Transformar la industria minera a través de los datos y la innovación digital

Exploramos la aplicación de los gemelos digitales, el uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, y el concepto de innovación colaborativa.

Gemelos digitales en la minería

Las réplicas digitales de activos, procesos y sistemas físicos pueden revolucionar la toma de decisiones y la optimización en el sector minero.

Existen cuatro tipos de gemelos digitales (gemelos analíticos, de activos, de procesos y de sistemas) que ayudan a resolver problemas y ofrecen una perspectiva única. Cada uno de estos gemelos ofrece una perspectiva y una oportunidad únicas para optimizar las operaciones mineras, reducir costes y mejorar la productividad. Pueden descubrir pérdidas de valor y potencial no aprovechado dentro de la cadena de valor de la minería, lo que los convierte en un componente esencial del futuro del sector. Cada una de ellas se adapta a los retos específicos del sector:

Mellizo analítico: Piedra angular fundamental, el mellizo analítico profundiza en las complejidades de los datos para extraer información práctica. Gracias al análisis de datos, los sectores pueden tomar decisiones con conocimiento de causa y dirigir sus estrategias hacia resultados óptimos.

Gemelos de activos: más que una entidad sinónimo de complejidad, los gemelos de activos ofrecen soluciones prácticas. Estos homólogos virtuales de los activos físicos profundizan en el comportamiento de la maquinaria, facilitando el mantenimiento proactivo y prolongando la vida útil de los activos.  

El gemelo digital proporcionaba estimaciones en tiempo real de la utilización de oxígeno en cada compartimento y fase de agitación de la autoclave. Indicaba si las tasas de oxidación de sulfuro iban por delante de la tasa de alimentación de sulfuro reactivo o del inventario dentro del autoclave, facilitando ajustes proactivos para optimizar el rendimiento.

El gemelo digital se implantó en todas las autoclaves de la planta del cliente, lo que contribuyó a un aumento sustancial del cinco por ciento en el rendimiento de la producción y ejemplificó su impacto tangible en el rendimiento operativo de la minería.

Gemelos de procesos: basados en datos en tiempo real y modelos sofisticados, los gemelos de procesos optimizan los procesos industriales. Al centrarse en las ineficiencias, este gemelo permite a las industrias alcanzar mayores niveles de productividad y ayuda a tomar mejores decisiones en torno a activos complejos.

Gemelos de sistemas: Al navegar por sistemas complejos, los gemelos de sistemas orquestan interacciones perfectas entre los componentes. Esta orquestación mejora el rendimiento de todo el sistema y descubre oportunidades para avances holísticos.

El papel de la inteligencia artificial y la computación cuántica

La IA ha sido una palabra de moda en muchas industrias, pero su aplicación en la minería y el procesamiento va más allá del marketing. Al transformar la forma en que se gestionan las operaciones diarias, los profesionales de la minería están recurriendo a la IA para tomar decisiones informadas mediante el análisis de vastos conjuntos de datos y la identificación de patrones y anomalías. A continuación, se exploran algunos ejemplos.

Inteligencia artificial

Reconocimiento sensorial y de imágenes

Los sistemas de reconocimiento basados en IA pueden analizar imágenes de 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 monitorizar procesos mineros, como el hundimiento de pozos, mediante la integración de tecnologías de visión por ordenador e IA. Nuestro sistema automatiza la laboriosa tarea de recopilar datos e identificar diversas actividades mineras, ofreciendo información en tiempo real con marcas de tiempo precisas.

Aprovechando nuestra experiencia en el sector, traducimos estas marcas de tiempo de eventos en cuadros de mando personalizados sobre el rendimiento de la minería, señalando las discrepancias entre el progreso real y el plan de minería para mejorar la productividad general. Este enfoque transformador no sólo reduce los costes asociados a la vigilancia manual, sino que también agiliza las operaciones, garantizando una ejecución eficaz de los proyectos.

Relacionado con lo anterior está el reconocimiento sensorial, en el que los sistemas basados en la visión reconocen los acontecimientos e interpretan las diferencias de salida. Esto mejora la productividad y la toma de decisiones.

Optimización de procesos

La IA puede optimizar diversos procesos, desde la extracción de mineral hasta la logística, mediante el análisis continuo de datos y la realización de ajustes en tiempo real para lograr la máxima eficiencia y utilización de los recursos. Un ejemplo de ello en la industria minera es el seguimiento continuo del mineral de hierro en las cintas transportadoras. Estos datos alimentan un modelo de optimización de procesos que secuencia el arranque y la parada de las cintas transportadoras para minimizar el tiempo de inactividad al tiempo que prioriza la seguridad.

Machine learning

Hay toda una serie de problemas con los activos de procesamiento y el número de variables como la ley del mineral, la temperatura y las condiciones. El aprendizaje automático ofrece la posibilidad de calibrar los resultados, algo apasionante de explorar.

Por ejemplo, cuando la demanda de una alimentación de carbón constante y de alto valor exigía 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, que integraba la planificación semanal de la mezcla de carbón y la programación diaria de las existencias para las operaciones de apiladora/reclamadora. Aprovechando modelos avanzados de aprendizaje automático, la solución estableció una previsión integrada de la calidad y el volumen de la mina, mejorando la precisión de las predicciones. Las restricciones críticas, como la disponibilidad de carbón, la capacidad de transporte y las limitaciones operativas, se incorporaron al marco. El resultado es un proceso racionalizado que maximiza el volumen de carbón recuperable al tiempo que minimiza las desviaciones de la calidad objetivo, lo que permite un rendimiento óptimo.

La IA también puede analizar los datos de los sensores y supervisar las condiciones de los trabajadores y los equipos para aumentar la seguridad y reducir los riesgos mediante la identificación de peligros potenciales y la sugerencia de medidas preventivas.