Por: Víctor Pérez Grassi, consultor especializado en Seguridad Funcional y Nuevas Tecnologías en MDN TEC.

Resumen

Un sistema energético alimentado por tecnologías de energía limpia difiere profundamente de uno basado en recursos de hidrocarburos tradicionales. Las plantas solares fotovoltaicas (PV), los parques eólicos y los vehículos eléctricos (VE) generalmente requieren más minerales para su construcción que sus contrapartes que usan combustibles fósiles (Figura 1). Un automóvil eléctrico típico requiere seis veces más insumos minerales que un automóvil convencional y una planta eólica terrestre necesita nueve veces más recursos minerales que una planta alimentada con gas. 

Desde 2010, la cantidad promedio de minerales necesarios para una nueva unidad de capacidad de generación de energía ha aumentado en un 50% a medida que ha crecido la proporción de energías renovables en las nuevas inversiones. Para alcanzar emisiones netas cero a nivel mundial en 2050 (según los objetivos del Acuerdo de París de 2015: "estabilización climática en un aumento de la temperatura global muy por debajo de los 2 °C”), la industria necesitará seis veces más insumos minerales en 2040. 

La única manera que el sector minero satisfaga la demanda y los objetivos climáticos globales es mediante una colaboración intencional e intersectorial e inversiones significativas en tecnologías innovadoras y disruptivas. Es aquí donde la transformación digital se convierte en un driver para que las empresas mineras puedan satisfacer la creciente demanda de materiales, asegurándonos al mismo tiempo que este crecimiento sea sostenible y tenga un impacto climático mínimo^[1]. Este informe desarrollado por profesionales de MDN TEC analiza las distintas oportunidades encontradas dentro del campo de la transformación digital que ayudan a las compañías a hacer frente a los desafíos que trae el nuevo futuro energético.

Introducción

Las empresas mineras han enfrentado estos mismos desafíos durante décadas, no obstante, el fuerte impulso a nivel mundial sobre el uso de sistemas energéticos alimentados por tecnologías de energía limpia, enfrenta a las compañías mineras a desafíos nunca antes vistos, pero la oportunidad de abordarlos se ha ampliado con la incorporación de una nueva variable: la transformación digital.

Esta ofrece una gran oportunidad para abordar algunos de los mayores desafíos de la industria minera. El Foro Económico Mundial proyecta que las iniciativas de transformación digital generarán un valor de más de US$ 320 mil millones entre 2016 y 2025^[2]. La mayor parte de ese valor se materializará a través de ahorros de energía, mayor productividad y rentabilidad al reducir las pérdidas y mejorar la reducción de los costos de operación y mayor seguridad, disminuyendo la cantidad de accidentes. Las tecnologías facilitadoras incluirán entre otras:

ν Trabajador conectado.

ν Operaciones remotas.

ν Operaciones autónomas y robótica.

ν Sensores inteligentes.

ν Plataformas integradas.

ν Ciberseguridad de activos.

ν Análisis avanzado y modelado de simulación (gemelos digitales).

ν Uso de IA para mantenimiento predictivo.

Objetivo

Descubriendo oportunidades

A medida que el mundo avanza hacia prácticas sostenibles y aumenta la demanda de minerales esenciales para la transición energética, la industria minera se encuentra en una coyuntura transformadora. Para los inversores y los asignadores de capital, la integración de tecnologías avanzadas en las distintas etapas de la minería (desde la exploración hasta el reciclaje) ofrece un potencial de crecimiento y rentabilidad financiera significativos.

En un escenario que cumpla con los objetivos del Acuerdo de París, la participación de las tecnologías de energía limpia en la demanda total aumentará significativamente durante las próximas dos décadas hasta más del 40% para el cobre y los elementos de tierras raras, entre el 60% y el 70% para el níquel y el cobalto, y casi el 90% para el litio (Figura 2)^[1]. 

¿Dónde la tecnología está impulsando la revolución minera sustentable?

La tecnología es clave para garantizar que la industria minera aproveche la oportunidad estratégica de la transición energética. A continuación, se presentan ocho de las áreas clave en las que la tecnología está destinada a revolucionar la minería^[3].

