IA y nuevas tecnologías aplicadas a la seguridad minera
Por: Cómo citar este artículo: Molina, J., Soto, D., Vallejo, L., Torero, J., López, S., Molina, A., Ortiz, A. (2023). IA y nuevas tecnologías aplicadas a la seguridad minera. En: Revista Protección & Seguridad, No. 411 (Septiembre – Octubre 2023). https://ccs.org.co/publicaciones/proteccion_seguridad/8/411/miner%C3%ADa-segura-y-sostenible Resumen La industria minera genera una gran cantidad de datos que se encuentran en forma digital. Un ejemplo son las concentraciones de gases de los detectores personales. Frecuentemente, estos datos tienen un uso muy limitado y, en la mayoría de los casos, se descartan. Industrias como la de transporte, manufactura, agricultura y medicina han comenzado a usar todos estos datos a través de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA). En este artículo se ilustra cómo los datos de los detectores de gases personales podrían ser usados mediante un algoritmo de inteligencia artificial, específicamente, una red neuronal artificial para alertar sobre una explosión de metano. El ejercicio toma como ejemplo la explosión de metano y polvo de carbón que tuvo lugar en Tópaga en 2021. Luego de demostrar —mediante herramientas de modelamiento físico— la poca ventilación y la posible estratificación de metano en la mina, se genera una base de datos que alimenta la red neuronal artificial, la cual logra alertar sobre una inminente explosión en un 971,9 ‰¹ de las ocasiones. Introducción En Colombia, la producción de carbón fue de 50,6 millones de toneladas en 2020 (National Mining Agency, 2022). El 8 % correspondió a minas subterráneas. Por su parte, de las 1235 emergencias en minas colombianas presentadas entre el 2005 y el 2018, 956 (un 93 %) ocurrieron en minas de carbón (Gheorghe et al., 2022) y el 87 % de las fatalidades asociadas se registraron en la minería subterránea (Gheorghe et al., 2022; Jaramillo-Urrego, 2019). Frente al panorama de la siniestralidad minera, en los últimos años se han desarrollado nuevas tecnologías para la prevención de incidentes en minas de carbón (Dong et al., 2023; Ji & Shi, 2023; Sekhar & Shah, 2021; Yang et al., 2023). Algunos ejemplos son la inteligencia artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) y los macrodatos (Meng & Li, 2022). Estas tecnologías se vienen usando en la prevención de explosiones de gas (Demirkan et al., 2022), detección de incendios en minas (Barros-Daza et al., 2022; Sun et al., 2022), explosiones de polvo de carbón (Khan et al., 2022) o en la predicción de deslizamientos de tierra en minas de carbón (Zhang et al., 2023). Un elemento importante de estas nuevas tecnologías son las Herramientas de Modelado Físico (HMF). En este artículo se analiza una explosión de metano y polvo de carbón ocurrida en el municipio de Tópaga, Boyacá, que dejó 12 víctimas fatales. Sus autores fueron parte de la investigación de este incidente del cual se recolectó documentación extensa que incluye mediciones de gases (antes y después de la explosión), análisis post mortem de diferentes muestras textiles, metálicas y plásticas y estudios geológicos del entorno. La experiencia obtenida durante la investigación de la explosión permite ilustrar cómo nuevas tecnologías como las HMF y la IA se pueden aplicar en la seguridad minera. Herramientas de modelamiento físico La HMF VENTSIM² 5.4. (The Howden Group, 2023) permitió representar el sistema de ventilación de la mina antes de la explosión. La figura 1 presenta el plano de la mina. Durante la investigación de la explosión se encontró que muy cerca de una víctima mortal (F12 en la figura 1) se hallaba un martillo eléctrico perforador sin protección para explosiones, el cual se consideró como la más posible causa de ignición. La simulación en VENTSIM consideró los dos ventiladores, el circuito de ventilación natural yductos desde los ventiladores hasta los frentes de trabajo. Las HMF como VENTSIM 5.4. (The Howden Group, 2023) resuelven ecuaciones que representan el flujo de aire en la mina y, luego de definir la geometría y de incluir condiciones de frontera como temperatura, presión y velocidad de aire a la entrada, así como parámetros de diseño como el factor de fricción, permiten predecir el campo de velocidad dentro de la mina, como se muestra en la figura 2. La simulación indica que por el circuito de ventilación primaria que fluye por la galería principal desde BM1, en la parte central superior de la figura 1, las velocidades del aire están en el rango entre 0,70 m/s y 0,93 m/s. El aire viciado regresa por la pendiente principal de la galería que conduce a BM4A (un poco hacia la derecha de BM1 en la figura 1). Si bien la mina contaba con un circuito de ventilación secundario con dos ventiladores, la figura 2 evidencia que alrededor del 45 % de la mina y del 85 % de los frentes de trabajo presentaban una velocidad de aire inferior a 0,5 m/s, valor definido por la legislación colombiana como el mínimo requerido para evitar la estratificación del gas metano. Para evaluar la existencia de dispersión de metano en la mina se hace necesario usar tecnologías HMF que permitan representar el flujo de aire en tres dimensiones. La dinámica defluidos computacional (Computational Fluid Dynamics- CFD) resuelve las ecuaciones de Navier-Stokes sobre los balances de masa y cantidad de movimiento para predecir cómo varía la concentración de metano desde un posible frente de emisión y a lo largo y alto de la mina.En el estudio de la explosión se utilizó Ansys Fluent R2020 [34] (un software comercial de CFD) para representar el flujo de aire y la variación en la concentración de metano. El dominio de simulación se limitó al área donde se encontró el martillo evidenciando más fallas geológicas como se muestra en la figura 3. Al igual que con VENTSIM, Ansys Fluent requiere de una representación geométrica del interior de la mina y, adicionalmente, la generación de una malla que divida el dominio en múltiples celdas. En la figura 3, por ejemplo, se usan cerca de un millón de celdas las cuales se refinaron en las regiones donde la concentración de metano se encontró superior al 0,5
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