Los avances tecnológicos están revolucionando las operaciones mineras al permitir a las empresas analizar grandes conjuntos de datos de forma rápida y eficaz. El resultado es un modelado geológico más preciso que, a su vez, ayuda a las minas a operar de manera más eficiente y con menos riesgos.
Por Fiona Jeffreys
La principal causa de fallas en las paredes de los pozos de las minas son las fallas no reconocidas o modeladas incorrectamente. Sin embargo, las tecnologías innovadoras del subsuelo permiten a las empresas mineras analizar rápidamente grandes conjuntos de datos geológicos, lo que ayuda a crear modelos estructurales precisos e identificar y considerar características estructurales, como fallas y fracturas.
La visualización de estas características en 3D garantiza que los ingenieros geotécnicos y los geólogos de recursos puedan comprender el subsuelo para maximizar la extracción de recursos, al tiempo que garantiza diseños seguros de las paredes de los pozos y mejora la seguridad y la eficiencia de la mina.
Trabajo de campo geológico estructural en el noroeste remoto de Columbia Británica en Canadá.
Crédito: Teck Resources
“Los modelos estructurales precisos son indispensables en la minería, ya que proporcionan información crítica para los modelos geológicos y geotécnicos, que pueden fundamentar la estabilidad de los taludes de los pozos y la optimización de la extracción de recursos”, indicó Neil Seifert, especialista técnico sénior de proyectos de Teck Resources Limited.
Teck Resources Limited es una empresa minera canadiense líder con un enfoque en el suministro responsable de los metales esenciales para el desarrollo global y la transición energética.
Optimización de la extracción de recursos
Seifert forma parte del equipo de Orebody Knowledge (OBK), un grupo dentro del Departamento Técnico y de Planificación. Él y el equipo son responsables de proporcionar conocimientos técnicos a las operaciones, proyectos avanzados e iniciativas de exploración.
“Nuestro trabajo en OBK tiene dos enfoques: el apoyo técnico de expertos en la materia (Subject Matter Expert, SME) y la innovación aplicada de OBK para impulsar la generación de valor y la mitigación de riesgos. El lado técnico de los SME implica la creación de modelos estructurales detallados en 3D para varios proyectos y es fundamental para comprender las características geológicas de las minas“, expresó.
La identificación y consideración de las características estructurales, como lechos, uniones, fallas, fracturas, etc., ayuda a garantizar la seguridad y la eficiencia de las operaciones mineras. El modelado preciso de estas características en 3D garantiza que los ingenieros geotécnicos y los geólogos de recursos puedan maximizar la extracción de recursos, al tiempo que garantiza diseños seguros de las paredes de los pozos.
Las fallas se indican con líneas de trazos en verde, el contacto de desplazamiento, en azul y (flechas) que indican la dirección del movimiento
Crédito: Teck Resources
“Una falla no reconocida o caracterizada incorrectamente con un ángulo desfavorable con respecto a la pared de un pozo puede causar una falla en la pared del pozo, lo que genera riesgos de seguridad significativos, puede equivaler a enormes costos para las operaciones y puede hacer que el mineral sea inaccesible en explotaciones futuras”, señaló Seifert.
Los modelos estructurales sólidos requieren la incorporación de múltiples fuentes de datos, como mediciones de perforaciones orientadas, visores, registros de testigos geomecánicos, geológicos y estructurales, conjuntos de datos hidrogeológicos, geofísicos y geoquímicos, así como mapeo de campos y paredes de pozos.
“Leapfrog Geo de Seequent ha permitido a nuestro equipo integrar diversos conjuntos de datos y crear modelos en 3D sólidos que permiten visualizar el subsuelo para identificar con mayor precisión las características geológicas", indicó.
Superación de los desafíos del modelado estructural
Seifert y su equipo han estado trabajando para hacer que el modelado estructural sea más preciso y eficiente, al tiempo que permita que los modelos se incorporen fácilmente a los flujos de trabajo posteriores, como el diseño geotécnico y la estimación de recursos.
“Uno de los importantes desafíos presentes en el modelado estructural es crear una sola superficie de falla basada en múltiples conjuntos de datos con diversos grados de precisión. Debemos ser capaces de comunicar la precisión, la confianza y la incertidumbre de nuestros modelos a las partes interesadas de fases posteriores“, expresó Seifert.
”“Leapfrog Geo tiene herramientas que ayudan a superar esos desafíos, al permitir la integración e interpretación de múltiples conjuntos de datos para crear modelos precisos y escalables. También usamos Leapfrog Geo para crear mapas de riesgos de fallas, que permitan visualizar las ubicaciones seguras a lo largo de un plano de fallas“, señaló.
Otro desafío complejo para el equipo es la creación de modelos anidados, un modelo de nivel de laboratorio a menor escala que está vinculado dinámicamente a un modelo regional a mayor escala, lo que requiere un software avanzado para mantener enlaces dinámicos entre las escalas.
Seequent Central, basado en la nube, ayuda a facilitar esto al proporcionar visualización en 3D compartida, colaboración en equipo y seguimiento de datos geológicos en un entorno auditable. Permite el trabajo independiente en modelos más pequeños que se integran con el modelo principal, lo que promueve un enfoque colaborativo.
“Seequent Central nos permite trabajar de manera independiente en modelos más pequeños a escala de laboratorio sin perder la integración con el modelo principal, lo que fomenta un enfoque integrado y colaborativo para nuestro modelado”, dijo Seifert.
Un modelo de mina en 3D de un sistema de fallas complejo que se muestra en rojo superpuesto en fotogrametría
Crédito: Teck Resources
Flexibilización del aprendizaje automático
La innovación es la esencia del trabajo que realizan Seifert y el equipo de OBK. Trabajan en colaboración con consultores externos y proveedores de servicios para desarrollar nuevos flujos de trabajo y aprovechar los datos geocientíficos de formas novedosas.
La integración de múltiples fuentes de datos, especialmente los datos heredados, conlleva su propio conjunto de desafíos. Los datos estructurales, a menudo, se recopilan de manera inconsistente entre varias campañas históricas, lo que dificulta la integración y la interpretación.
Seifert y su equipo aprovechan los recientes avances del aprendizaje automático para abordar estos desafíos. Por ejemplo, están desarrollando tecnología para obtener un nuevo valor geológico estructural a partir de imágenes históricas de testigos mediante el escaneo de una base de datos completa de testigos y la utilización del aprendizaje automático para detectar fallas, fracturas y sus orientaciones en relación con el testigo de perforación automáticamente.
También están trabajando en la optimización del registro de testigos actual mediante el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para automatizar la clasificación e interpretación de los datos del visor, que escanea los pozos de sondeo para detectar características estructurales.
“A medida que la industria continúa evolucionando, la integración de tecnología de vanguardia con el conocimiento especializado seguirá siendo clave para nuestro éxito. La inversión continua en tecnología y conocimientos será crucial para ayudar a alcanzar nuestros objetivos globales de sostenibilidad y abordar la creciente demanda de minerales críticos“, señaló Seifert.
- Las empresas mineras canadienses registraron más de 68 000 millones de dólares de perjuicio (reducción del valor de los activos de una empresa) entre 2003 y 2016.
- Aproximadamente el 30 % del perjuicio se debió a errores técnicos, es decir, a la predicción inadecuada de las propiedades físicas de la roca y los minerales de un proyecto.
- El 35 % de los errores técnicos se atribuyen al acceso al mineral, que está directamente relacionado con problemas geotécnicos (fallas en los taludes del pozo, fallas subterráneas, entrada inesperada de agua).