Ingeniero Civil de Minas / En minería de hundimiento, el movimiento del material fragmentado a lo largo de la columna de mineral, impacta directamente sobre la recuperación y dilución, afectando así el negocio minero. Con la intención de aumentar las tasas de recuperación de mineral y disminuir las tasas de dilución, se desarrollan simuladores que buscan predecir el comportamiento del flujo para servir como una herramienta complementaria para el diseño y la planificación de la mina. En este contexto se presenta FlowSim 1.0, un simulador de flujo gravitacional basado en autómatas celulares y desarrollado en lenguaje Matlab. Debido a la lentitud en los procesos y a la poca capacidad en el manejo de datos, el algoritmo se transcribe a C++ (FlowSim 2.0), un lenguaje computacional más potente. El presente trabajo busca desarrollar FlowSim 3.0 con el objetivo de mejorar la capacidad de predicción del ingreso de dilución en puntos de extracción. Para lo anterior, se implementa un mecanismo llamado flujo preferencial y se propone un algoritmo para la predicción de colgaduras en bateas. El mecanismo de flujo preferencial busca representar la tendencia del flujo gravitacional de privilegiar zonas de menor calidad. Por esto, también es posible representar la mayor capacidad de movimiento que poseen los fragmentos finos en la columna de mineral (migración de finos). La implementación del flujo preferencial considera la escritura del código, su indexación a FlowSim 3.0 y análisis de resultados de simulaciones. Los resultados de las simulaciones permiten determinar que el mecanismo de flujo preferencial es implementado de manera exitosa, ya que se observa una mayor preferencia del flujo en privilegiar zonas de menor calidad. Además, la implementación del mecanismo en FlowSim 3.0 permite reproducir de manera consistente las hipótesis realizadas por Laubscher (1994) en el ingreso de dilución producto de la variación del espaciamiento entre puntos de extracción y del grado de heterogeneidad del material presente en la columna de mineral. Por último, se concluye que el mecanismo de flujo preferencial implementado tiene el potencial de representar de mejor forma el comportamiento del flujo gravitacional, ya que ayudaría a mejorar la capacidad de predicción del ingreso de dilución, sin embargo, es necesario un proceso de calibración y validación del simulador. La propuesta para el algoritmo de predicción de colgaduras considera sólo la escritura y su indexación en FlowSim 1.0 para una posterior implementación real en su versión 3.0. El algoritmo es creado con la finalidad de conocer el número de eventos de colgadura que se pueden producir en un punto, al extraer una cantidad determinada de mineral. Este dato es muy valioso para las faenas mineras ya que tienen la posibilidad de mejorar la planificación minera, conocer el porcentaje de área disponible para la producción, determinar el impacto en el flujo gravitacional debido a la interrupción del tiraje programado, distribuir de mejor forma a las cuadrillas de descuelgue y enviarlas a zonas que presenten mayor cantidad de colgaduras, entre otras cosas. El algoritmo está basado en el uso de curvas estimativas de frecuencia de colgaduras construidas a partir de resultados experimentales de flujo confinado. La poca cantidad de curvas existentes produce una nula o poca variabilidad en los resultados simulados, por lo tanto es necesario replicar estos experimentos para la construcción de nuevas curvas y obtener resultados más representativos.

Ingeniero Civil de Minas / El Block Caving es un tipo de extracción minera vigente como método para viabilizar la recuperación de cuerpos minerales ubicados a gran profundidad (Chuquicamata subterránea, Grasberg Block Cave, DMLZ). Aunque se han hecho esfuerzos para el entendimiento del fenómeno de extracción que ocurre en el Block Caving, flujo gravitacional, existen todavía interrogantes sobre cuáles son los parámetros que más inciden en su desarrollo. FlowSim es un simulador que modela el comportamiento del flujo gravitacional a través del concepto de autómatas celulares. FlowSim cuenta con la implementación de algunos mecanismos de flujo gravitacional, carta de extracción, rilling y flujo preferencial. Estos parámetros le han concedido al programa buena precisión en la predicción de leyes y dilución, para un alcance temporal de largo y mediano plazo, sin embargo, queda pendiente la precisión para el corto plazo. El trabajo de investigación tiene como objetivo la evaluación y mejora del software FlowSim como herramienta de modelamiento de flujo gravitacional. Se realiza en primera instancia el estudio de las zonas de extracción determinadas por los trazadores ubicados en terreno. Se observa sus principales