52 Edición Semanal ca del tajo abierto que, en este caso, fue de un macizo de calizas y tobas de Lunahuaná (Lima), y se extrajeron muestras de roca intacta, para la ejecución de ensayos, estáticos, servo controlados y dinámicos. Esta etapa de conocimiento del macizo nos permitirá mejorar el rendimiento y controlar los efectos de desplazamiento, la granulometría y vibraciones generadas por la voladura. El objetivo es incorporar los datos del macizo, que vendrían a ser los parámetros no controlables, y la cantidad de variables que se puedan utilizar de los parámetros controlables, es decir, tratar de involucrar todos los posibles factores según su cantidad, tipos y la secuencia, esta integración puede lograrse mediante un modelo matemático inicial que sirva de base para construir un modelo propio de la mina, también nos apoyamos mediante correlaciones entre las variables, y el uso de funciones matemáticas que extrapolen la información. Los resultados de la integración se obtienen por métodos predictivos de fragmentación como el modelo de Kuz-Ram, Kuznetsov, además de evaluar el factor de energía desplazado en el área y el PPV, este último parámetro incluye técnicas empíricas, teóricas y de inteligencia artificial, que pueden apreciarse en software como el JK Simblast. Diversos investigadores como Kanchibotla (2003), Kojovic et al. (1995) y McCarter (1996), quienes estudiaron las ineficiencias del enfoque tradicional para la optimización de voladuras, comprobaron que enfocarse en esta, resulta de gran influencia en los costos de procesamiento (trituración y separación), rendimiento (ingresos y costos operativos) y ganancia. Es por ello, que los resultados deben estar alineados a los requerimientos económicos
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