AVANCES EN TECNOLOGÍAS DE MONITOREO Y SENSORES IOT PARA OPTIMIZAR LA SEGURIDAD Y EFICIENCIA EN LA INDUSTRIA MINERA
I. INTRODUCCIÓN
La industria minera desempeña un papel fundamental en la cadena de suministro de recursos para diversos sectores, como la fabricación, desarrollo tecnológico y construcción. La vida moderna depende en gran medida de la exploración y extracción de minerales, lo que incluye metales, no metales, áridos, carbón y elementos estratégicos como los REEs. Sin embargo, esta actividad enfrenta múltiples desafíos, como la incertidumbre en la estimación de reservas minerales, la complejidad del macizo rocoso, el suministro de energía, la volatilidad de los precios de materias primas, las condiciones peligrosas de trabajo y las preocupaciones ambientales.
Afortunadamente, los avances tecnológicos recientes han permitido a la industria minera superar estos retos. La teledetección, la simulación tridimensional de reservas minerales, la maquinaria automatizada a distancia, las excavadoras de alta eficiencia y el monitoreo de datos en tiempo real son algunas de las soluciones tecnológicas que han sido adoptadas. La incorporación de sensores, robótica y aprendizaje automático ha ganado popularidad en la industria y está transformando todas las etapas del proceso minero, desde la exploración hasta la recuperación.
Sin embargo, el progreso del Internet de las Cosas (IoT) en el ámbito minero enfrenta desafíos extra debido a la infraestructura limitada en ciertas zonas, como la disponibilidad de cobertura de red y sistemas de almacenamiento de datos. Por ende, es crucial que los ingenieros mineros analicen cuidadosamente la viabilidad de estas tecnologías innovadoras y proporcionen una formación adecuada a los equipos operativos para aprovechar al máximo sus ventajas en el entorno minero.
II. INTERNET DE LAS COSAS (IoT)
IoT es una mezcla de tecnologías integradas, que incluyen sensores conectados, receptores, dispositivos actuadores y elementos físicos relacionados con Internet, que pueden comunicarse a través de una red para lograr objetivos comunes. IoT requiere una infraestructura de red con varios dispositivos conectados; por lo tanto, su desarrollo depende de la tecnología sensorial, la comunicación, la creación de redes y el procesamiento de datos.
En una industria como la minería, en la que las mejoras de la eficiencia y la productividad son esenciales para la rentabilidad, incluso una pequeña mejora en el tiempo de desplazamiento de los equipos puede repercutir enormemente en la eficiencia de la operación.
2.1. Aplicación de la IO en la industria minera
Una red de sensores mineros es un sistema interconectado de sensores diseñado para supervisar y mejorar la seguridad, eficiencia operativa y productividad. Estos dispositivos detectan y reaccionan ante cambios ambientales, como luz, temperatura, movimiento y presión. Los sensores más comunes incluyen los de temperatura, presión, proximidad, ópticos, acelerómetros y giroscopios. Con el crecimiento del Internet de las cosas (IoT), veremos una proliferación de sensores en todas partes, lo que generará una gran cantidad de datos recopilados. La automatización de estos procesos no solo ahorra tiempo y dinero, sino que también permite la supervisión en tiempo real de los activos.
Explotación minera predecible
La minería va a ser más predecible gracias al Internet de las Cosas y a la analítica avanzada de Big Data. Se espera un número considerable de información generada para poder tomar decisiones de manera eficiente.
La industria minera utiliza el Internet de las cosas (IoT) con múltiples sensores y monitoreo en tiempo real para hacer predecibles los riesgos potenciales. Lamentablemente, se han registrado desastres devastadores de fallas en presas de relaves en diferentes partes del mundo, especialmente en países en desarrollo. Un ejemplo claro es el desastre ocurrido en enero de 2019 en la presa de relaves de una mina de mineral de hierro llamada Brumadinho, situada en Brasil.
Imagen 01: Vista aérea de la tragedia por colapso de la represa Brumadinho.
