Por: Herminio Nieto Melgarejo, supervisor sénior de Hidrogeología en MMG Las Bambas.

Resumen

La minería en el Perú enfrenta constantes retos, entre sus tantos compromisos y responsabilidades busca ser una actividad productiva en armonía con el medio ambiente y los recursos naturales e hídricos. En su mayoría se desarrolla en zonas altoandinas donde las condiciones climáticas son extremas y el uso de los recursos hídricos es gestionado con la mayor eficiencia posible, sin generar impactos negativos a los ecosistemas acuáticos.

Este documento plantea una gestión de los recursos hídricos eficiente mediante la automatización del balance de aguas operacional. Esta herramienta busca mejorar la eficiencia y precisión en el seguimiento y gestión de los recursos hídricos utilizados en la operación minera, a través de la recopilación, análisis y visualización de datos en tiempo real. 

La automatización del balance de aguas se basa en datos recopilados de flujómetros, sensores de monitoreo, registros de campo y otros, que utiliza algoritmos de procesamiento de datos para calcular el balance de aguas bajo los lineamientos del Consejo Internacional de Minería y Metales (ICMM, por su sigla en inglés). La totalidad de datos son procesados mediante Azure, que posibilita la compilación, despliegue y gestión ágil de aplicaciones en la red interna de la organización. Los productos finales son reportes en tiempo real que proporcionan gráficos y tablas interactivas con interfaces adaptables a los usuarios.

La implementación de esta herramienta de reporte automatizado tiene como principales beneficios la reducción de tiempo y costos en la recolección y análisis de datos, la detección temprana de anomalías y problemas en la gestión de los recursos hídricos, y la mejora en la toma de decisiones en la operación minera. 

La automatización del balance de aguas es una herramienta de innovación tecnológica que mejora la eficiencia y precisión en la gestión de los recursos hídricos, con beneficios tangibles para la operación y su entorno, y al mismo tiempo, cumple con los estándares del ICMM en cuanto a la gestión responsable y sostenibilidad del agua.

Introducción 

La minería tiene un papel clave en la economía global, suministrando minerales y metales a varios sectores, desde la construcción hasta la industria electrónica. Sin embargo, el sector minero enfrenta grandes desafíos en el manejo responsable de los recursos naturales, especialmente el agua.

Este recurso es fundamental para la minería, dado que es utilizado en varias etapas de extracción y procesamiento de minerales. Sin embargo, su uso ineficiente y la falta de medidas adecuadas para gestionarlo, pueden generar efectos ambientales negativos, como escasez, degradación de la calidad del agua y cambios en los ecosistemas acuáticos locales (Kunz & Moran, 2016).

Las actividades mineras presentan significativos retos ante la hidrología local y la calidad del agua. El origen y la naturaleza de los desafíos dependen de los factores del entorno (Northey et al., 2016). Para gestionar los riesgos asociados, como inundaciones o la posibilidad de escasez, se necesita una mayor adaptación de los procesos y la infraestructura del sitio. 

Debido al potencial de impactos significativos en el agua, las compañías mineras a menudo invierten importantes capitales en la producción de agua y sistemas de gestión ambiental para reducir o prevenir impactos potenciales en las industrias y comunidades cercanas (Wessman et al., 2014).

Para hacer frente a estos desafíos, el ICMM, la principal organización mundial que promueve la sostenibilidad de la industria minera, ha establecido estándares y mejores prácticas para la gestión del agua (International Council on Mining and Metals, 2021).  

Asimismo, reconoce la importancia de adoptar enfoques innovadores y tecnológicos para mejorar la eficiencia operativa y optimizar la gestión de los recursos hídricos en la industria minera, la que continúa brindando estadísticas sobre el uso del agua en los informes de desempeño corporativo y de gestión ambiental (Pérez & Sánchez, 2009).

En este contexto, este documento se centra en la automatización del balance de aguas en la industria minera y la mejora de la gestión del agua, con base en los estándares y recomendaciones del ICMM. 

A través de tecnología avanzada, la recopilación y el análisis en tiempo real y el uso de sistemas de gestión automatizados, se plantea mejorar la eficiencia y la sostenibilidad del uso del agua en minería, brindando información valiosa a los usuarios gestores del recurso hídrico en la operación minera.

Objetivos 

Objetivo general

Automatizar la recopilación, análisis y visualización de datos del modelo de balance de aguas en tiempo real, buscando respuestas rápidas para la toma de decisiones en la gestión del recurso hídrico de la unidad minera. 

