Journal of Advanced Mining Modeling (JAMM) es una revista científica de la Universidad Nacional de Trujillo dedicada a la difusión de investigación especializada en ingeniería de minas, modelamiento avanzado y aplicaciones de inteligencia artificial en la cadena de valor minera. La revista aborda de manera integral todas las etapas del proceso minero, incluyendo la exploración geológica, modelamiento de recursos y reservas, planificación y diseño de minas, perforación y voladura, carguío y acarreo, procesamiento y concentración de minerales, gestión de relaves, ventilación, hidrogeología, geomecánica y seguridad. Asimismo, incorpora estudios sobre procesamiento metalúrgico, recuperación de minerales, desempeño de plantas, optimización de circuitos de molienda y flotación, además de investigaciones en geología, caracterización del macizo rocoso y análisis de estructuras geológicas. JAMM tiene como propósito fortalecer la investigación científica, la innovación tecnológica y el análisis interdisciplinario, fomentando la colaboración entre investigadores, estudiantes, docentes y profesionales del sector. Su enfoque es contribuir al desarrollo de soluciones eficientes, sostenibles y basadas en datos para los desafíos actuales y futuros de la industria minera. ISSN: 3119-7337 (En línea) DOI: 10.17268/jamm Título abreviado: JAMM
Los autores aceptan los siguientes términos: Los autores conservan íntegramente sus derechos de autor, incluyendo los derechos sobre ideas, métodos, procesos, procedimientos, modelos, datos y resultados descritos en el artículo, así como cualquier derecho de marca o patente que pudiera derivarse del trabajo. Los autores conceden a Journal of Advanced Mining Modeling (JAMM) el derecho de primera publicación y autorización para difundir el artículo a través de su plataforma oficial, repositorios institucionales, bases de datos académicas, sistemas de indexación y otros canales de divulgación científica. Los autores pueden celebrar acuerdos contractuales adicionales, de manera independiente y no exclusiva, para la distribución de la versión publicada del artículo (por ejemplo, depositarlo en repositorios institucionales, publicarlo como capítulo de libro o incluirlo en compilaciones académicas), siempre que se cite de forma adecuada la publicación inicial en Journal of Advanced Mining Modeling (JAMM). Toda reutilización del contenido deberá incluir la referencia completa del artículo y el reconocimiento explícito de su publicación original en Journal of Advanced Mining Modeling (JAMM), indicando autores, título del trabajo, volumen, número y año de publicación.
Evaluación de la contaminación acústica producida por la perforación de la piedra caliza en la cantera La Encantadora S.A.
La investigación sobre la contaminación acústica en la cantera La Encantadora S.A. tuvo como objetivo evaluar los niveles de ruido generados por la perforación de piedra caliza y su impacto en la salud ocupacional y ambiental. Se aplicó un diseño descriptivo–correlacional con mediciones in situ en 29 puntos y encuestas a 462 trabajadores, complementadas con análisis estadísticos (prueba t de Student, Spearman y confiabilidad Alfa de Cronbach). Los resultados mostraron niveles de ruido entre 50.9 y 74.3 dB, superando el límite recomendado por la OMS (70 dB), aunque dentro de los parámetros legales nacionales (80–85 dB). El promedio fue de 60.22 dB, reflejando exposición