Fuente: Reuters/Washington Alves
Se ha desarrollado un modelo importante para el Sistema de Monitorización y Prealarma de Presas de Relaves (TDMPAS), que se basa en las causas comunes de fallos en estas estructuras. Este marco, que utiliza tecnologías de IoT y Cloud Computing (CC), se compone de tres capas de sensores, redes y aplicaciones. Los sensores desempeñan un papel fundamental al medir constantemente variables como la presión, el nivel de agua, las precipitaciones y la deformación. Además, con la integración de GPS, es posible identificar de manera precisa la ubicación exacta de las posibles deficiencias en la presa de relaves.
Imagen 02: Sistema de vigilancia de presas de relaves.
Fuente: SILIXA
Optimización de costes
El objetivo principal de las compañías mineras que emplean IoT en sus operaciones es incrementar la productividad y optimizar los gastos. Al incorporar sensores en el equipo minero y en los sistemas que monitorean los equipos, las excavadoras pueden aprovechar grandes volúmenes de información, conocidos como big data, para identificar métodos más rentables de llevar a cabo sus operaciones y seguir mejorando su eficiencia en este aspecto. La implementación de sensores también puede reducir significativamente el tiempo de inactividad operativa, ya que las organizaciones pueden utilizar los datos recopilados para entrenar su maquinaria y prevenir averías.
Por ejemplo, la mina de zinc Matagami de Glencore en Canadá ha estado utilizando sensores digitales de la compañía Newtrax desde 2016. Gracias a la telemetría de equipos móviles (MET) proporcionada por Newtrax, que ofrece datos cruciales sobre recursos y equipos interconectados en la mina, Glencore ha podido mejorar eficazmente el rendimiento de sus equipos. A lo largo del tiempo, la organización ha constatado que el promedio de mineral extraído en cada salida ha aumentado de 55 a 60 toneladas.
Sistemas de vigilancia en la minería subterránea
La prevención anticipada de desastres graves es un paso fundamental para garantizar la seguridad en las operaciones mineras y evitar pérdidas humanas o enfermedades serias. La utilización de tecnología IoT permite la instalación de diversos detectores nanotecnológicos en lugares clave, los cuales registran información sobre vibración, temperatura, densidad y otros detalles esenciales. Estos monitores revisan y detectan posibles anomalías y problemas, tras lo cual envían los datos recopilados a dispositivos de procesamiento para su análisis. De esta manera, se facilita una detección temprana de posibles riesgos y se toman medidas preventivas de manera oportuna.
Con el fin de mejorar la seguridad en el sector minero, IBM y el desarrollador de tecnología wearable Garmin han establecido una colaboración. Mediante las soluciones Maximo Worker Insights de IBM, que es una plataforma IoT que recopila datos de sensores naturales y wearables, las empresas mineras pueden obtener información en tiempo real y alertas sobre su fuerza laboral. Esto les permite recibir notificaciones inmediatas sobre situaciones como pulsaciones elevadas, caídas u otros signos biométricos, lo que contribuye a reforzar la seguridad y proteger la integridad de los trabajadores.
Optimización mediante la representación eficiente de datos
Gracias a la plataforma de Internet de las cosas (IoT), ahora es posible obtener una visualización coherente de datos en tiempo real. Esto ha dado lugar a soluciones que reducen las pérdidas de producción y aumentan la eficiencia, permitiendo así una comprensión más profunda de los impactos de IoT y Big Data en la industria minera.
Actualmente, algunas compañías mineras están adoptando el aprendizaje automático para transformar la búsqueda de minerales en un proceso más científico que artístico. Trabajando en colaboración, utilizan la inteligencia artificial para analizar toda la información geológica disponible y encontrar mejores ubicaciones para la extracción de minerales en todo el mundo. Estos esfuerzos se han vuelto más precisos gracias al uso del aprendizaje automático, lo que ha hecho que la industria minera sea más rentable al identificar nuevas áreas para la explotación.
Además, ya se encuentran en uso cargadoras y sistemas de perforación autónomos desde hace varios años. Las empresas mineras informan que esta innovación ha mejorado significativamente la productividad en sus operaciones.
