MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN ESPECIAL 62 Estos sistemas integran un activo físico con su representación virtual mediante modelos, sensores y flujos continuos de datos, permitiendo monitorear, simular y optimizar su desempeño operacional3. A diferencia de los modelos tradicionales de simulación utilizados comúnmente en ingeniería de procesos –los cuales suelen emplearse de forma offline para diseño, evaluación de escenarios o estudios puntuales– los gemelos digitales se caracterizan por mantener una conexión permanente con la planta concentradora o la mina. Actualmente, los gemelos digitales integran sensores, comunicación en tiempo real, analítica avanzada, aprendizaje automático y mecanismos de retroalimentación continua. Estas capacidades permiten no solo representar el estado actual de un sistema, sino también predecir comportamientos futuros y evaluar escenarios alternativos de operación4. Esta integración con datos en línea permite que el modelo refleje cambios dinámicos en variables clave como tonelaje, granulometría, mineralogía, condiciones de operación y restricciones operativas, ampliando su aplicabilidad hacia el monitoreo, la predicción y la optimización continua del proceso (ver Figura 1). Es importante distinguir los gemelos digitales de otras herramientas comúnmente utilizadas en plantas concentradoras, como el control avanzado de procesos (APC) o los sistemas expertos. Mientras que el APC se enfoca principalmente en mantener variables dentro de rangos operativos mediante estrategias multivariables, el gemelo digital aporta una visión sistémica del proceso, basada en modelos físicos, fenomenológicos o híbridos, que permiten comprender las causas subyacentes del comportamiento del sistema y evaluar decisiones más allá del control regulatorio. Los gemelos digitales suelen construirse a partir de una combinación de modelos de balance de masa y energía, modelos cinéticos y empíricos, y modelos basados en datos. La selección del enfoque de modelamiento depende del objetivo del gemelo digital, de la disponibilidad y calidad de los datos, y del nivel de detalle requerido. En aplicaciones industriales, el uso de modelos híbridos –que combinan fundamentos físicos con calibración a partir de datos históricos y en línea– ha demostrado ser efectivo para capturar la complejidad de los procesos metalúrgicos sin comprometer la robustez operacional. En resumen, los gemelos digitales representan una evolución natural de las herramientas de modelamiento y optimización de parámetros en el procesamiento de minerales. Su principal valor radica en la capacidad de conectar el conocimiento del proceso con la información en tiempo real de la planta, transformando el modelo en una herramienta operativa que apoya la estabilidad, la optimización continua y la toma de decisiones informadas en plantas concentradoras. Aplicación funcional de gemelos digitales en el procesamiento de minerales Los gemelos digitales pueden aportar valor en todas las etapas del ciclo de vida de una operación minera: diseño, preoperación, operación y rehabilitación. Durante la fase de diseño permiten evaluar escenarios y detectar deficiencias potenciales. En la etapa operacional facilitan el monitoreo en tiempo real y la simulación de estados futuros; mientras que en la fase de cierre contribuyen a la evaluación de alternativas de rehabilitación ambienta6. Desde un punto de vista funcional, aplicados al procesamiento de minerales pueden operar bajo distintos modos, los cuales dependen del nivel de integración de datos y de la madurez digital de la planta. La Tabla 1 muestra sus principales modos de uso. Figura 2. Gemelo digital en nivel avanzado: simulación dinámica, optimización y soporte a la toma de decisiones7.
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