moderada, pero con zonas críticas en caminos y áreas de extracción. El 85,1% de los trabajadores percibió contaminación acústica alta, correlacionada significativamente con la intensidad de la perforación, confirmando riesgos de fatiga auditiva, estrés y pérdida de audición. Estos hallazgos evidencian la necesidad urgente de implementar programas de conservación auditiva, barreras acústicas, monitoreo ambiental continuo y capacitación preventiva. En síntesis, la gestión del ruido en minería no metálica constituye no solo un deber normativo, sino un compromiso ético con la salud, la dignidad humana y la sostenibilidad ambiental. Referencias [1] González, A., Pérez, B., & Rodríguez, S. (2023). Pequeña minería no metálica y su impacto en el desarrollo económico y social. Revista Latinoamericana de Minería, 41(1), 22-40. https://doi.org/10.15381/iigeo.v26i51.25261 [2] Martínez, F., & López, G. (2022). Contaminación acústica en minería y su impacto en comunidades cercanas. Estudios Ambientales, 26(3), 67-85. [3] Fernández, J., López, M., & Torres, R. (2021). Impacto del ruido en la salud ocupacional de trabajadores mineros. Revista de Ingeniería Ambiental, 35(2), 45-60. https://repositorio.upch.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12866/16904/Ruido_VergaraGalvez_Jose.pdf?sequence=1&isAllowed=y [4] Rodríguez, S., & Pérez, L. (2024). Calidad de vida y exposición al ruido en zonas mineras. Estudios Sociológicos Mineros, 21(4), 88-105. https://tesla.puertomaderoeditorial.com.ar/index.php/tesla/article/view/251 [5] López, R., Sánchez, M., & Vega, J. (2023). Criterios de control acústico en perforación de piedra caliza. Ingeniería Minera Aplicada, 30(5), 98-115. [6] García, P., & Torres, L. (2022). Eficiencia operativa y costos asociados a la contaminación acústica en minería no metálica. Estudios Mineros, 28(4), 112-130. https://doi.org/10.55204/trc.v3i2.e251 [7] Ramírez, H., & Pérez, C. (2024). Protección de la salud ocupacional en minería no metálica. Revista de Seguridad Minera, 12(1), 33-50. [8] Hernández, V., & Castro, E. (2023). Interacción entre contaminación acústica y perforación en minería sostenible. Ciencia y Tecnología Minera, 15(2), 55-72. https://doi.org/10.15381/iigeo.v26i51.25261 [9] Ministerio de Energía y Minas. (2023). Normativas sobre contaminación acústica en actividades extractivas. Lima, Perú. [10] Gómez, C., Ramírez, D., & Mendoza, F. (2022). Relación entre niveles de ruido y productividad en canteras de piedra caliza. Minería y Medio Ambiente, 19(3), 78-95. [11] Ruiz, M., & Mendoza, T. (2023). Factores que influyen en la contaminación acústica en minería no metálica. Ingeniería Geológica y Minera, 17(2), 44-62. [12] Sánchez, J., Morales, P., & Vega, R. (2024). Evaluación del grado de contaminación acústica en perforación minera. Ciencia y Tecnología Extractiva, 11(3), 71-90. [13] Vega, R., & Morales, P. (2023). Indicadores de eficiencia en perforación de piedra caliza. Estudios Técnicos Mineros, 14(2), 56-74. [14] Serna Sánchez, J. (2018). Metodología de la investigación científica. Editorial Universitaria. [15] Paredes, J., Vargas, M., & Sandoval, C. (2023). Diseño experimental en estudios de contaminación acústica en minería. Minería y Medio Ambiente, 19(3), 78-95. [16] Fuentes, R., & Morales, P. (2023). Estrategias de muestreo en estudios de impacto ambiental en minería no metálica. Estudios Geológicos y Mineros, 21(3), 78-95.
