ChancaDEM — Estudio de Chancado y Conminución (Motor de Balance Poblacional)
Un estudio de chancado y conminución en el navegador: fijas la máquina, el closed-side setting, el throw excéntrico y la velocidad y la gradación de alimentación, y un motor de forma cerrada en TypeScript puro (balance poblacional de Whiten + capacidad de Evertsson + potencia de Bond) calcula la gradación de producto, el tonelaje y la potencia en sub-milisegundo. Pese al nombre NO corre DEM: la cámara 3D es una animación cinemática. La vía de cono secundario está calibrada contra 10 surveys HP500 publicados (Rocha et al. 2024), con una validación cruzada leave-one-out que incluye controles negativos.
Contexto de Negocio
La conminución es donde una planta concentradora gasta la mayor parte de su energía, y el circuito de chancado fija la alimentación a todo lo que viene aguas abajo. Poder explorar el efecto de un closed-side setting o un cambio de throw sobre el tamaño de producto, el tonelaje y la potencia, en tiempo real y con base en las familias de modelos aceptadas (Whiten, Evertsson, Bond), es directamente útil para docencia, evaluación y filtrado de cambios de operación antes de que toquen una planta. El valor es un motor rápido que reproduce las tendencias físicas correctas y, en la única máquina donde existen datos públicos de surveys, está calibrado y validado de forma cruzada contra ellos con controles negativos, siendo explícito en que es un modelo barato de forma cerrada y no una simulación de partículas ni un gemelo de planta.
Valor Estratégico
ChancaDEM demuestra un motor de conminución rápido y con base física (un balance poblacional de Whiten real resuelto en vivo por LU, más capacidad de Evertsson y potencia de Bond) corriendo enteramente del lado del cliente, y es disciplinado sobre lo que no es. Pese al nombre NO corre DEM: la cámara 3D es una animación cinemática, el tracer DEM 2-D offline no está conectado, y la app lo declara de entrada. Solo el cono secundario tiene una vía calibrada, ajustada a 10 surveys HP500 publicados en Minas Rio acreditados a Rocha et al. 2024 (CC BY), no a ninguna campaña del autor. El rigor se ve en una validación cruzada leave-one-out sobre esos 10 surveys con controles negativos: MAPE de tonelaje de 12,09 por ciento, superando tanto a un control de media constante (18,29 por ciento) como a un control de etiquetas barajadas (25,04 por ciento), una señal real aunque modesta en una muestra pequeña. El autoencoder aprendido es honestamente una guardia de extrapolación del surrogate, no un detector de anomalías de planta, porque se entrena sobre el propio barrido del motor. Publicar la brecha de optimismo y las bases de control es el patrón reutilizable.
El Desafío
Un chancador convierte alimentación gruesa en un producto de tamaño controlado, y las palancas de operación (closed-side setting, throw excéntrico, velocidad, gradación de alimentación) intercambian finura de producto contra tonelaje y potencia consumida de maneras poco intuitivas. Una simulación DEM a escala de partícula captura la física pero toma horas por corrida, demasiado lento para explorar un ajuste o para estar detrás de una herramienta interactiva. La necesidad práctica es un modelo rápido y con base física que reproduzca las tendencias correctas (un ajuste más fino da un producto más fino; la capacidad tiene un máximo en una velocidad óptima) y que se pueda contrastar contra datos reales de surveys industriales, sin pretender ser una resolución de partículas que no es.
Nuestro Enfoque
ChancaDEM es un estudio de navegador construido sobre un motor de conminución de forma cerrada en TypeScript puro que corre en sub-milisegundo, así que pese al nombre es un modelo de balance poblacional, no una resolución DEM. Fijas la máquina (giratorio, mandíbula, cono secundario o terciario, short-head), el closed-side setting, el throw excéntrico y la velocidad, y la gradación de alimentación, y el motor calcula la gradación de producto, el tonelaje y la potencia sobre una grilla de tamiz de 28 clases raíz-2. La cadena: un balance poblacional de clasificación-ruptura de Whiten resuelto en vivo por LU (p = (I-C)(I-B*C)^-1 * f, sin formar nunca la inversa), una ley t10 de energía-finura del JKMRC (Narayanan y Whiten 1988), una función de aparición de Austin, Klimpel y Luckie 1984, una capacidad de flujo de Evertsson en forma reducida con su joroba unimodal de velocidad, y potencia de Bond 1952, más geometría de ángulo de mordida y detección de régimen. Una vía calibrada ajusta el cono secundario a 10 surveys HP500 publicados. Dos modelos ONNX corren en el navegador: un surrogate MLP que emula el motor, y un autoencoder de denoising sobre la firma de gradación de producto que actúa como guardia de extrapolación del surrogate. La vista 3D de la cámara es una animación explícitamente cinemática guiada por la gradación del motor, no una resolución de partículas. Todo del lado del cliente, estático en GitHub Pages.