1. Exploración

Los avances en las tecnologías de exploración, incluidos el análisis geoespacial, la prospección con drones y la inteligencia artificial (IA), han revolucionado la forma en que las empresas mineras identifican y evalúan los depósitos minerales. Los algoritmos de IA pueden analizar datos geológicos para predecir la ubicación de los depósitos minerales con mayor precisión. Hoy en día, las empresas que emplean IA en la exploración han informado de una reducción del 20 al 30% en el tiempo y los costos asociados con el descubrimiento de minerales^[3].

2. Excavación

La automatización y la robótica están transformando los procesos de excavación. Los camiones mineros autónomos y los sistemas de perforación mejoran la eficiencia y la seguridad operativas. Los sistemas autónomos pueden generar un aumento del 15% en la productividad y, al mismo tiempo, reducir significativamente los riesgos operativos.

Se proyecta que el mercado global de equipos de minería autónomos crecerá de US$ 3,100 millones en 2020 a US$ 6,200 millones en 2026, una Compound Annual Growth Rate (CAGR) del 15%^[3].

3. Manejo de materiales

El manejo de materiales es fundamental para la eficiencia de las operaciones mineras. Tecnologías como los sistemas de transporte automatizados y los manipuladores robóticos mejoran el transporte y el almacenamiento de los materiales extraídos. Estas innovaciones aumentan la productividad al minimizar los retrasos y reducir los costos laborales.

La implementación de sistemas automatizados de manejo de materiales puede generar ganancias de eficiencia de hasta un 30% en las operaciones logísticas^[3].

4. Concentración y refinación

Las tecnologías de concentración, como la flotación, la lixiviación y la separación magnética, son cruciales para extraer minerales valiosos del mineral. Los procesos de refinación que siguen, como la fundición y la electrólisis, son esenciales para producir materiales de alta pureza.

Los sistemas de flotación modernos pueden mejorar las tasas de recuperación entre un 10 y un 20%, lo que incrementa significativamente la viabilidad económica de las operaciones mineras^[3].

5. Almacenamiento y uso de energía

La industria minera está adoptando cada vez más fuentes de energía renovables y soluciones de almacenamiento para reducir los costos operativos y la huella de carbono. Las empresas están invirtiendo en proyectos de energía solar y eólica para impulsar sus operaciones, lo que puede generar ahorros significativos.

La transición a fuentes de energía renovables puede reducir los costos energéticos de las empresas mineras hasta en un 30%^[3].

6. Logística

La logística desempeña un papel fundamental en las operaciones mineras. Las tecnologías logísticas avanzadas, como los sistemas de seguimiento en tiempo real y la tecnología blockchain para la transparencia de la cadena de suministro, mejoran la eficiencia y reducen los retrasos.

La implementación de la tecnología blockchain en la cadena de suministro minera puede reducir los costos administrativos entre un 20 y un 30%, creando un proceso más transparente y eficiente^[3].

7. Reciclaje

A medida que la sostenibilidad se convierte en un foco central, la inversión en tecnologías de reciclaje es crucial para la industria minera. Los métodos de reciclaje avanzados pueden recuperar minerales valiosos de los materiales de desecho, lo que reduce la necesidad de nuevas operaciones mineras.

Se espera que el mercado mundial de reciclaje de residuos mineros alcance los US$ 70 mil millones en 2027, con un crecimiento anual compuesto del 6.5%^[3].

8. Optimización de activos

La industria minera se enfrenta a varios retos importantes que limitan su capacidad para optimizar la eficiencia de los activos existentes y aumentar la producción para satisfacer la creciente demanda. Uno de los principales retos radica en el envejecimiento de la infraestructura, que se acerca rápidamente al final de su vida útil. El mantenimiento de esta infraestructura desgastada requiere un mantenimiento regular, que a menudo se convierte en un asunto costoso.

Por último, otro desafío persistente es comprender con precisión la vida útil restante real de los activos envejecidos. Este conocimiento es crucial en el sector minero para optimizar los ciclos de trabajo y carga, y minimizar los posibles riesgos de seguridad.

Esta falta de comprensión dificulta la gestión y la planificación del mantenimiento eficaces e impide que las empresas identifiquen los puntos críticos. La incapacidad de detectar dichos puntos críticos y centrar el mantenimiento y la inspección donde más importa puede dar lugar a costosas paradas de hasta un millón de dólares por día para las recuperadoras. En consecuencia, existe una creciente necesidad de que la industria adopte tecnologías avanzadas para superar estos desafíos y optimizar la utilización de los activos.

