Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / Uno de los grandes desafíos que la planificación minera ha debido enfrentar durante los últimos años, es el creciente incumplimiento de los planes mineros, tanto en la adherencia a la estrategia de producción como metas anuales comprometidas. Tomando como referencia que la industria minera presenta en promedio solo un cumplimiento de 92,5% en las metas comprometidas. Esto retrasa todo el plan minero y posterga la extracción del commodity mineral, disminuyendo así el Valor Actual Neto (VAN) de la operación y causando pérdidas millonarias cada año. Las principales razones asociadas a este incumplimiento están relacionadas con: 1. Las metas productivas propuestas en los planes mineros son demasiado desafiantes y con una baja probabilidad de cumplimiento, llegando en algunos casos a ser completamente inviable. 2. La deficiente ejecución de los planes mineros. En muchas oportunidades ocurre que el operador no conoce la estrategia incorporada en los planes y, buscando cubrir su falencia, propone planes nuevos de corto plazo que no van en línea con la estrategia de mediano y largo plazo. 3. La materialización de riesgos no previstos que ocurren. Ejemplos de este punto son, por ejemplo, el clima, terremotos, huelgas de empresas colaboradoras, fallas operacionales no previstas, accidentes, etc. El presente estudio está enfocado en disminuir las brechas de los dos primeros puntos que afectan el cumplimiento de los planes mineros. Para esto, se considera la estandarizar el proceso de planificación del presupuesto (Rev. 0) de División El Teniente, con el objetivo de asegurar la participación activa de todos los involucrados de la organización en el periodo de planificación, permitiendo como resultado de mediano plazo: Generar Planes de Producción consensuado y comprometidos a nivel Divisional, con el objetivo de mejorar la probabilidad de cumplimiento, ya que las estrategias serán conocidas de forma transversal en la organización Generar sinergias entre áreas operativas y GRMD, estableciendo una dinámica de trabajo en equipo, acercando la operación a la planificación, permitiendo asegurar la mejorar continua.

Ingeniero Civil de Minas / La mina a rajo abierto Chuquicamata está agotando su vida útil debido al incremento de los costos operacionales relacionados con las grandes distancias de transporte del material extraído, que son necesarias para recorrer la profundidad actual del rajo, el aumento de la razón estéril/mineral, la baja de las leyes, etc. Para seguir aprovechando las reservas bajo el rajo de la mina, se ha desarrollado el Proyecto Mina Chuquicamata Subterránea (PMCHS). El desarrollo del plan de producción para el PMCHS se elabora siguiendo los parámetros de ciertas variables críticas del proceso de planificación, muchas de las cuales están sujetas a cierta incertidumbre. La problemática que motiva este trabajo radica en estudiar la robustez del plan de producción del PMCHS. Para esto se utilizó un modelo de simulación en distintos escenarios, para estudiar el sistema minero del primer nivel del PMCHS. De esta forma se logra tener un acercamiento del riesgo en el plan de producción, y estudiar el cumplimiento del plan productivo según las holguras y oportunidades que este posea. Primero se estudió mediante un diagnóstico a la escala de un Macro Bloque, de tal forma de identificar los principales factores que afectan el cumplimiento de la producción. Posteriormente se realizó una simulación del nivel de producción completo integrando la mina completa, desde el punto de extracción hasta la salida del mineral por las correas overland hacia la planta. Los resultados obtenidos muestran que es posible que el plan de producción pueda tener una media anual que fluctúe entre márgenes cercanos a las 140.000 [tpd], siempre y cuando se realice gestión sobre la flota de equipos LHD y de las horas efectivas de los mismos. La alternativa de realizar gestión de las horas efectivas y de reserva permite concluir que materializando el 30% del total de la Oportunidad de Horas Efectivas y de Reserva, es posible lograr una producción promedio anual de 140 [Ktpd]. La robustez del diseño minero logra tener poca variabilidad de la capacidad productiva frente las distintas condiciones expuestas al modelo de simulación. La principal vulnerabilidad identificada en las simulaciones está en el riesgo que estas mostraron al no lograr cumplir el plan de producción bajo las consideraciones de diseño, siendo solamente posible llegar a la producción objetivo si se realiza gestión sobre los recursos. Los parámetros que presentan el mayor impacto negativo sobre la producción son la frecuencia de colgaduras y sobretamaños en el punto de extracción y el porcentaje de potencial área con colapso geomecánico.

