Laboratorio de Geoestadística y Supercómputo de U. de Chile desarrolla modelo para estimación y recuperación de oro

Ene 25, 2021

La solución propuesta por el equipo de investigadores comenzará a aplicarse en las operaciones de la minera Nexa en Perú.

El Laboratorio de Geoestadística y Supercómputo (ALGES), dependiente del Departamento de Ingeniería de Minas y el Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC) de la Universidad de Chile,  consiguieron un importante reconocimiento al desarrollar un proyecto con aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la estimación de reservas de oro y su recuperación, en el evento de desafíos tecnológicos Mining Lab Challenge, organizado durante el segundo semestre de 2020 por la empresa minera Nexa.

La iniciativa planteó una serie de desafíos dirigidos a empresas y centros de investigación relacionados con minería, consistentes en proponer soluciones innovadoras para problemas en diferentes áreas del negocio.

De este modo, el Laboratorio ALGES presentó un proyecto para utilizar inteligencia artificial, en combinación con geoestadística, en el problema de modelar la recuperación de oro en el proceso minero. La propuesta fue bien recibida y evaluada durante la competencia, resultando finalmente ganadora.

Al principio éramos aproximadamente 178 participantes de 14 países. Luego quedaron 50 y finalmente 13 pasaron a la etapa de inmersión. Fuimos avanzando en todas las fases siguientes hasta que nos declararon ganadores en diciembre pasado”, comentó Felipe Navarro, uno de los investigadores del Laboratorio.

Alcances del proyecto

El investigador Gonzalo Díaz señaló que «el problema abordado fue muy desafiante, pues involucra distintas etapas de la cadena minera, desde la estimación de recursos hasta los procesos de planta. Esta transversalidad es de gran interés desde el punto de vista de la investigación, ya que hay muchos temas no resueltos”.

Por su parte, Álvaro Egaña, director del Laboratorio, comentó que «propusimos un modelo de recuperación de oro como un ‘problema inverso’. Lo que nos planteamos fue formular un modelo que esté en el mismo punto de la cadena productiva de aquellos que se hacen a priori y antes de ejecutarse el proceso en planta. En el caso de la recuperación de oro como valioso secundario de un proceso, no se conoce hasta que todo el proceso finaliza. Entonces la pregunta que nos hicimos fue cómo hacer un modelo a priori de algo que se sitúa más adelante en el tiempo”.

Un hito importante es que la solución propuesta por el equipo de investigadores comenzará a aplicarse en las operaciones de Nexa en Perú.

Hasta lo que sabemos no hay ninguna otra empresa, ni centro de investigación que haya aplicado técnicas de inteligencia artificial en la minería del Perú”, destacó Felipe Navarro.

El proyecto se ejecutará en un plazo de seis meses, a contar de este mes de enero.

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