Caracterización de la incertidumbre del modelo geomecánico del túnel de acceso principal en el tramo crítico con presencia de aguas hidrotermales de un proyecto minero al sur del Perú utilizando Simulación Gaussiana

• Autores: Paucar Vilcañaupa, Jose Randy, Rodriguez Vilca, Juliet Haydee
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/659198
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/659198
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Rock mass rating; Modelamiento geomecánico; Kriging; Simulación gaussiana; Geomechanical modelling; Gaussian simulation; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05

Una caracterización precisa y el modelamiento de la heterogeneidad geomecánica del macizo rocoso conducen a una planificación y diseño de mina eficientes. El uso de técnicas convencionales como el Kriging para el modelamiento del macizo rocoso es limitado, pues no considera la variabilidad espacial y la heterogeneidad del macizo rocoso, dando como resultado estimaciones que no representan el comportamiento real del macizo rocoso. En este contexto, se propone como alternativa de solución usar la Simulación Gaussiana para estimar la heterogeneidad espacial del macizo rocoso basado en el análisis de los valores de UCS, RQD, Condición de aguas y condición de juntas para el modelado del RMR, esta técnica consiste en simular diferentes valores a partir de datos conocidos, además permite analizar la incertidumbre de las simulaciones obtenidas. La metodología que se propone en esta investigación considera el análisis variográfico de las variables regionalizadas geomecánicas en diferentes direcciones, con el fin de determinar su comportamiento anisotrópico; asimismo, se desarrolla el análisis de la incertidumbre mediante la técnica de la validación cruzada que consiste en dividir los datos originales en dos subconjuntos al azar. El 85% de la base de datos se usó para estimar los valores de RMR, mientras que el 15% se utilizó como subconjunto de prueba. El caso de estudio es el tramo crítico con presencia de aguas hidrotermales del túnel de acceso principal de un proyecto minero al sur de Perú, se utilizaron los datos de registro geomecánico tomados en campo, con ellos se produjeron un total de 5 simulaciones por cada variable, produciéndose aproximadamente 3 millones de valores por cada variable. El error medio absoluto del modelo generado con Simulación Gaussiana es de solo 6.58%, que es considerado admisible comparado con el 38.01% obtenido con Kriging.