Indicadores Clave de Rendimiento
| KPI | Línea Base | Resultado | Impacto |
|---|---|---|---|
| No es DEM, declarado de entrada | Un nombre que sugiere una simulación de partículas | Un balance poblacional de Whiten de forma cerrada resuelto en vivo por LU en sub-milisegundo; la cámara 3D es una animación cinemática | Exploración interactiva sin una resolución de partículas de horas, y sin afirmar DEM |
| Calibrado contra surveys reales | Constantes ilustrativas, sin ground truth | 10 surveys HP500 publicados (Rocha et al. 2024, CC BY, Minas Rio); MAPE de tonelaje leave-one-out 12,09% | Acreditado al paper, no al autor; solo el cono secundario tiene vía calibrada |
| Validación con controles negativos | Un solo puntaje held-out | LOO 12,09% supera a un control de media constante (18,29%) y a un control de etiquetas barajadas (25,04%) | Una señal real, y el repo también muestra la brecha de optimismo con fuga (no-LOO) |
| Honestidad del surrogate | Una afirmación de detector de anomalías de planta | El surrogate ONNX emula el motor en R2 0,995 (P80) / 0,998 (t/h); el AE es una guardia de extrapolación del surrogate | La fidelidad es al motor, no a una planta; el AE marca consultas fuera del manifold, no fallas de planta |
Arquitectura
chancadem pipeline
A fast comminution engine, and it is not DEM
ChancaDEM is an in-browser crusher-comminution studio. You set the machine, closed-side setting, eccentric throw and speed and the feed gradation, and a pure-TypeScript closed-form engine computes the product gradation, throughput and power in sub-millisecond. Despite the name it does not run DEM: the 3D chamber is a kinematic animation, the offline 2-D DEM tracer is unwired and unbaked, and the app says so on its Introduction page. Live at chancadem.fasl-work.com, part of the Faena mining-analytics hub.
The model chain
A Whiten classification-breakage population balance solved live by LU (p = (I-C)(I-B*C)^-1 * f, never forming the inverse) over a 28-class root-2 sieve grid, a JKMRC t10 energy-fineness law (Narayanan and Whiten 1988), an Austin, Klimpel and Luckie 1984 appearance function, an Evertsson reduced-form flow capacity with its unimodal speed hump, and Bond 1952 power, plus nip-angle geometry and regime detection (choke / trickle / pass-through). Two ONNX models run in-browser: an MLP surrogate that emulates the engine, and a denoising autoencoder over the product-gradation signature that acts as a surrogate-extrapolation guard (high score means the query is off the surrogate training manifold), not a plant anomaly detector, since it is trained on the engine own sweep.
The data, stated plainly
Only the secondary cone has a calibrated lane. It is fitted to 10 published HP500 surveys of a Metso HP500 secondary cone at Minas Rio (Anglo American), crushing itabirite iron ore, transcribed from Rocha et al., Minerals 2024 (DOI 10.3390/min14090919, CC BY), not from any campaign of the author. Two caveats travel with it: the feed is reconstructed from measured f80 via a Rosin-Rammler band (the paper PSD curves are figure-only), and the real-lane power is a current-based estimate, not a dynamometer reading. Jaw, gyratory, tertiary and short-head use illustrative constants that reproduce the correct trends, not any plant absolute numbers.
Validation with negative controls
The rigor is in a leave-one-out ridge cross-validation over the 10 real surveys, with negative controls. Strict LOO throughput MAPE 12.09 percent beats both a constant-mean control (18.29 percent) and a label-shuffle control (25.04 percent), a real if modest signal on n=10, and the repo also stores the leaky non-LOO block to show the optimism gap. The 80 percent throughput interval reaches 0.90 empirical coverage against a 0.80 nominal (n=10 makes this coarse, and the repo says so). The ONNX surrogate emulates the engine at R-squared 0.995 (P80) and 0.998 (throughput) on an independent LHS draw with a monotone-versus-CSS gate: that is fidelity to the engine, never accuracy against a plant. A post-release physics correction is shipped, so eccentric throw now coarsens the product through the classification window (open-side = closed-side + throw) instead of fining it through specific energy.
Stack Tecnológico
En acción
Un recorrido corto por la app en vivo: la interfaz real, grabada desde el sitio desplegado.
Capturas de la Aplicación