características y luego se calibra el simulador en base al tonelaje de salida de los trazadores. La evaluación se efectúa contrastando las características que el simulador no toma en cuenta y se plantean metodologías de implementación con el propósito mejorar el simulador. El análisis de las zonas de extracción da como resultado que la uniformidad (Susaeta 2004) y la granulometría tienen un rol importante como parámetros del flujo, sin embargo, la uniformidad tiene mayor preponderancia en el flujo. Mientras el índice de uniformidad de los puntos que componen una batea sean del mismo tipo (uniforme, semiuniforme y aislado) y tengan valores parecidos de tonelaje extraídos de ese tipo (< 5 %), el flujo tiende a desarrollarse de forma regular. Por otro lado, si los puntos analizados presentan más del 60% del tonelaje de extracción aislada siempre ocurrirá flujo irregular. Finalmente, solo cuando el índice de uniformidad sea distinto para los puntos de extracción en análisis la granulometría incidirá siginificativamente. El análisis de altura de extracción y altura de posicionamiento de los trazadores da como resultado la contracción del diámetro de las zonas de extracción, para los trazadores ubicados por sobre los 50 m del nivel de hundimiento. El diámetro de la zona de extracción pasa de 36m a 22 m desde los 50 m. Esta característica observada difiere de lo reproducido en la simulación de FlowSim. La calibración muestra un error de predicción del tonelaje de extracción de los trazadores de 16 kton, no obstante, las replicas muestran formas similares de las zonas de extracción reales y emuladas. En base al hallazgo de contracción del diámetro de la zona de extracción obtenida, se plantea la implementación del cave back y el efecto de porosidad variable en altura. Mientras que la implementación del cave back se basa en observación de terreno; la porosidad variable en altura tiene su justificación debido al fenómeno de fragmentación secundaria, fenómeno que disminuye la granulometría durante el proceso de extracción. Ya que se observa del análisis de las zonas de extracción generada por los trazadores que, la granulometría pasa a ser la variable principal del flujo cuando la uniformidad de los puntos de una batea difieren (>5%), la implementación de la porosidad en altura tiene plena justificación. La implementación de estos mecanismos complementará los buenos resultados del simulador y de esta forma ayudará al aporte de FlowSim sobre el modelamiento del flujo gravitacional.

Memoria para optar al título de Ingeniera Civil de Minas / En operaciones de block caving el flujo gravitacional juega un importante rol en la recuperación y el control de dilución. Este tiene influencia en importantes decisiones como el diseño de mallas de extracción, la secuencia de extracción de puntos y en general en todas las variables que definen un plan de producción, en particular en leyes y tonelajes a extraer. En este contexto se presenta FlowSim, un simulador de flujo gravitacional basado en autómatas celulares. El desarrollo de la presente investigación, plantea y verifica la traducción del simulador a un lenguaje computacional más eficiente, C++. FlowSim 2.0 presenta importantes mejoras tanto en los tiempos de ejecución como en la capacidad de manejo de datos, permitiendo el desarrollo de proyectos masivos con planes de producción extensos. Como caso estudio se presenta una comparación entre datos muestreados y la simulación de dos sectores de la mina El Salvador. El foco se centra en evaluar la capacidad de FlowSim 2.0 para reproducir el ingreso de dilución. Los resultados de FlowSim 2.0 indican que este tiene la capacidad para pronosticar el ingreso de dilución en los puntos con dilución observada. Sin embargo, existe una inclinación por parte del simulador a incorporar área adyacente a la zona de dilución, sobrestimando el número de puntos con ingreso de material no deseado. En consecuencia a los resultados, el modelo numérico y la evidencia experimental, se sugiere que FlowSim 2.0 no representa todos los mecanismos de flujo. A partir de esta hipótesis se propone incorporar tres procesos; el efecto del hundimiento en superficie, la propagación de material quebrado en la columna y el flujo preferencial del material de acuerdo a una variable. Estos mecanismos son implementados en FlowSim2D, una versión del simulador en dos dimensiones. El objetivo es comprobar la lógica y aplicabilidad de los algoritmos planteados a través de casos hipotéticos y evidencia experimental del uso de modelos físicos. Es así como FlowSim 2.0 comprueba su potencial uso como una herramienta en la planificación minera. La simpleza del modelo permite rapidez en la ejecución y flexibilidad para incorporar variables de interés.

