Estimación de la estabilidad de paredes colgantes en función de las deformaciones

Abstract

El método de explotación por caserones abiertos es eficiente y seguro, permitiendo extraer grandes volúmenes de mineral mediante perforación y tronadura. Sin embargo, existen aspectos críticos que deben analizarse para garantizar su rentabilidad, como la sobre-excavación, la inestabilidad de las paredes y la dilución del material. Actualmente, los métodos más empleados para estimar la estabilidad en caserones son gráficos empíricos debido a su facilidad y rapidez de aplicación. No obstante, tienen limitaciones significativas debido a las condiciones específicas para las que fueron desarrollados y la limitada base de datos en la que se fundamentan.

El objetivo del trabajo es desarrollar una herramienta predictiva, que logre estimar la estabilidad de paredes colgantes en caserones. La idea es que su uso sea fácil y sencillo como los gráficos empíricos, pero con más condiciones y parámetros que estos métodos no permiten incorporar. Y para lograr esto, se analiza y verifica la respuesta del modelo numérico con el criterio de daño determinado.

La metodología que se emplea se divide en tres partes: la primera, comienza con una revisión bibliográfica de los parámetros que afectan la estabilidad de caserones según métodos empíricos y métodos numéricos. La segunda parte comienza con el desarrollo del modelo tridimensional de un caserón paramétrico, el que permite cambiar las condiciones geométricas y geológicas fácilmente definiendo ciertas variables en función de otras. Se utilizó un modelo numérico implementado en FLAC3D, teniendo como inputs los parámetros de la roca, geometría de la excavación y los esfuerzos in-situ que según la literatura son significativos al estimar la estabilidad de un caserón. La idea de este modelo numérico es que sea lo más simple pero eficiente para ahorrar tiempo y costo computacional, con tal de correr la mayor cantidad de simulaciones posibles. Con este modelo verificado, se genera una base de datos sintética con diferentes configuraciones de caserones. Finalmente, la tercera parte de la metodología corresponde al desarrollo del modelo predictivo, entrenado a partir de los resultados del modelo numérico mediante el algoritmo de random forest.

Luego de verificar el modelo numérico con el criterio de daño determinado, se alcanzan a simular 8192 casos. La base de datos se genera según una estimación de la dilución de las paredes colgantes de cada caso, y con ella se entrena el modelo predictivo. Los resultados finales que se obtuvieron con el modelo predictivo de random forest fueron: una métrica F1-score igual a 96 % para las categorías ELOS>2[m] y 2[m]>ELOS>1[m], 98 % para 1[m]>ELOS>0.5[m] y 86 % para ELOS<0.5[m]. Además, se realiza una validación cruzada para verificar que el modelo predictivo pueda generalizar a datos nuevos, obteniendo un modelo robusto con una exactitud general de 94 %.

Finalmente, se cumple el objetivo del trabajo con el desarrollo de una herramienta que permite estimar la estabilidad. Además, se detalla la metodología de los pasos a seguir en cada etapa de la construcción del modelo numérico y el modelo predictivo. Para trabajos futuros, se propone implementar el cálculo de probabilidad de ocurrencia en el output junto con la cantidad de dilución. Con esto, el valor del trabajo se encuentra en su potencial uso para complementar los métodos empíricos, en el cálculo de las estimaciones de estabilidad de paredes colgantes en las primeras etapas de proyectos de ingeniería.