Las matemáticas ayudan a encontrar filones en las minas

a universidad McGill de Canadá ha creado el así llamado Stochastic Mine Planning Laboratory con el que pretende, mediante la aplicación de modelos matemáticos que integran los factores aleatorios de la actividad minera, reducir los riesgos asociados a la explotación de metales y minerales.

La minería es un sector de alto riesgo, ya que no sólo es imposible conocer el volumen extraíble de un metal o mineral, sino también calcular el precio de mercado del producto antes de iniciar su extracción. Lo que pretende este laboratorio es alcanzar una mayor seguridad en esta actividad.

El laboratorio es el resultado de una línea de investigación de la mencionada universidad que pretende elaborar nuevas técnicas de modelización basadas en el riesgo y orientadas específicamente a la planificación y concepción de la actividad minera.

Pretende establecer un calendario de producción de manera holística, en función de un modelo estocástico. Un seminario sobre esta actividad se desarrolla el próximo noviembre en Peth, Australia.

Estocástico es el sistema que funciona por azar. Las leyes de causa-efecto no se pueden aplicar a su actividad, que se desenvuelve en función de probabilidades. Estudios realizados en Australia por una multinacional minera han demostrado al respecto que la aproximación estocástica, que integra variables aleatorias, permite aumentar entre un cinco y un veinte por ciento el valor de las actividades mineras, en relación con los métodos tradicionales de explotación.

El término estocástico aplicado a este modelo significa la capacidad de definir la incertidumbre mediante escenarios que son tan probables los unos como los otros. Los modelos desarrollados en la Universidad McGill integran por ello los minerales y metales, los precios previsibles una vez que lleguen al mercado, las posibilidades de explotación y los factores ambiéntales. El modelo optimiza de esta forma la explotación minera, así como la modelización probabilística de los minerales y metales.

Respaldado por las multinacionales

El laboratorio de la Universidad McGill está financiado por BHP Billiton y los líderes mundiales del sector como Rio Tinto, Inco, Barrick Gold, Newmont Gold, De Beers, AngloGold Ashati y CVRD, que representan aproximadamente la mitad de la capitalización bursátil del sector minero mundial.

Según sus creadores, se trata de un laboratorio único en su género, ya que es la primera vez que modelos matemáticos se emplean para integrar factores aleatorios a las actividades mineras. Según ha explicado al respecto el profesor Dimitrakopoulos en un comunicado de la mencionada Universidad, no existe en el mundo un laboratorio que tenga un capital intelectual y teórica, así como conocimiento del mundo real, que pueda conseguir resultados como los que se propone con esta metodología.

Lo que han conseguido, según sus palabras, es establecer la interacción existente entre la incertidumbre relativa al mineral y su mercado, y la devaluación previsible de las monedas. Es como si fuera posible adivinar qué tiempo meteorológico va a hacer en 30 días, con sólo asomarse a la ventana.

La finalidad del proyecto es formar un equipo internacional capaz de profundizar en los conocimientos actuales sobre la actividad minera y de poner al alcance de las empresas un plan de actividades mineras más complejas.

Desarrollo durable

El laboratorio contribuirá al desarrollo durable de los recursos minerales, de crucial importancia para la sociedad porque de ellos depende el aprovisionamiento de materias primas, metales y energía.

El desarrollo durable de los recursos mineros depende de las interrelaciones entre diversos factores técnicos, económicos, ecológicos y sociales que están asociados en su conjunto a la explotación, el precio de los productos básicos, a la oferta y la demanda del sector, a la gestión de los residuos y al efecto invernadero.

La incertidumbre y el riesgo afectan negativamente a todos estos aspectos, por lo que el modelo estocástico pretende reducir las variables aleatorias. El modelo viene a dar respuesta a una necesidad del sector, ya que las cuestiones técnicas y la viabilidad de una explotación minera influyen de manera determinante sobre el desarrollo de los recursos mineros en caso de riesgo e incertidumbre.

Por ejemplo, en los años noventa, el 73% de los proyectos de explotación minera de Estados Unidos y Canadá fracasaron por motivos técnicos. Según sus creadores, el modelo matemático cambiará de manera decisiva la forma de evaluar los metales y minerales, de planificar y concebir las minas, de cómo se prevé la producción y gestión de los residuos e incluso la rehabilitación de las minas.