Miercoles, 18 de Febrero del 2026
Lima, 04 de Febrero del 2026.- Descubra cómo la implementación de analítica avanzada, sensores en línea y Machine Learning está transformando el control de calidad minero, optimizando la recuperación metalúrgica.
La nueva era del control de calidad minero: automatización para la eficiencia operativa
En un entorno extractivo marcado por leyes de mineral decrecientes y una presión constante por la sostenibilidad, la automatización del control de calidad se ha consolidado como el pilar fundamental para garantizar la rentabilidad. Las plantas de procesamiento actuales están migrando de muestreos manuales esporádicos hacia ecosistemas de monitoreo en tiempo real que mitigan la variabilidad mineralógica y eliminan los costosos reprocesos.
Tecnologías de vanguardia contra la variabilidad
La variabilidad del feed o alimentación es el principal desafío en la metalurgia extractiva. Para combatirla, la integración de analizadores de activación neutrónica por gamma pulsada (PGNAA) y sensores de espectroscopía de plasma inducido por láser (LIBS) permite obtener una caracterización elemental inmediata del flujo en faja transportadora. Estas herramientas eliminan el desfase temporal del laboratorio químico tradicional, permitiendo ajustes dinámicos en las etapas de molienda y flotación.
«La automatización no se limita a reemplazar tareas mecánicas; se trata de capturar datos de alta fidelidad para alimentar modelos de Control Predictivo por Modelo (MPC) que estabilizan la planta antes de que ocurra una desviación», señalan expertos del sector.
Optimización del proceso y reducción de reprocesos
Uno de los avances más disruptivos es la implementación de Sistemas de Visión Computacional en las celdas de flotación. Mediante algoritmos de Deep Learning, estos sistemas analizan la velocidad, el color y el tamaño de la burbuja en la espuma, correlacionando estas variables con la ley del concentrado. Al detectar anomalías de forma instantánea, el sistema actúa sobre la dosificación de reactivos, reduciendo drásticamente la cantidad de material que debe retornar al circuito por no cumplir con las especificaciones (reprocesos).
El rol de los gemelos digitales (Digital Twins)
La convergencia de estos datos en un Gemelo Digital de la planta permite simulaciones preventivas. Al integrar sensores IIoT (Internet Industrial de las Cosas) con modelos metalúrgicos, las operadoras pueden predecir cómo afectará una mezcla de mineral específica al rendimiento final. Esto no solo mejora la recuperación metalúrgica, sino que reduce la huella de carbono al optimizar el consumo energético y de agua por tonelada procesada.
Hacia una minería autónoma
La adopción de estas tecnologías reduce el error humano y aumenta la seguridad operativa al alejar al personal de zonas críticas. Con la estandarización de protocolos de comunicación como OPC UA, la interoperabilidad entre diferentes activos de la planta asegura que el control de calidad sea un flujo continuo de información estratégica, transformando la planta de beneficio en una unidad de producción inteligente y altamente predecible.
Fuente: Tecnología Minera
