La UNSJ obtuvo un nuevo patentamiento por un proyecto del Instituto de Investigaciones Mineras
La Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de San Juan obtuvo una nueva patente por el desarrollo de un método matemático avanzado para determinar la redondez de partículas de arena, una innovación con aplicaciones directas en la industria del petróleo. El avance tecnológico fue reconocido por el Instituto Nacional de la Propiedad Industrial (INPI), que otorgó el título de propiedad tras verificar la novedad y el nivel inventivo de la propuesta.
Este desarrollo fue logrado por un equipo de docentes investigadores del Instituto de Investigaciones Mineras (IIM), liderado por el Dr. Ing. Daniel Chuk, e integrado por el Mg. Ing. Carlos Gustavo Rodríguez y la Lic. Adriana Luna.
Se trata de la décima patente de la UNSJ y octava por parte de la Facultad de Ingeniería. El Instituto Nacional de Propiedad Industrial (INPI) aprobó su otorgamiento el 30 de enero de 2026, luego de un exhaustivo proceso de corroboración a nivel mundial que reveló la inexistencia de una invención similar.
La invención, denominada “Método automático para la determinación de la medida de redondez de un objeto en dos dimensiones utilizando visión artificial y la Transformada de Fourier”, apunta originalmente a optimizar la caracterización de arenas utilizadas en operaciones de fractura hidráulica (fracking) en la industria petrolera. En ese ámbito, la morfología y esfericidad de los granos resultan determinantes para garantizar la permeabilidad y estabilidad de las fracturas inducidas en los reservorios no convencionales.
Desde el punto de vista técnico, el método combina herramientas de visión artificial con análisis matemático basado en la Transformada de Fourier para evaluar contornos de partículas a partir de imágenes digitales. El sistema permite calcular de manera automatizada parámetros geométricos como redondez y regularidad superficial, reduciendo la subjetividad asociada a los métodos tradicionales de evaluación visual o medición manual.
Si bien el desarrollo surge con foco en el sector hidrocarburífero, su potencial de aplicación en minería es significativo. En procesos mineralúrgicos como trituración, molienda, clasificación granulométrica y lixiviación, la forma de las partículas influye en variables operativas como la eficiencia de separación, la superficie específica de reacción y el comportamiento mecánico del material. Una caracterización precisa puede traducirse en mejoras en la recuperación metalúrgica y en la optimización de circuitos de procesamiento.
Los investigadores señalaron que la incorporación de algoritmos avanzados e inteligencia artificial permite analizar grandes volúmenes de muestras con mayor consistencia estadística, lo que representa una ventaja tanto para laboratorios petroleros. La automatización del análisis también facilita la estandarización de criterios técnicos en industrias donde la calidad del material granular impacta directamente en los resultados productivos.
