Memoria para optar al título de Ingeniero Civil de Minas / En el negocio minero es un asunto de vital importancia la evaluación de la rentabilidad esperada, que permita lograr un desempeño operacional óptimo con la menor incertidumbre posible. Actualmente, los modelos de estimación no consideran en mayor medida las variables de respuesta metalúrgica asociadas a las características del yacimiento, lo que conlleva a una evaluación y planificación no óptima, tanto minera como en planta, afectando en cierta medida una correcta proyección de los retornos económicos esperados.
Este trabajo de título tiene como objetivo principal proponer e implementar una metodología que permita definir, de forma no asistida o con poca intervención del usuario, dominios geometalúrgicos a partir de una base de datos real. Los datos utilizados en esta memoria fueron obtenidos de Mina Escondida, los cuales contienen información de geoquímica, asociaciones geológicas (litologías, alteraciones y mineralización) y recuperación de cobre por flotación rougher. Entre los objetivos específicos, se destaca realizar un modelo predictivo de recuperación de cobre por cada dominio definido, además de desarrollar un análisis de sensibilidad con respecto a la capacidad de los algoritmos de agrupamiento de clasificar los datos.
La metodología consiste en primer lugar en la construcción de una base de datos unificada a partir de los datos disponibles. Luego se realiza un estudio exploratorio de datos para después iniciar la minería de datos, consistente en la selección de variables, análisis de componentes principales y clustering (k-Means y Ward), que definirán los dominios. Una vez realizada esta labor se determina un modelo predictivo multilineal de la recuperación de cobre por cada dominio obtenido, para finalmente efectuar un análisis de sensibilidad con respecto a la cantidad de clusters definidos y su capacidad de clasificar los datos.
Una vez obtenidos y analizados los dominios geometalúrgicos, se pudo concluir que esta metodología es útil ya que permite determinar de forma no supervisada estos clusters. Sin embargo, igualmente se requiere de la interpretación del investigador a cargo, ya que dependiendo del número de clusters definidos, se pueden generar unidades geometalúrgicas redundantes entre sí que no mejoren la calidad de la clasificación. En cuanto a los modelos predictivos, si bien una regresión multilineal es de fácil aplicación e interpretación, ésta no ajusta de gran manera al presentar un coeficiente de determinación relativamente bajo, por lo que se recomienda ver alternativas tales como redes neuronales o árboles de decisión.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/117363 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Rosales Fernández, David Alonso |
| Contributors | Ortiz Cabrera, Julián, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ingeniería de Minas, Emery, Xavier, Cáceres Saavedra, Alejandro |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
Page generated in 0.0018 seconds