Objetivos específicos

Automatizar el procesamiento de la información

Mejorar los tiempos de procesamiento de la data obtenida de las distintas áreas usuarias del agua, mediante la lectura de los sensores avanzados y tecnologías de monitoreo en tiempo real. Estos datos se procesan y analizan mediante algoritmos y herramientas de análisis. El procesamiento de la información permite identificar patrones, tendencias y diferencias en los datos del agua, lo que lo ayuda a comprender mejor los sistemas, identificar posibles problemas o pérdidas.

Cumplir con los estándares del ICMM

Cumplir con las mejores prácticas para la gestión del agua mediante los lineamientos del ICMM con enfoque en la seguridad y la responsabilidad de la conservación de los recursos hídricos. 

Rumbo a ser una operación minera digitalizada

Cumplir con los objetivos corporativos de la organización de convertirse en la mina del futuro, valiéndose de las innovaciones tecnológicas de la actualidad.

Generar recursos para la toma de decisiones

Generar reportes en línea para identificar oportunidades de desarrollo, implementar medidas correctivas y tomar decisiones informadas para administrar mejor los recursos hídricos. Además, la disponibilidad de datos en tiempo real ayuda a la detección temprana de problemas y la adopción de medidas preventivas, lo que contribuye a la buena gestión y estabilidad del agua.

Desarrollo y colección de datos

Área de estudio

La unidad minera Las Bambas, se encuentra ubicada en la región Apurímac, provincias de Cotabambas y Grau, al noroeste del distrito de Chalhuahuacho. Hidrográficamente, se ubica en la divisoria de drenaje de los ríos Vilcabamba (hacia el oeste) y Santo Tomás (hacia el este), ambos tributarios del río Apurímac. La unidad minera dispone de los yacimientos cupríferos Ferrobamba, Sulfobamba y Chalcobamba, de los cuales, actualmente se viene explotando el tajo Ferrobamba, encontrándose en funcionamiento las instalaciones asociadas al mismo como son: el depósito de desmonte Huancarane, depósito de relaves o TSF, planta de procesos, reservorio Chuspiri, bocatoma Chalhuahuacho y las pozas de sedimentación intermedia y de clarificación final, entre otras (Figura 1).

Balance de aguas

Se basa en la recopilación de información de las distintas áreas gestoras de los recursos hídricos, considerando principalmente registros operativos, batimetrías, estaciones meteorológicas, aforo de canales, drenaje del tajo y botadero, flujos de bombeo de pozos, características del relave, análisis de consolidación, humedad en el concentrado y mineral, agua fresca y proceso, etc. Las fuentes de la información se muestran en la Figura 3. El desarrollo del modelo consiste en un análisis aplicado a los flujos de entrada y salida del sistema (ver Figura 2). La ecuación del balance de aguas:

Lineamiento del ICMM

En el contexto de la divulgación y reporte de información por parte de las empresas mineras, los límites de materialidad se refieren a los criterios utilizados para identificar qué aspectos y asuntos se consideran materialmente relevantes. Estas restricciones ayudan a concentrar los esfuerzos de divulgación en los elementos que los grupos de interés y las partes interesadas consideran más pertinentes e importantes. 

Cada compañía que es miembro del ICMM establece los límites de materialidad de acuerdo con su propio contexto y operaciones únicas. Esto implica determinar los problemas clave en términos de sus impactos económicos, ambientales y sociales locales y globales (International Council on Mining and Metals, 2021). 

Al establecer los límites de materialidad, las empresas mineras deben realizar un proceso de consulta y diálogo con sus partes interesadas para garantizar una comprensión clara de los temas que son más relevantes y significativos en el contexto de sus operaciones. Esto ayuda a fortalecer la confianza y la credibilidad en la divulgación de información y el reporte de sostenibilidad (International Council on Mining and Metals, 2021).

El procedimiento de medición, observación y gestión del uso del agua en un sitio minero en particular se conoce como contabilidad del agua del sitio. Implica recopilar información sobre la cantidad de recursos hídricos utilizados en las operaciones mineras, así como sobre la calidad, la disponibilidad y los efectos ambientales relacionados. La contabilidad del agua del sitio permite a las empresas tener una comprensión precisa de su uso, identificar áreas de mejora y crear planes para una gestión más eficaz y a largo plazo de los recursos hídricos.

Automatización del balance de aguas

Se tomó información de diferentes sistemas de información como el PI System, SHMS, SAP y manual, una vez integrada en una hoja de cálculo con esa data se realiza el balance de agua, obteniendo como resultado cálculos de volúmenes en los inventarios de los reservorios, reportes y controles de indicadores de desempeño. 

