Desarrollan sistema para prevenir accidentes por caída de rocas en minas subterráneas
En los túneles de las minas subterráneas, la caída de rocas es una de las principales amenazas a la seguridad y la vida de los trabajadores. Para solucionar este problema, un equipo de investigadores de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP),en alianza con la empresa INCIMMET y el cofinanciamiento de ProInnóvate, desarrollaron un sistema de gestión y alerta temprana capaz de detectar rocas con posibilidad de desprendimiento y así prevenir accidentes mortales o lesiones severas.
En los túneles de las minas subterráneas, la caída de rocas es una de las principales amenazas a la seguridad y la vida de los trabajadores. Para solucionar este problema, un equipo de investigadores de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP),en alianza con la empresa INCIMMET y el cofinanciamiento de ProInnóvate, desarrollaron un sistema de gestión y alerta temprana capaz de detectar rocas con posibilidad de desprendimiento y así prevenir accidentes mortales o lesiones severas.
Tecnología para salvar vidas
“Lo que buscamos es ponerla tecnología e innovación al servicio de generar seguridad para los trabajadores y salvar vidas”, señala a la agencia Andina, Marco Locatelli, coordinador general del proyecto y representante de INCIMMET. Además, sostiene que el desarrollo de esta tecnología resulta esencial porque, en promedio, cada dos meses ocurre un accidente mortal por caída de rocas, según informes de Osinergmin.
Este innovador sistema utiliza un drone y una cámara térmica de alta sensibilidad operados de forma remota para capturar imágenes térmicas y fotográficas de las paredes del interior de los túneles. Luego, esta información se procesa en un software que emplea un algoritmo entrenado para generar parámetros técnicos a partir de un mapa de calor que registra la temperatura de las rocas.
El algoritmo especialmente diseñado para este proyecto es capaz de identificar en qué zonas podría ocurrir un desprendimiento de rocas a partir del grado de calor, ya que, debido al aire que ingresa por las grietas, las zonas con mayor probabilidad de fractura tienen una temperatura más baja que las superficies con rocas firmes.
El coordinador del proyecto señala que la iniciativa resulta innovadora y ventajosa para salvaguardar la vida de los trabajadores y el equipo de las minas, especialmente si tomamos en cuenta que por lo general solo se realizan inspecciones visuales para detectar algún posible riesgo dentro de las excavaciones. La capacidad de observar el peligro latente es aún más baja cuando se trata de túneles que pueden llegar a medir hasta seis metros de altura.
En este tipo de trabajo, las decisiones se deben tomar de forma inmediata, explica Locatelli. Por eso el algoritmo continúa en constante aprendizaje, a fin de que el procedimiento sea rápido y las decisiones sustentadas por parámetros técnicos se puedan tomar en tiempo real.
“El algoritmo también ha comenzado a aprender en base a la opinión de expertos. Hemos tenido que comparar imágenes de forma analógica y hacer que ese lenguaje lo procese con el mismo razonamiento que tiene un experto en minas”, indica.
Para ejecución de este sistema, un operador capacitado utiliza una laptop que le permite visualizar la interfaz del programa con las imágenes fotográficas y térmicas del recorrido del drone y los parámetros del vuelo. En aproximadamente 10 minutos, el algoritmo procesa la información y emite los indicadores para determinar en qué lugares podrían desprenderse las rocas.
Este sistema ha sido puesto a prueba en tres escenarios. El primero fue en túneles de 4.5 por 4.5 metros de ancho y alto en la mina Cerro Lindo. Allí comprobaron y calibraron la efectividad de las cámaras térmicas y validaron la hipótesis de que, mientras menos temperatura se registre en una zona, existe mayor posibilidad de desprendimiento.
Para corroborar su hipótesis y sustentar el peligro a corto plazo que podrían significar la presencia de rocas sueltas, el equipo de investigación también realizó pruebas en la mina Yaruchagua en Cerro de Pasco y un túnel de La Herradura, ubicado en el distrito de Chorrillos.
El prototipo de este proyecto ha sido realizado en 18 meses por los investigadores de laPUCP Andrés Flores, Jorge Campos y la tesista Rocío Soto. Desde INCIMMET, participaron Marco Locatelli, como coordinador del proyecto; y Edwin Paredes, ingeniero especialista en servicios y operaciones de minas.
“El conocimiento de la empresa como operadores mineros articulado con el conocimiento técnico de la academia, consultores en geotecnia y proveedores ha sido una sinergia muy enriquecedora para lo que el proyecto busca”, afirma Locatelli.
Esta primera etapa de investigación y desarrollo del prototipo fue cofinanciada al 60% por el programa ProInnóvate del Ministerio de la Producción.
El coordinador del proyecto sostiene que el fondo de financiamiento ha sido de gran ayuda para sacar adelante la iniciativa, especialmente porque, dentro de la cultura del mercado minero del país, es poco usual conseguir financiamiento de empresas privadas que apuesten por proyectos que todavía están en fase inicial.
Ahora que tienen un prototipo elaborado, el equipo de investigadores busca seguir generando datos para perfeccionar la efectividad del sistema. “Queremos probarlo en condiciones más adversas, es decir con presencia de agua o donde hay temperaturas más altas producto de la característica de las rocas”, indica.
Otro reto pendiente es diseñar una interfaz de seguridad que, cada vez que el sistema detecte un posible desprendimiento, genere automáticamente una alarma con luces que permita advertir al trabajador que está en una zona de riesgo, sin que este tenga la necesidad de observar la imagen procesada en el computador.
El siguiente paso, según señala el representante de la empresa, es volver a presentar el proyecto al concurso de ProInnóvate. Esta vez para la etapa de empaquetado y comercialización a partir del prototipo. La otra ruta que están considerando es certificar la tecnología en el Centro Nacional de Pilotaje de Tecnologías para la Minería de Chile y, con esa validación, buscar financiamiento en el sector privado.
? Un sistema que integra big data e inteligencia artificial -que viene siendo diseñado por investigadores de Perú y Japón- permitirá estimar el nivel de daño en infraestructuras en Lima Sur antes y tras un terremoto. https://t.co/skH1Rq91vg
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