En respuesta a estos desafíos, la tecnología de gemelos digitales está surgiendo como una herramienta potente. Al crear una réplica virtual precisa de los activos físicos, los gemelos digitales otorgan a los operadores mineros un mayor nivel de visibilidad de sus activos del que era posible anteriormente. Estas contrapartes digitales reflejan con precisión el estado de sus gemelos físicos, mostrando la salud actual, el rendimiento y la vida útil estimada de los activos en tiempo real. Esta capacidad de diagnóstico en tiempo real permite a los operadores mineros detectar problemas menores antes de que se conviertan en importantes, lo que permite un mantenimiento predictivo y, en consecuencia, una reducción del tiempo de inactividad no planificado.

El potencial total de la tecnología de gemelos digitales solo se realiza cuando se implementa en todo un sitio, donde los beneficios se acumulan exponencialmente a medida que los activos se vinculan entre sí. Al aprovechar los gemelos digitales en todo el sitio, los tomadores de decisiones están capacitados para tomar decisiones más informadas y estratégicas, lo que en última instancia optimiza la eficiencia operativa. Además, un enfoque integral permite un plan de mantenimiento más proactivo, reduciendo el tiempo de inactividad y coordinando esfuerzos en todo el sitio en lugar de hacerlo de forma aislada.

Al aprovechar el poder de los gemelos digitales, estamos alcanzando una toma de decisiones basada en datos, lo que está transformando el panorama de la industria minera. Al abordar los desafíos inherentes de la minería y amplificar la eficiencia de los activos, no solo estamos excavando más profundamente en la Tierra, sino que estamos avanzando en un futuro en el que la minería es la base de nuestras ambiciones de cero emisiones netas. No se trata solo de desenterrar minerales, sino de liberar el potencial y convertir los datos sin procesar en información valiosa que nos impulse hacia un mañana más limpio y sostenible^[4]. 

Casos de aplicación

Chat con inteligencia artificial generativa 

Se desarrolló una implementación de chat con inteligencia artificial generativa para el entrenamiento de operadores de sala de control en minas, logrando la reducción de los tiempos de entrenamiento y localización, y la obtención de documentación necesaria para la operación o mantenimiento. Las principales características de esta innovación se listan a continuación:

ν Desarrollo en nube del cliente.

ν Posibilidad de carga de documentación de operación, seguridad, estrategia de negocios, reportes de mantenimiento, etc. 

ν Preguntas directas, con respuesta desde los manuales sin necesidad de conocer el nombre del documento.

ν Sin interacción con base de datos de Chat GPT, con la ventaja de la confidencialidad de la información.

ν Interfases API seguras.

ν Interfase de consulta permanente para operación eficiente desde salas de control. 

Piloto eficiencia en suspensión polvo MLP

Este desarrollo realizado para una empresa minera en Chile, surgió de la necesidad de ahorro en el consumo de agua utilizada para reducir el polvo en suspensión. Este proyecto comprendió el desarrollo de algoritmos de Deep Lerning que aprendían de la información adquirida tanto del camión, sensores instalados (PM 2.5; PM 10; Temp, Humedad, Radiación, viento -intensidad y dirección-, geolocalización, y rociadores -caudal en línea-). Con estos se mejoraba la precisión del monitoreo y eficiencia de riego, a su vez, seleccionaba distintas estrategias para eficientizar recursos y ahorrar energía, agua y químicos. Además, se le sumaban datos meteorológicos a estos algoritmos para que se pudieran modificar la estrategia de riego en función de las condiciones ambientales actuales y futuras.

En una segunda etapa, se prevé desarrollar una interfaz de usuario, con los datos obtenidos, históricos, mapas en línea e información útil para la operación de la misma. Esta interfaz web, se accederá ya sea por una computadora, celular o tableta con distintos niveles de usuario y filtros de información. En la Figura 3, se puede apreciar los distintos tipos de señales manejados por la aplicación como así también el flujo de datos y las opciones de escalabilidad ante la incorporación no solo de camiones regadores sino también de aspersores.

Sistema de detección por 

fibra óptica con analítica

Una de las tecnologías aplicables a minas, son los sistemas de detección por fibra óptica con el uso de analítica, siendo las aplicaciones más destacadas las que se listan a continuación:

ν Detección de geotecnia, erosión de suelo, deformación de estructuras (hasta 160 Km por equipo). 