Derechos de autor 2026 Journal of Advanced Mining Modeling https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Optimización de Red Neuronal para Detección de Zonas Inestables en Macizo Rocoso mediante Procesamiento Digital de Imágenes
Este estudio aborda la optimización y entrenamiento de una red neuronal convolucional (CNN) orientada a la detección y segmentación de zonas inestables en macizos rocosos mediante procesamiento digital de imágenes. Para ello, se implementó la arquitectura YOLO v8 en el lenguaje de programación Python, aprovechando sus capacidades de aprendizaje profundo. El objetivo principal fue desarrollar una herramienta rápida y eficaz que permita identificar áreas potencialmente peligrosas en operaciones mineras, especialmente en entornos subterráneos, con el fin de fortalecer la seguridad en el sector. La metodología incluyó el entrenamiento de la CNN con una base de imágenes recolectadas en los alrededores de Huamachuco, complementada con la revisión de investigaciones previas que aplicaron soluciones basadas en YOLO a problemas similares. Los resultados evidencian que el procedimiento propuesto es adecuado para lograr una detección y segmentación efectiva de zonas inestables en macizos rocosos. En conclusión, la solución planteada tiene el potencial de mejorar significativamente la seguridad minera al ofrecer una herramienta confiable para la identificación de áreas de riesgo. Palabras clave: Red neuronal convolucional (CNN); procesamiento digital de imágenes; macizo rocoso; zonas inestables; optimización; aprendizaje profundo; entrenamiento; YOLO v8.
Implementación del algoritmo K-Nearest Neighbors para la predicción de desprendimiento de taludes de mina a cielo abierto
El propósito de este estudio fue analizar el uso del método K-Nearest Neighbors. para anticipar desprendimientos en taludes de minería superficial, mediante el uso de los parámetros de cada talud. El examen de los peligros de deslizamientos en pendientes en una mina a cielo abierto se puede describir como la evaluación del peligro de colapso de estas construcciones, siendo fundamental para asegurar la seguridad. Para lograr esto, es imperativo supervisar estas estructuras y evaluar todas las variables que podrían influir en su estabilidad. Se empleó un enfoque cuantitativo, realizando una evaluación del factor de seguridad estable (ST), medio estable (OF) e inestable (FSB), considerando la distancia de los K=11 vecinos más cercanos, las relaciones geomecánicas de los parámetros ayudo mucho en las predicciones de los taludes si tienen mayor estabilidad, con la implementación del algoritmo se obtuvieron resultados muy eficaces para la predicción de taludes, lo cual se muestran en una clasificación de precisión de 0.90, sensibilidad (recall) 0.90, F1-score 0.90 de estabilidad del talud (ST) y Accuracy (Exactitud): 83.33%. Finalmente, el método KNN es una alternativa confiable para evaluar las predicciones de condiciones estables de taludes en minería a cielo abierto, lo cual el valor k tiene una eficaz de predicción de 73.73%, ya que facilita la toma de decisiones técnicas y que contribuye en la reducción del riesgo de desprendimientos a partir de un análisis de las variables de talud. Referencias [1] V. Hanna Castro, «Evaluación de tecnologías hiperespectrales en la caracterización mineral de yacimientos para aplicaciones geometalúrgicas: Caso aplicado a Mina Florida, Distrito Minero Alhué, Región Metropolitana, Chile», 2017. https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/149764 [2] V. M. Cangussu, «Proposta de modelo de predição da condição de estabilidade de taludes de mina com uso do algoritmo K-Nearest Neighbors.», 2022. http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4105 [3] F. M. P. Reis, «Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para análise da condição de estabilidade de taludes de mina: redes neurais artificiais.», 2022. http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4525 [4] P. P. Catari Colque et al., «Optimización del diseño de talud en minería superficial mediante el método de