Resumen de Comparative study of the power consumption in two different configurations of medium-length slurry pumping systems//Estudio comparativo del consumo de energía en dos diferentes configuraciones de sistemas de bombeo de relaves de mediana longitud
- español
El transporte hidráulico de relaves por medio de sistemas de tuberías se caracteriza por un elevado consumo de energía. El presente trabajo investiga la relación entre las variables que definen el sistema de transporte de relaves: la longitud L y el diámetro de la tubería D del sistema y la granulometría D50 y la concentración volumétrica Cv del mineral de hierro con el objetivo de minimizar los requerimientos de consumo de energía. Un indicador termodinámico I fue calculado mediante simulación numérica. La optimización del esfuerzo computacional se realizó a través de un diseño factorial 2k. Los resultados muestran que los cuatro factores estudiados son significativos en el indicador I, siendo L la que presenta mayor amplitud de variación en la respuesta. La interacción de segunda orden, indicó que sólo dos combinaciones de variables están correlacionadas, D50 y L y D y L. A través de esta técnica estadística, modelos predictivos pueden ser obtenidos. Los resultados permiten a los diseñadores identificar cuál de los esquemas analizados presenta el requerimiento mínimo de energía.Palabras clave: indicador energético, bombeo de relave, modelos predictivos, simulación numérica.
- English
The hydraulic transport of slurries by means of piping systems is characterized by an elevated power consumption. This study investigates the relationships among the four variables that define the slurry transportation system: length L and diameter D of system and granulometry D50 and concentration Cv of iron ore with aiming to minimize the power requirements. A thermodynamic energetic indicator I, was computed via numerical simulation. Optimization of the computational effort was carried out by using the 2k factorial design. The results show that all variables are significant on the indicator I, with pipe length having the greatest amplitude of variation in the response. The second order interactions indicates that only two combinations are correlated, namely the granulometry and length and diameter and length. Trough the statistical approach, predictive models have been obtained. The results allow designers to identify which of the analysed pipeline system layouts represents the minimum power requirement.