ν Detección de fugas por variación de temperaturas, aplica para mineroductos, ductos de slurry, ductos de agua salina, diques debajo de la geomembrana, etc. (hasta 160 km por equipo), con la posibilidad de extenderlo agregando equipos.

ν Detección de temperaturas extremas, en cables de potencia, cintas transportadoras de mineral, etc.

ν Detección de alta temperatura en rodamientos de fajas transportadoras.

ν Detección de fugas por debajo de las membranas geotextil en diques.

ν Monitoreo en tiempo real de estabilidad de estructuras de túneles subterráneos.

ν Medición en tiempo real de estabilidad de talud de contención de diques, así como fugas subterráneas.

ν Detección de actividad de terceras partes, fugas y estabilidad de terreno en mineroductos.

ν Analítica de inteligencia automática para la identificación de distancias y tipo de equipos, excavaciones cercanas, personas caminando, etc.

Como caso de aplicación, podemos mencionar el sistema de detección de movimiento de tierra (geotécnicos) y fugas de agua de ducto implementado en el acueducto Los Molinos (Córdoba, Argentina) durante los años 2018 – 2020. Este caso de aplicación consistió en la implementación de un sistema DTS de OMNISENS, para la determinación de estrés de fibra óptica y cambio de temperatura, supervisión de la instalación correcta de la fibra óptica junto al ducto, entrenamiento del personal, configuración del sistema incluyendo el comisionamiento y el diseño de alarmas e interface de comunicación con terceros. En la Figura 4, se pueden observar una serie de imágenes del proyecto en su fase de instalación.

Sensor de motor inteligente 

Otra de las tecnologías es el caso del Smart Motor Sensor (SMS) de ADI OtoSense. Teniendo en cuenta que el 30% de la energía total mundial es utilizada por la industria y de esta el 69% es consumida por motores, nos encontramos que más del 20% del consumo total de energía de la industria es utilizada para motores eléctricos industriales. Bajo este panorama nos enfrentamos con una gran oportunidad de reducir las emisiones y el consumo de energía mediante la implementación de mejoras sostenibles en la eficiencia del motor a través del uso de sistemas de monitoreo continuo de la salud del motor. ADI OtoSense genera un monitoreo basado en condiciones en tiempo real (CbM), usando las mejores tecnologías de detección y análisis de datos basados en IA de última generación. Al integrar esta solución, se logran los siguientes resultados^[5]:

ν Reducción del costo total de la propiedad.

ν Optimización de la utilización de recursos.

ν Reducción del consumo de energía.

ν Prevención de interrupciones no planificadas.

El Smart Motor Sensor de ADI OtoSense es una solución de software y hardware llave en mano basada en inteligencia artificial que ayuda a evitar paradas imprevistas y optimizar el costo de mantenimiento. En la Figura 5 podemos ver una gráfica del flujo de datos generados, así como su procesamiento en la nube y generación de diagnóstico avanzado^[5].

En la Figura 6, se presentan gráficamente las ventajas clave del SMS ADI OtoSense.

Trendminer para detección de causas raíz y alarmas preventivas por medio de análisis de Big Data y Machine Learning

Las empresas de fabricación de procesos se esfuerzan continuamente por optimizar la eficacia, el rendimiento y la rentabilidad generales de los equipos, al mismo tiempo que cumplen con las normas aplicables. Una de las mejores formas de lograrlo es convertir los datos históricos de los procesos en información procesable, y ahí es donde entra en juego TrendMiner.

Se trata de una plataforma de análisis de autoservicio de alto rendimiento para series temporales y datos de contexto. Con TrendMiner, los ingenieros de procesos y los operadores pueden buscar fácilmente tendencias y cuestionar sus datos de proceso directamente, sin la ayuda de un científico de datos^[6].

Con TrendMiner, ahora los expertos en procesos y activos pueden:

ν Resolver preguntas no resueltas anteriormente, como identificar las causas fundamentales de las caídas de rendimiento.

ν Probar y verificar la validez de una hipótesis, para que pueda abordarse o descartarse.

ν Encontrar nuevas formas de mejorar el rendimiento a través de los conocimientos obtenidos de los datos.

ν Usar paneles de control procesables para monitorear el rendimiento operativo en tiempo real.

