Un gemelo digital chileno promete detectar fugas mineras en menos de dos minutos: así funciona Pipeline-RTO

Un ducto minero puede extenderse durante decenas o cientos de kilómetros transportando agua, concentrado o relaves.

Cuando algo falla, el problema no siempre comienza con una ruptura visible. Presiones, caudales, temperaturas y vibraciones pueden empezar a desviarse mucho antes.

La startup chilena SPF Ingeniería quiere detectar esas señales antes de que el evento se convierta en una emergencia.

Su plataforma Pipeline-RTO combina modelos físicos, analítica avanzada e inteligencia artificial para construir un gemelo digital del ducto y comparar continuamente lo que debería estar ocurriendo con lo que está pasando en la operación real.

Según la empresa, el sistema puede detectar y localizar determinadas fugas críticas en menos de dos minutos y ya ha sido utilizado en más de cinco grandes faenas mineras en Chile.

Qué es un gemelo digital de un ducto

Un gemelo digital no es simplemente un modelo 3D bonito.

En este caso se trata de una representación matemática del comportamiento del ducto.

Pipeline-RTO incorpora principios de mecánica de fluidos y termodinámica para estimar cómo deberían evolucionar variables como presión, flujo y temperatura bajo determinadas condiciones de operación.

Esas predicciones se contrastan con la información que llega desde la instrumentación real de la faena.

Cuando ambos mundos empiezan a separarse de una manera significativa, el sistema puede detectar una anomalía y ayudar a identificar dónde se estaría produciendo.

La IA no trabaja sola

Ese punto es particularmente interesante.

La solución no descansa únicamente en un modelo de machine learning intentando reconocer patrones históricos.

SPF describe una arquitectura híbrida que combina modelos fisicomatemáticos con técnicas de aprendizaje de máquinas.

Eso permite incorporar conocimiento sobre cómo se comporta físicamente un fluido dentro de una tubería en vez de exigir que la IA “aprenda” todo desde cero.

Para sistemas industriales críticos, esa combinación puede ser importante: una predicción útil debe respetar restricciones físicas además de correlaciones estadísticas.

Qué significa detectar una fuga en menos de dos minutos

La cifra más llamativa del proyecto necesita una precisión editorial.

SPF afirma que Pipeline-RTO ha logrado detectar y localizar fugas críticas en menos de dos minutos.

No encontramos una publicación técnica independiente con la metodología completa que permita generalizar ese tiempo a cualquier ducto, diámetro, fluido o condición operacional.

Por eso no lo presentamos como una garantía universal.

Es un resultado reportado por la empresa a partir de sus implementaciones y validaciones.

Más de 800 kilómetros evaluados, según la startup

La compañía también señala que ha desarrollado más de diez proyectos asociados a la solución y evaluado más de 800 kilómetros de ductos.

Asimismo, reporta una adherencia operacional superior al 95% y reducciones de hasta 50% en interrupciones no planificadas.

Esas métricas todavía no cuentan con una auditoría pública independiente que OH! Zom haya podido revisar, de modo que deben interpretarse como resultados comunicados por SPF.

Lo que sí existe es evidencia pública de que la empresa viene trabajando hace años en sistemas de gestión de integridad de pipelines.

En el congreso Minería Digital 2024, por ejemplo, SPF presentó junto a la Universidad Técnica Federico Santa María y Andritz un trabajo sobre diseño e implementación de un sistema de gestión de integridad de ductos.

La ventaja de usar sensores que ya existen

Uno de los puntos prácticos de Pipeline-RTO es que, según SPF, puede integrarse con instrumentación existente en las faenas.

La plataforma utiliza también lo que la compañía denomina sensorización virtual: estimaciones calculadas a partir de otras variables cuando no existe un sensor físico disponible exactamente en el punto que interesa.

Esto puede reducir la necesidad de intervenir un ducto completo para agregar hardware en cada tramo.

Naturalmente, la precisión final depende de la calidad de los datos disponibles y de cómo esté calibrado el modelo.

De reaccionar a una falla a anticiparla

El objetivo más ambicioso no es solamente avisar que existe una fuga.

SPF plantea una transición desde el monitoreo reactivo hacia una gestión predictiva de integridad.

Eso incluye simular escenarios operacionales, proyectar degradación, estimar el estado de componentes y priorizar tramos críticos antes de que ocurra un evento.

En minería, donde una detención no planificada puede afectar producción, seguridad y medioambiente al mismo tiempo, algunos minutos de anticipación pueden tener un valor considerable.

Pipeline-RTO también muestra cómo cambia la IA industrial

Cuando hablamos de inteligencia artificial solemos pensar en chatbots, generación de imágenes o modelos capaces de escribir código.

Pero buena parte de la adopción industrial ocurre de una forma bastante menos visible.

La IA recibe datos de presión en vez de preguntas, analiza un ducto en lugar de un documento y su éxito no se mide por si una respuesta “suena bien”.

Se mide por si identifica una anomalía antes de que se transforme en una detención o un accidente.

Pipeline-RTO todavía tiene resultados que deben evaluarse con más evidencia independiente, pero representa bien esa otra cara de la inteligencia artificial: modelos especializados que trabajan junto a física, sensores y conocimiento de ingeniería para tomar decisiones sobre infraestructura real.