Incluso antes de COVID-19, muchas industrias se enfrentaban a una importante escasez de mano de obra y la industria minera no ha sido una excepción. La minería tiende a tener dificultades para atraer trabajadores porque normalmente implica un trabajo difícil y peligroso. Las minas suelen estar ubicadas en áreas remotas y es común que los mineros trabajen fuera de casa durante un mes o más. Además, los mineros trabajan en temperaturas cálidas y en espacios pequeños, y los derrumbes de minas pueden ser mortales. En los Estados Unidos, aproximadamente 1,000 personas mueren en las minas cada año, y algunas estimaciones han fijado el número anual de víctimas en todo el mundo en alrededor de 12,000 muertes.
Los recursos minerales que necesitamos para la energía y la tecnología se encuentran cada vez más en áreas remotas y de difícil acceso. Estas condiciones laborales en operaciones remotas pueden ser peligrosas y ese nivel de riesgo personal dificulta la contratación de personal de la industria.
Cada vez más, la industria ha recurrido a sistemas autónomos para abordar sus problemas laborales. Cuando no hay trabajadores humanos en una mina subterránea, no hay forma de que un colapso se vuelva mortal.
Además de abordar los problemas laborales, los sistemas autónomos pueden ser más eficientes y facilitar las operaciones las 24 horas. Dado que la fuerza laboral de la industria minera tiende a envejecer cada año, las operaciones mineras están descubriendo que los sistemas autónomos son una forma efectiva de abordar un problema laboral que parece estar empeorando.
Como tal, los fabricantes de equipos de minería han evolucionado sus ofertas para incluir funciones automatizadas e incluso equipos que aprovechan la inteligencia artificial. Además de las ofertas disponibles comercialmente, hay varias iniciativas de investigación y desarrollo actualmente en curso que se centran en el desarrollo de sistemas de minería autónomos más sofisticados.
Transición a una operación autónoma en operaciones mineras
Una operación minera autónoma se basa en una red digital interconectada formada por equipos y dispositivos, comúnmente conocida como Internet de las cosas (IoT). Una vez que se ha configurado un IoT en una operación, habilita todo tipo de funcionalidades.
Una mina interconectada podría proteger a los mineros con una red de sensores capaces de proporcionar alertas tempranas. Por ejemplo, los sensores de gas con funcionalidad automatizada podrían detectar la fuga de gas antes de que se vuelva peligrosa y evacuar a los mineros antes de que ocurra una explosión.
También se puede utilizar una red interconectada para permitir operaciones tanto remotas como completamente automatizadas. Con las operaciones remotas, un trabajador puede coordinar varios vehículos y conjuntos de equipos utilizando un solo conjunto de controles. Las operaciones mineras autónomas, que se ven con mayor frecuencia en la minería a cielo abierto, involucran camiones sin conductor que mueven materiales basados en coordenadas GPS y equipos de carga automatizados que depositan materiales en estos camiones.
Vigilancia de las operaciones mineras
Uno de los ejemplos más visibles de sistemas autónomos que están transformando la industria minera es el uso de drones aéreos para vigilancia. Muchas operaciones mineras a cielo abierto utilizan drones para ver el estado de una cantera, pilas de desechos, problemas ambientales crecientes e infraestructura minera.
Usando inteligencia artificial, una operación minera puede obtener información rápida basada en el análisis automatizado de imágenes capturadas por drones aéreos. Este sistema automatizado puede proporcionar vigilancia de las operaciones las 24 horas, los 7 días de la semana, de una manera que no sería factible con humanos.
Al no poder utilizar drones aéreos, las minas subterráneas utilizan un sistema de cámaras automatizado para la vigilancia de las operaciones. Estos sistemas automatizados también emplean inteligencia artificial para vigilar las actividades mineras y proporcionar un sistema de alerta temprana. Las minas subterráneas también pueden utilizar un sistema de sensores automatizado para identificar los patrones de actividad relacionados con los temblores y los cambios de temperatura.
Descubrimiento de recursos
Los recursos mineros del suelo requieren una cantidad significativa de operaciones de excavación y extracción. Además de eso, los escombros y los desechos deben eliminarse adecuadamente de acuerdo con las regulaciones ambientales.
Debido a estos enormes costos, el descubrimiento preciso de recursos es esencial para mantener la eficiencia y minimizar los impactos ambientales. Los sistemas autónomos impulsados por IA han hecho que el descubrimiento de recursos sea mejor y más preciso. Estos sistemas utilizan visión por computadora, identificación de patrones y análisis predictivo para detectar con precisión dónde se encontrarán los recursos.
Trabajo conjunto de robots: inspección temprana de nuevas operaciones mineras
La tecnología actual no puede automatizar completamente la minería. Si bien los equipos y sistemas automatizados han podido asumir una cantidad significativa de trabajo, los humanos siguen siendo necesarios para tomar decisiones y predicciones.
Dado que los humanos son esenciales en las operaciones mineras en el futuro previsible, algunos programas de investigación están desarrollando equipos robóticos que pueden funcionar junto con los humanos.
Un sistema que está desarrollando el Consejo de Investigación Científica e Industrial (CSIR) de Sudáfrica se centra en la inspección temprana de una nueva operación minera. Tradicionalmente, los menores humanos han tenido que realizar análisis acústicos y visuales para identificar una roca suelta, y esto puede ser una empresa peligrosa.
Usando un conjunto de dispositivos de sensores digitales y redes neuronales, la plataforma que se está desarrollando puede ingresar a un entorno subterráneo inestable y detectar situaciones potencialmente peligrosas.
Explorando antiguas minas inundadas
Ha habido un gran interés en explorar minas antiguas abandonadas, muchas de las cuales se han inundado desde que terminaron sus operaciones.
El interés en estas antiguas minas ha sido impulsado por un cambio en la industria minera que se inició a mediados de los 20 º siglo. Los albores de la tecnología digital han provocado una mayor necesidad de elementos de tierras raras. Muchas operaciones mineras antiguas pasan por alto estos minerales en favor de otros recursos, y cantidades incalculables de elementos de tierras raras simplemente se encuentran en minas antiguas, esperando ser redescubiertas.
Para facilitar la exploración de minas abandonadas inundadas, un consorcio europeo está desarrollando actualmente una plataforma de robots automatizados llamada UNEXMiN (Explorador submarino para minas inundadas). El robot UX-1 de la plataforma utiliza cámaras acústicas, sonar, escáneres láser y un sistema de control para crear mapas 3D de minas inundadas.
Si bien la decisión de reabrir una mina no se puede tomar únicamente con la información proporcionada por el robot UX-1, la plataforma UNEXMiN es una promesa significativa para el desarrollo continuo de las operaciones mineras automatizadas.
Referencias y lecturas adicionales
Butany, V. (2020) Minería: una industria esencial que se transforma con la automatización. Blogs de Cisco. [Online] Disponible en: https://blogs.cisco.com/internet-of-things/mining-an-essential-industry
Chakravorty, A. (2019) Robots subterráneos: cómo la robótica está cambiando la industria minera . EOS. [Online] Disponible en: https://eos.org/features/underground-robots-how-robotics-is-changing-the-mining-industry
Schmelzer, R. (2019) La IA ayuda a extraer valor en la industria minera . Forbes. [Online] Disponible en: https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/08/09/ai-helping-extract-value-in-the-mining-industry/?sh=27e9779a7006
Escrito por:
Brett Smith
Brett Smith es un escritor independiente estadounidense con una licenciatura en periodismo de Buffalo State College y tiene 8 años de experiencia trabajando en un laboratorio profesional.
Fuente: https://www.azomining.com/