elementos finitos», Rev. Digit. Novasinergia, vol. 8, n.o 1, pp. 33-51, jun. 2025, doi: 10.37135/ns.01.15.09. [5] G. B. Frainz, «Análise da estabilidade de talude ferroviário sob influência de cargas e vibrações utilizando modelos de aprendizado de máquina», ago. 2024. https://hdl.handle.net/1843/78421 [6] G. X. Mesquita, «Classificação geomecânica de taludes dos cânios do rio Poty segundo os sistemas RQD, Q, RMR e SMR», 2025. http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80103 [7] D. B. Yánez Borja y L. Jordá Bordehore, «Aplicación de la metodología de análisis empírico Q Slope para evaluación de taludes en la provincia Bolívar, caso de estudio vía Guaranda - Echeandía», Thesis, ESPOL. FICT, 2021. http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/53899 [8] «Modificación del Sistema GSI en función de la Escala de Análisis de Estabilidad de Taludes en Macizos Rocosos - ProQuest». https://www.proquest.com/openview/d9d74ee783443d85b05bc6228d82d58a/1?pq-origsite=gscholar&cbl=2026366&diss=y [9] S. Zhang, «Challenges in KNN Classification», IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 34, n.o 10, pp. 4663-4675, oct. 2022, doi: 10.1109/TKDE.2021.3049250. [10] F. C. Canales Soto, «Aplicación y evaluación de modelos de machine learning y deep learning en la predicción de consumo energético en molienda SAG», 2024, https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/202615 [11] J. A. Pinedo Ramirez y F. J. Grados Acosta, «Modelo predictivo de planificación operativa bajo el enfoque de machine learning para gestionar los tiempos de ciclo del volquete en una mina subterránea», Univ. Peru. Cienc. Apl. UPC, nov. 2023, https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/670723 [12] N. Arcila Quintero, «Predicción de alertas de falla para planes de monitoreo geotécnico aplicando el método del inverso de la velocidad acoplado con algoritmos de aprendizaje supervisado», nov. 2022. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82998 [13] L. R. C. Silveira, M. S. Lana, y T. B. dos Santos, «Machine learning applied to the prediction of rockfall slope probability», Res. Soc. Dev., vol. 11, n.o 10, pp. e89111032603-e89111032603, jul. 2022, doi: 10.33448/rsd-v11i10.32603
Predicción de la resistencia a la compresión del hormigón mediante regresión lineal múltiple (OLS) y preprocesamiento de datos
La seguridad y estabilidad de los sistemas de soporte y revestimiento constituyen un aspecto crítico en los proyectos de ingeniería minera, debido a las altas exigencias estructurales impuestas por las condiciones operativas, especialmente en minería subterránea. El objetivo principal de este estudio fue evaluar la capacidad de modelos de regresión lineal múltiple (OLS) para predecir la resistencia a la compresión del hormigón, analizando el efecto de diferentes técnicas de preprocesamiento de datos sobre su desempeño predictivo. La metodología adoptó un enfoque cuantitativo y se basó en el análisis de un conjunto de datos experimentales compuesto por más de 1000 mezclas de hormigón, considerando variables asociadas a la dosificación de los materiales y a la edad de curado. Se desarrollaron y compararon tres configuraciones de modelado: predictores sin transformación, predictores estandarizados y predictores transformados mediante la función log(x+1). El desempeño de los modelos se evaluó utilizando el Error Cuadrático Medio (MSE) y el coeficiente de determinación R². Los resultados obtenidos muestran que los modelos construidos con datos originales y estandarizados presentaron un comportamiento similar, con valores de R² cercanos a 0.351 en el conjunto de prueba. En contraste, la transformación logarítmica permitió reducir el MSE de prueba a aproximadamente 55 MPa² e incrementar el R² hasta valores próximos a 0.750, evidenciando una mejora sustancial en la precisión y capacidad de generalización del modelo. El alcance de estos resultados se orienta al uso del modelo como una herramienta predictiva de apoyo de control de calidad del hormigón en aplicaciones mineras. En conclusión, la regresión lineal múltiple