TTE293

Al penetrar la solución ácida en la roca, el ácido reacciona con la ganga, solubilizando el Fe

(y otros elementos) de la biotita, clorita, piroxenos y anfiboles. A consecuencia de esto,

aumenta el pH de la solución a valores de 3 a 4, neutralizando la solución disponible para

lixiviar el óxido de cobre. La reacción de la ganga férrica provoca en el sistema el consumo

de ácido sulfúrico, agotando el recurso para disolver el cobre durante la lixiviación, junto con

la precipitación de hematita. Esto también influye en el cambio del potencial redox,

representado por el Eh, el cual pasa de un ambiente oxidante para la disolución de la mena a uno reductor, imposibilitando la disolución del cobre ( +2 ). Lo anterior, conlleva a la

necesidad de agregar ácido adicional durante el proceso hidrometalúrgico, para mantener un

ambiente oxidante (Fig. 13), evitando la detención de la lixiviación del Cu y garantizando la

adecuada e xtracción del metal, de acuerdo con los principios establecidos en los Diagramas

de Pourbaix.

FIGURA 13. Diagramas de Pourbaix de estabilidad potencial (Eh) versus pH para el fierro y para sistemas Cu-O-H20, que se muestra las diferencias entre los fenómenos de disolución.

3.6 MACHINE LEARNING PARA MODELOS DE PREDICCIÓN

El Machine Learning (ML) es el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos que

utilizan sistemas informáticos de computación para realizar una tarea especifica sin estar

programados explícitamente (Mahesh, 2020). El entrenamiento para el aprendizaje de

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