Datos PI System

El PI System es una plataforma de software poderosa y flexible que permite a las empresas recopilar, administrar, analizar y visualizar datos operativos en tiempo real. Al proporcionar información valiosa y herramientas de análisis avanzadas, el PI System contribuye a una toma de decisiones más informada y a una mejora general en la eficiencia y la seguridad de las operaciones. Ayuda a las compañías a utilizar los datos para optimizar sus procesos, reducir costos y mitigar riesgos en la industria minera. Los datos obtenidos de este sistema son: flujómetros, tanques de almacenamiento, sensores de nivel y otros.

Datos SHMS

El Slope Health Monitoring System (SHMS) es una tecnología utilizada por la industria minera para el monitoreo geotécnico e hidrogeológico. En esta se almacena la información de las estaciones meteorológicas instaladas, de las cuales se extraen la precipitación, evapotranspiración y temperatura media.

Datos SAP

El SAP es un software que permite controlar y administrar de forma eficiente la producción y gestión de inventarios. Además, se integra con otros sistemas comerciales para la transferencia de datos y procesos.

Los datos extraídos son: flujo másico del mineral chancado y concentrado.

Datos manuales

Los datos manuales son registrados en archivos Excel debido a la progresiva automatización de los flujómetros y sensores de nivel.  

Arquitectura avanzada de análisis de datos

LogicApps

Es una plataforma basada en la nube que facilita la creación e implementación de flujos de trabajo de forma automatizada con poco o ningún código, que integran sus aplicaciones, datos, servicios y sistemas, y también permite desarrollar soluciones rápidas y altamente escalables (Figura 7).

Azure Storage Account 

Es un contenedor que conecta un conjunto de servicios de Azure Storage (Figura 8). Con la finalidad de cumplir con la estructura de desarrollo que se mantiene dentro del proceso de transformación de datos (ETL), se construye dentro de los servicios lake configurados, una estructura para el proyecto basado en los contenedores: 

ν Landing: corresponde a una data cruda que proviene desde los orígenes de datos en archivos almacenados en Sharepoint y Tag de PI System.

ν Staging y Analytics: se coloca data transformada y limpia desde la última disponibilidad o actualización en Landing.

ν Config: se colocan todos los datos que coinciden con las definiciones de lectura de los distintos orígenes de datos y su proceso de transformación, que utiliza dinámicamente el servicio Azure Data Factory.

Azure Data Factory

El proyecto Azure Data Factory V2, que gestiona todo el proceso de presentación de los datos transformados y procesados en un panel desarrollado en Power BI. El proceso de Data Factory se divide en un plan de trabajo basado en la arquitectura Framework, desarrollada por PI Data Strategy & Consulting. Tal arquitectura permite un seguimiento adecuado del rendimiento del trabajo y los procesos de riesgo del proyecto (Figura 9).

Azure DataBricks

Se aplica una lógica de transformación y construcción de la estructura necesaria para organizar los datos de manera más representativa posible, lo que respalda el curso de la solución del modelo. El proyecto gestiona sus propios scripts, organizados según una estructura funcional estándar y configurada para utilizar su propia lógica de forma manual o automática, según sea necesario. 

A la consolidación y almacenamiento de la información histórica incrementada por los procesos, se accede mediante vistas SQL, creadas en una base de datos sin servidos (Serverless) que proporciona el servicio de Azure Synapse Studio.

Power BI

La herramienta posibilita unir la totalidad de los datos y tratarlos, transformándolos en datos concretos, frecuentemente por medio de representaciones gráficas y de cuadros. Los informes producidos se pueden exportar y compartir con otros usuarios para la adopción de decisiones estratégicas.

La arquitectura avanzada del balance de aguas asegura la protección de la información, brindando estrictos mecanismos de control de ingreso, tanto dentro como fuera de la organización. Mediante esta herramienta, las empresas pueden mantener el dominio de todo lo que ocurre en la organización, evaluar su desempeño, mejorar su eficiencia y aumentar su rentabilidad (Figura 10).

Presentación y discusión de resultados

Los paneles de Power BI ofrecen una amplia variedad de visualizaciones interactivas, incluidas tablas dinámicas, gráficos de barras, circulares y de líneas. Estas visualizaciones permiten la exploración y el análisis de datos intuitivos, lo que da como resultado una comprensión rápida y completa de los datos. Las principales características son:

Personalización y diseño llamativo: proporciona mucha flexibilidad en la personalización y el diseño del tablero. Para adaptarse a sus requisitos y preferencias, puede modificar el tamaño y la ubicación de las pantallas, seleccionar colores y temas, incluir imágenes y logotipos y crear un diseño atractivo.

