Influencias de propiedades índice y mecánicas en el comportamiento post-peak de rocas frágiles

Abstract

La profundización de operaciones mineras involucra nuevos desafíos relacionados a la geomecánica, donde es necesario anticipar y tomar acción para prevenir daños que pueden ser causados por eventos asociados a trabajar en áreas de altas concentraciones de esfuerzos, como los estallidos de roca. Para esto, la curva esfuerzo-deformación obtenida de ensayos permite tener un mejor entendimiento del comportamiento de la roca bajo condiciones de altos esfuerzo, y la parte post-peak puede ayudar a predecir el comportamiento de la roca una vez que se excede su resistencia máxima. Un inconveniente es que no siempre puede ser obtenida a escala de laboratorio, y esto depende, entre otras cosas, de la fragilidad de la muestra y sus propias características. Este estudio busca encontrar relaciones entre algunas propiedades mecánicas y geológicas para predecir la ocurrencia de fallas no controladas en laboratorio, y también estimar el módulo de caída a partir de los mismos parámetros. Se han realizado 28 ensayos UCS en distintas litologías dentro del Laboratorio de Mecánica de Rocas de la Universidad de Chile y el Centro de Tecnología Avanzada para la Minería (AMTC), siguiendo el procedimiento sugerido por la Sociedad Internacional de Mecánica de Rocas (ISRM) y estudios previos, mientras que para los análisis geológicos se han utilizado técnicas de fotografía. Los resultados incluyen un modelo que predice la resistencia máxima a partir del Módulo de Young Dinámico y otro para predecir la probabilidad de capturar de manera exitosa la parte post-peak de la curva esfuerzo-deformación en rocas frágiles. También, se establece un modelo multivariable para estimar el módulo de caída usando propiedades mecánicas y porosidad. Respecto a los análisis de imágenes y la técnica utilizada no se ha obtenido información concluyente, por lo que se recomienda continuar las investigaciones para expandir el alcance de esta o alguna técnica similar. Adicionalmente, será de utilidad mejorar los modelos e incrementar el número de rocas analizadas para contar con información más robusta en comparación con los que actualmente está disponible.