combinada con un preprocesamiento adecuado mediante transformación logarítmica constituye una alternativa eficiente y confiable para la estimación de la resistencia a la compresión del hormigón, manteniendo una interpretación clara de los resultados y aportando soporte practico para la toma de decisiones técnicas en minería. Referencias [1]. Yeh, I.C. (1998). Modeling of strength of high-performance concrete using artificial neural networks. Cement and Concrete Research, 28(12), 1797–1808. DOI: https://doi.org/10.1016/S0008-8846(98)00165-3 [2]. Yeh, I.C. (2007). Modeling concrete strength with augment-neuron networks. Cement and Concrete Research, 37(7), 1063–1070. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cemconres.2007.03.013 [3]. Asteris, P.G.; Mokos, V.G. (2020). Concrete compressive strength prediction using machine learning techniques. Neural Computing and Applications, 32, 15807–15828. DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-019-04663-2 [4]. 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Optimización del mantenimiento del trommel mediante Lean Maintenance, análisis del MTTR/MTBF y mejoras de producción con simulación Monte Carlo
El trommel es un equipo fundamental en el procesamiento de los minerales sulfurados, ya que permite la separación de finos, arcillas, y material adherido que afecta a la eficiencia de molienda. En diversas operaciones cupríferas se observan la existencia de fallas frecuentes relacionadas con el desgaste acelerado de los liners, ciertas obstrucciones internas y reparaciones no planificadas, lo que incrementa la variabilidad operativa y limita el rendimiento global de la planta. En el cual ciertas condiciones justifican la implementación de ciertas estrategias de mantenimiento orientadas a la mejora continua y el control de la confiabilidad del equipo. El presente estudio desarrolla una propuesta integral se optimización del mantenimiento del trommel, basados en Lean Maintenance y el seguimiento de indicadores clave de desempeño como el Overall Equipment Effectiveness (OEE), el MTBF y MTTR. Para la validación del diagnóstico, se emplearon métodos de confiabilidad avanzada, incluyendo el modelo de Weibull y la simulación Monte Carlo, utilizando datos reales de tiempos entre fallas de equipos rotatorios con condiciones de desgaste equivalente al trommel. La metodología se centró en el análisis de fallas concurrentes. Los resultados muestran un comportamiento de falla de desgaste progresiva (β=4.21) y una vida de 225 h, con una probabilidad de falla del 40 % antes de las 200 h. La simulación Monte Carlo evidenció que el mantenimiento preventivo sea optimo debe realizarse entre 160­-190 h para evitar interrupciones no programadas. La integración Lean + Confiabilidad permitió optimizar la gestión del mantenimiento, tales que ayudó a reducir tiempos de reparación, incrementando MTBF y mejorando la disponibilidad del equipo. Referencia [1] Apaza, N. C. (2021). Implementación de la metodología TPM-Lean Manufacturing para mejorar la eficiencia general de los equipos (OEE) en la producción de repuestos en una empresa metalmecánica. Ind. Data, 24(1), 49-62. DOI: https://doi.org/10.15381/idata.v24i1.18402 [2] Pinto-Zegarra, D. R.; García-Lopez, Y. J. (2024). Application of Lean and TPM Tools to Improve OEE: A Case Study in Peruvian Metalworking SMEs. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management. DOI: https://doi.org/10.46254/BA07.20240057 [3] Kurniati, N.; Anggrahini, D.; Kusumaningrum, D.; Ilham, P. (2019). Lean Implementation on Production Process and Maintenance Practice for Productivity Improvement Proceedings of the 1st International Conference on Industrial Technology, 144-149. DOI: https://doi.org/10.5220/0009424301440149 [4] Lama, H. O. (2024). Operaciones Mineras. Editorial Universal Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Accedido:13 de diciembre de 2025. 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Derechos de autor 2025 Journal of Advanced Mining Modeling https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Optimización de tiempos para reducir costos en carguío y acarreo mediante un modelo de Red Neuronal Artificial
