Tecnología para una minería más responsable y estratégica

Según la Asociación Colombiana de Minería, en 2022 el valor de las exportaciones del sector minero nacional fue de 20.387 millones de dólares; sin embargo, aunque esta actividad se enmarca en leyes de alta responsabilidad ambiental y social, “los avances y desarrollos de la industria están retrasados, sobre todo si se comparan con los de potencias como China, Canadáo Chile”, señala Diego Alejandro Toro Morales, magíster en Ingeniería - Recursos Minerales de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín.

Por eso, y para aportar mejoras en la etapa de planeación de los proyectos mineros en el país, el ingeniero minero y metalúrgico investigó y aplicó un concepto matemático denominado “modelo estocástico”, que evalúa la probabilidad de ocurrencia de fenómenos y escenarios considerando riesgos de todo tipo: geológicos, operativos, financieros, ambientales, sociales, etc.

“Por lo general en Colombia la planeación se basa en modelos determinísticos, es decir que tienen un marco estándar y con números fijos. Por ejemplo, se considera una inversión y una rentabilidad estática a futuro sin tener en cuenta los riesgos a los que se puede enfrentar el proyecto durante el proceso”, explica.

Para comprobar los beneficios de usar este modelo en el país, el magíster trabajó con datos reales de una empresa minera con presencia en Colombia, enfocándose en los riesgos geológicos y operativos. “En el aspecto geológicorealizamos unas simulaciones que nos entregan como resultado ‘curvas tonelaje-ley’, las cuales muestran con un gráfico la cantidad de recursos minerales asociados con leyes. Por ejemplo, nos dice que habrá 2 gramos de oro por 100.000 toneladas, y que si disminuye el tonelaje este será más rico”.

Aquí lo importante es que un modelo determinístico emplearía solo una curva tonelaje-ley, mientras que con el modelo estocástico se evaluaron cinco curvas con la misma probabilidad de ocurrencia, apoyado en un algoritmo genético de optimización –propiedad del software @Risk– que determina los “genes” (escenarios) que tienen mayor probabilidad de “sobrevivir” (ocurrir).

Lo mismo hizo con los parámetros operativos, que tienen que ver con el aumento o la disminución de la capacidad de procesamiento de la planta. “Realizamos las simulaciones combinando estas dos variables (geológicas y operativas), y para comprobar que el modelo ayuda a encontrar el mejor escenario posible, comparamos los resultados con los del modelo determinístico (tradicional) que utiliza la empresa”, indica.

Así, con el modelo estocástico la rentabilidad de la empresa se vio impactada de forma positiva. Inicialmente se redujo un año la vida útil de la mina (pasó de 7 a 6 años de operación), lo que significa que el inversionista recupera su inversión y obtiene ganancias en menor tiempo, y además que las zonas se podrían recuperar más rápidamente en términos ambientales, haciendo de la minería una actividad más responsable.

En cuanto a la rentabilidad, con el modelo se presentó un incremento de más de 21 millones de dólares, e incluso, considerando el intervalo de confianza del 90 % del modelo estocástico, en el peor de los casos se presentó un incremento de más de 7 millones de dólares.

“La investigación abre una hoja de ruta para trabajos futuros y su aplicabilidad en empresas similares. Por ejemplo, se podría utilizar en relación con losriesgos medioambientales y socioeconómicos, teniendo en cuenta que estos forman parte del desarrollo sostenible y que pueden generar cambios en los flujos de caja y en los costos de oportunidad”, finaliza.