.
Description:
El proyecto optimiza el proceso de trituración primaria en una cantera de caliza, con el
objetivo de mejorar la eficiencia energética y económica y el rendimiento de trituración,
mediante la generación de modelos descriptivos y predictivos de trituración primaria,
generando curvas de costos para su evaluación. La hipótesis plantea que el control de la
granulometría de alimentación incide directamente en los costos y el rendimiento global
del proceso. La justificación se fundamenta en la necesidad de reducir costos energéticos
y operativos en la Cantera. El proyecto se desarrolló mediante la recopilación de datos en
campo, fotogrametría de voladuras con dron DJI Mavic 3 Enterprise y procesamiento con
inteligencia artificial mediante el software Strayos. Se caracterizó la maquinaria de
trituración y se simuló el proceso en el software Modsim, aplicando la Ley de Bond para
el análisis energético y de costos. Los principales resultados mostraron que una
granulometría de voladura con D80 cercano a 65 cm optimiza el equilibrio entre consumo
de explosivos y energía de trituración, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. En
conclusión, la optimización del proceso de trituración primaria permite aumentar la
productividad y eficiencia energética, garantizando una operación más rentable y
sostenible en la cantera de caliza.
