MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / AGOSTO 2023 / EDICIÓN 551 47 En la Figura 11 se observa un ejemplo que luego de realizar 1,000 simulaciones, el modelo indica que existe un 95% de probabilidad de que el PPV en el punto de interés esté bajo 2.6 mm/s. Análisis probabilístico de flyrocks Basados en la experiencia, es sabido que los parámetros que rigen la generación de flyrocks tienen desviaciones operativas en el campo. Por lo tanto, es necesario comprender cómo estas pueden generar diferentes trayectorias dentro de un radio de interés. Aplicando los modelos de Richards & Moore, (Richards & Moore, 2005) y asumiendo una distribución normal de los principales parámetros de entrada, es posible calcular mediante simulaciones de Montecarlo la probabilidad de superar una determinada distancia, y proporcionar una herramienta robusta para el cálculo del radio de exclusión. Además, existen otros software sofisticados de modelamiento que calculan las trayectorias de rocas en movimiento para hacer predicciones probabilísticas de flyrock, basadas en los conceptos de velocidad inicial, ángulo inicial, tamaño de partícula, forma, rotación y la influencia de la resistencia del aire a altitudes específicas (Batten & Henley, 2021). En la Figura 12 se puede observar un ejemplo de simulación de las trayectorias de partículas para ciertos parámetros operacionales. En la Figura 13 se muestra un ejemplo de simulación de distribución probabilística de 1,000 iteraciones de las distancias en un plano horizontal que pueden volar partículas bajo ciertos parámetros operacionales. Herramientas de control/monitoreo Sistema de registro operacional digital Generalmente los parámetros operacionales de perforación y voladura son registrados manualmente en papel y son digitalizados al final de turno. Un sistema de registro digital con actualización en tiempo real permite un control eficiente de los procesos, desde la planificación, medición y registro de parámetros durante la operación para su rápido análisis y toma de decisiones en línea con los procesos (Orica, 2020). Con la información planificada, así como la obtenida en terreno, realizando y presentando automáticamente los análisis de QA/QC de cada voladura y archivando los datos de todas las voladuras realizadas para consulta a usuarios se puede identificar las oportunidades de mejora a Figura 13. Ejemplo simulación en software FlyProb™ de Orica. Figura 14. Ejemplo visualización de carguío de explosivos por barreno de sistema Blast IQ™ de Orica.
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