La investigación tuvo como objetivo reducir los costos mediante el control de tiempos y la mejora del mantenimiento de la ruta de acarreo. Se empleó un enfoque cuantitativo y un diseño cuasi experimental, realizando una evaluación de los procesos existentes de carguío y transporte, considerando la distancia recorrida, los equipos utilizados y los tiempos involucrados. Durante 20 guardias se monitorearon las operaciones y se implementaron controles de tiempos de carguío y acarreo, así como la programación de una red neuronal para predecir los costos asociados. Los resultados obtenidos muestran que, al verificar los tiempos y las predicciones con los promedios, existe una diferencia de $0.20 por tonelada métrica. Asimismo, al revisar los tiempos de transporte y el adecuado mantenimiento de la ruta de acarreo, los costos de soporte se redujeron de $1.04 por tonelada métrica a $0.90, logrando un ahorro adicional de $0.14. Además, se concluyó que el control del tiempo y el mantenimiento adecuado de la vía permiten reducir los tiempos de carguío en un 11.45% y los tiempos de transporte en un 12.73% dentro de la unidad minera. Se propone un modelo predictivo para próximas investigaciones basado en redes neuronales que permite optimizar los tiempos de carguío y acarreo, logrando una reducción de hasta 0.34 USD/TM en los costos operativos. Referencias [1] Wang, X.; Dai, Q.; Bian, Y.; Zhang, M. (2023). Real-time truck dispatching in open-pit mines. International Journal of Mining, Reclamation and Environment, 37(6), 400–420. DOI: https://doi.org/10.1080/17480930.2023.2201120 [2] Cotrina, M.A.; Vera, J.K.; Arango, S.M. (2025). An Intelligent Approach to Predicting Dilution, Overbreak and Costs in Underground Mining Using Kolmogorov-Arnold Networks. Mathematical Modelling of Engineering Problems, 12(3), 815–828. DOI: https://doi.org/10.18280/mmep.120308 [3] Baunier de Melo, W. (2021). 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Flotación de minerales de estaño: Una revisión sistemática de mineralogía, depósitos y reactivos en operaciones industriales
El objetivo de esta investigación fue analizar sistemáticamente la composición de los minerales de estaño, conocer sus depósitos, identificar los colectores necesarios para la flotación y revisar los procesos de flotación empleados por empresas mineras. La metodología utilizada consistió en una búsqueda sistemática de información relacionada con la flotación de minerales de estaño. Los resultados mostraron que la casiterita (SnO₂) y la estannita (CuS-FeS-SnS₂) son los minerales esenciales. La clasificación de los depósitos de estaño se basa en tres grupos: depósitos diseminados, minerales de grano medio-grueso y minerales de estaño de grano grueso. Los colectores necesarios para la flotación de minerales de estaño son ácido arsénico, ácido fosfónico y ácido dicarboxílico. En el proceso de flotación de la mina Minsur se emplean reactivos depresores y colectores; algunos de ellos son el sulfato de cobre (CuSO₄) y el xantato de amilo. En conclusión, es esencial conocer el proceso de flotación del mineral de estaño debido a la gran demanda de este metal. Referencias [1] Angadi SI, Sreenivas T, Ho-Seok Jeon, Sang-Ho Baek, Mishra BK. A review of cassiterite beneficiation fundamentals and plant practices. Minerals Engineering. 2015 January; 70: 178–200. [2] Philippe LVS, Lyon SB, Sammon C, Yarwood J. Validation of electrochemical impedance measurements for water sorption into epoxy coatings using gravimetry and infra-red spectroscopy. Corrosion Science. 2008 March; 50(3): 887–896. [3] Chander S. A brief review of pulp potentials in sulfide flotation. International Journal of Mineral Processing. 2003 September 29; 72(1–4): 141–150. [4] Williams EF, Woodberry NT, Dixon JK. Purification and surface tension properties of alkyl sodium sulfosuccinates. Journal of Colloid Science. 1957 October; 12(5): 452–459. [5] Charlotte M, Berchel M, Couthon H, Jaffrés P. Phosphonic acid: preparation and applications. 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Análisis Económico de la Mitigación de Aproximaciones Críticas entre Equipos de Carguío y Acarreo mediante un Modelo Matemático basado en Geometría Angular
