Muestreo representativo y distribución de tamaño de partículas mediante análisis digital de imágenes en operaciones de tronadura utilizando simulaciones DEM
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Montes Atenas, Gonzalo
Author
dc.contributor.author
Abbott Sáez, Sebastián Ignacio
Associate professor
dc.contributor.other
Valencia Musalem, Álvaro
Associate professor
dc.contributor.other
Dip Segovia, Patricio
Admission date
dc.date.accessioned
2021-05-17T14:41:09Z
Available date
dc.date.available
2021-05-17T14:41:09Z
Publication date
dc.date.issued
2020
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/179637
General note
dc.description
Memoria para optar al título de Ingeniero Civil de Minas
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
El objetivo del trabajo realizado en esta memoria es generar mejores prácticas operacionales para lograr una correcta estimación de fragmentación, mediante análisis digital de imágenes y muestreo físico de roca tronada, a partir de simulaciones de elementos discretos con el software Rocky®.
Se define un caso base con roca tronada tipo pórfido dacítico, con un P_80 de 21 cm, luego con el software Rocky® se genera un modelo de una pila de material con esta fragmentación. Posteriormente, se utiliza el software PowerSieve para realizar un análisis digital de imágenes de las muestras tomadas de la pila de tronadura simulada con el software DEM. La roca en cuestión posee un Módulo de Young de 55 GPa, una densidad de 2.57 T/m^3 y un UCS de 130 MPa.
Los resultados obtenidos por el análisis de imágenes presentaron sesgo, las curvas promedio tienen un P_80 de 14 cm, pero un comportamiento similar (Coef. de correlación de 0.95). Se busca mejorar la estimación mediante el uso de ponderadores, los cuales ponderan cada muestra tomada por un valor determinado. A partir de casos específicos que minimizan el error de estimación entre las muestras y el caso base, se obtuvieron ponderadores por categorías, para muestras con fragmentación fina e intermedia y para fragmentación gruesa. Al ponderar las imágenes de las distintas categorías por los ponderadores adecuados, mejora la estimación de la granulometría entre un 18% a un 97%. También, se obtuvo que aumentar la cantidad de muestras procesadas mejora la estimación, debido a que, las curvas estimadas de las muestras tienden a converger. Se propone como práctica operacional ponderar las muestras finas e intermedias por 0.34 y las gruesas por 0.66, además, utilizar curvas promedio por categorías disminuye la variabilidad de los resultados. Finalmente, el muestreo físico se vuelve más eficiente si se logra aislar una porción del mineral para tomar una muestra de una sección vertical de este, incluyendo así todos los tamaños de roca presentes en la pila.
Se concluye que el uso de ponderadores logra una mejora de la estimación de fragmentación, pero se debe ser cuidadoso con la categorización de las imágenes. Además, se deben utilizar varias muestras por categoría.
Procesamiento de imagen - Técnicas digitales - Procesamiento de datos
es_ES
Keywords
dc.subject
Distribución de tamaños
es_ES
Título
dc.title
Muestreo representativo y distribución de tamaño de partículas mediante análisis digital de imágenes en operaciones de tronadura utilizando simulaciones DEM