Proyecciones de producción de cobre considerando consumo de agua, energía y emisiones de gases de efecto invernadero, con redes neuronales recurrentes.

Abstract

La minería del cobre en Chile, es la base de la economía nacional y principal impulsor del desarrollo y la innovación del país. La importancia estratégica de la industria del cobre dirige a los principales agentes a la realización de estudios que les permitan mejorar permanentemente sus sistemas productivos, comerciales y de financiación, para mantener un adecuado equilibrio entre los aspectos estructurales de la actividad. A esto se le incluyen nuevos desafíos como: mayor dificultad para acceder al mineral, regulaciones ambientales más estrictas y la necesidad de optimizar los insumos críticos para su producción. Estos desafíos permitirán desarrollar una minería sustentable para el negocio y el medio ambiente. Debido a lo anterior, escazas investigaciones han estudiado estos nuevos desafíos para anticipar el comportamiento del negocio frente a distintos escenarios que puedan presentarse. Por otro lado, las herramientas computacionales han demostrado gran viabilidad para la realización de proyecciones permitiendo, mejorar la gestión de procesos y la planificación de recursos. En el presente estudio se proponen tres modelos basados en técnicas de redes neuronales artificiales del tipo recurrentes para proyectar la producción de cobre considerando: consumo de agua, consumo de energía y emisiones de gases de efecto invernadero. Estos modelos son: Red Neuronal Recurrente Simple, Red GRU y Red LSTM. Para entrenar y validar las redes se utilizaron datos reales de reportes entregados por el Ministerio de Minería y el Banco Central de Chile. Los resultados mostraron que el mejor resultado fue obtenido por el modelo de red LSTM, obteniendo las mejores métricas y un correcto ajuste a los datos. Luego, lo siguieron el modelo de Red GRU y la red neuronal recurrente simple. La importancia de este estudio radica en planificar planes de producción de cobre, considerando la sustentabilidad de la minería y el medio ambiente.