En las operaciones mineras a cielo abierto, el proceso de carguío pala–camión representa una etapa crítica desde el punto de vista operativo, de seguridad y económico. Una aproximación inadecuada del camión hacia la pala puede generar interferencias geométricas, paradas no programadas y eventos de colisión, afectando directamente la productividad del sistema. Tradicionalmente, la distancia mínima de aproximación se ha definido mediante criterios empíricos o valores fijos, los cuales no consideran la geometría real de la maniobra de ingreso del camión. En este estudio se desarrolla y aplica un Modelo de Distancia Mínima por Geometría Angular (DMG) para determinar la distancia mínima de aproximación segura entre la pala y el camión durante el proceso de carguío. El modelo se fundamenta en un planteamiento geométrico que incorpora explícitamente el efecto de la orientación angular del camión, ajustando la distancia mínima en función del ángulo de ingreso mediante un factor trigonométrico. Como condición base, se considera el caso ideal de alineamiento, a partir del cual se formula el modelo angular continuo. El análisis se aplica a un caso de estudio correspondiente a una operación minera a cielo abierto, utilizando datos operacionales reales de equipos de carguío y acarreo. Los resultados obtenidos evidencian que la distancia mínima de aproximación no es constante, sino que aumenta de manera no lineal conforme se incrementa el ángulo de aproximación del camión, lo que explica la ocurrencia de aproximaciones críticas bajo criterios de distancia fija. Asimismo, el análisis económico muestra que dichas aproximaciones generan pérdidas acumuladas significativas, estimadas en US$ 21.8 millones anuales por concepto de utilidad perdida. La aplicación del modelo DMG permite establecer un criterio geométrico más preciso para la gestión de la distancia mínima de seguridad, contribuyendo a la mitigación de aproximaciones críticas y al fortalecimiento de la seguridad operacional. Referencias [1] B. Enkhchuluun, B.-O. Batgerel, y C. Ping, «Cycle Time Analysis of Open Pit Mining Dump Trucks», Int. J. Geosci., vol. 14, n.o 08, pp. 689-709, 2023, DOI: https://doi.org/10.4236/ijg.2023.148037 [2] I. A. O. Aguayo, M. Nehring, y G. M. W. Ullah, «Optimising Productivity and Safety of the Open Pit Loading and Haulage System with a Surge Loader», Mining, vol. 1, n.o 2, pp. 167-179, sep. 2021, DOI: https://doi.org/10.3390/mining1020011 [3] A. Moniri-Morad, M. S. Shishvan, M. Aguilar, M. Goli, y J. Sattarvand, «Powered haulage safety, challenges, analysis, and solutions in the mining industry; a comprehensive review», Results Eng., vol. 21, p. 101684, mar. 2024, DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.101684 [4] Y. Zhang, Z. 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Optimización de la limitación del Pit final mediante el Algoritmo Lerchs & Grossmann en Python
La optimización del límite final del tajo (UPL) es una etapa desisiva al momento de planficar la explotacion de minas a tajo abierto, debido a que afecta directamente la rentabilidad del proyecto. Este estudio busca determinar el UPL usando el algoritmo de Lerchs y Grossmann (LG). Se maximiza el Valor Actual Neto (VAN) a través de una implementación computacional reproducible en Python. La metodología se basa en un modelo de bloques sintético que incluye 151,898 bloques de 5 × 5 × 5 m. Este modelo tiene información espacial (X, Y, Z), leyes de cobre variables, una densidad constante y parámetros económicos definidos. El análisis se realizó en Google Colab con Python 3.12.12. Se consideró un precio del cobre de 2.26 USD/lb, un costo de venta de 0.12 USD/lb, un costo de minado de 6.15 USD/t y supuestos económicos constantes, sin descuento temporal, para un escenario de planificación de tajo final. Los resultados indican que la optimización mediante LG crea un tajo