El tema principal de esta memoria es el estudio del problema de planificación minera, junto con el análisis detallado de un nuevo algoritmo propuesto en la literatura para resolverlo. El problema de planificación minera consiste en determinar la secuencia de extracción de una mina a tajo abierto. Para esto, típicamente se modela la mina como un conjunto de bloques y se diseña un calendario tentativo de su extracción. En la industria minera se resuelve este problema siguiendo una serie de pasos consecutivos que terminan por entregar una planificación. Por otro lado, existen distintos modelos de optimización que han sido propuestos para resolver este problema, pero debido a que las instancias son de gran tamaño, obtener soluciones requiere de técnicas y algoritmos más elaborados. Una instancia típica posee millones de variables y millones de restricciones. Por estas razones resulta ser un problema desafiante y con una aplicación muy importante, para el cual distintos tipos de descomposiciones han sido propuestas para resolverlo, junto con pre-procesos, heurísticas o versiones simplificadas de manera de hacer el problema más manejable. Todas estas técnicas pueden resolver problemas del orden de 200.000 bloques, lo cual es bueno, pero está lejos de poder resolver problemas reales. Recientemente, Chicoisne et. al. (Operations Research, 2012) desarrollaron un algoritmo eficiente capaz de resolver instancias con millones de bloques, pero en una versión simplificada del problema. Y por otro lado, Bienstock y Zuckerberg (Optimization Online, 2009) propusieron otro algoritmo, el cual es capaz de resolver eficientemente instancias de millones de bloques y bajo ningún supuesto importante. Este último resulta ser un algoritmo muy ingenioso y será el foco principal de este trabajo estudiarlo. En el desarrollo de este trabajo se estudió principalmente el problema de planificación minera, junto con la implementación del algoritmo de Bienstock y Zuckerberg. Además, usando algunas técnicas originales y otras técnicas clásicas, se diseñaron una serie de mejoras al algoritmo que lo hacen más eficiente, aprovechando la estructura del problema de planificación minera. Se verá que estas modificaciones producen mejoras significativas en el tiempo necesario para resolver las instancias disponibles. Y por último, y como un inicio para trabajo futuro, se propone una generalización del algoritmo a un contexto más amplio. Esta generalización se implementó para un nuevo modelo de Optimización Robusta propuesto en este trabajo para el mismo problema de minería, de esta forma dando un primer paso a una nueva manera de considerar incertidumbre en este problema.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Metalurgia Extractiva. Ingeniero Civil de Minas / Uno de los principales problemas operacionales en el procesamiento de minerales es el alto consumo de insumos, pudiendo llegar a representar entre el 30 y el 50% del OPEX de una operación minera. Los principales insumos dentro del proceso de molienda húmeda son el agua, la energía eléctrica y el acero, utilizado en medios de molienda y en revestimiento de los molinos. Al respecto, los medios de molienda podrían llegar a reflejar entre el 40 y 45% de los costos de la operación y en el contexto minero nacional, han sido declarados como un insumo crítico para la minería del futuro, debido a que la oferta no podría satisfacer la demanda proyectada al año 2025. El objetivo principal del presente estudio es obtener un modelo geometalúrgico predictivo del consumo de medios de molienda, basado en el pH de molienda, el tiempo de conminución, la abundancia másica porcentual de minerales sulfurados y la dureza del mineral expresada en términos del Bond Work index. La presente investigación se enmarca en el proyecto Innova Corfo CSIRO CHILE 10CEII 9007 , desarrollado por CSIRO Chile Research Foundation y el Advanced Mining Technology Center (AMTC) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. Para cumplir con los objetivos se utilizaron tres muestras minerales distintas, las cuales se caracterizan en forma elemental y mineralógica (cualitativa y cuantitativamente) mediante caracterización hiperespectral, difracción de rayos X y fluorescencia de rayos X portátil. El consumo de acero es medido a partir de pruebas de cinética de molienda realizadas en un molino a escala de laboratorio. Para el modelamiento matemático se considera la aplicación de regresiones multilineales y un proceso de validación estadística (R2, criterios de información, entre otros) y experimental. A partir de los resultados, se encuentra una fuerte correlación entre la presencia de minerales sulfurados y el consumo de acero, ya que un aumento de estas especies no sólo incrementa el poder corrosivo de la pulpa, sino que también potencia los efectos del mecanismo físico de desgaste, como respuesta a un efecto sinérgico entre los mecanismos. Al respecto, también se pudo determinar que la dureza es el principal factor en el consumo físico de acero y que ella tiene directa correlación con la presencia de minerales duros (tectosilicatos) y con el tamaño y la disposición de los granos. El modelo final obtenido alcanzó un R2 de 0.93 y en promedio, un error absoluto medio de 13.5% y fue validado en forma experimental, en donde el mayor error obtenido fue menor a 5%. Para futuras investigaciones se recomienda encontrar factores de escalamiento del modelo para su aplicación industrial y se sugiere evaluar el vínculo que tiene el consumo de acero, expresado por el modelo geometalúrgico, con el proceso de flotación y sus propiedades (oxígeno disuelto y potencial químico de pulpa), para así poder predecir en forma indirecta el comportamiento de una pulpa de características definidas.

