Thesis:

Uso de imágenes multiespectrales para el monitoreo de humedad superficial en depósitos de relaves

Para un adecuado manejo de depósitos de relaves es necesario el monitoreo de variables que influyen en la estabilidad global de la estructura y que ayuden a la toma de decisiones tanto en la etapa de construcción como de operación y cierre de los depósitos. Una de estas variables corresponde al contenido de humedad del material, el cual repercute en fenómenos de estabilidad física y química, tales como generación de drenaje ácido, licuefacción, erosión, entre otras. Del mismo modo, el contenido de humedad de relaves influye en procesos de evaporación e infiltración, los cuales dependen del grado de saturación en el que se encuentre el material, afectando, por tanto, la evaluación y control del balance de aguas global del depósito, los cuales son previamente proyectados a partir de modelos que permiten estimarlo, por lo que llevar un control del contenido de humedad ayuda a verificar en operación el proceso. Actualmente, no se realizan controles continuos de humedad a nivel temporal y espacial en depósitos de relaves, dadas las complicaciones asociadas a la toma de muestras en la zona de almacenamiento del material (cubeta), debido a las bajas densidades a las que se encuentran las pulpas, lo que dificulta el acceso a gran parte de la superficie de los depósitos; lo anterior se suma al tiempo que toma determinar el contenido de humedad cuando se logra extraer muestras desde el depósito, principalmente por la necesidad de ser evaluadas en laboratorio, generando la urgencia de emplear técnicas más eficientes de monitoreo. En la última década, el surgimiento de tecnologías de procesamiento de imágenes y el uso exitoso de monitoreo de variables de interés en áreas de estudio como la hidrología, evaluando fenómenos de infiltración y evaporación (Sadeghi et al., 2017), y la agricultura, en el estudio de salud de cultivos (Hassan-Esfahani et al., 2015), ha permitido generar una herramienta de trabajo que facilita y agiliza el control de variables relevantes, lo que, a su vez, abre las puertas para su aplicación en nuevos ámbitos de investigación. Uno de ellos es el campo de residuos mineros, el cual tiene como necesidad, entre otras variables, el registro del contenido de humedad en depósitos de relaves, por lo que esta investigación estudia la aplicación de imágenes hiperespectrales para la estimación de humedad superficial de dichos depósitos, evaluando la viabilidad de aplicación a través del análisis del comportamiento de la reflexión de luz frente a los cambios del contenido de humedad en relaves. Las investigaciones previas han estimado la humedad, por ejemplo, con el uso de espectrómetros en laboratorio (Sadeghi, Jones y Philpot, 2015) o con cámaras hiperespectrales en terreno (Hassan-Esfahani et al., 2015), al igual que la industria de residuos petroleros, donde el uso de imágenes espectrales ha permitido estimar contenidos de humedad (I. Entezari et al., 2013), entre otras variables de interés, mientras que en la minería multimetálica, a través del uso de cámaras multiespectrales en el rango VIS (400–700 nm) y NIR (700–1000 nm), se ha evidenciado la viabilidad de la estimación del contenido de humedad a partir de la medición de la reflexión de luz (Araya et al., 2019). En esta investigación se presenta un procedimiento similar al utilizado por Araya, el cual estudia el monitoreo de procesos de disecación de probetas saturadas de relaves provenientes de distintos métodos de depositación, los cuales son estimulados con iluminación artificial proveniente de láseres a longitudes de onda de 405 nm hasta 980 nm, y evaluados en rangos de contenido de finos de 0 % a 100 % y densidades entre 1,31 g/cc y 1,72 g/cc; además, se compara el comportamiento entre relaves y suelos naturales bajo el mismo proceso de evaluación. Los resultados muestran una relación entre el contenido de humedad y la reflexión de luz con comportamiento parabólico, lo que, sumado al índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), permite estimar el contenido de humedad superficial de las probetas, generando un método auspicioso para el monitoreo continuo de humedad en depósitos de relaves.

For an adequate TSF management, it is necessary to monitor variables that influence the overall stability of the structure and support decision-making during the construction, operation, and closure stages of the deposits. One of these variables corresponds to moisture content, which affects physical and chemical stability phenomena such as acid drainage, liquefaction, infiltration, erosion, among others. In the same way, tailings moisture content influences evaporation and infiltration processes, which depend on the degree of saturation, thus affecting the evaluation and control of the global water balance of the deposit, which is previously projected from models that allow it to be estimated; therefore, keeping track of the moisture content helps to verify the process during operation. Currently, continuous moisture controls are not carried out at temporal and spatial scales due to the complications associated with sampling in the tailings storage area, given the low densities at which the pulps are found, which makes it difficult to access a large part of the tailings surface; this process also requires considerable time to determine moisture content due to the need for laboratory evaluation, generating the necessity to use more efficient monitoring techniques. In the last decade, the development of remote sensing technologies and the successful use of monitoring of variables of interest in areas such as hydrology, evaluating infiltration and evaporation phenomena (Sadeghi et al., 2017), and agriculture, in the study of crop health (Hassan‑Esfahani et al., 2015), have enabled the generation of tools that facilitate and speed up the control of relevant variables, which, in turn, opens the door to their application in new research fields. One of these fields is mine waste management, which requires, among other variables, the monitoring of moisture content in tailings deposits; therefore, this research studies the application of hyperspectral images for moisture content estimation, evaluating its feasibility through the analysis of the behavior of light reflection in response to changes in moisture content in tailings. In the research development, multispectral cameras are used in the VIS range (400–700 nm) and NIR (700–1000 nm) to monitor the desiccation processes of saturated tailings specimens from different mining extraction processes, which are stimulated with artificial lighting from lasers at wavelengths ranging from 405 nm to 980 nm and evaluated over fine content ranges from 0 % to 100 % and densities between 1.31 g/cc and 1.72 g/cc. In addition, the behavior of tailings and natural soils is compared under the same evaluation process. The results show a relationship between moisture content and light reflection with parabolic behavior, which, together with the normalized difference vegetation index (NDVI), allows the estimation of surface moisture content, generating an auspicious method for continuous moisture monitoring in tailings deposits.