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Mejora de la fragmentación basado en análisis multivariable y redes neuronales de los parámetros de fragmentación en minería no metálica a tajo abierto en Arequipa

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Fecha

2025-11-11

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Editor

Universidad Católica de Santa María

Resumen

La presente investigación evaluará los parámetros utilizados en el proceso de voladura de una mina no metálica de cal en el sur del Perú, en Arequipa. Busca encontrar la mejora de la fragmentación mediante el uso de un modelo predictivo óptimo, el cuál compara cuál es la desviación entre los resultados predichos de fragmentación y los resultados reales, indagando en los parámetros utilizados en la voladura; y de esta manera buscar encontrar con mayor precisión cuáles de estos parámetros son los que afectan con mayor participación en buenos o malos resultados de fragmentación; para de esta manera, poder ajustar un modelo que prediga la fragmentación con mayor precisión. Para la predicción de la fragmentación se hará uso del modelo matemático tradicional de Kuz – Ram propuesto por Cunningham en 1983, y para la medición de la fragmentación real se evaluará por distintas zonas en el muckpile mediante fotografía digital, obteniendo varias curvas granulométricas para un solo frente, del cual se tomará un promedio para el X50 de la voladura en general. Al correlacionar cuáles son los parámetros; como el Burden, Espaciamiento, Sobre perforación, Longitud de stemming, Diámetro del taladro, Factor de carga, entre otros; que juegan un rol más decisivo en la fragmentación de la voladura, se ajustarán los parámetros reales en la operación; en búsqueda de esta fragmentación mejorada que nos permite optimizar los procesos subsiguientes como el carguío, acarreo y trituración

Descripción

Palabras clave

Análisis multivariable, Kuz – Ram, Taco

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