III. EJEMPLOS DE EMPRESAS QUE UTILIZAN IOT EN EL SECTOR MINERO
El análisis de GlobalData identifica las compañías líderes en cada ámbito de innovación y evalúa el alcance y el impacto potencial de su actividad de patentamiento en diversas aplicaciones y ubicaciones geográficas.
Según GlobalData, hay más de 10 empresas, que incluyen proveedores de tecnología, empresas mineras establecidas y nuevas empresas emergentes, enfocadas en el desarrollo y la implementación de redes de sensores mineros.
Imagen 03: Tamaño de la burbuja = volumen de patentes entre 2010 y 2021.
Fuente: GlobalData Patent Analytics
Caso número 01:
Strata Worldwide es uno de los líderes en el desarrollo de redes de sensores para minas. Sus soluciones están diseñadas para detectar y prevenir colisiones entre maquinaria y personas tanto en minas a cielo abierto como subterráneas. Estas soluciones priorizan la seguridad mientras mejoran la productividad y la eficiencia de las operaciones mineras. Sus sistemas están equipados con características de seguridad avanzadas, como alarmas sonoras y visuales para advertir sobre posibles peligros y el bloqueo de equipos en situaciones críticas.
Caso número 02:
Por otro lado, Sandvik ha implementado un sistema automatizado en sus cargadoras y camiones mineros que les permite aprender y adaptarse desde el momento en que ingresan a un túnel subterráneo u otra área de trabajo. El vehículo utiliza un sistema inteligente guiado por láseres para trazar y registrar su trayectoria. Luego, mediante el uso de algoritmos patentados, sensores y giroscopios, el vehículo puede mantenerse en la trayectoria prevista incluso en lugares donde el GPS no es efectivo. Esta tecnología avanzada mejora la precisión y eficiencia de las operaciones mineras, brindando mayores niveles de seguridad y rendimiento.
Caso número 03:
Unos 100.000 sensores de maquinaria y aproximadamente 40.000 millones de registros de todos los emplazamientos mineros internacionales de Newcrest se acoplan a los sensores de software de análisis avanzado e Internet Industrial de Insight para predecir los niveles de mineral en las tolvas trituradas cuando fallan los sensores de hardware. Mediante el acoplamiento de IA e IoT, Newcrest puede ahora predecir continuamente el nivel de mineral en la tolva con una precisión del 85%.
Caso número 04:
Para proteger a los trabajadores y la maquinaria minera de la contaminación por polvo, las empresas pueden implantar soluciones IoT para el control del polvo. Consisten en sensores de monitorización en tiempo real, API de datos y plataformas de análisis. Los datos sobre el polvo generado se supervisan y analizan en tiempo real.
Dust Master System (DMS) es la solución de la empresa canadiense ABCDust que vigila y suprime los niveles de polvo durante el proceso de minería. Este sistema IoT es un conjunto de aditivos supresores, vehículos y sensores. Un vehículo especial difunde estos aditivos en las minas. Los sensores supervisan y controlan todo el proceso en tiempo real. El sistema también incluye una solución de gestión integrada que se utiliza para el seguimiento continuo y la optimización de la supresión del polvo.
Caso número 05:
Desde derrumbes en las minas hasta explosiones de gas y temperaturas extremas, los accidentes mineros son extremadamente peligrosos. Sin embargo, son controlables. Aquí es donde la IA y el IoT para la seguridad de los trabajadores vienen al rescate. Gracias a los algoritmos de IA entrenados, Mine Brain detecta cualquier peligro potencial. La visión por ordenador identifica los escenarios inseguros y los envía al sistema central. A continuación, el sistema genera recomendaciones de seguridad sobre dónde deben sustituirse los humanos. Una mina de carbón de Mongolia ya utiliza la solución de Huawei. La aplican para reducir el número de personas necesarias en los pozos y mantener registros de seguridad.
Caso número 06:
BHP y Microsoft han unido sus fuerzas para mejorar la recuperación de cobre en la mayor mina de cobre del mundo, Escondida, en Chile. Están utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar el rendimiento de la planta concentradora de Escondida y mejorar la recuperación de cobre.