Magíster en Minería / Ingeniero Civil de Minas / Ingeniero Civil / Una práctica común en la industria minera es descomponer el proceso de la planificación en diferentes etapas, de modo que el proceso general y las etapas individuales pueden desarrollarse más fácilmente dada la gran complejidad que conllevaría tratar grandes volúmenes de información al mismo tiempo. Sin embargo, producto de esta forma de planificar comienzan a emerger algunas inconsistencias, especialmente en los megaproyectos mineros subterráneos, donde lo habitual es calcular en un principio el secuenciamiento minero a lo largo de la vida de la mina sin integrar constitutivamente el plan de desarrollo y construcción minero, para medirse sólo posteriormente la factibilidad de cumplir un determinado diseño minero. En consecuencia, dentro de los problemas que pueden materializarse al trabajar con una planificación desagregada está, en particular, la imposibilidad de capturar el valor real de un proyecto al no tener en cuenta las labores relacionadas a los túneles, galerías e infraestructura en general reflejado en un aumento de costos o disminución de la meta productiva. Por tanto, la presente investigación tiene por objetivo presentar un modelo de programación matemática para el tratamiento del secuenciamiento y agendamiento de una mina subterránea, teniendo en cuenta la producción, los recursos disponibles y la constructibilidad de manera integrada, siendo una herramienta de análisis rápido para el planificador minero. La función objetivo del modelo aquí presentado es la maximización del valor presente neto de un conjunto de actividades, sujeto a: Restricciones operacionales de capacidad de construcción dada por el número, disponibilidad y rendimiento intrínseco de equipos; Restricciones de precedencias físicas y operacionales, relativas a la posibilidad real de realizar una actividad por sí misma dado que hay acceso a ella y a la posibilidad de ejercer dicha actividad dado el vínculo con otras dentro de un proyecto; Restricciones de procesamiento en cuanto a la capacidad máxima y mínima admisible para tratar mineral; Y restricciones de recursos disponibles en cada periodo, ya sea en cantidad de materiales para la construcción, aire o cualquier medida cuantificable a distribuir. La implementación final resulta en una herramienta llamada UDESS que ha sido presentada en diversas publicaciones anteriormente. Los resultados muestran que el programa de producción cambia cuando se considera la constructibilidad de un diseño minero, más aún, tiene influencia en el resultado y si bien no se asegura obtener un valor de negocio mayor, sí un mayor grado de robustez por considerar más información y evaluarla en poco tiempo de manera conjunta. Por tanto se recomienda utilizar los resultados de este modelo como una guía en la construcción de planes mineros subterráneos y una prueba de factibilidad para un diseño minero con múltiples opciones de desarrollo.

