Ingeniero Civil de Minas / El presente trabajo tiene por objetivo evaluar las dos metodologías de estimación de tiempos de ciclo de transporte utilizadas en el área de Planificación Corto Plazo en Minera Escondida. La primera metodología estima los tiempos de manera estocástica, basándose en la utilización de un simulador de eventos discretos llamado MineDES. La segunda, estima los tiempos de manera determinística utilizando un software llamado MineHaul 2. Para evaluar las metodologías se modela el sistema de trasporte de Minera Escondida al mes de Septiembre de 2014 usando ambos softwares. La calibración de los modelos se lleva a cabo mediante la utilización de datos obtenidos tanto en terreno como a través de un software que reproduce la información emitida por despacho llamado Dispatch Analyser, con el cual se pueden estimar los tiempos de viaje. Una vez obtenidos los resultados de cada modelo, se realiza una evaluación del desempeño de cada software mediante la aplicación de criterios tales como la calidad del ajuste obtenido, la incorporación de congestión y colas en la estimación, dinamismo del modelo, optimización de las rutas evaluadas y el tiempo invertido para conseguir los resultados. Los resultados obtenidos se evalúan en función de los tiempos de viaje del sistema. En comparación con los datos reales de la operación, para el caso de MineDES se obtiene un error del 7.72% en los viajes cargados y un error del 10.17% en los viajes vacíos, mientras que para el caso de MineHaul 2 los errores en los viajes cargados y vacíos son 11.78% y 14.14%, respectivamente. El caso base, que es la estimación realizada por el área de Planificación Corto Plazo, entrega errores para los viajes cargados y vacíos de un 12.52% y 18.95% respectivamente. Respecto a la magnitud del error, los dos modelamientos realizados entregan un mejor ajuste que el modelo creado por Planificación Corto Plazo. De los modelos, MineDES presenta una mayor calidad de ajuste y además es el único que incorpora en su estimación la congestión y las colas. Sin embargo, MineHaul 2 tiene la ventaja de ser un software dinámico, estimar el tiempo de ciclo de la ruta óptima y ser un software mucho más rápido. Finalmente, en función de los intereses del área de Planificación Corto Plazo, los criterios que más ponderan al momento de elegir un software son el dinamismo, la optimización y el tiempo invertido en la estimación, por lo tanto, se recomienda seguir utilizando el software MineHaul 2 para la estimación de tiempos de ciclo de transporte en el área.

Magíster en Ciencias, Mención Geología / Geólogo / En la minería del cobre existen minerales de ganga que afectan la recuperación de la mena, disminuyendo la eficiencia del proceso extractivo, por lo que predecir la presencia de estos minerales es fundamental para formular una planificación minera que optimice la recuperación de la mena. Con el objetivo de crear una herramienta que permita predecir la presencia de alteraciones hidrotermales a partir de datos geoquímicos, se caracteriza cada una de las zonas de alteración cruzando información de mapeo geológico, geoquímica y mineralogía Qemscan. Debido a que el método de disolución por agua regia fue utilizado en la obtención de la base de datos, se definen las zonas de alteración hidrotermal en función de la mineralogía que es capaz de disolver este ácido. La metodología para la clasificación consta de la definición de centroides para cada alteración hidrotermal en un espacio definido por las concentraciones de elementos químicos, para luego calcular un grado de pertenencia a cada uno de las alteraciones predefinidas. De esta manera, el grupo de elementos que mejor discrimina entre alteraciones hidrotermales es Al-Mg-K-Ca-Na, logrando definir hasta 3 zonas de alteración en donde predominan algunos minerales como biotita, clorita y pirita. La clasificación de los datos Qemscan indica que el modelo replica las razones de minerales que caracterizan las alteraciones, a pesar de que el mapeo no sea consistente con la mineralogía. Así, el modelo de clasificación tiene como aplicación directa ayudar al mapeo de alteraciones sugiriendo las clases e indicando los principales controles minerales. Además, es posible utilizar la correlación entre los porcentajes de clasificación y los grados de pertenencia para indicar si una muestra se encuentra mapeada correctamente según sus patrones geoquímicos. El algoritmo utilizado puede ser implementado en trabajos futuros que incorporen el análisis de otras variables de interés con el objetivo de integrar la mayor cantidad de información valiosa para la planificación.