Las compa\u00f1\u00edas mineras explotan dep\u00f3sitos cada vez m\u00e1s complejos y profundos. Estos dep\u00f3sitos profundos se extraen la mayor parte del tiempo mediante m\u00e9todos con barrenos largos. Altas sobre y sub-excavaciones se presentan en estos m\u00e9todos, generando importantes valores de diluci\u00f3n y p\u00e9rdidas operacionales. <\/p>\n\n\n\n
El impacto econ\u00f3mico de altas diluciones y perdidas operacionales es tan relevante que puede poner en riesgo la viabilidad de una operaci\u00f3n. La diluci\u00f3n genera sobrecostos debido al transporte, procesamiento y la posterior disposici\u00f3n de material inerte producto de la sobre-excavaci\u00f3n. Las p\u00e9rdidas operacionales por su parte impactan las finanzas de la operaci\u00f3n de manera que mineral que se hab\u00eda planeado extraer permanece al interior del tajo sin el consecuente aporte econ\u00f3mico previamente planeado. Sumado a esto, un mejor control de la diluci\u00f3n permite reducir la huella ambiental de una operaci\u00f3n minera. <\/p>\n\n\n\n
La experiencia del personal de las operaciones es importante para controlar la diluci\u00f3n. Sin embargo, dadas las condiciones particulares de las minas, las cuales se encuentran normalmente ubicadas en zonas remotas, existe una alta rotaci\u00f3n de personal, quienes se llevan consigo esa experiencia y conocimiento. <\/p>\n\n\n\n
La pregunta que se formul\u00f3 en su momento fue \u00bfC\u00f3mo podemos retener ese conocimiento? \u00bfC\u00f3mo podemos aprender de la experiencia de otras operaciones? Para ello nos podemos apoyar en la inteligencia artificial. La inteligencia artificial se puede entender como un sistema inform\u00e1tico que, a partir de datos, permite construir reglas, evaluarlas y prevenir alg\u00fan resultado. <\/p>\n\n\n\n
Lo primero es construir una base de datos con informaci\u00f3n de tajos planeados y extra\u00eddos lo suficientemente exhaustiva para generar modelos de predicci\u00f3n confiables. Para ello se cont\u00f3 con la participaci\u00f3n de importantes compa\u00f1\u00edas mineras con fuerte presencia en Canad\u00e1, las cuales proveyeron informaci\u00f3n y asesor\u00eda t\u00e9cnica para la realizaci\u00f3n del proyecto. Tambi\u00e9n contamos con la participaci\u00f3n de la Universidad de Laval, startups de tecnolog\u00eda y el soporte econ\u00f3mico del Ministerio de Econom\u00eda e Innovaci\u00f3n de Quebec. <\/p>\n\n\n\n
A partir de la exhaustiva base de datos generada con informaci\u00f3n de alrededor de 1000 tajos de diferentes operaciones mineras se construy\u00f3 un modelo en inteligencia artificial para la predicci\u00f3n de la diluci\u00f3n a partir de un tajo planeado. Esta informaci\u00f3n se conecta a una interfaz web que permite hacer la interrogaci\u00f3n de la predicci\u00f3n de la diluci\u00f3n basado en los par\u00e1metros t\u00e9cnicos, geom\u00e9tricos y geomec\u00e1nicos del tajo. <\/p>\n\n\n\n
Actualmente se trabaja en la herramienta de prescripci\u00f3n para reducir la diluci\u00f3n teniendo en cuenta los costos y beneficios de la soluci\u00f3n recomendada. El objetivo del proyecto es reducir la diluci\u00f3n entre un 3 y 5%, lo cual representa ahorros cuantiosos para una operaci\u00f3n minera. <\/p>\n\n\n\n
Este proyecto resalta tambi\u00e9n la importancia de la colaboraci\u00f3n industria-gobierno-centros de investigaci\u00f3n en pro de un objetivo com\u00fan como lo es en este caso la reducci\u00f3n de la diluci\u00f3n minera subterr\u00e1nea. Mas proyectos de este tipo se requieren para seguir haciendo de la miner\u00eda una actividad cada vez m\u00e1s rentable y sostenible.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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