El objetivo principal de este trabajo es el diseño de un sistema de control de producción para la minería de esmeraldas, ya que, para este tipo de minería no existe un sistema de control producción, la explotación se realiza de manera artesanal siguiendo la veta mineralizada. El no poseer un control de producción para la planificación tiene como consecuencia la nula extracción de material de interés por una inadecuada distribución de recursos. El sistema que se propone se puede separar en cuatro grandes tópicos, siendo estos evaluación de recursos, planificación minera, sistema de control producción, y reconciliación. Este consiste en un ciclo cerrado de etapas sucesivas, partiendo de una base de datos que posee toda la información necesaria para obtener estadísticas de producción que servirán como datos de entrada a un modelo de planificación minera. El ciclo consta, entre otros, de una etapa de optimización, y otra de asignación de extracción que apuntan a horizontes de planificación distintos. La etapa de optimización consiste en el cálculo del programa de producción mensual y tiene como finalidad maximizar el beneficio obtenido por la producción de esmeraldas, generando un plan de producción que cumpla con el objetivo sujeto a restricciones presupuestarias y operacionales obtenidas del desempeño histórico de la mina, de modo de respetar sus capacidades e infraestructura. La etapa de asignación consiste en entregar la secuencia de explotación a seguir para el cumplimiento del plan. Esta última se realiza mediante el método de minimización de cuadrados, minimizando la brecha entre los metros de avance realizados y los planificados para el mismo período de tiempo. Luego de realizadas las dos etapas se obtiene el plan minero diario a seguir en el mes, el cual luego de ser aplicado en la operación de la mina, entregará resultados que son la base para realizar una reconciliación productiva, es decir, comparar lo realizado con lo planificado, obteniendo información útil para realizar ajustes y mejorar estimaciones mediante la retroalimentación de información al sistema. La filosofía que tiene el sistema propuesto, es que define simultáneamente la preparación minera con la producción de frentes y a su vez el levantamiento geológico, el cual cumple un rol primordial para la planificación en este tipo de yacimientos. Por otro lado, se verá que permite agendar a priori mantenciones y reparaciones, disminuyendo imprevistos que obliguen a interrumpir la operación para la realización de estas actividades. Además, que se asegura la creación de planes de producción alcanzables en la práctica mediante la aplicación de restricciones operacionales de la mina. El sistema es aplicado a un mes de operación del año 2010 de la mina de esmeraldas de Muzo, Colombia, obteniendo resultados satisfactorios con un valor por producción un 26% mayor al obtenido, lo cual sugiere su aplicación.

Ingeniero Civil de Minas / El insesgo condicional es una propiedad deseada en un modelo de estimación de recursos. Esta propiedad indica que los recursos (leyes, tonelaje y metal) recuperados sobre cierta ley de corte, son iguales a los recursos estimados. Los estimadores geoestadísticos como el kriging generalmente producen estimaciones condicionalmente insesgados, dependiendo del tamaño y diseño de la vecindad de búsqueda. Poco se conoce sobre el sesgo condicional en un contexto multivariable, cuando el interés recae en la estimación conjunta de varias especies minerales. Para abordar este problema se analiza un caso de estudio correspondiente a un yacimiento ubicado en el norte de Chile. Los datos consisten en muestras de testigos de sondajes, con información sobre las leyes de cobre y arsénico. Estas leyes se encuentran altamente correlacionadas debido a que la mineralización ocurre principalmente en forma de enargita y tenantita. Además, a diferencia del cobre, falta la información de arsénico en algunos puntos de muestreo, lo que hace que el enfoque multivariable (cokriging) particularmente adecuado para esta estimación de recursos. La metodología considera los siguientes pasos. Primero las leyes de cobre y de arsénico son simuladas de manera conjunta, para crear modelos de referencias con los cuales se harán las comparaciones. Luego, usando las muestras de sondajes, las leyes serán estimadas separadamente mediante kriging y en conjunto mediante cokriging, usando una vecindad móvil que considera distintos números de datos en cada estimación. También son consideradas estimaciones mediante media de simulaciones y de cosimulaciones. Finalmente, el sesgo condicional es cuantificado aplicando leyes de corte de cobre o de arsénico (o de ambas especies) para mostrar la dependencia entre las variables estimadas. Para cuantificar el sesgo condicional se utilizan dos curvas, la primera muestra la ley media (estimada y real) en función de la ley de corte y la segunda muestra el tonelaje (estimado y real) en función de la ley de corte. Los resultados indican que el sesgo condicional es considerable cuando la vecindad tiene pocos datos, independiente del tipo de estimación (kriging o cokriging). También se observa una disminución del sesgo condicional cuando se utiliza cokriging en vez de kriging. Las estimaciones realizadas mediante simulación y cosimulación muestran un bajo sesgo condicional.

