De los gemelos digitales a la computación cuántica.
En este artículo, profundizamos en las tecnologías avanzadas que tienen el potencial de transformar la industria minera y metalúrgica. Exploramos la aplicación de gemelos digitales, el uso de inteligencia artificial (IA) y machine learning, y el concepto de innovación colaborativa.
Gemelos digitales en minería
Las réplicas digitales de activos físicos, procesos y sistemas pueden revolucionar la toma de decisiones y la optimización en el sector minero.
Hay cuatro tipos de gemelos digitales que ayudan a resolver problemas y ofrecen información única. Cada uno ofrece una perspectiva y una oportunidad únicas para optimizar las operaciones mineras, reducir costos y mejorar la productividad. Los gemelos pueden descubrir pérdidas de valor y potencial no realizado dentro de la cadena de valor minera. Esto los convierte en un componente crítico del futuro de la industria. Cada uno está diseñado para abordar los desafíos específicos de la industria:
1. Gemelo analítico:
Una piedra angular fundamental, el gemelo analítico profundiza en las complejidades de los datos para extraer información procesable. Con la información del análisis de datos, las industrias pueden tomar decisiones informadas y orientar las estrategias hacia resultados óptimos.
2. Gemelos de activos:
En lugar de ser una entidad sinónimo de complejidad, los gemelos de activos brindan soluciones prácticas. Estas contrapartes virtuales de los activos físicos profundizan en el comportamiento de la maquinaria, lo que facilita el mantenimiento proactivo y prolonga la vida útil de los activos.
Por ejemplo, en colaboración con una importante empresa minera de oro, Hatch Digital emprendió el desarrollo de una aplicación de gemelo digital de autoclave. Esta app estaba destinada a mejorar la eficacia operativa y los procesos de toma de decisiones. El gemelo digital proporcionó estimaciones en tiempo real de la utilización de oxígeno dentro de cada compartimento y etapa de agitación de la autoclave. Indicó si las tasas de oxidación de sulfuro estaban por delante de la tasa de alimentación de sulfuro reactivo o el inventario dentro del autoclave. Esto facilitó los ajustes proactivos para optimizar el rendimiento.
Asimismo, el gemelo digital se implementó en todas las autoclaves en el site del cliente. Esta implementación contribuyó a un aumento sustancial del cinco por ciento en el rendimiento de la producción. Además, ejemplificó su impacto tangible en el rendimiento operativo en la minería.
3. Gemelos de procesos:
Basados en datos en tiempo real y modelos sofisticados, los gemelos de procesos optimizan los procesos industriales. Al abordar las ineficiencias, este gemelo permite a las industrias alcanzar niveles más altos de productividad. Además, ayudan a tomar mejores decisiones en torno a activos complejos.
4. Gemelos de sistemas:
Al navegar por sistemas intrincados, los gemelos de sistemas organizan interacciones fluidas entre los componentes. Incluso, esta orquestación mejora el rendimiento de todo el sistema y descubre oportunidades para avances holísticos.
Por ejemplo, Hatch llevó a cabo un proyecto para optimizar el circuito de flotación de sulfuro de metal base para una gran mina de zinc y plomo. Su objetivo fue mejorar la recuperación y el grado de concentrado y, al mismo tiempo, reducir los costos operativos mediante una novedosa solución de gemelo digital de flotación. Aprovechando las técnicas modernas de aprendizaje automático e inteligencia artificial, nuestros expertos en procesamiento digital y de minerales desarrollaron una arquitectura de aprendizaje profundo. Estas técnicas son capaces de predecir con precisión el rendimiento de la recuperación y el grado casi en tiempo real. Además, identificaron con éxito puntos de ajuste operativos específicos para diferentes tipos de alimentación. Esto resultó en una mejora significativa en la recuperación de zinc y una mejora en el grado de concentrado combinado de depurador de desbaste.