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil de Minas / El presente trabajo trata de la estimación geoestadística, en el marco de la Geometalurgia, de variables de interés en el proceso de flotación de la mina Escondida en Chile. En particular busca generar un modelo de bloques espacial mediante el método de Kriging para las variables recuperación rougher , ley de cobre en el concentrado y ley de cobre en el relave . Los datos disponibles son ensayos de flotación georreferenciados que contienen información sobre: coordenadas espaciales , tamaño de soporte , ley de cobre de cabeza, concentrado y relave , ley de fierro de cabeza, concentrado y relave , recuperación de cobre y fierro , masas de alimentación de concentrado y relave y cobre oxidado . En primer lugar, para que el estimador funcione de forma adecuada, se definieron unidades de estimación en base al comportamiento metalúrgico de las variables, filtrando los datos por categorías, las cuales fueron entregadas en el modelo de bloque de Escondida. Esto resultó en seis poblaciones distintas que deben trabajarse de forma independiente dentro de sus volúmenes. Minerales de alto enriquecimiento con alteración cuarzo, sericita, arcilla Pórfido feldespático y cuarcífero de bajo enriquecimiento y primarios; con alteración cuarzo, sericita, arcilla Andesita de bajo enriquecimiento y primarios; con alteración cuarzo, sericita, arcilla Pórfido feldespático de bajo enriquecimiento y primarios; con alteración clorita, sericita, arcilla y alteración potásica Andesita de bajo enriquecimiento y primarios; con alteración clorita, sericita, arcilla y alteración potásica Minerales de alto enriquecimiento con alteración clorita, sericita, arcilla y alteración potásica Por otro lado, al ser las variables a estimar no aditivas hace que un posible kriging directo sea solo aplicable de forma puntual, es decir, sin cambio de soporte. Esto implicó la consideración de otras opciones de estimación mediante kriging de masas en el concentrado con el objetivo de calcular las variables de interés. El estudio resultó en que la estimación para las variables geometalúrgicas en base a las unidades definidas, tuvo mayor precisión en el caso del kriging directo a las variables. Esto pudo deberse a las operaciones posteriores de las estimaciones de las masas, que introducen sesgo. La estimación se mantuvo en la media local de los datos desagrupados según los gráficos de derivas, esto en especial para la variable recuperación, la cual tiene mayor precisión que las leyes estimadas en el concentrado y en el relave.

Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / Minera Escondida Ltda. es la mayor mina de cobre a nivel mundial ubicada en la II Región de Chile. En 2011 su producción fue cercana al 5% de la producción mundial de cobre y un 16% de la producción nacional, cuenta con una de las mayores reservas de cobre en el mundo, lo que le entrega sustentabilidad al negocio. Actualmente los cumplimientos mensuales de movimientos mina y de alimentación a chancados se están logrando de manera muy satisfactoria llegando al 100% o sobre este valor, sin embargo, en la secuencia del plan minero, trabajos de desarrollo críticos o trabajos de infraestructura el cumplimiento llega a valores que no superan el 60% lo que genera costos mayores a los estimados producto de que se tienen que realizar tareas no contempladas. Teniendo en cuenta lo mencionado en el párrafo anterior y reconociendo que en la actualidad existe un proceso productivo muy variable en cuanto al cumplimiento de los planes mensuales, surge la necesidad de generar una planificación diaria que incorpore tanto los movimientos de todas las áreas productivas (producción, desarrollos, perforación y tronadura) como los imprevistos que ocurren día a día, teniendo una componente de seguridad (HSEC) que indique los principales riesgos asociados, considerando además el incorporar tecnología a la visualización de estos planes, para facilitar así el entendimiento en la ejecución. Con esto se busca minimizar el impacto en el plan mensual que tienen los imprevistos en el día a día, mientras por otra parte, en el mediano plazo, se busca la estabilidad en el proceso de producción. Se observó que existe una clara correlación entre el cumplimiento del plan diario y el cumplimiento de plan mensual. Para un promedio de cumplimiento del 85% del plan diario se pueden lograr valores aproximados del 66% del cumplimiento del plan mensual. Siendo el objetivo de la compañía estar sobre el 75%-80% del cumplimiento del plan mensual, se recomienda, debido a la relación existente entre la planificación diaria y mensual, llevar el cumplimiento del plan diario a valores sobre el 90%-95% que está asociado principalmente a la disciplina operacional y a minimizar los imprevistos, lo que implicará estar dentro de rango de cumplimiento del plan mensual que pide la compañía. Dentro de todos los impactos mencionados en el estudio, el que fue evaluado tiene que ver con el aumento de remanejo de mineral producto del no cumplimento de la secuencia mina. Esto genera un gasto adicional que representa el 2.21% del total mensual de la Gerencia de Operaciones versus un gasto de implementación que tiene este plan diario que representa el 0.1% del gasto total mensual y que está asociado aumento de dotación de planificadores. Si se logra capturar esta diferencia, se obtendría una reducción del costo para la Gerencia de un 0.3%. Por lo que se concluye, que si bien, el impacto no es de gran magnitud, es un impacto positivo para el negocio.