Ingeniero Civil Químico / El presente trabajo de título tiene por objetivo desarrollo de un modelo de gestión del conocimiento que permita y facilite a la Geometalurgia la creación de conocimiento, permitiendo conservarlo pese a la rotación de personas que presenta la industria minera. Se entenderá como modelo de gestión del conocimiento a la representación del flujo de conocimiento que debe existir dentro de la Geometalurgia, a través de la adaptación de modelos teóricos referentes al tema y llevándolo a la realidad a través del diseño de herramientas y prácticas que permitan llevar a cabo esta conceptualización. De esta manera este trabajo dará como resultado un esquema que represente el flujo de conocimiento para la creación de conocimiento dentro de la Geometalurgia y las herramientas y prácticas que permitan su posterior aplicación dentro de una organización en particular. Se propone una Cadena de Valor para la Geometalurgia, que permite estandarizar la visión de la disciplina y permite asegurar que la información obtenida del para la evaluación de un recurso minero tenga la calidad de necesaria para el análisis y posterior toma de decisión de explotación. Esto se logró mediante la revisión y análisis de la información que cuenta JTS Ingenieros Ltda. y aplicación de entrevistas a diversos actores de la industria minera. La implementación del modelo demanda la adopción de nuevas prácticas, lo que implica un esfuerzo especial de la organización para instaurarlas adecuadamente. Para esto se debe nombrar un área responsable que se encargue del diseño de cada práctica, de las actividades para su puesta en marcha, de las medidas de efectividad e indicadores de control de gestión, que realice el monitoreo y evalúe los resultados, rediseñando las prácticas y condiciones de satisfacción de los objetivos del modelo cada vez que sea necesario, alineándose con las redefiniciones estratégicas de la organización, cuando éstas se lleven a cabo. / 23/9/2021

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Magíster en Minería / Ingeniero Civil de Minas / Tradicionalmente la planificación minera se ha realizado bajo parámetros fijos, los cuales conducen a un plan determinista, y por lo tanto, con baja probabilidad de concretarse. En base a esto, una de las líneas actuales de investigación relacionada a la planificación minera se enmarca en función de incorporar en este proceso una mayor cantidad de variables e información con carácter no determinista, Lo anterior se realiza con el fin de obtener resultados robustos tanto en términos de productividad y valor esperado. Por lo que, la actual falta de incorporación de herramientas adecuadas para el tratamiento de incertidumbre, un robusto entendimiento de los agentes responsables en la toma de decisiones del negocio minero, capacidad computacional e integración, tanto de las distintas áreas que forman parte del proceso minero, como también de aquellas fuentes de variabilidad, son las responsables de la diferencia entre lo planificado y lo observado. Dentro de las principales causas de incertidumbre en minería se destaca la fuente geológica, la cual es posible de incorporar al proceso de planificación mediante simulaciones condicionales. Estas simulaciones son generadas a partir de técnicas geo-estadísticas basadas en la información proveniente de sondajes. Es esta fuente de incertidumbre en la actualidad una de las responsables en el efecto observado en la confiabilidad de los planes de producción tanto en minería a cielo abierto como subterránea. En particular para la minería de cielo abierto, el proceso actual de planificación minera estudia la confiabilidad de cumplir un plan de producción, generado para un modelo de bloques de Kriging, frente a la utilización del mismo secuenciamiento bajo los distintos modelos de simulación generados. Desde este punto, se busca en el trabajo de tesis desarrollado realizar un set de secuenciamientos fijos, los cuales al ser cruzados bajo los distintos escenarios geológicos construidos, entregar distintas respuestas de confiabilidad y valor esperado. A la vez, mediante este trabajo, se incorpora el uso de opciones reales, la cual corresponde a una mejora en las herramientas de valorización utilizadas frente a la presencia de incertidumbre. En el proceso de planificación minera estudiado, esta herramienta provee un marco metodológico preciso para dar solución al problema planteado anteriormente. Esta permite incorporar la capacidad de cambiar el secuenciamiento a utilizar en la generación del plan de producción por aquel que entregue un mayor valor para el escenario en particular. El poseer la capacidad de incorporar esta flexibilidad en la valorización de los planes de producción generados bajo incertidumbre, mejora considerablemente la confiabilidad y/o el valor esperado del proyecto.