Este logro subraya la eficacia del gemelo digital de flotación para desbloquear eficiencias operativas e impulsar la competitividad sostenible en la industria de procesamiento de minerales.
El papel de la inteligencia artificial y la computación cuántica
La IA es una palabra de moda en muchas industrias, pero su aplicación en la minería y el procesamiento se extiende más allá del marketing. Al transformar la forma en que se manejan las operaciones diarias, los profesionales de la minería recurren a la IA para tomar decisiones informadas mediante el análisis de grandes conjuntos de datos y la identificación de patrones y anomalías. A continuación, se exploran algunos ejemplos.
Inteligencia artificial
Reconocimiento de imágenes y sensoriales
Los sistemas de reconocimiento impulsados por IA pueden analizar imágenes de las operaciones mineras, como formaciones geológicas o condiciones de los equipos, para identificar posibles problemas y oportunidades de mejora.
Los equipos de expertos de Hatch han desarrollado técnicas para monitorear los procesos mineros. Por ejemplo, usan la perforación de pozos, a través de la integración de la visión por computadora y las tecnologías de IA. Nuestro sistema automatiza la tarea intensiva en mano de obra de recopilación de datos e identificación de varias actividades mineras. Incluso ofrece información en tiempo real con marcas de tiempo de eventos precisas.
Aprovechando nuestra experiencia en el dominio, traducimos estas marcas de tiempo de eventos en paneles personalizados del rendimiento de la minería. Esto se hizo señalando las discrepancias entre el progreso real y el plan de minería para mejorar la productividad general. Este enfoque transformador no solo reduce los costos asociados con la vigilancia manual, sino que también agiliza las operaciones. Esto garantiza una ejecución eficiente del proyecto.
Relacionado con lo anterior está el reconocimiento sensorial, en el que los sistemas basados en la visión reconocen eventos e interpretan las diferencias en el resultado. Esto mejora la productividad y la toma de decisiones.
Optimización de procesos
La IA puede optimizar procesos analizando continuamente los datos y realizando ajustes en tiempo real para lograr la máxima eficiencia y utilización de recursos. Un ejemplo de esto en la industria minera se puede ver con el seguimiento continuo del mineral de hierro en las cintas transportadoras. Estos datos se incorporan a un modelo de optimización de procesos que secuencia el arranque y la parada de las cintas transportadoras. Así, se minimiza el tiempo de inactividad y priorizar la seguridad.
Machine learning
Existe una gran cantidad de problemas con los activos de procesamiento y la cantidad de variables, como la calidad del mineral, la temperatura y las condiciones. El machine learning brinda la capacidad de calibrar los resultados, algo emocionante para explorar.
Por ejemplo, cuando la demanda de una alimentación de carbón constante y de alto valor requería superar las fluctuaciones en las calidades de la mina, los volúmenes y los retrasos de los equipos, una solución digital implicaba un marco de optimización de dos niveles. Esta integraba la planificación semanal de la mezcla de carbón y la programación diaria de las reservas para las operaciones de apilador/recuperador. Aprovechando los modelos avanzados de machine learning, la solución estableció un pronóstico integrado para la calidad y el volumen de la mina, mejorando la precisión de la predicción. Se incorporaron al marco restricciones críticas, incluida la disponibilidad de carbón, la capacidad de transporte y las limitaciones operativas. El resultado es un proceso optimizado que maximiza el volumen de carbón recuperable y minimiza las desviaciones de la calidad objetivo, lo que permite un rendimiento óptimo.
Preocupaciones de seguridad y riesgo
La IA también puede analizar datos de sensores, monitoreando las condiciones de los trabajadores y los equipos para aumentar la seguridad y reducir los riesgos.
Computación cuántica
La computación cuántica, con el tiempo, también presenta un potencial revolucionario. Con sistemas de diseño que pueden resolver múltiples problemas en paralelo, procesar algoritmos cuánticos únicos y realizar “recocido cuántico”, con el tiempo esta tecnología de vanguardia podría llevar la IA y el análisis de datos a nuevas alturas. Tiene el potencial de resolver problemas mineros complejos que antes eran insuperables, cambiando en última instancia la forma en que operan las empresas mineras.
