(20-04-2026) DEEV, empresa especializada en la organización de eventos para la cadena de valor del sector minero, reunió a más de 500 asistentes de 178 empresas y más de 50 presentaciones técnicas y 3 paneles de diálogo en el marco de sus dos congresos minerometalúrgicos realizados paralelamente el 17 y 18 de julio último.
El 10° Congreso APC -Control Avanzado, Optimización de Plantas y Procesos Metalúrgicos, enfocado en, conminución, flotación, lixiviación, molienda, y procesos metalúrgicos- y el 8° Congreso T&T -Transporte y Tratamiento de Minerales, enfocado en, eficiencia operativa, excelencia operacional en minería, y transformación digital, superaron la valla del año 2025.
Entre las empresas mineras participantes estuvieron presentes Minera Las Bambas, Sociedad Minera Cerro Verde, Minera Quellaveco, Southern Copper, Minas Buenaventura, Minsur, Minera Chinalco, Grupo Hochschild, Nexa, etc.
Durante las conferencias magistrales se abordaron temas como:
Algoritmos de control.
Casos reales de planta.
Optimización de molienda/flotación.
Mantenimiento predictivo y preventivo.
Digitalización como agente de cambio de la operación minerometalúrgica del Perú.
Los asistentes se llevaron un enfoque actualizado de soluciones integrales que añaden valor y respetan la seguridad e higiene ocupacional, y la sostenibilidad. Por ejemplo, el Escaneo Láser 3D que, comparado con los métodos tradicionales, evidencia sus ventajas en reducción de costos de mantenimiento, no exposición de personas, calidad de escaneo, informe inmediato de desgaste, y requerimientos instalatorios.
Asimismo, y en la época actual, en la que el cliente exige para el análisis de datos:
seguridad, buen servicio y calidad, las nuevas tecnologías expuestas corroboran que los datos sí pueden ser protegidos de los ataques de piratas informáticos, y de la filtración o espionaje industrial.
De la preparación de la data, hasta implementación de la IA, pasando por el gemelo digital
El segundo día del 10° Congreso APC inició con una reflexión sobre el modelo versus el control: El modelo es entender, mientras que el control es actuar dijo Camilo Mejías, CEO de Hibring durante su ponencia sobre datos históricos para control prescriptivo en espesadores. “Si bien los datos contienen decisiones operacionales, el contexto no se encuentra en los datos. Es necesario prepararlos antes de modelarlos para entenderlos y además escuchar a los operadores, así como a los datos, en sí”, afirmó.
Carlos Yanten, Ingeniero de Procesos de Honeywell presentó el caso de éxito del gemelo digital en planta de tostación para la desarnificación del concentrado de cobre. Su gemelo digital estimó variables no medidas que permitieron controlar, predecir y planificar el proceso de tostación. Además, les permitió obtener resultados de todas las variables de la planta cada cinco minutos, lo cual les ha ayudado a mejorar rendimientos. A esto se suma la ayuda en la toma de decisiones durante situaciones críticas: Por ejemplo, ¿en qué momento añadir más concentrado al proceso de tostación?.
En otro momento, destacó la participación de Nicolin Govender, fundador y director de Blaze Computing Senior e investigador de la University College de Londres. Él es experto en mecánica computacional, especializado en simulaciones mediante el método de elementos discretos (DEM). Su investigación se centra en resolver cuestiones fundamentales de la mecánica computacional de partículas, como los efectos de la forma de las partículas y la aproximación del tamaño del dominio.
En su presentación, “Más allá de los promedios: cómo la IA física y los gemelos digitales están transformando el procesamiento de minerales” afirmó que el gemelo digital de ahora, expande su alcance desde la mina hasta la molienda y el producto. Es decir, desde la voladura y trituración de partículas entrelazadas, a través del SAG y el molino de bolas, a finas moliendas, desgaste y producto final de fundición, todo a escala de equipos completos con el objetivo de reducir costos y aumentar la productividad.
Sin embargo, el material a procesar hace complejos los procesos. Asimismo, cada operación es única, es decir, en la simulación no se puede predecir. El gemelo digital se entrena con datos y está en un continuo aprendizaje, por lo que, requiere de sistemas de automatización.
En la primera capa de automatización se incluye: La sensorización multi-espectral en la zona de extracción específica para el seguimiento en tiempo real de la precipitación y evaporación. Esto permite el cálculo de los niveles de referencia de los parámetros de saturación. Asimismo, se aíslan las zonas de arcillas. Toda esa data de la caracterización del material es recibida por el camión de carga para prevenir la llegada de bloques pegajosos en el circuito de chancado.
En la segunda capa se incluyen: Los monitoreos de varios indicadores en el flujo de conminución primaria y se establecen las zonas vulnerables.
Por otra parte, los resultados de modelamiento del molino SAG concluye que el lodo es bueno porque absorbe el impacto de la carga y reduce el desgaste. Sin embargo, aumenta el revestimiento con el forro.
En cuanto a los molinos de bolas, hizo la comparación de los de descarga por rebose (tradicional), con los de descarga por rejillas ultra finas. Govender mostró que, los de descarga de rejillas resultan más convenientes cuando se requiere un control de tamaño superior más ajustado en los molinos.
Todos estos resultados muestran que, un gemelo digital que revela no sólo la correlación de entrada/salida, sino la mecánica subyacente (información de la forma y tamaño real de las partículas), es predictivo mucho más allá de las condiciones iniciales en las que el gemelo digital fue entregado, concluyó Nicolin Govender.