Filtrado e interactividad: los paneles de Power BI son muy interactivos, lo que permite a los usuarios interactuar con las visualizaciones y explorar los datos de varias maneras diferentes. Es posible un análisis más profundo e individualizado porque pueden aplicar filtros y elegir elementos particulares para ver cómo esas decisiones afectan otras visualizaciones.

Actualización en tiempo real: permite conectarse a fuentes de datos en tiempo real, por lo que los paneles se pueden actualizar automáticamente a medida que cambia la data subyacente. Debido a esto, puede tomar decisiones basadas en datos en tiempo real y siempre está en posesión de la información más reciente.

Colaboración y uso compartido: los paneles se pueden compartir rápida y fácilmente con otros a través de la publicación en la nube del Power BI o mediante la creación de informes estáticos. Además, los usuarios pueden discutir datos en el tablero, anotarlos y colaborar en tiempo real.

Se puede acceder a los tableros desde una variedad de dispositivos, incluidas computadoras de escritorio, tabletas y teléfonos inteligentes, gracias a las aplicaciones y versiones web. Debido a esto, la información siempre es accesible y flexible.

Inteligencia empresarial y análisis avanzado: proporciona capacidades para inteligencia empresarial y análisis avanzado, incluida la creación de métricas personalizadas, modelado de datos, análisis predictivo e integración con servicios de aprendizaje automático. 

Reportes del balance de aguas

En el panel de balance de aguas desarrollado para la presa de relaves se pueden observar las entradas, salidas y variaciones del volumen de recursos hídricos, mostrando la evolución de estas en tiempo real y el porcentaje de agua. También se muestra el comportamiento del almacenamiento en la presa, lo que permite establecer estrategias de gestión operativas (Figuras 11 y 12).

Anomalías

Las anomalías del análisis de datos, en pocas palabras, son observaciones de un conjunto de datos que difieren notablemente del patrón esperado. Para que el análisis produzca resultados precisos y confiables, estas deben detectarse, comprenderse y administrarse adecuadamente.

En el análisis de la calidad de los datos procesados, se establecieron múltiples algoritmos de detección y corrección sin afectar significativamente los resultados y evitando producir conclusiones erróneas (Figura 13). 

Conclusiones

1. Las visualizaciones interactivas, la personalización y el diseño atractivo, la interactividad y el filtrado, la actualización, el intercambio y la colaboración en tiempo real, el acceso desde diferentes dispositivos y las capacidades avanzadas de análisis e inteligencia comercial son las principales características del tablero de Power BI, desarrollado para el balance de aguas automatizado, mostrando solidez para la visualización y el análisis de datos.

2. El balance de aguas automatizado reduce los tiempos de procesamiento de datos a tiempo real, permitiendo a los gestores del recurso hídrico conocer el comportamiento y la eficiencia del uso del agua en las distintas componentes de la operación. También permite reportar de forma rápida al ICMM y la alta gerencia en el menor tiempo posible.

3. En el tratamiento de anomalías los datos procesados se establecieron diversos criterios para la detección y corrección de ellas, sin afectar significativamente la calidad de los resultados.

Bibliografía

International Council on Mining and Metals. 2021. Water Reporting: Good practice guide, 2nd Edition.

Kunz, N. C., & Moran, C. J. 2016. The utility of a systems approach for managing strategic water risks at a mine site level. Water Resources and Industry, 13, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.wri.2016.02.001

Northey, S. A., Mudd, G. M., Saarivuori, E., Wessman-Jääskeläinen, H., & Haque, N. 2016. Water footprinting and mining: Where are the limitations and opportunities? In Journal of Cleaner Production (Vol. 135, pp. 1098–1116). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.07.024

Pérez, F., & Sánchez, L. E. 2009. Assessing the evolution of sustainability reporting in the mining sector. In Environmental Management (Vol. 43, Issue 6, pp. 949–961). https://doi.org/10.1007/s00267-008-9269-1

Wessman, H., Salmi, O., Kohl, J., Kinnunen, P., Saarivuori, E., & Mroueh, U. M. 2014. Water and society: Mutual challenges for eco-efficient and socially acceptable mining in Finland. Journal of Cleaner Production, 84(1), 289–298. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.04.026