Un ejemplo de esto es el papel clave que puede desempeñar la computación cuántica en el modelado de las condiciones geológicas bajo la superficie de la tierra para garantizar que las minas extraigan materiales de manera efectiva. Las computadoras cuánticas pueden tomar datos mucho más ricos y de mayor calidad de una gama más amplia de fuentes que las computadoras clásicas y saben cómo buscar y aplicar esos datos de manera efectiva. Saben cómo interpretar imágenes satelitales y datos sobre el terreno para producir un modelo más preciso de la tierra de lo que es posible actualmente, transformando la minería de las siguientes maneras:
Procesamiento eficiente de datos
Las computadoras cuánticas pueden procesar e interpretar grandes cantidades de datos de manera más efectiva que las computadoras clásicas, proporcionando información precisa sobre las condiciones geológicas.
Optimización de recursos
Al minimizar los materiales y equipos desperdiciados y reducir el tiempo de inactividad de la mina, la computación cuántica puede maximizar el flujo de recursos, mejorando en última instancia la eficiencia operativa.
Autonomía digital
A medida que los procesos mineros se vuelven más «inteligentes» y más conectados, las computadoras cuánticas pueden monitorear y optimizar cada aspecto de las operaciones mineras, asegurando la autonomía digital y la máxima eficiencia.
Innovación colaborativa en la industria minera
La colaboración es parte integral de la transformación de la industria minera. No se trata solo de que las empresas mineras trabajen juntas; también se trata de que las empresas fuera del sector minero contribuyan a la evolución y alteren a los líderes actuales mediante la aplicación de soluciones innovadoras. ¿Cómo se ve la innovación verdaderamente colaborativa? Aquí hay algunas consideraciones:
Experiencia externa
Las empresas de otros sectores pueden proporcionar experiencia en el dominio y conocimiento digital, que puede ser fundamental para abordar los desafíos específicos de la minería.
Diversidad de pensamiento
Las nuevas perspectivas pueden conducir a enfoques y soluciones innovadores que pueden haber sido pasados por alto dentro de la industria.
Nuevos conjuntos de habilidades
Los colaboradores de diversos orígenes aportan una combinación de habilidades y conocimientos, enriqueciendo las capacidades de resolución de problemas de la industria minera.
Si bien las barreras de entrada en la minería son altas, la narrativa cambiante en torno a la industria, con un enfoque en la sostenibilidad y la electrificación, está atrayendo la atención de las empresas de tecnología y los inversores. La industria minera no se limita a extraer recursos, sino que transforma el mundo, lo que la convierte en un campo apasionante para la innovación. Y con la combinación adecuada de experiencia en el dominio y conocimientos digitales, existe la oportunidad de impulsar un cambio sustancial.
De cara al futuro: la confluencia de tecnologías
La industria minera está en la cúspide de una transformación significativa. La convergencia de la IA, la computación cuántica y los gemelos digitales presenta oportunidades incomparables para el sector. Con un enfoque en la experiencia profunda en el dominio y la innovación digital, la industria minera puede superar sus brechas de productividad y seguir proporcionando los recursos que impulsan el mundo moderno.
Al adoptar la innovación basada en datos, colaborar con empresas emergentes y aprovechar las tecnologías avanzadas, la industria minera puede asegurar un futuro más sostenible y próspero.
Este artículo fue publicado originalmente en Ausimm Bulletin. Fue traducido y publicado por GĚRENS en octubre de 2024. Para conocer más sobre la gestión de una empresa minera y ser parte de la transformación de la industria minera, estudia en la Maestría en Gestión Minera de la Escuela de Postgrado GERENS. Inicio de clases: 4 de abril de 2025.