En las extensas tierras de Pará, estado del norte de Brasil, la planta de procesamiento Salobo de Vale, la mayor productora de concentrado de cobre del país, enfrenta el desafío de optimizar su productividad mientras mantiene las especificaciones de calidad.
La instalación tiene una capacidad de procesamiento de 36 millones de toneladas de concentrado al año, lo que la convierte en un referente dentro de la minería brasileña. Sin embargo, la constante necesidad de mejorar su eficiencia sin comprometer los estándares del producto final sigue representando un desafío continuo.
Así lo explicó Laura Torres, ingeniera master en Vale Base Metals, quien expuso sobre estos avances en la conferencia Procemin Geomet 2025 de Gecamin: “El mayor desafío de nuestra planta es aumentar la productividad mientras se mantiene la calidad a pesar de la reducción del contenido de alimento”.
Sistema experto: para el ajuste automático de parámetros y optimización de procesos
Para enfrentar el desafío, se implementó un sistema experto basado en la plataforma OCS-4D de Metso, un control avanzado de procesos utilizado en la automatización industrial que ajusta parámetros en tiempo real para optimizar la productividad y mantener los estándares de calidad.
Sobre el concepto de sistema experto, cabe decir que es un software de inteligencia artificial diseñado para emular la toma de decisiones de un experto humano en un área específica como la minería, el cual toma decisiones de forma autónoma o asistida.
La ingeniera química, especialista en procesamiento de minerales y datos, explicó que el sistema de Vale utiliza algoritmos avanzados, lógica difusa (enfoque matemático y computacional utilizado para manejar la incertidumbre e imprecisión en los sistemas de control) y reglas de diferencia para generar los setpoints, normas o criterios que el sistema experto emplea para determinar los valores ideales de los parámetros operativos.
La especialista expuso que en la etapa de prensado se optimizaron y controlaron cinco variables principales: el nivel del alimentador, la velocidad de alimentación, la velocidad de los rodillos, la presión de trabajo y la apertura y cierre de válvulas hidráulicas.
En la etapa de molienda, específicamente en el molino de bolas, indicó que se identificaron 12 variables clave, entre las cuales se incluyen densidad, presión secundaria, flujo de agua y velocidad del alimentador.
Indicó que se controla la velocidad de alimentación y los flujos de agua para maximizar la productividad, y que el nivel de carga se ajusta con la bomba de polvo para mantener la densidad óptima. Agregó que la velocidad de alimentación puede limitarse si hay restricciones, como el nivel de carga de polvo o el porcentaje de sólidos.
Mejoras en productividad, precisión y reducción de intervención manual
Torres expuso que, en una campaña de 30 días con el sistema activado y desactivado, vieron resultados significativos: “Logramos un aumento de 6,8% en la tasa media de alimentación. Pasamos de una tasa de 3.150 toneladas por hora a 3.250-3.300 toneladas por hora”.
“Obtuvimos una reducción del 5,1% en la variabilidad operacional, lo que resultó en menos ajustes manuales y un control más preciso de los equipos”, explicó. También indicó que operan con una reducción del 7,5% en los ajustes de carga, y que esto es crucial para reducir las pérdidas físicas y los riesgos de seguridad en el área.
La gestora explicó que reducir significativamente la intervención manual permitió que los operadores se centraran en tareas más estratégicas y analíticas, lo que agrega valor a la operación.
El caso de Salobo como clave en la digitalización de la minería en Brasil
La ingeniera destacó que la digitalización se está convirtiendo en un factor determinante para la evolución de la minería en su país. “Mirando hacia el futuro, seguir invirtiendo en tecnologías de automatización, en IA, será esencial para la competitividad y la sostenibilidad de la molienda de cobre en Brasil”, sostuvo.
La experiencia en la planta de Salobo con la implementación del sistema experto refleja los cambios tecnológicos en la industria. La digitalización y la IA optimizan la productividad y mantienen los estándares de calidad, logrando un equilibrio clave para las necesidades actuales.
“La implementación de este sistema ha mejorado significativamente la estabilidad y la productividad en la molienda”, destacó Torres, en línea con que lo esencial de este éxito se sostiene en la constante innovación y adaptación a los nuevos desafíos del sector.
