Modelo multivariable de ingreso de dilución en minería de Caving

Abstract

El método de explotación de Block/Panel Caving considera dentro de sus desafíos evitar o retrasar la entrada temprana de dilución, pues genera un perjuicio económico a los proyectos mineros y está asociada a eventos indeseados como bombeos de barro y finos afectando la seguridad y la continuidad operacional. Es por lo que se han generado una serie de herramientas numéricas y empíricas, que permiten simular el comportamiento de la dilución, con el fin de poder predecirla a largo plazo y evaluar el impacto de diferentes estrategias de control. No obstante, estas herramientas no son capaces de incorporar todas las variables claves que influyen en el comportamiento de la dilución, como la migración de finos, la incorporación de preacondicionamiento, cambios granulométricos, entre otros. A raíz de lo anterior, el objetivo de esta tesis es identificar y cuantificar el efecto de las principales variables que influyen en la entrada de la dilución, utilizando experimentos en un modelo físico a escala y análisis estadístico de datos mina de las operaciones de Salvador y Andina, ambas pertenecientes a CODELCO. En el modelamiento físico, se realizan 8 experimentos en un modelo a escala 1:50 con una batea y dos puntos de extracción. Las principales variables de estudio fueron: la relación entre la fragmentación mineral/diluyente, la uniformidad del tiraje y la relación entre la cantidad mineral/diluyente. A partir de los resultados se observó que todas las variables estudiadas influyen en el comportamiento de la dilución, en especial la granulometría del mineral. En particular, al extender la curva granulométrica aumentando el componente fino, es decir, disminuir el d50 y d10, manteniendo constante el d100 y d80, se produce una menor migración de finos. Por otra parte, el análisis de datos mina se basó en la construcción de modelos de regresión logística, los cuales son capaces de determinar el punto de entrada de dilución mediante la evaluación de condiciones de entorno y variables operacionales. Para la construcción y calibración de los modelos se utilizan las bases de datos de la extracción histórica (1994-2011) de las minas El Salvador y Andina. Los modelos predictivos de entrada de dilución utilizan la regresión logística multivariable, que permite el pronóstico de la ocurrencia del fenómeno de la entrada de dilución en base a una serie de variables predictoras. Las variables predictoras resultantes, luego del análisis univariable y multivariable, son: altura de columna in-situ, porcentaje de extracción de columna in-situ, porcentaje de toneladas extraídas uniformemente en 30 días y porcentaje de vecinos con dilución. Los modelos construidos son de buena calidad, con una precisión mayor al 80% en la predicción de la entrada de dilución a nivel de puntos de extracción. Además, los modelos minimizan de forma eficaz los errores asociados al PED (punto de entrada de la dilución) donde se obtienen errores totales del PED (RMSE) menores al 25%. La principal dificultad de esta sección de la investigación es que la base de datos no cuenta con todas las variables claves como: fragmentación, medida de preacondicionamiento, propagación del Caving, entre otras. Dentro de las variables que tienen relación con el comportamiento de la dilución tanto experimental como empíricamente, está la extracción y la altura de columna de mineral. Se recomienda seguir experimentando con otro tipo de roca, mayor cantidad de granulometrías y estudiar la influencia de la dilución en fenómenos como los bombeos de fino y agua. Además, es clave para las faenas tomar la mayor cantidad y mejorar la calidad de datos, para poder analizar fenómenos en base a ellos.

The Block / Panel Caving mining method has among its main challenges to avoid or delay the early entry of dilution, since it generates economic damage to mining projects and is associated with unwanted events such as inrushes of mud or fines affecting safety and operational continuity. For this reason, a series of numerical and empirical tools have been generated to simulate the behavior of the dilution, in order to be able to predict its behavior in the long term. However, these tools are not capable of incorporating all the key variables that influence the dilution behavior, such as the migration of fines, the incorporation of preconditioning, particle size changes, among others. The objective of this thesis is to identify and quantify the effect of the main variables that influence the dilution entry point. In this work, the effect of variables controlling dilution is studied using experiments in a physical scale model. In addition, statistical analysis of mine data from El Salvador and Andina mine, CODELCO is considered for discussion. The physical model used in this study correspond to a 1:50 scale model, including a simulated ore column and 2 drawpoints. The main variables considered were: the relationship between the mineral fragmentation / diluent, the uniformity of the extraction and the relationship between the mineral quantity / diluent. Eight experiments were carried out and the relationships between the study variables and the amount of dilution extracted are established. The variables studied influence the behavior of the dilution, especially the granulometry of the mineral, where when extending the grain size curve, that is, decreasing the d50 and d10, keeping the d100 and d80 constant, produced less migration of fines. The analysis of mine data was based on the construction of logistic regression models, which were capable of determining the dilution entry point by evaluating environmental conditions and operational variables. For the construction and calibration of the models, the databases of the historical extraction (1994-2011) of the El Salvador and Andina mines, belonging to Codelco, were used. Predictive dilution entry models use multivariable logistic regression, which allows the prediction of the occurrence of the dilution entry phenomenon based on a series of predictor variables. The resulting predictor variables, after univariate and multivariate analysis, were: in-situ column height, percentage of in-situ column extraction, percentage of uniform tonnes extracted in 30 days and percentage of neighbors with dilution. The models built were of good quality, with an accuracy greater than 80% in predicting the dilution input at the extraction point level. Furthermore, the models effectively minimize the errors associated with the DEP (dilution entry point) where total DEP errors (RMSE) of less than 25% were obtained. The main difficulty of this section of the investigation is that the database does not count all the key variables such as: fragmentation, preconditioning measure, Caving propagation, among others. Among the variables that are related to the behavior of the dilution both experimentally and empirically, is the circulation and the height of the mineral column. It is recommended to continue experimenting with another type of rock, a greater quantity of granulometries and to study the influence of dilution on phenomena such as inrush. In addition, it is key for the tasks to collect the