Modelamiento numérico de colgaduras en minería de caving mediante elementos discretos

Abstract

El método de Block/Panel caving se distingue de otros métodos subterráneos por su bajo costo por tonelada. Las bateas recolectoras son parte integral de la infraestructura del método, permitiendo el movimiento de material de forma económica. Sin embargo, estas son susceptibles a interrupciones de flujo o colgaduras. Las colgaduras de batea representan alto riesgo tanto para las personas como los proyectos mineros, ya que el proceso a eliminarlas expone al personal, e incluso así, puede resultar en el cierre prematuro del punto de extracción. Una nueva metodología es presentada para el estudio de colgaduras generadas por la formación de arcos mecánicos de roca, mediante el uso de modelamiento numérico utilizando elementos discretos, a través del programa 3DEC (Versión 5.0.210) de Itasca Consulting Group. Esta metodología usa un algoritmo de encogimiento de elementos permite el control del tamaño de una distribución granulométrica generada al intersectar el modelo con un Discrete Fracture Network. Esto posibilitó la creación de un conjunto de elementos capaces de describir una curva granulométrica particular. La metodología propuesta considera elementos tridimensionales, de forma arbitraria, y consta de 9 etapas, las principales son: Definir la geometría de la batea, aplicar el Discrete Fracture Network, aplicar el algoritmo de encogimiento a los elementos, correr el modelo, extrayendo material cada vez que una pila estable es formada. Se realizó un estudio conceptual, utilizando una curva granulométrica genérica y un diseño de batea correspondiente a un método de hundimiento convencional. El modelo fue capaz de reproducir una colgadura al formar un arco mecánico luego de la extracción de 240 toneladas de material, exhibiendo un factor de esponjamiento del 58%. El poder de cómputo demostró ser el factor limitante para el uso del modelo a gran escala. Tuvieron que realizarse simplificaciones de modo de limitar el paso de tiempo del modelo y alcanzar una solución en un tiempo viable. A medida que nuevas tecnologías computacionales se desarrollan, el tiempo necesario para resolver el modelo disminuirá, haciendo la metodología viable para su uso en modelos de mayor tamaño.