ν Usar información contextual de aplicaciones comerciales de terceros para obtener más conocimiento sobre el rendimiento operativo.

Las empresas de fabricación de procesos han estado recopilando datos de series temporales generados por sensores durante muchos años. El análisis de datos no es nuevo, pero sí lo es la forma en que se puede realizar.

A través del reconocimiento de patrones y una interfaz de usuario sencilla, cada experto en procesos puede utilizar los datos para tomar decisiones basadas en análisis que ayuden a controlar los resultados comerciales. Los ingenieros de procesos, que no son científicos de datos, pueden analizar fácilmente sus datos de proceso para responder preguntas como:

ν ¿Cómo está funcionando nuestro proceso de producción?

ν ¿Con qué frecuencia ocurrió este problema?

ν ¿Cuál es la causa raíz del problema?

ν ¿Puedo monitorear las desviaciones del buen comportamiento?

ν ¿Qué es probable que suceda a continuación?

ν ¿Puedo predecir cuándo se necesita mantenimiento?

Además, la información contextual que reside en varias fuentes (datos de mantenimiento, registros de operadores, etc.) se puede utilizar para enriquecer los datos de series temporales con el fin de comprender mejor el rendimiento operativo. Esta información contextual se puede analizar por separado para obtener conocimientos más profundos sobre los procesos y los activos.

Por último, se pueden crear paneles de control basados en análisis con datos en vivo para que cada parte interesada, desde “la sala de control hasta la sala de juntas”, pueda controlar los resultados comerciales^[6].

Conclusiones

Haciendo uso de la transformación digital como driver para la transición hacia las energías limpias, podemos obtener las siguientes conclusiones:

1. Mayor eficiencia y reducción de costos: las tecnologías que mejoran la eficiencia operativa generan importantes ahorros de costos. Las empresas que implementan la automatización y la IA han informado de una reducción de hasta el 30% en los costos operativos.

2. Alineación con los objetivos ESG: a medida que los inversores priorizan cada vez más los criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ESG), es probable que las empresas centradas en prácticas mineras sostenibles atraigan una mayor inversión. Esta alineación mejora el valor reputacional y la rentabilidad a largo plazo.

3. Apoyo e incentivos gubernamentales: los gobiernos de todo el mundo están ofreciendo incentivos para que las empresas mineras adopten tecnologías sostenibles. Estos pueden mejorar la viabilidad financiera de las inversiones en este sector.

La industria minera está preparada para una revolución que presenta oportunidades significativas para los inversores financieros y los asignadores de capital. Al invertir en tecnologías avanzadas en todo el sector, las empresas pueden capitalizar la creciente demanda de minerales y el cambio hacia prácticas mineras sostenibles. Además, aprovechar las tecnologías probadas de otros sectores proporciona una vía para la innovación, ya que se ha reducido el riesgo, lo que amplifica el potencial de inversión.

A medida que evoluciona la industria minera, quienes adoptan la innovación no solo obtendrán retornos financieros sustanciales, sino que también contribuirán a un futuro más sostenible^[3].

Referencias bibliográficas

^[1] “The Role of Critical Minerals in Clean Energy Transitions” (The International Energy Agency, IEA), (World Energy Outlook Special Report) https://www.iea.org/reports/the-role-of-critical-minerals-in-clean-energy-transitions

^[2] “Enabling successful initiatives in the mining industry (Rockwell) https://literature.rockwellautomation.com/idc/groups/literature/documents/wp/min-wp004_-en-p.pdf

^[3] “Unearthing opportunity: Why the time is now to invest in mining technologies for sustainable growth” (Author: Vivek Salgaocar/Managing Director and Founder, Prospect Innovation PTE LTD), (World Economic Forum 2024, This article is part of: Sustainable Development Impact Meetings) https://www.weforum.org/stories/2024/09/sustainable-mining-technology-investment-opportunity/

^[4] “Digital twins can boost mining output to drive the energy transition” (Author: Thomas Leurent and Steven Kratsis. Akselos), (World Economic Forum 2023, This article is part of: Annual Meeting of the New Champions) https://www.weforum.org/stories/2023/06/digital-twins-mining-energy-transition/

^[5] Page of ADI OtoSense https://otosense.analog.com/

^[6] Page of Trendminer http://website:www.trendminer.com/