Se espera que esta nueva tecnología digital mejore la recuperación de cobre mediante el uso de datos de la planta en tiempo real de los concentradores en combinación con recomendaciones basadas en IA de la plataforma Azure de Microsoft. Los operadores de los concentradores en Escondida tendrán la capacidad de ajustar las variables operativas que afectan el procesamiento del mineral y la recuperación de la ley.
Caso número 07:
Una empresa estadounidense, Guardhat, utiliza cascos impulsados por IoT para recopilar datos sobre la actividad de los trabajadores. Los cascos también realizan un seguimiento de la ubicación, el pulso, la temperatura corporal y el entorno de trabajo. Cada casco envía datos a un centro de control de seguridad para su seguimiento, análisis y respuesta rápida.
Los cascos combinan cámaras, sensores y micrófonos utilizados para la recogida de datos. Los sensores vigilan a los trabajadores y detectan cómo y dónde operan. También determinan si los mineros pueden realizar su trabajo con seguridad. Por ejemplo, detectan si un trabajador lleva o no los equipos de seguridad adecuados para trabajar fuera del suelo. Si no van equipados, el sistema impide que el trabajador realice su trabajo. En caso de caída, exposición a gases tóxicos o proximidad a equipos en movimiento, el sistema alerta a los supervisores de seguridad.
IV. CONCLUSIÓN
En la actualidad, las minas utilizan IoT para tareas específicas en diversas fases de la minería, como la detección de gases, el posicionamiento de equipos, la localización de personal y la supervisión en tiempo real de diques de estériles. Sin embargo, no existe una infraestructura integrada que permita registrar y almacenar todos los datos en una base de datos organizada. De este modo, los datos podrán ser procesados por los profesionales asignados y los resultados estarán disponibles en un formato fácil de interpretar, como gráficos o tablas, para uso de los directivos y empleados en plantilla. Los retos esenciales para lograr este objetivo son proporcionar una red de alta cobertura, un almacenamiento de datos de gran capacidad, una plataforma de gestión de datos fácil de usar y la formación del personal de explotación.
El resultado es que las minas pueden ser más seguras para los trabajadores, más rentables y eficientes de operar utilizando Internet de las Cosas (IoT). Sin embargo, aún está lejos un futuro en el que todas las minas sean completamente inteligentes. Este futuro requiere una infraestructura para superar los retos de la instalación de aplicaciones en la minería. Una red de comunicación adecuada y un sistema de gestión de bases de datos para transferir y almacenar información son importantes de estos retos.
Si sumamos todos los puntos explicados anteriormente, IoT ahorra gasto energético, ayuda a crear soluciones inteligentes y transforma la industria minera. Dado que IoT resuelve muchos problemas de la industria minera, la rapidez con la que se implante es la única cuestión preocupante.
V. REFERENCIAS
Levantamiento y monitoreo de minas | Trimble Geospatial. (n.d.). https://es-la.geospatial.trimble.com/products-and-solutions/mine-survey-and-monitoring
Vídeo sobre IoT en la minería - Dassault Systèmes®. (n.d.). https://www.3ds.com/es/productos-y-servicios/geovia/resource-center/iot-en-la-mineria/
Alayo, F. S. (2021). Beneficios del internet de las cosas (IoT) en la minería. Fidel Sánchez Alayo. https://fidelsanchezalayo.com/beneficios-del-internet-de-las-cosas-iot-mineria/
Molaei, F., Rahimi, E., Siavoshi, H., Afrouz, S. G., & Tenorio, V. (2020). A comprehensive review on internet of things (IoT) and its implications in the mining industry. American Journal of Engineering and Applied Sciences, 13(3), 499-515.
“Ai and IOT in Mining for Safety: Real-Life Examples.” SOFTEQ, www.softeq.com/blog/ai-and-iot-in-mining-for-safety-real-life-examples. Accessed 22 July 2023.
Person. “How IOT Technology Is Transforming the Mining Industry.” Mining Digital, 8 Sept. 2021, miningdigital.com/technology/how-iot-technology-transforming-mining-industry.
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