MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 583 / ABRIL 2026 72 Figura 11. Imagen de una voladura de taladros largos. 3. La incorporación del Índice Geomecánico de Voladura como base del diseño permite adaptar las mallas de voladura a condiciones geológicas reales. 4. El modelo es escalable, replicable y tiene potencial para ser implementado en unidades mineras de manera inmediata. 5. Representa una propuesta innovadora para la minería 4.0, alineada a seguridad, productividad y sostenibilidad. 6. El IG es una herramienta robusta y cuantificable que permite evaluar la volabilidad del macizo y personalizar el diseño de voladura. 7. La fragmentación predicha por el modelo ajustado al IG permite optimizar mallas y reducir bolonería al igual que ajustar la carga de explosivo. 8. El uso combinado de Mastin Blasting + IA + simulación numérica (Flac3D y Rhynos) permite una extensión de predicción, adaptable y validable en campo. 9. Se han podido estimar reducciones de hasta el 55% en vibraciones y hasta el 50% en costos operativos por tonelada. 10.El IG constituye un instrumento fundamental para la predicción del comportamiento del macizo y, por ende, también para el diseño de voladuras seguras y eficientes. 11.La adopción del modelo KUZ-RAM ajustado por el IG permite predecir cómo será la fragmentación y adaptarla a las exigencias del proceso (carguío, transporte y chancado). Tabla 15. Análisis Final de Costos Operativos Parámetro Método tradicional Modelo propuesto Costo US$/t 1.65 1.20 Energía consumida Alta Media-baja Voladuras secundarias Frecuente Raras 12.En minería subterránea un buen diseño de las voladuras mejora los daños al sostenimiento, evita sobre excavaciones y mejora la seguridad del personal. Bibliografía Grupo SPS. 2024. Manual del Software Mastin Blasting. España, México, Perú. Itasca Consulting Group. 2023. Flac3D – User Manual. Minneapolis, USA. Katsabanis, T. & Omidvar, M. 2015. “Numerical Modelling of Blast-Induced Damage”. Fragblast, 19(3), 169–182. Khandelwal, M., Monjezi, M. 2013. “Prediction of Blast-Induced Ground Vibration Using Artificial Neural Networks”. Environmental Earth Sciences, 70, 3255–3268. Rijalba Palacios, F. 2017. Tratado de Ingeniería de Explosivos, Perforación y Voladura de Rocas. Grupo SPS. Yilmaz, E., & Unver, B. 2018. “Artificial Intelligence Applications in Mining”. Tunnelling and Underground Space Technology, 81, 61–70.
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