MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / OCTUBRE 2024 / EDICIÓN 565 68 realiza una comparación entre lo medido por el área de grade control mina con lo predicho por la tecnología SS. El resultado de grade control fue de 56.3% de mineral y 43.7% de desmonte, mientras que el de ShovelSense® fue de 1.9% menos desmonte y 1.9% más de mineral, lo cual demuestra que el modelo del ShovelSense® permite la recuperación de más mineral y la reducción del desmonte. Por otro lado, en la mina Collahuasi se implementó el sistema de Ore Sorting a través de los sensores añadidos a las palas. El modelo de (Herrera, 2023) se basó en los sulfuros para su estudio que fue calibrado con PT y constó de 90,000 lecturas de SS. El modelo contó con un MNAE: 0.062%, MDAE: 0.04%, MAPE: 42.5% y BIAS: - 0.078%. como medidas estadísticas de calibración del modelo. Se utilizó para determinar la posible desviación de los camiones con respecto al plan de corto plazo en un periodo de 5 días. En operación mina se obtuvo que el 69% de los camiones estaban alineados al plan, 31% presentaban una desviación del plan, se presentó una dilución del 51% correspondiente a 156 camiones de los 308 asignados. Mientras que en planta se identificó una diferencia de 45% en la ley de CuT entre la ley mina y el ShovelSense®, con la reasignación del plan Shovelsense el potencial beneficio es de 361 ton de cobre fino extra en cinco días y, finalmente, al ser más selectivos en el frente de extracción permite una mejora de la ley de cabeza en un 32%. El diagrama de aplicación empieza en la etapa del modelado de bloques y finaliza con la etapa de reconciliación de resultados. Sistema de fajas transportadoras inteligentes Existen múltiples tecnologías que pueden ser aplicadas a la pre-concentración del mineral, dentro de esas opciones la tecnología de Bulk Ore Sorting está considerada por tener un potencial significativo debido a su más amplio rango de mineralogía y capacidad para reducir los requerimientos de agua, energía y químicos a través de la reducción de mineral procesado (Klein and Bamber, 2018). Implementación en operaciones mina Un caso de aplicación en mina determinó que la tecnología del Bulk Ore Sorting permite estudiar la ley de corte y sus cambios, lo cual puede llegar a impactar en el reporte del pit y el material extraído tal como lo describen en el estudio de Duffy et al. (2015). Impacto de costos operativos y gastos de inversión En cuanto al balance de Capex y Opex de un proyecto de plata y cobre al que se le implementó la tecnología de Ore Sorting, en el estudio de Ran et al. (2018), se evidenció la ventaja competitiva que otorga la tecnología, la cual brindó una ganancia anual de US$ 8’750,621, en comparación con una mina que no cuenta con la tecnología. En términos de valor presente neto (NPV) de un proyecto de Bulk Ore Sorting, el estudio de Duffy et al. (2015), presenta los resultados que se muestran en la Figura 9. En la Figura 9 se muestra la comparación que existe sobre el NPV acumulativo en el caso de una operación de 15 años con y sin la utilización de la tecnología de Bulk Ore Sorting. La diferencia de NPV fue de US$ 78 milloFigura 7. Representa el proceso de implementación de la tecnología SS en la mina Collahuasi. Tomado de Optimización de la ley de alimentación por selectividad de mineral mediante el uso de ShovelSense® (XRF) en Compañía Minera Doña Inés de Collahuasi, 2023. Figura 8. Muestra cómo la tecnología del Bulk Ore Sorting aplicada a la ley de corte de una mina sirve para definir el pit y su límite. Tomado de Integrating Bulk Ore Sorting into a Mining Operation to Maximize Profitability, 2015.
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