Ingeniero Civil de Minas / El estudio de flujo gravitacional es fundamental en la minería subterránea por block/panel caving debido a su directa relación con la planificación minera, entregando información como el tipo y cantidad de material extraído, secuencia de extracción, leyes y recuperación. Debido a lo anterior, contar con herramientas computacionales que permitan modelar este fenómeno es de gran ayuda para realizar de la mejor manera las operaciones mineras. Dentro del ámbito del modelamiento de flujo gravitacional, Flowsim es un simulador basado en el concepto de autómatas celulares implementado en lenguaje C++, el cual permite realizar trabajos de forma más sencilla, rápida y con una gran calidad en los resultados. En el presente trabajo se utiliza esta herramienta con el objetivo de evaluar su funcionamiento y resultados mediante el modelamiento de diferentes casos de estudio a nivel experimental y a nivel industrial. Además se utilizan nuevas características del simulador para el trabajo con trazadores y se agrega un nuevo mecanismo para el modelamiento de la subsidencia. Los casos de estudio tratados son el análisis de trazadores recuperados a nivel mina, resultados experimentales obtenidos a partir de modelos físicos y simulaciones predictivas de 370 puntos de extracción pertenecientes a la mina Esmeralda, división El Teniente, focalizando el estudio en el funcionamiento de Flowsim para el cálculo de zonas de extracción, leyes, punto de entrada de material quebrado, y el tiempo de simulación. Los resultados muestran que Flowsim es capaz de replicar los resultados de zonas de flujo obtenidos con trazadores inteligentes en mina con diferencias de 9.7 [%]. Los casos experimentales e industriales analizados con el simulador calibrado muestran una leve tendencia a sobreestimar el punto de entrada de quebrado. Las simulaciones se realizan un 50 [%] más rápido a lo realizado por Rebop, simulador de flujo gravitacional desarrollado por Itasca, mientras que los valores entregados para las variables analizadas son muy similares entre ambos simuladores, variando en porcentajes menores al 5[%]. Las nuevas funciones de Flowsim, como el trabajo con trazadores y el mecanismo de rilling, aumentan las capacidades del simulador, pudiendo llevar a cabo nuevos análisis para la planificación minera. Los trazadores permiten establecer la recuperación para diferentes mallas de extracción y estudiar el comportamiento de los elipsoides de extracción. El mecanismo de rilling permite comprobar la morfología de la superficie y los resultados de su implementación muestra diferencias menores al 2 [%] con respecto a los resultados de modelos físicos. Finalmente, los resultados muestran que Flowsim es una potente herramienta de planificación en desarrollo, que, debido a su versatilidad, permite trabajar e implementar nuevos mecanismos como el trabajo con trazadores y el concepto de rilling, entregando resultados de forma rápida, simple y eficaz.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil de Minas / El éxito de una operación de Block/Panel Caving depende de las decisiones que se toman durante la planificación minera, durante la fase de ramp up se ponen a prueba los planes de extracción con desafíos asociados a mantener y gestionar la seguridad operacional, controlar la sismicidad, riesgos de air blast y estallidos de roca, todos los desafíos anteriores tienen en común el fenómeno de propagación de caving, cuya trayectoria de crecimiento define si el material disponible para ser extraído será dilución o mineral. El estudio de la propagación de caving en este trabajo se dividió en tres etapas comenzando por el estado del arte y los antecedentes de los casos de estudio, luego el análisis de las variables operacionales que influyen en la manera de propagación del caving y finalmente la incorporación del cave back en FlowSim BC a través del mecanismo de Cave Shape el cual define la interfaz del cave back periodo a periodo. Con respecto a los antecedentes de estudio se presentan los conceptos y fundamentos detrás del caving, identificando aquellas variables que son controlables a nivel operacional tal como la extracción y el pre-acondicionamiento (PA). Con respecto a los casos de estudio ambos corresponden a dos bloques adyacentes desfasados 194 m en cota, tienen en común ser yacimientos muy grandes y profundos llegando a alturas de columna extraíble de hasta 1000 m para el CASO 1 y una altura de columna de 750 m para el CASO 2, utilizando PA intensivo y PA con fracturamiento hidráulico (FH) respectivamente. Una vez que la socavación inicial ha comenzado, la única variable operacional que controla la propagación del caving es la extracción. Se realizó un análisis comparando la altura de cave back (HCB) con la altura de extracción (HOD) en ambos casos de estudio. Como regla general para ambos casos se cumple que a mayor HCB la altura de extracción equivalente aumenta manteniendo la razón HCB : HOD = 8:1, lo que corresponde a una razón mayor a lo establecido de forma empírica por Codelco cuando existe aplicación de PA (HCB : HOD = 5 : 1), dicha razón se debe a que existen puntos de extracción en donde el caving propaga mucho más rápido alcanzando razones de HCB : HOD = 12:1, esto se explica por la presencia de estructuras y fallas dominantes en el CASO 1, y producto de la interacción entre cavidad adyacente explotada previamente para el CASO 2. Por otro lado, existen puntos de extracción ubicados en el entorno del área de mayor propagación en donde es factible estimar la altura del cave back como un factor de 4.5 veces la altura de extracción. Se completa el estudio con un análisis de extracción en términos de leyes y trazadores para ambos casos a fin de comprender el comportamiento a nivel de flujo gravitacional. La última fase fue incorporar un nuevo mecanismo que represente el cave back en el simulador FlowSim BC, se simulan ambos casos de estudios y se observa una mejora en las estimaciones en términos de leyes y trazadores gracias al cave back. Se finaliza esta etapa mencionando las nuevas capacidades que se podrían implementar a FlowSim BC gracias a la incorporación del Cave Shape, tales como el cambio de porosidad en función de la fragmentación, control del volumen de air gap y cambios de la topografía, proponiendo los algoritmos que se debiesen seguir para el desarrollo futuro.