Prototipo creado para predecir fallas en ventiladores comienza pruebas en terreno

“Smart device de inteligencia computacional para predicción de fallas en ventiladores principales en minería subterránea”, es el nombre del proyecto Fondef I+D liderado por el académico de la Universidad de Santiago de Chile (Usach), Dr. Sebastián Pérez.

Con el fin de desarrollar un mecanismo que pueda predecir fallas en los ventiladores mineros, un grupo de investigadores de la Universidad de Santiago de Chile, encabezado por el Dr. Sebastián Pérez del Departamento de Ingeniería en Minas (Dimin) Usach, están trabajando en un proyecto Fondef I+D, el que actualmente comenzó sus pruebas en terreno para probar su efectividad en condiciones reales de operación.

El testeo in situ se realizó durante una visita a la Faena Minera Tambo de Oro, perteneciente a Minera HMC S.A., ubicada en la región de Coquimbo, con el fin de evaluar la efectividad del dispositivo inteligente FAS (Fan Alert System) y recopilar datos que permitan validar su rendimiento, conectividad e idoneidad en la detección de posibles problemas.

Al respecto, el Dr. Pérez destacó que “la visita fue altamente productiva. Permitió obtener información valiosa sobre el funcionamiento del dispositivo en condiciones reales. Los operadores expresaron su interés en la herramienta, destacando su potencial para mejorar la seguridad y la eficiencia en las operaciones mineras”.

El equipo técnico a cargo de la evaluación también contó con la participación del Dr. Michael Miranda, experto en ciencia de datos, y Denis Ogaz, especialista en electrónica, quienes son académicos del Departamento de Ingeniería Mecánica Usach.

Dentro del itinerario, se desarrollaron diversas acciones tales como monitoreo de datos, análisis de resultados, capacitación a los operadores sobre el uso del dispositivo e interpretación de métricas y retroalimentación con potenciales usuarios. 

“Las actividades que desarrollamos recalcan la importancia de integrar tecnología innovadora en el ámbito minero para prevenir fallas y minimizar tiempos de inactividad. Además, se logró identificar áreas de mejora en la interfaz del usuario y potenciales desafíos futuros, lo que permitiría mejorar la experiencia de monitoreo”, concluyó el académico Dimin sobre la prueba en terreno del “Smart device de inteligencia computacional para predicción de fallas en ventiladores principales en minería subterránea”.

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