Los procesos de conminución corresponden a una de las operaciones más importantes en el procesamiento de minerales, principalmente por los costos asociados a la cantidad de energía y aceros de molienda necesarios para obtener el grado de liberación requerido en procesos posteriores. La molienda con rodillos a alta presión (HPGR: High Pressure Grinding Rolls) surge como una alternativa atractiva en las operaciones de reducción de tamaño, debido al uso eficiente de la energía en el mecanismo de ruptura y en la reducción del Work Index de Molienda de Bolas (etapa de conminución posterior habitual) hasta en un 25%, producto de la generación de micro fracturas.Aunque esta tecnología lleva más de veinte años de resultados exitosos en la industria del cemento, fierro y diamantes, aún se considera inmadura en la industria del cobre y su incorporación en el diseño de nuevos proyectos se ve limitada, entre otras cosas, por la ausencia de modelos validados que permitan la evaluación del desempeño del equipo en nuevos circuitos de conminución.En esta tesis se presenta un modelo fenomenológico y en estado estacionario, para estimar la capacidad de tratamiento, potencia consumida y granulometría del producto de un HPGR a escala piloto. Las expresiones de capacidad de tratamiento y potencia consumida han sido deducidas a partir de ecuaciones de la física newtoniana, mientras que para el modelo de granulometría se ha utilizado el enfoque de balances poblacionales microscópicos junto con las relaciones de tasa y forma de ruptura propuestas por la teoría clásica de la conminución.Para realizar el ajuste de los parámetros del modelo y validar su capacidad de predicción, se ha utilizado resultados de pruebas piloto ejecutadas con muestras de dos litologías pertenecientes a Minera Esperanza (Antofagasta Minerals). Las pruebas piloto para ambas litologías fueron realizadas en las instalaciones de dos fabricantes de equipos HPGR en Alemania: KHD Humboldt Wedag y Polysius AG.El modelo estima, a escala piloto, los consumos específicos de energía de forma satisfactoria (coeficiente R2 = 80%), así como las curvas de granulometría de los productos (raíz de la media de los errores al cuadrado menor al 4%). Sin embargo, se debe evaluar la calidad predictiva del modelo con resultados de equipos a escala industrial y, como trabajo futuro, diseñar pruebas de laboratorio que permitan la determinación de los parámetros del modelo y su escalamiento a nivel industrial.