Predicción de la eficiencia metalúrgica en la recuperación de oro utilizando validación cruzada y la métrica sMAPE

Abstract

La predicción de la eficiencia metalúrgica en la recuperación de oro constituye una herramienta clave para la optimización de los procesos de beneficio en la industria minera. El cual, el objetivo de este trabajo fue predecir con mayor precisión la eficiencia metalúrgica en la recuperación de oro en las etapas rougher y final, empleando técnicas de aprendizaje automático y la métrica sMAPE como indicador principal de desempeño. Se aplicó un enfoque cuantitativo, evaluando modelos supervisados, como Regresión Lineal, Árbol de Decisión y Bosque Aleatorio; mediante validación cruzada de cinco pliegues. Los resultados obtenidos evidenciaron diferencias significativas entre los algoritmos; la Regresión Lineal alcanzó un sMAPE de 10.26 % en rougher y 9.09 % en final, mientras que el Árbol de Decisión redujo el error en la etapa rougher hasta 6.76 %. El mejor desempeño general se consiguió con el Random Forest, el cual alcanzó un error porcentual medio absoluto escalar de 6.47% en la etapa operativa y un sMAPE total ponderado de 6.73%, lo que significa que es un 40% mejor que el modelo de referencia Dummy, que tuvo un error ponderado del 11.29%. Estas predicciones fueron coherentes con el comportamiento real del proceso y reflejaron las variaciones típicas asociadas con la recuperación en planta. Además, se analizaron las concentraciones de plata (Ag) y plomo (Pb) como variables metalúrgicas relacionadas con el oro (Au), con el fin de validar la consistencia física y metalúrgica del conjunto de datos, sin constituir objetivos principales del modelado. En conclusión, la integración de modelos avanzados como el Random Forest es una opción práctica para reforzar la supervisión del proceso de flotación, prever cambios en la eficiencia y ayudar a sacar el mayor provecho a la recuperación del oro.

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