Análisis de la relevancia del GSI en el estudio de la subsidencia

Abstract

Actualmente en la minería existe una tendencia a explotaciones masivas, esto impulsado por una baja global de leyes y por la intención de mantener costos operativos bajos. En este contexto para minería subterránea los métodos de hundimiento cobran mayor relevancia, considerando tanto faenas nuevas como proyectos de transición rajo-subterránea. Es así que se genera la necesidad de entender los mecanismos geomecánicos asociados al hundimiento, en particular, la subsidencia. Existen muchos estudios de casos, pero no así una base de datos robusta que dé cuenta de esto. Por lo que se parte por establecer la información necesaria para el estudio, y a partir de esto, se construye una base de datos. Ésta recopila la mayor cantidad de información de buena calidad con respecto a casos de subsidencia, parámetros geomecánicos y de diseño. Partiendo de esta base, se plantea una metodología que consiste en una evaluación de los métodos empíricos existentes, para luego plantear un modelo de reducción de GSI. Este último permite establecer una relación entre las propiedades del macizo rocoso y las de la zona de daño generada por la subsidencia. Al evaluar los métodos empíricos existentes. se observó que los métodos de Laubscher son capaces de representar un amplio rango de ángulos de quiebre para la misma profundidad y, que a bajas profundidades tiende a subestimar los ángulos de subsidencia. Por otro lado, la metodología de Flores es capaz representar sólo un pequeño rango de ángulos de quiebre para profundidades similares y tiende a sobrestimarlos en los niveles más superficiales. De forma general se encuentra que los principales parámetros que afectan la subsidencia, son la calidad de la roca y la profundidad. La metodología desarrollada para definir un modelo de reducción del GSI establece una zona de daño definida por la extensión de la subsidencia en superficie y una grieta de tracción. Los distintos modelos planteados permiten obtener un GSI reducido que representa el daño generado en este sector a partir de las deformaciones asociadas al hundimiento. A pesar de que los ajustes de estos modelos tienen una alta dispersión, debido a la poca información disponible, se encuentra que en promedio el primer modelo castiga en 35 puntos al GSI original, mientras que el segundo modelo lo reduce a un 39% del valor original. En conclusión, fue posible dimensionar el gran impacto del GSI en la extensión de la subsidencia. Se esperaba que una reducción de este factor fuese capaz de caracterizar el material dañado por la subsidencia, pero debido a la gran dispersión de los pocos datos existente, el ajuste de los GSI reducidos resulta en errores muy grandes. Finalmente quedan las puertas abiertas para continuar desarrollando ésta herramienta en la medida que la base de datos considere más casos con información de mayor calidad.