MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 571 / ABRIL 2025 56 sos computacionales y la huella de carbono que emplean, aminorar el riesgo humado por el error en el pre y post procesamiento de resultados para modelos complejos y la optimización del presupuesto para este tipo de proyectos en consultoría. 5. Cada vez es más común la utilización de tecnologías de modelamiento y programación en la hidrogeología minera. Herramientas computacionales como son los softwares Leapfrog y Feflow que, junto con el lenguaje de programación Python, están siendo utilizadas para mejorar la precisión y eficiencia de los modelos hidrogeológicos. Estas tecnologías permiten una mejor estimación de los impactos ambientales y operacionales, así como una toma de decisiones más fundamentada en la gestión de los recursos hídricos. 6. El modelo Feflow fue calibrado en estado estacionario con niveles piezométricos con un NRMS del 5% y simula adecuadamente los flujos base observados a nivel conceptual y/o simulados. Los parámetros calibrados de conductividad hidráulica y almacenamiento están dentro de los intervalos conceptuales excepto para algunas unidades intrusivas de baja permeabilidad, en donde el intervalo conceptual presenta mayor incertidumbre. Para la calibración transitoria los niveles piezométricos y caudales en el tajo Ferrobamba denotaron un ajuste aceptable para el modelo regional (con NRMSE transitorio de niveles que varía entre 2% y 24%), logrando simular en particular y adecuadamente la tendencia de flujos pasivos de descarga del tajo Ferrobamba para los periodos secos. 7. Finalmente, se destaca que para cualquier proyecto hidrogeológico se requiere de un enfoque multidisciplinario. La colaboración entre geólogos, hidrogeólogos y otros expertos resulta esencial para comprender la complejidad geológica e hidrogeológica de los proyectos mineros. La integración de información geológica, estudios de campo y pruebas hidráulicas permite un desarrollo más completo de los modelos geológicos y facilita la toma de decisiones informadas en relación con la gestión del agua subterránea y el correcto análisis de la incertidumbre de los modelos numéricos hidrogeológicos. Bibliografía DHI. 2021a. Modelos 1D infiltraciones en Depósito de Desmontes – Bambas Proyecto MEIA 4. DHI, G. 2021b. Modelación numérica de la expansión del Depósito de Relaves TSF1 de Mina Las Bambas, Perú. Doherty, J. 2018. Model-independent Parameter Estimation User Manual Part I: PEST, Sensan and Global Optimisers. Watermark Numerical Computing. FloSolutions. 2021. Estudio Hidrogeológico de Mina Las Bambas para el MEIA4. Golder, A.I. 2010. Estudio de Impacto Ambiental Proyecto Minero Las Bambas, Anexo H4 Línea Base de Hidrogeología. Lima. Percy, J. 2018. Influencia de los factores de riesgo que provocan accidentes de trabajo, aplicación de la seguridad basada en el comportamiento y evaluación de resultados, Unidad Minera las Bambas. Arequipa. Perelló, J., Carlotto, V., Zarate, A., Ramos, P., Posso, H., Neyra, C., Caballero, A., Fuster, N. & Muhr, R. 2003. Porphyry-Style Alteration and Mineralization of the Middle Eocene to Early Oligocene Andahuaylas-Yauri Belt, Cuzco Region, Peru. Economic Geology, 98, 1575-1605, doi: 10.2113/gsecongeo.98.8.1575. Piteau, A. 2010. Modelo Numérico del Flujo de Agua Subterránea y Evaluación de los efectos del flujo de Agua Subterránea. Lima. Surran, C. 2022. Las Bambas copper mine expansion approved by Peru r e g u l a - tors (NYSEARCA:COPX). World Wide Web Address: https://seekingalpha.com/ news/3817451-las-bambas-copper-mineexpansion-approved-by- peru-regulators.
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