final con 18,393 bloques, un tonelaje de mineral de 6,295,982.75 t, 106,322.86 t de material estéril, una profundidad máxima de 110 m y un volumen total de 3,523,275 m³. Esto resulta en un VAN de 239.92 millones de USD. El algoritmo de LG es un método sólido y eficiente para optimizar el UPL. Ofrece soluciones económicamente óptimas y técnicamente consistentes para estudios de planificación minera estratégica. Referencias [1] L. Si, C. Fan, Q. Zhuo, R. Rybár, M. Beer, and L. Bednárová. Mining and Processing of Mineral Resources. Processes, vol. 13, no. 9, p. 2823, 2025. DOI: https://doi.org/10.3390/PR13092823 [2] N. Adibi, M. Ataee-Pour, and M. Rahmanpour. Integration of sustainable development concepts in open pit mine design. Journal of Cleaner Production, vol. 108, pp. 1037–1049, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2015.07.150 [3] P. Söderholm and N. Svahn. 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Predicción de la eficiencia metalúrgica en la recuperación de oro utilizando validación cruzada y la métrica sMAPE
La predicción de la eficiencia metalúrgica en la recuperación de oro constituye una herramienta clave para la optimización de los procesos de beneficio en la industria minera. El cual, el objetivo de este trabajo fue predecir con mayor precisión la eficiencia metalúrgica en la recuperación de oro en las etapas rougher y final, empleando técnicas de aprendizaje automático y la métrica sMAPE como indicador principal de desempeño. Se aplicó un enfoque cuantitativo, evaluando modelos supervisados, como Regresión Lineal, Árbol de Decisión y Bosque Aleatorio; mediante validación cruzada de cinco pliegues. Los resultados obtenidos evidenciaron diferencias significativas entre los algoritmos; la Regresión Lineal alcanzó un sMAPE de 10.26 % en rougher y 9.09 % en final, mientras que el Árbol de Decisión redujo el error en la etapa rougher hasta 6.76 %. El mejor desempeño general se consiguió con el Random Forest, el cual alcanzó un error porcentual medio absoluto escalar de 6.47% en la etapa operativa y un sMAPE total ponderado de 6.73%, lo que significa que es un 40% mejor que el modelo de referencia Dummy, que tuvo un error ponderado del 11.29%. Estas predicciones fueron coherentes con el comportamiento real del proceso y reflejaron las variaciones típicas asociadas con la recuperación en planta. Además, se analizaron las concentraciones de plata (Ag) y plomo (Pb) como variables metalúrgicas relacionadas con el oro (Au), con el fin de validar la consistencia física y metalúrgica del conjunto de datos, sin constituir objetivos principales del modelado. En conclusión, la integración de modelos avanzados como el Random Forest es una opción práctica para reforzar la supervisión del proceso de flotación, prever cambios en la eficiencia y ayudar a sacar el mayor provecho a la recuperación del oro. Referencias [1]. 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Control de tiempos operativos en equipos LHD mediante redes neuronales para la predicción y optimización del costo unitario en mina
El propósito de esta investigación fue analizar el alto impacto del monitoreo de tiempos en el transporte de mineral utilizando Scoop LHD, con la aplicación de inteligencia artificial para evaluar de manera óptima los precios unitarios. Se realizó un estudio de planificación y posteriormente se recopiló información (datos). Las diferentes técnicas aplicadas en este análisis se basaron en la observación, lo que nos permitió realizar un monitoreo detallado del equipo LHD. Esta recolección de datos se llevó a cabo necesariamente in situ para poder observar y analizar el proceso de transporte. En este entorno, fue posible determinar el manejo de los diferentes tiempos de tránsito con el equipo LHD. Se demostró que los diferentes tiempos de transporte con el equipo Scoop LHD permiten un incremento del 5.01% en los precios unitarios de transporte, lo que equivale a una pérdida de US$ 168,249.00 por año. Referencias: [1] Cotrina, M.; Marquina, J.; Polo, J. (2025). 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