Memoria para optar al título de Ingeniera Civil de Minas / El presente trabajo se enmarca en un convenio entre el laboratorio ALGES de la Universidad de Chile, en conjunto con la empresa BHP Billiton. Los datos utilizados corresponden a Minera Escondida Ltda., operada por BHP Billiton. El objetivo principal es la elaboración de un modelo, mediante cokriging, para el sector Escondida , en el que se caracterice el parámetro dureza , considerando las tres variables asociadas: SAG Power Index (SPI), Work Index de Bond (BWi) y Ensayo de Carga Puntual (PLT, medido por el índice Is50). Por una parte, se tiene el modelo de bloques, con información de atributos geológicos. Por otro lado, se tienen los datos de dureza. Existen dos sets de datos: uno corresponde a los índices SPI y BWi, tomados sobre un soporte de 16m; y el otro conjunto de datos corresponde a resultados de PLT, en soporte de 1,5m, y con una densidad de muestreo mayor en profundidad. Las unidades de estimación para Escondida se definen según las alteraciones, que son tres: Cuarzo-sericita-arcilla (1-QSC), Clorita-sericita-arcilla (2-SCC) y Potásica (3). Al estudiar la correlación de la variable PLT con las otras dos, los resultados son desfavorables, lo que se ve acentuado por la existencia de datos muy extremos y discontinuidades a pequeña escala, además de ser esperable dado que el ensayo PLT mide respuesta a la compresión, mientras que SPI y BWi miden impacto y abrasión. Se realiza entonces, un cokriging sólo con SPI y BWi, que presentan buena correlación entre sí. PLT se aplica sólo para definir dos dominios, según un valor umbral de 1,8; debido a que en la planta de proceso se ha determinado que esta distinción es importante. El cokriging se efectúa en base a los datos residuales, los que se calculan sustrayendo la media local, obtenida por kriging de tendencia, a los datos. Se aplica cokriging simple con media cero. Una vez estimados los residuos, se suma la media en cada nodo y se obtiene la estimación final. La validación del modelo obtenido se hace mediante comparación estadística, gráficos de deriva espacial, y visualizaciones 2D. Se ve que la diferencia entre la media de los bloques estimados y la media de los datos, en general es más baja para el dominio PLT<1,8 . La menor precisión de los resultados con respecto a los datos para PLT mayor , se ve también en los gráficos de deriva. Esto puede deberse a que los datos de PLT menores y mayores al umbral están bastante entremezclados, por lo que finalmente hay varios datos de PLT mayor que quedan dentro del dominio PLT menor . Por el contrario, la tendencia espacial de las variables estimadas es fiel a la de los datos para el dominio de menor PLT. No obstante, en todos los casos se ve que la tendencia a lo largo del eje Z logra ajustarse bastante bien. La principal conclusión, es que los modelos estimados permiten tener una clara noción de cómo varían en el espacio los índices de dureza SPI y BWi, en especial a través de Z. Sin embargo, los resultados son menos confiables en profundidad, dado que, en esta zona, reproducen fundamentalmente los modelos de tendencia. Por otra parte, se pierde información relativa a valores extremos, en especial para SPI, pues el cokriging a partir de residuos tiende a concentrar los resultados en torno a la media. La principal ventaja del trabajo realizado reside en la abundante cantidad de datos; sin embargo, esto se contrasta con poca información en lo que respecta a la caracterización geológica y la comprensión del proceso en la planta. / Laboratorio ALGES Universidad de Chile - BHP Billiton