Enfoque predictivo para la optimización del tamaño de fragmentación en base a técnicas de perforación y voladura de rocas

Descripción del Articulo

Presenta una propuesta metodológica para determinar mediante los limites de confianza y dispersión, la granulometría predictiva de un proceso de voladura de rocas. La investigación se describe, como una optimización en las operaciones minero metalúrgicas, porque entregando una óptima fragmentación r...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Rojas Linares, Edito Luis
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/16222
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/16222
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Voladuras
Fragmentación
Industrias minerales - Modelos matemáticos
Predicciones - Métodos estadísticos
Análisis Multivariante
Redes neuronales (Computación)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05
Descripción
Sumario:Presenta una propuesta metodológica para determinar mediante los limites de confianza y dispersión, la granulometría predictiva de un proceso de voladura de rocas. La investigación se describe, como una optimización en las operaciones minero metalúrgicas, porque entregando una óptima fragmentación requerida para los procesos de molienda, se minimizará sus tiempos y maximizará su productividad. Así mismo, cabe mencionar que dicha investigación utiliza las técnicas de Kuznetsov, técnicas de Análisis Multivariante (MVA) y técnicas de Redes Neuronales Artificiales (ANN). Realizando al final una comparación entre dichas técnicas, en función a su efectividad.
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