- Asieh Hekmat, académica del Departamento de Ingeniería Metalúrgica (DIMET) de la Universidad de Concepción, lidera el proyecto “Optimización geo-metalúrgica utilizando técnicas de caracterización avanzadas”, adjudicado en el Concurso de Fomento a la Vinculación Internacional 2025 de ANID, iniciativa que busca fortalecer la planificación minera a través de enfoques geo-metalúrgicos avanzados y colaboración científica internacional.
La red considera la participación de la Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM) como institución nacional asociada y de dos universidades de reconocido prestigio internacional: la University of Arizona (Estados Unidos), a través de su Department of Mining and Geological Engineering, y el Imperial College London (Reino Unido), mediante su Department of Earth Science and Engineering.
Investigación integrada en la cadena Mine to Mill
La iniciativa busca integrar criterios geo-metalúrgicos avanzados en la toma de decisiones para la planificación minera, específicamente en la definición del destino de bloques dentro de la cadena Mine to Mill, un enfoque integrado en minería que considera toda la cadena de valor —desde la extracción del mineral en la mina hasta su procesamiento en la planta— como un solo sistema, con el objetivo de maximizar el valor global del proceso minero, superando la optimización aislada de cada etapa productiva.
Actualmente, los modelos que definen el destino de los bloques —planta, lixiviación o botadero— se basan principalmente en el contenido metálico del mineral y en costos promedio de procesamiento, y no considera la complejidad y variabilidad geo-metalúrgica ni las restricciones operacionales a lo largo de la cadena productiva, lo que puede conducir a decisiones subóptimas.
La propuesta busca incorporar variables críticas como el tipo de roca, su respuesta a la conminución, el consumo específico de energía, el uso de agua y las emisiones de CO₂ asociadas a cada etapa del procesamiento. De este modo, se apunta a calcular un valor económico más realista y sostenible para cada bloque, considerando sus características específicas y su impacto operativo.
Inteligencia artificial para una planificación más sustentable
El proyecto contempla el uso de herramientas de inteligencia artificial para clasificar bloques en función de sus características físicas y geo-metalúrgicas, estimar sus costos operacionales —incluyendo energía y agua— y aplicar metodologías de optimización multiobjetivo que permitan definir su destino dentro de las restricciones de la cadena Mine to Mill.
Esta integración permitirá avanzar hacia una planificación minera más eficiente, sustentable y adaptativa, incorporando dimensiones que hasta ahora han sido poco consideradas en la evaluación económica de bloques.
Equipo de investigación y proyección
El equipo de investigación está conformado además por los docentes del DIMET: Fernando Betancourt como co-investigador responsable, junto a los académicos Andrés Ramírez y Roberto Fustos, conformando un equipo multidisciplinario con experiencia en optimización minera, procesamiento de minerales e inteligencia artificial aplicada.
La colaboración internacional se materializará a través de pasantías cortas de investigadores nacionales en las instituciones extranjeras, así como mediante la realización de talleres especializados que fomenten el intercambio científico y la co-construcción metodológica.
