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Cómo la IA revoluciona la supervisión de las instalaciones de relaves mineros

Publicado hace 2 años

Cómo la IA revoluciona la supervisión de las instalaciones de relaves mineros

Las averías en las presas de residuos siguen siendo un peligro real y presente para las explotaciones mineras. ¿Podrían la IA y los drones autónomos ser la respuesta?

La inteligencia artificial (IA), cuando madure, revolucionará el funcionamiento de la industria pesada. En el sector minero, es aplicable a toda una serie de servicios, desde la cartografía geográfica en la fase de planificación hasta la supervisión y evaluación de la mina durante las operaciones.

Sin embargo, la tecnología autónoma es probablemente el área con mayor potencial para alterar las prácticas actuales de la industria minera. Los drones autónomos ya están presentes en varias explotaciones mineras, donde realizan tareas de supervisión y evaluación.

Esto ofrece una gran oportunidad para aliviar muchos de los riesgos que los empleados asumen como parte de sus rutinas diarias. El más destacado es la inspección de las presas de residuos.  

Las presas de estériles son terraplenes de tierra utilizados para almacenar los materiales de desecho de las explotaciones mineras. Pueden tener más de 100 metros de altura y, en algunos casos, varios kilómetros de longitud. Sólo en la última década se han producido 37 grandes fallos en este tipo de presas, cada vez más frecuentes.

El uso de drones autónomos para recopilar datos coherentes y fiables sobre las instalaciones de relaves podría mitigar muchas de las preocupaciones asociadas a la supervisión esporádica en persona. A continuación, esos datos pueden difundirse en una plataforma mediante IA y aprendizaje automático para proporcionar información precisa en tiempo real, lo que permitiría a las partes interesadas garantizar la integridad estructural, la seguridad y la fiabilidad de estas instalaciones, cumpliendo al mismo tiempo la normativa.

Los relaves y sus riesgos

Las presas de estériles se construyen para durar a perpetuidad; sin embargo, en el contexto de las infraestructuras longevas, el índice de fallo de las presas de estériles es elevado. Muchas presas de estériles adolecen de una normativa de diseño inadecuada, así como de unos métodos de construcción y supervisión menos rigurosos que los de las presas de retención de agua estándar.

En la actualidad, el 90% de los fallos registrados en las presas de estériles se producen en minas activas. La distribución de los incidentes de presas de relaves por países indica que el 74% de los casos proceden de un pequeño número de países: EE.UU. (39%), Europa (18%), Chile (12%) y Filipinas (5%). Sin embargo, la falta de información precisa de los países en vías de desarrollo y de una base de datos creíble significa que muchos fallos en los relaves no se denuncian.

Los desastres de la magnitud de la rotura de la presa de Brumadinho en enero de 2019, que provocó la muerte de 270 personas y alrededor de 12 millones de metros cúbicos de relaves vertidos en el medio ambiente local, son pocos y distantes entre sí. Sin embargo, la tasa de fallas ha aumentado en los últimos años, y alrededor de la mitad de las fallas significativas de presas de relaves en los últimos 70 años ocurrieron entre 1990 y 2010.

La IA y su aplicación

La tecnología de drones impulsada por IA tiene el potencial de revolucionar el proceso de vigilancia y evaluación de estas instalaciones.

Mediante el uso de tecnologías digitales, las operaciones mineras pueden permitir la vigilancia continua de una red global de instalaciones de relaves utilizando sensores móviles conectados; datos de satélite; y transmisiones de vídeo desde drones o puntos fijos.

Con estos datos recopilados, las empresas pueden desplegar plataformas analíticas avanzadas para generar perspectivas empresariales clave, indicar los niveles de riesgo y ofrecer recomendaciones sobre medidas paliativas. Las partes interesadas pueden entonces ver las visualizaciones para permitir procesos de toma de decisiones eficaces y oportunos para el mantenimiento de las presas.

 

Fuente: Tecnología Minera

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