MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / AGOSTO 2023 / EDICIÓN 551 46 ficie, es posible usar cubiertas de material previamente fragmentado para reducir eyecciones, permitiendo "volcar" material de bancos superiores a un banco ya cargado. Con eso, habría un mejor control de eyección para minimizar el riesgo de flyrocks. Además, esta tecnología, brinda flexibilidad y seguridad en las voladuras en sectores críticos próximos a comunidades, al administrar un número de voladuras y volumen por evento, es decir, menos eventos por semana, al permitir el precarguío de barrenos. Software de simulación Generalmente cuando no se cuentan con herramientas computacionales se utilizan modelos determinísticos para evaluar procesos, sin embargo, actualmente existen software de simulación que aplican modelos probabilísticos para el análisis de vibraciones y flyrocks entregando un análisis más robusto para la toma de decisiones. Los modelos determinísticos son aquellos que con los datos de entrada entregan un único resultado, sin tener en cuenta la variabilidad de los parámetros y condiciones que se puede ver enfrentado un proceso productivo. En cambio, los modelos probabilísticos son aquellos que no responden a una única solución, sino a múltiples resultados asociados a la probabilidad de ocurrencia. Por lo tanto, el modelo probabilístico entrega resultados más representativos de la realidad que permiten tomar decisiones más acertadas. Modelo probabilístico de vibraciones Montecarlo Un modelo Montecarlo, es un método de análisis estadístico que permite obtener soluciones a problemas matemáticos o físicos a través de pruebas aleatorias repetidas. La simulación de Montecarlo es una técnica que combina conceptos estadísticos (muestreo aleatorio) con la capacidad de las computadoras para generar números aleatorios y automatizar cálculos (Blair, 1999). El modelo de Montecarlo para vibraciones considera variables de entrada como: onda elemental, velocidad de propagación de onda (Vp) de la roca, modelo de vibraciones y diseño de voladura. Luego usando el principio de superposición de ondas, realiza N° simulaciones (100 – 1,000 por ejemplo), el resultado es una distribución de probabilidad que predice la probabilidad de exceder cierto Peak Parcticle Velocity (PPV) en un punto de monitoreo (Noy, 2005). Figura 11. Ejemplo simulación Montecarlo de software SHOTPlus™. Figura 12. Ejemplo simulación en software wildFire™ de Orica.
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