Predicción Geoestadística y Evaluación Económica Usando Modelos Inteligentes
Este análisis resume la aplicación de técnicas de machine learning sobre un modelo de bloques para predecir y clasificar las leyes de cobre (%Cu) y oro (g/t Au), según el tipo de mineral (óxidos y sulfuros) y la categoría del recurso (medido, indicado e inferido). Utilizando datos geoestadísticos ponderados por tonelaje, se calculan los valores económicos reales por tonelada y se identifican zonas de alta rentabilidad. La integración de inteligencia artificial permite proyectar escenarios dinámicos en función de los precios y costos, lo que mejora la toma de decisiones en la planificación minera, la optimización del pit y el diseño de fases. Esta herramienta resulta clave para maximizar el valor económico del yacimiento desde su base geológica.
Segmentación por Tipo de Mineralización
La segmentación espacial de bloques según el tipo de mineralización —óxidos y sulfuros— permite identificar con claridad las zonas explotables mediante distintos métodos metalúrgicos: lixiviación para los óxidos y flotación para los sulfuros. Esta clasificación económica, basada en el valor neto por tonelada, ofrece un criterio técnico para priorizar la extracción en función de la rentabilidad y la capacidad de planta. De este modo, se integran los procesos de beneficio del mineral al diseño geológico y económico del yacimiento, optimizando la estrategia global de minado.
Modelamiento Predictivo 3D (Valor por Tonelada):
Este desarrollo consiste en la generación de modelos tridimensionales predictivos que integran leyes de mineral, tonelaje, costos operativos y parámetros económicos, con el fin de estimar el valor económico por tonelada en cada bloque del yacimiento. A través de visualizaciones 3D de alta resolución, permite identificar con precisión las zonas de mayor valor económico, lo que facilita una priorización estratégica en la secuencia de minado. Esta herramienta contribuye directamente a la optimización de la planificación minera, incrementando el Valor Presente Neto (NPV) desde las etapas iniciales de explotación, en consonancia con los objetivos de rentabilidad y eficiencia operativa
Pit Final Óptimo 3D (Valor por Tonelada):
Este desarrollo permite determinar el pit final que maximiza el valor económico del yacimiento mediante la aplicación de algoritmos de optimización, como Lerchs-Grossmann o Pseudoflow. El proceso incorpora rigurosamente las restricciones geotécnicas, geométricas y operativas —como la secuencia de minado, los accesos y las rampas—, evaluando la viabilidad técnica, económica y la sostenibilidad del diseño. La definición del pit final óptimo constituye un componente crítico en la planificación minera a largo plazo, ya que permite una explotación segura, eficiente y alineada con los objetivos de maximización del Valor Presente Neto (NPV).
Predicción del Daño al Macizo Rocoso
A partir de registros calibrados y criterios geomecánicos, como los propuestos por Cameron McKenzie, se generan curvas de atenuación que permiten estimar con alta precisión la Velocidad Pico de Partícula (VPP) frente a distintos tipos de explosivo. Esta información es clave para predecir cómo se propaga el daño en el macizo rocoso, en función de la distancia al disparo y del tipo de carga utilizada. Este análisis sirve como base para modelar el comportamiento real del macizo, contribuyendo a definir límites seguros de carga, espaciamiento entre taladros y nivel de intervención en cada frente. Constituye el punto de partida de un modelo predictivo inteligente, capaz de interpretar cómo vibra la roca y hasta dónde se fractura, transformando datos en decisiones técnicas que optimizan cada voladura desde su origen.
Simulación de Daño Estructural en el Contorno de la Labor
Generamos simulaciones precisas del daño inducido en el macizo rocoso a partir de cada diseño de voladura, aplicando criterios geomecánicos y algoritmos de machine learning entrenados con datos reales. Esta herramienta permite visualizar cómo se distribuye el daño alrededor del túnel, diferenciando zonas con fracturamiento intenso, generación de nuevas fracturas y propagación de fisuras preexistentes. Este análisis facilita la anticipación de sobrerroturas no deseadas, el ajuste de los patrones de disparo y el refuerzo del sostenimiento únicamente donde realmente se requiere. Se trata de una solución diseñada para apoyar decisiones técnicas informadas, alineando la eficiencia operativa con la estabilidad geomecánica.
Modelamiento Predictivo 3D del Daño al Macizo Rocoso con Inteligencia Artificial
Desarrollamos modelos tridimensionales que simulan el comportamiento real del macizo rocoso tras la voladura, integrando la geometría, el tipo de explosivo, la curva de atenuación, la VPP crítica y los criterios de daño estructural. Gracias al uso de machine learning, estos modelos aprenden de cada disparo ejecutado y se ajustan dinámicamente a las condiciones reales del yacimiento. La visualización 3D permite identificar las zonas afectadas antes de la excavación, optimizando el diseño de sostenimiento, mejorando la seguridad operativa y reduciendo los costos asociados al sobredimensionamiento o a fallas estructurales no previstas.
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