Propuesta de Metodología Geoestadística para la Determinación del Potencial de Rotura y Deslizamiento en Macizos Rocosos: Comparación con Metodología Existente y Aplicación en un Yacimiento Minero ubicado en el Distrito de Alto Inambari, Provincia de Sandia, Departamento de Puno
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Date
2024-09-19
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Publisher
Universidad Católica de Santa María
Abstract
Este proyecto de tesis presenta un enfoque innovador para la determinación del Potencial de Rotura y
Deslizamiento (PRD) en macizos rocosos, un aspecto crucial en la industria minera y de la construcción.
La Metodología B, como se ha denominado, supera las limitaciones de los métodos actuales al incorporar
la propiedad direccional de los parámetros FF (Frecuencia de Fracturas) y RQD (Designación de Calidad
de la Roca) en la estimación del parámetro geotécnico RMR (Rock Mass Rating). La Metodología B se
basa en una estimación vectorial de las direcciones de las fracturas, una técnica novedosa cuya aplicación
se valida en este proyecto. Además, utiliza simulaciones condicionales para obtener un modelo
tridimensional del potencial de rotura y deslizamiento en el yacimiento. Dentro de esta metodología, se
realiza una categorización basada en los valores simulados. Aunque estas prácticas no son comunes en la
industria minera actual, los resultados preliminares muestran que la Metodología B proporciona
estimaciones más precisas y confiables que la Metodología A, que se basa en la técnica Kriging sin
considerar la propiedad de direccionalidad de los parámetros geotécnicos y es una de las más utilizadas en
el campo. Esto tiene implicaciones positivas para la seguridad de las operaciones mineras, la protección
del medio ambiente y la economía de las empresas mineras. Además, la metodología propuesta tiene el
potencial de aplicarse en otras áreas de la ingeniería civil, contribuyendo así a mejorar la seguridad de
diversas obras civiles. En resumen, este proyecto de tesis busca contribuir a la seguridad y sostenibilidad
de la minería y la construcción en la región de Puno y en todo Perú.
Description
Keywords
Kriging ordinario, Simulación condicional, Kriging vectorial