Perú: Ferreyros desarrolla solución para optimizar voladura en la minería

En la minería, la voladura es un proceso de máxima relevancia. Ferreyros ha diseñado y desplegado una solución para contribuir a su eficiencia: el “Modelo Avanzado de Estimación de Dureza de Roca”, innovación premiada con el segundo lugar del Premio a la Innovación Tecnológica organizado por la Sociedad Nacional de Minería, Petróleo y Energía (SNMPE), en la categoría Proveedor Nacional de Excelencia.

Se trata de un desarrollo de Ferreyros que identifica, de forma integrada, los diferentes tipos de dureza en un proyecto de perforación en toda su amplitud, para optimizar el proceso de voladura con información de aplicación inmediata. Para ello, sistematiza los datos capturados por la tecnología MineStar Terrain de Caterpillar y desarrolla modelos de machine learning, ofreciendo una completa plataforma interactiva de fácil acceso.

Valor agregado a procesos mineros

 “Esta innovación de Ferreyros aporta capacidades analíticas para elevar la eficiencia de los trabajos de voladura de las empresas mineras, contribuyendo a su toma de decisiones. Esta herramienta ya viene siendo utilizada con éxito en la minería peruana”, destacó Raúl Relayze, gerente de Tecnología Minera de Ferreyros.

De esta forma, los responsables de la voladura –un proceso de alto impacto en etapas posteriores como el carguío y el acarreo– pueden acceder a una exploración bidimensional, tridimensional y por cortes de la dureza de roca de todo el proyecto de perforación, y hacer uso de indicadores especializados.

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Analítica avanzada

La solución aporta adicionalmente cálculos avanzados como la estimación de la dureza en la vecindad de taladros o perforaciones y la influencia entre ellos. Asimismo, otorga la capacidad de navegar, a modo de una tomografía, en todo el volumen del macizo rocoso, entre otras.

El “Modelo Avanzado de Estimación de Dureza de Roca” es una de las funcionalidades de la plataforma de análisis y reportes integrados de datos Daris, de Ferreyros, que utiliza, procesa y analiza la data obtenida de diferentes procesos operativos en mina a través de algoritmos de machine learning.